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