1.ELK收集日志的几种方式ELK收集日志常用的有两种方式，分别是： （1）不修改源日志的格式，而是通过logstash的grok方式进行过滤、清洗，将原始无规则的日志转换为规则的日志。 （2）修改源日志输出格式，按照需要的日志格式输出规则日志，logstash只负责日志的收集和传输，不对日志做任何的过滤清洗。这两种方式各有优缺点，第一种方式不用修改原始日志输出格式，直接通过logstash的gr
ELK集群在大规模的日志收集中面临着数据量大，收集不及时，或宕机的风险，可以选择单节点的redis，但是相比redis，kafka集群高可用的特性，更优，下面来配置kafka集群配置elk作为缓存的方法。 kafka集群的安装配置 一. 初始环境准备 1.服务器准备 主机 地址 db01 10.0.
原创
2022-01-10 11:26:31
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在Kubernetes环境中实现日志的集中化处理和分析是非常重要的，其中使用Kafka和ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）是一种常见的解决方案。下面我将向你介绍如何在K8S环境中实现日志的收集、传输和展示。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ------- | ------ |
| 步骤一 | 在Kubernetes集群中部署Kafka |
|
写在前面随着微服务的普及，如何查看系统日志快速排查问题就是一个亟待解决的问题了，此时我们可以考虑使用kafka来统一收集日志，再结合ELK等查看日志，本文就一起来看下如何直接使用日志插件来完成日志写入工作。1：log4j配置一个卡夫卡的appeder，如下：log4j.rootLogger=info, S, KAFKA
#log4j.rootLogger=info, S
log4j.append
ELK(12)：ELK+kafka(日志不太多)我们先用logstash读取Nginx日志和系统日志写入kafka，再用logstash读取出来写入elasticsearch，适合日志量不是太多的架构。海量日志建议采用filebeat。其实用redis也可以，redis没必要开快照和持久化，数据写入es后redis的作用就完成了。当然很耗redis内存，一般8-16G。后端可能几十台logstas
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2023-07-20 14:12:55
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本文转载于https://bbotte.github.io/ ELK日志服务使用-kafka传输日志对于日志传输，rsyslog或者logstash也就够用了，一般的redis，kafka，主要是作为缓冲或序列防止logstash挂掉后，日志中断，下面写kafka的使用。在用kafka之前，需要rsyslog模块支持，所以需要对rsyslog升级，并且启用omkafka，下面对rsysl
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精选
2016-03-03 14:45:09
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Kafka日志的清除Kafka将消息存储在磁盘里，随着程序的运行，Kafka会产生大量的消息日志，进而占据大部分磁盘空间，当磁盘空间满时还会导致Kafka自动宕机，因此Kafka的日志删除是非常有必要的。1. Kafka的日志清除策略Kafka中每一个分区partition都对应一个日志文件，而日志文件又可以分为多个日志分段文件，这样也便于日志的清理操作。 Kafka提供了两种日志清除策略： （1
代arch、logstash、kibana） + kafka来搭建一个日志系统。主要演示使用spring aop进行日志收集，然后通过kafka将日志发送给logstash，logstash再将日志写入elas
原创
2023-06-01 09:32:26
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之前文章采用最简单ELK（此篇文章 需要看之前文章搭建成功基础上完成这个哦） 架构分层 第二种架构，引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或
ELK搭建请看之前的博客我们从之前采用的logstash直接将项目日志采集到ES中，然后从kibana展示的方式改为将日志先采集到kafka然后用logstash输出到kibana展示原因是当项目的日志量过大时，采用kafka可以实现高吞吐量具体步骤项目中引入kafka项目依赖 <dependency>
<groupId>org.springframe
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2021-01-31 12:38:08
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elk（elasticsearch + logstash + kibana ）技术栈用于日志收集展示 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询、数据分布在多个物理机上无法汇集。因此我们需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思
redis push/pop VS pub/sub（1）push/pop每条消息只会有一个消费者消费，而pub/sub可以有多个对于任务队列来说，push/pop足够，但真的在做分布式消息分发的时候，还是pub/sub吧。（2）从编程角度看，pub/sub中sub通道需要保持长连接，而push/pop, pop需要Consumer进程定时去刷新。前者可以满足实时要求，但是对编程架构有要
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2023-06-07 22:04:23
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转载于https://dbawsp.com/category/devops/elk Filebeat连接Redis数据库： 当前已经把 Nginx日志配置为 json格式了（要修改nginx日志的格式，请复制下方日志配置到nginx配置中） 如果没有安装nginx，请点击下方文章链接 CentOS-
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2020-12-25 17:07:00
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参考：https://www.cnblogs.com/fengjian2016/p/5841556.html https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html https://blog.csdn.net/lhmood/article/details/79
原创
2021-09-10 13:36:09
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文章目录Kafka日志存储一、文件目录1.1 文件目录布局1.2 文件名规范二、日志格式2.1 v0版本2.2 v1版本2.3 消息压缩2.3.1 压缩类型2.3.2 压缩原理2.4 变长字段2.5 v2版本三、日志索引3.1 索引方式3.2 文件切分3.3 索引分类3.3.1 偏移量索引3.3.2 时间戳索引四、日志清理4.1 日志删除4.1.1 机制4.1.2 保留策略4.1.2.1 基于时
1.架构图简版： 位于各个节点上的filebeat将收集到的日志数据output给es存储，通过kibana展示。规范版：适用于每天50G以上日志量收集。 位于各个节点上的filebeat先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。
认识ELK1 、需求背景（1）业务发展越来越庞大，服务器越来越多； （2）各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志； （3）开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便； （4）运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志。2、ELK 即：ElasticSearch、Logstash、Kibana （1）Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎
架构图 案例环境: 主机名 操作系统 ip地址 部署服务 elk-84 centos7.x 192.168.0.84 es,kibana,zk-kafka elk-85 centos7.x 192.168.0.85 logstash,zk-kafka elk-86 centos7.x 192.168 ...
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2021-09-06 16:00:00
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一、kafka搭建建立elk目录：mkdir /usr/loca/elk安装zookeeper：192.168.30.121：192.168.30.122：192.168.30.123：3. kafka安装： a. 192.168.30.121 b. 192.
原创
2017-09-08 13:50:20
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一、基本概念 介绍 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。 这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语： Kafka将消息以topic为单位进行归纳。 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行，可以由一
