发现了一篇不错的关于ELK安装部署的文章，这里做个记录。一、什么是ELKELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写。这是一种日志分平台析的架构。从前我们用shell三剑客(grep, sed, awk)来分析日志, 虽然也能对付大多数场景，但当日志量大，分析频繁，并且使用者可能不会shell三剑客的情况下， 配置方便，使用简单，并且分析结果更加直观的
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2023-12-09 19:14:56
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第一章 ELK简介及作用1.为什么用到ELK：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。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。 一般大型系统是一个分布式部
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2024-01-26 06:58:33
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经常有人在问应该需要哪种架构？要不要使用redis、kafka？它们是怎么的结构去工作的？ELK分别起到了什么作用？接下来根据我的使用经验谈一下目前最常见的两种架构，基本满足于90%以的场景，如有错误之处，还望请指正！
一、数据量小，且数据可靠性要求不强（允许ELK故障时丢失数据）的公司架构如下:Logstash -> Elasticsearch -> Kibana收集客
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2024-01-05 23:32:59
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一、Elasticsearch集群部署（Node1上操作）Node1节点：192.168.131.20
Node2节点：192.168.131.30
Apache节点：192.168.131.40
Elasticsearch包下载地址
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-5-5-01.准备环境更改主机名
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2023-09-20 15:46:34
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第1章 ELK简介ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）提供了一整套日志分析解决方案，其中elasticsearch是开源分布式搜索引擎。Logstash是一个开源的日志采集工具。Kibana也是开源的数据分析可视化工具。三者结合，Logstash采集系统日志信息后，上传到Elasticsearch中，kibana在利用Elasticsearch分布式高效的检索引擎，
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2024-01-31 21:30:45
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今天以DR模式的LVS群集为基础，增加了一台从负载调度器，使用keepalived来实现主、备调度服务器的热备，从而构架具有负载均衡、高可用两种能力的LVS网站群集平台。网站拓扑架构图系统环境主机操作系统IP地址DR1主调度服务器：CentOS 7.0 x86_64192.168.100.25DR2备调度服务器：CentOS 7.0 x86_64192.168.100.26web1节点服务器：Ce
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2024-10-30 20:03:31
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win10配置ELK7.8.0+FileBeatElasticseatch，Logstash，Kibana，FileBeat此处均已7.8.0为例elastic中文社区一、配置Elasticsearch修改Elasticsearch配置文件elasticsearch.yml#节点名称（自定义）
node.name: es-test
#数据存储位置
path.data: E:\App\elastic
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2024-10-28 11:28:20
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写在开篇本文只分享各个链路环节的配置对接，关于环境的搭建，比如kafka集群、es集群的搭建等请自行完成。还有，业务应用的日志可以是你的其他业务日志，希望本文可以起到抛砖引用的效果。测试架构这个架构描述了一个将来自不同数据源的数据通过 Kafka 中转，然后使用 Logstash 将数据从 Kafka 中读取并处理，最终将处理后的数据再写回到 Kafka 中，以供 Elasticsearch 进行
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2024-05-16 05:33:30
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前言ZooKeeper 是一个典型的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。ZooKeeper功能很强大，但是在分布式项目中也会存在单点失败问题，所以为了实现服务的高可用，ZooKeeper的集群也是必不可少的。集群架构为了保证高可用，最好是以集群形
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2024-02-14 22:25:44
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配置日志收集系统 ELK需求背景：业务发展越来越庞大，服务器越来越多各种访问日志、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开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便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为什么要用到ELK：1.一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。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，
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2024-10-20 20:27:11
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ELK集群是指Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合，用于实时日志分析和可视化。高可用方案是指保证系统在出现故障时仍能正常运行的能力。下面我将详细介绍如何实现ELK集群的高可用方案。
首先，让我们通过以下步骤来实现ELK集群的高可用方案：
| 步骤 | 操作 |
|-------|------|
| 步骤一 | 部署Elasticsearch集群 |
| 步骤二 |
原创
2024-05-07 10:09:37
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1.ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件。
Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引
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2023-09-27 19:41:59
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ELK 是指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，是一个流行的开源数据分析和可视化平台。在应用性能监测和优化方面，ELK 可以用于实时监测、分析和优化应用程序的性能。下面是一个使用 ELK 进行应用性能监测和优化的基本项目： 1.构建应用日志收集系统使用 Logstash 构建一个应用日
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2024-07-05 06:43:22
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高可用架构 高可用架构社区
在如今快速发展的IT环境中，系统的高可用性已成为企业必须面对的挑战。特别是在高可用架构方面，无论是公共云、私有云，还是混合云架构，高可用性都显得尤为重要。在高可用架构的世界里，系统的连续性和耐用性是被优先考虑的，确保用户能够不间断地使用服务成为了各大公司的首要任务。
让我们用一个四象限图来帮助理解不同高可用架构的类型和优劣势。
```mermaid
quadran
一,什么是ELK通俗来讲，ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组成的一个组合体，这三个软件当中，每个软件用于完成不同的功能，ELK 又称为ELK stack，官方域名为stactic.co，ELK stack的主要优点有如下几个：1.处理方式灵活： elasticsearch是实时全文索引，具有强大的搜索功能2.配置相对简单：elasticsearc
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2024-03-05 03:45:55
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# Docker 安装 ELK 高可用集群教程
## 整体流程
为了实现 ELK 高可用集群，我们需要通过 Docker 运行 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，并使用 Docker Compose 管理容器。以下是整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
Docker --> Elasticsearch
Docker -->
原创
2024-05-11 05:34:52
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MHA高可用架构解决方案主从复制mha高可用欢迎来到 来到大浪涛天的博客 ！一、MHA高可用架构解决方案1. MHA的介绍2. MHA集群结构说明2-1. 服务角色2-1-1. MHA Manager：2-1-2. MHA node：2-2. MHA提供的工具脚本2-3. MHA工作原理2-3-1. MHA Failover实现方式2-4. candidate_master=1 应用场景2-5.
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2024-06-14 09:35:10
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三、 剖析架构1. CDNCDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。其目的是使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度。对于大规模电子商务平台一般需要建CDN做网络加速，大型平台如淘宝、京东都采用自建CDN，中小型的企业可以采用
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2023-09-14 21:01:29
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高可用不仅包括：系统失败或者崩溃、应用层或者中间层错误、网络失败、介质失败、人为失误还包括：分级与容灾、计划宕机与维护，也就是说高可用不仅仅是应该考虑到系统本身的问题还应该考虑到天灾人祸，并且有一套简单的系统维护方法。最佳的实例，其中最上面3泰代表客户端的应用主机，接下来是1+1的data guard环境，而data
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2023-10-10 20:15:23
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本篇的内容将会覆盖MySQL 5. 7数据库体系结构、InnoDB存储引擎、MySQL事务和锁、性能优化、服务器全面优化、性能监控、主从复制，以及PXC集群、MHA自动故障转移群集、MGR组复制、Keepal ived+双主复制等高可用集群架构的设计与实践，还有针对海量数据进行分库分表和Mycat中间件介绍和实战操作。受限于文章篇幅的问题，小编只能为大家展示部分的内容，完整版PDF的免费获取方式在
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2023-06-30 20:22:24
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