文章目录一、在windows系统中安装redis1、下载2、安装二、在lunix系统中安装1.下载a、首先是创建安装目录b、然后通过链接,将压缩包下载到该文件c、进行解压,并解压到当前文件夹d、进行编译及安装e、启动服务器测试 一、在windows系统中安装redis目前redis 在windows系统中使用的不多,目前更新到3.2.100版本就已经停止更新了。1、下载点击下载地址:https:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-08 20:38:11
                            
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            # 使用ELK结合Redis和Zabbix实现告警的指南
在现代软件开发和运维中,实时监控和告警成为了重要的组成部分。通过将ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)与Redis和Zabbix结合,可以构建一个高效的监控和告警系统。本文将为刚入行的小白开发者分步介绍如何实现这一系统。
## 整体流程
在开始实际的编码工作前,我们首先了解一下整个流程。以下是实现ELK            
                
         
            
            
            
            准备工作首先将我们下载的Elasticsearch、Kibana压缩文件上传,我们此处是选择的压缩包安装创建用户(必须创建,使用root安装会报错不能进行)创建用户组为用户和用户组分配文件的权限(主要是分配对解压文件所在目录的执行权限)切换到新建用户下,将压缩包解压Elasticsearch安装进入elasticsearch的bin目录下,执行命令./elasticsearch,启动成功执行cur            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            平时做项目,涉及到网络层的都是epoll,前几年发现redis的epoll实现起来非常的精简,好用。因为提供的接口简单,爱并实现的很高效。于是,我就提取出来,直接使用。今天又打开该文件详细的看看他的实现细节。首先简单介绍epoll,它是linux内核下的一个高效的处理大批量的文件操作符的一个实现。不仅限于socket fd。他在超时时间内会唤醒有事件的操作符。其中有两种模式 1、水平触发(Leve            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.概述在日常的开发过程中,日志也非常的重要。而当生产环境出现问题时,排查日志是一种非常有效的方式,那么如何快速精准的分析日志就显得尤为重要。TLog是一款简单、易用、几乎零侵入、适合中小型公司使用的日志追踪框架,它提供了一种最简单的方式来解决日志追踪问题,会自动对日志进行打标签,自动生成traceId贯穿服务的一整条链路,在排查日志的时候,可以根据traceId来快速定位请求处理的链路。但其不收            
                
         
            
            
            
            ELK 不是一款软件,而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件,通常配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示,ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎,具有高可伸            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前ELK的安装可以查看前面一篇博客 下面是我的logback的配置文件,通过logback的appender直接导入logstash <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <include resource="org/spri            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现Python结合ELK
## 简介
在本文中,我们将介绍如何使用Python结合ELK(Elasticsearch、Logstash和Kibana)来进行日志处理和可视化。ELK是一套用于收集、存储、搜索、分析和可视化日志数据的开源工具。Python是一种流行的编程语言,可以帮助我们更轻松地与ELK进行交互。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            0 说明本次EFK分布式日志收集系统节点安排如下:主机名主机ip部署情况chen-1192.168.218.100Elasticsearsh Logstash Filebeat Namenode ResourceManager ZKchen-2192.168.218.101Elasticsearsh SecondaryNamenode Datanode Nodemanager ZKchen-319            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            部署elk+kafkaZookeeper是一种在分布式系统中被广泛用来作为:分布式状态管理、分布式协调管理、分布式配置管理、和分布式锁服务的集群zookeeper功能非常强大,可以实现诸如分布式应用配置管理、统一命名服务、状态同步服务、集群管理等功能,我们这里拿比较简单的分布式应用配置管理为例来说明。假设我们的程序是分布式部署在多台机器上,如果我们要改变程序的配置文件,需要逐台机器去修改,非常麻烦            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            背景:首先用jmeter录制或者书写性能测试的脚本,用maven添加相关依赖,把性能测试的代码提交到github,在jenkins配置git下载性能测试的代码,配置运行脚本和测试报告,配置运行失败自动发邮件通知,这样一来性能测试的job配置完成。接着,把性能测试的job配置成开发job的下游job,一旦开发有了新的代码提交运行开发自己的job后,就会自动触发我们性能测试的job。这样我们就实现了接            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            zipkin接入Zipkin是一种分布式跟踪系统。它有助于收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。Zipkin的设计基于 Google Dapper论文,对原理感兴趣可以看下。1 zipkin简介1.1 作用简单说就是采集各服务之间互相调用的信息:谁调用了谁,调用是否发生故障,调用耗时多少。并提供可视化界面。方便快速定位服务故障点。1.2 原理zipkin架构图如            
                
         
            
            
            
            Docker快速安装wgethttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo-O/etc/yum.repos.d/docker-ce.repoyuminstalldocker-ce-y//启动servicedockerstart//设置开机启动systemctlenabledocker//国内镜像源设置https://b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            总的思路: 所有安装配置步骤基本都一样下载tar包,解压,修改配置文件,启动。 下载tar包和解压的过程就不再赘述,直接去官网上下载。 elk的安装包我用的是6.7.1。kafka用的2.1.1。 kafka -> logstash -> elasticsearch 这是我的数据流向。 所有解压后的软件装在/opt/module目录下 。 opt目录是linux系统中的软件存放目录。k            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用docker-compose安装redis1、创建目录并给权限2、redis.conf配置文件3、编辑docker-compose.yml文件 1、创建目录并给权限你想安装的路径,我这里就是放在了/home/redis/里了。mkdir -p /home/redis/data /home/redis/logs /home/redis/conf
chmod -R 777 /home/redis            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ELK--使用redis与logstash结合收集数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            windows版ELK部署 这是学习ELK的第一天,欢迎各位大神指教。1.首先将安装包下载成功默认已安装jdk,未安装的可参考如下链接的1进行安装: ELK全部安装包下载链接如下: 链接: https://pan.baidu.com/s/1j0hSK0Az6yxWs8mgKKpf6Q&shfl=shareset 提取码: 8me12.安装ELK由于Logstash服务依赖ES服务,Kiba            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            安装ELK 1、将安装包上传到linux中,本人新建了一个software文件夹,用于放安装包 2、解压jdk,并放到opt文件夹中 tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C /opt 3、解压elasticsearch-head-master unzip elasticsearch-head-master.zip 4、将elasticsearch-head-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Elasticsearch搭建 1.下载elasticsearch 下载地址 :https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch 选择对应版本,注意linux服务器的cpu内核!!cpu内核对应不上可能导致安装失败!! 我这边是linux aarch64,强烈建议推荐下载7.10.0版本,其余版本问题比较多。 在服务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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