ELK ist derzeit die beliebteste zentralisierte Protokolllösung. Sie besteht hauptsächlich aus Beats, Logstash, Elasticsearch, Kibana und anderen Komponenten, um gemeinsam die Sammlung, Speicherung, Anzeige und andere One-Stop-Lösungen von Echtzeitprotokollen zu vervollständigen . Dieser Artikel stellt Ihnen hauptsächlich die ELK-Bereitstellungsarchitektur für verteilte Echtzeit-Protokollanalysen vor. Freunde in Not können einen Blick auf
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Aus dem Kurs „Parallelitätslösung für Dutzende Millionen Daten (Theorie + praktischer Kampf)“
ELK ist derzeit die beliebteste zentralisierte Protokolllösung. Sie besteht hauptsächlich aus Beats, Logstash, Elasticsearch, Kibana und anderen Komponenten, um die Erfassung, Speicherung und Anzeige gemeinsam zu vervollständigen von Echtzeitprotokollen aus einer Hand. In diesem Artikel wird die gemeinsame Architektur von ELK vorgestellt und damit verbundene Probleme gelöst.
Filebeat: Filebeat ist eine schlanke Datenerfassungs-Engine, die nur sehr wenige Dienstressourcen beansprucht. Sie ist ein neues Mitglied der ELK-Familie und kann Logstash als Protokollsammlung auf dem Anwendungsserver ersetzen . Die Engine unterstützt die Ausgabe gesammelter Daten an Warteschlangen wie Kafka und Redis.
Logstash: Datenerfassungs-Engine, die schwerer ist als Filebeat, aber eine große Anzahl von Plug-Ins integriert und eine umfangreiche Datenquellenerfassung unterstützt. Die gesammelten Daten können gefiltert und analysiert werden . Protokollformat formatieren.
Elasticsearch: eine verteilte Datensuchmaschine, implementiert auf Basis von Apache
Lucene, kann geclustert werden und bietet eine zentrale Speicherung und Analyse von Daten sowie eine leistungsstarke Datensuche und -aggregation Funktionen.
Kibana: Eine Datenvisualisierungsplattform, mit der Sie relevante Daten in Elasticsearch in Echtzeit anzeigen und umfangreiche Diagrammstatistiken bereitstellen können.
2.1. Logstash als Protokollsammler
Diese Architektur ist eine relativ primitive Bereitstellungsarchitektur : Stellen Sie auf jedem Anwendungsserver eine Logstash-Komponente als Protokollsammler bereit, filtern, analysieren und formatieren Sie dann die von Logstash gesammelten Daten, senden Sie sie an den Elasticsearch-Speicher und verwenden Sie schließlich Kibana für die visuelle Anzeige. Diese Architektur ist unzureichend. Der entscheidende Punkt ist: Logstash verbraucht mehr Serverressourcen und erhöht daher den Lastdruck auf dem Anwendungsserver.
2.2. Filebeat als Protokollsammler
Der einzige Unterschied zwischen dieser Architektur und der ersten Architektur Ja: Der anwendungsseitige Protokollkollektor wird durch Filebeat ersetzt und beansprucht weniger Serverressourcen. Daher wird Filebeat im Allgemeinen zusammen mit Logstash verwendet die derzeit am häufigsten verwendete Architektur.
2.3. Bereitstellungsarchitektur, die eine Cache-Warteschlange einführt
Diese Architektur basiert auf der zweiten Architektur Die Kafka-Nachrichtenwarteschlange (kann auch eine andere Nachrichtenwarteschlange sein) wird eingeführt, die von Filebeat gesammelten Daten werden an Kafka gesendet und dann werden die Daten in Kafka über Logstasth gelesen. Diese Architektur wird hauptsächlich zur Lösung von Protokollerfassungslösungen für große Datenmengen verwendet. Die Verwendung von Cache-Warteschlangen dient hauptsächlich der Lösung der Datensicherheit und dem Ausgleich des Lastdrucks von Logstash und Elasticsearch.
2.4. Zusammenfassung der oben genannten drei Architekturen
Die erste Bereitstellungsarchitektur weist Probleme mit der Ressourcenbelegung auf. wird heutzutage nur noch selten verwendet, und die zweite Bereitstellungsarchitektur wird derzeit am häufigsten verwendet. Was die dritte Bereitstellungsarchitektur betrifft, bin ich persönlich der Meinung, dass keine Notwendigkeit besteht, eine Nachrichtenwarteschlange einzuführen, es sei denn, es bestehen andere Anforderungen, da es sich um große Mengen handelt Datenmenge, Filebeat-Nutzungsdruck. Sensible Protokolle senden Daten an Logstash oder Elasticsearch. Wenn Logstash mit der Verarbeitung von Daten beschäftigt ist, weist es Filebeat an, die Lesevorgänge zu verlangsamen. Sobald die Überlastung behoben ist, kehrt Filebeat zu seiner ursprünglichen Geschwindigkeit zurück und sendet weiterhin Daten.
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Problem : Wie implementiert man die mehrzeilige Zusammenführungsfunktion von Protokollen?
Protokolle in Systemanwendungen werden im Allgemeinen in einem bestimmten Format gedruckt. Daten, die zum selben Protokoll gehören, können daher in mehreren Zeilen gedruckt werden, wenn Sie ELK zum Sammeln von Protokollen verwenden . Zusammenführen.
Lösung: Verwenden Sie das Multiline-Multiline-Merge-Plug-In in Filebeat oder Logstash, um
Wenn Sie das Multiline-Multiline-Merge-Plug-In verwenden, benötigen Sie Achten Sie auf unterschiedliche ELK-Bereitstellungen. Die Architektur kann auch anders sein. Wenn es sich um die erste Bereitstellungsarchitektur in diesem Artikel handelt, muss Multiline in Logstash konfiguriert und verwendet werden in Filebeat konfiguriert und verwendet werden, und es ist nicht erforderlich, es in Logstash zu konfigurieren.
1. So konfigurieren Sie Multiline in Filebeat:
Muster: Regulärer Ausdruck
negieren: Der Standardwert ist „false“, was bedeutet, dass Zeilen, die mit dem Muster übereinstimmen, mit der vorherigen Zeile zusammengeführt werden; „true“ bedeutet, dass Zeilen, die nicht mit dem Muster übereinstimmen, mit der vorherigen Zeile zusammengeführt werden
Übereinstimmung: Nachher bedeutet Zusammenführen mit dem Ende der vorherigen Zeile, Vorher bedeutet Zusammenführen mit dem Anfang der vorherigen Zeile
Zum Beispiel:
Muster: '['
negieren: wahr
Übereinstimmung: nach
Diese Konfiguration bedeutet, dass die Zeilen, die nicht mit dem Mustermuster übereinstimmen, am Ende der vorherigen Zeile zusammengeführt werden
2. Multiline in Logstash-Konfigurationsmethode
(1) Der Wert des in Logstash konfigurierten What-Attributs ist previous Äquivalent zu after in Filebeat. Der Wert des in Logstash konfigurierten what-Attributs ist äquivalent zu before in Filebeat.
(2) Muster => „%{LOGLEVEL}s*]“ Das LOGLEVEL in „%{LOGLEVEL}s*]“ ist das vorgefertigte reguläre Übereinstimmungsmuster von Logstash Einzelheiten finden Sie unter: https://github.com/logstash-p…
Frage: Wie kann das Zeitfeld des in Kibana angezeigten Protokolls durch die Zeit in den Protokollinformationen ersetzt werden?
Standardmäßig stimmt das Zeitfeld, das wir in Kibana anzeigen, nicht mit der Zeit in den Protokollinformationen überein, da der Standardwert des Zeitfelds die aktuelle Zeit ist, zu der das Protokoll erfasst wird, die Zeit dieses Felds muss durch die Zeit in der Protokollmeldung ersetzt werden.
Lösung: Verwenden Sie das Grok-Wortsegmentierungs-Plug-In und das Datum-Uhrzeit-Formatierungs-Plug-In, um
Konfigurieren Sie das Grok-Wortsegmentierungs-Plug-In und das Datum-Uhrzeit-Format in der Filter des Logstash-Konfigurationsdatei-Plug-Ins, wie zum Beispiel:
Wenn das abzugleichende Protokollformat ist: „DEBUG[DefaultBeanDefinitionDocumentReader: 106] Laden von Bean-Definitionen“, analysieren Sie das Protokoll. Die Zeitfeldmethoden sind:
① Durch die Einführung einer schriftlichen Ausdrucksdatei lautet die Ausdrucksdatei beispielsweise customer_patterns und der Inhalt lautet:
CUSTOMER_TIME % {YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}s+ %{TIME}
Hinweis: Das Inhaltsformat ist: [Name des benutzerdefinierten Ausdrucks] [regulärer Ausdruck]
Dann kann es im Logstash wie folgt zitiert werden:
② In Form von Konfigurationselementen lautet die Regel: (?
Frage: So zeigen Sie Daten in Kibana an, indem Sie verschiedene Systemprotokollmodule auswählen
Im Allgemeinen werden die Protokolldaten in angezeigt Kibana mischt Daten aus verschiedenen Systemmodulen. Wie kann man also auswählen oder filtern, um nur die Protokolldaten des angegebenen Systemmoduls anzuzeigen?
Lösung: Fügen Sie Felder hinzu, die verschiedene Systemmodule identifizieren, oder erstellen Sie ES-Indizes basierend auf verschiedenen Systemmodulen
1 Fügen Sie Felder hinzu, die verschiedene Systemmodule identifizieren, und dann kann Kibana Filtern und Abfragen von Daten aus verschiedenen Modulen basierend auf diesem Feld
Hier erklären wir die zweite Bereitstellungsarchitektur. Der Konfigurationsinhalt in Filebeat ist:
Andere identifizieren Systemmodulprotokolle durch Hinzufügen von: log_from-Feld
2. Konfigurieren Sie den entsprechenden ES-Index entsprechend den verschiedenen Systemmodulen und erstellen Sie dann den entsprechenden Indexmusterabgleich in Kibana, und Sie können den Index auf der Seite Mode Drop übergeben. Im unteren Feld werden verschiedene Systemmoduldaten ausgewählt.
Hier wird die zweite Bereitstellungsarchitektur erläutert, die in zwei Schritte unterteilt ist:
① Der Konfigurationsinhalt in Filebeat lautet:
durch document_type Identifizieren verschiedene Systemmodule
② Ändern Sie den Inhalt der Ausgabekonfiguration in Logstash wie folgt:
Fügen Sie das Indexattribut zur Ausgabe hinzu. %{type} bedeutet, den ES-Index gemäß verschiedenen document_type-Werten zu erstellen
In diesem Artikel werden hauptsächlich die drei Bereitstellungsarchitekturen der ELK-Echtzeitprotokollanalyse sowie die Probleme vorgestellt, die verschiedene Architekturen lösen können Die beliebteste und am häufigsten verwendete Bereitstellungsmethode stellt schließlich einige Probleme und Lösungen von ELK in der Protokollanalyse vor. Letztendlich kann ELK nicht nur für die zentrale Abfrage und Verwaltung verteilter Protokolldaten verwendet werden, sondern auch als Projektanwendung sowie Serverressourcenüberwachung und andere Szenarien.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonELK-Bereitstellungsarchitektur für eine verteilte Echtzeit-Protokollanalyselösung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
