目录

一、日志收集

1.1 最简单的ELK

1.2 加强版EFK

1.3 kafka系列组件

二、日志分析

2.1 kafka

2.2 elasticsearch

2.3 项目中的日志使用

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一、日志收集

1.1 最简单的ELK

   技术：logstash+elasticsearch+kibana

   ELK搭建日志收集虽然简单，但不适用用正规开发，它耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。

1.2 加强版EFK

技术：filebeat+kafka+logstash+elasticsearch+kibana  

       由于方案一简单但缺少队列缓存、内存损耗大等缺陷，所以我们引入了filebeat轻量级的日志收集组件负责从各个服务器收集日志文件数据推送给kafka。kafka强大的数据处理能力、队列缓存能力、推拉式的消费机制保障了数据的高效、一致。最后由Logstash消费kafka数据保存至elasticsearch。整条链路相对完美。

1.3 kafka系列组件

    kafka connect 做日志处理的思想最早是18年初做罗湖数据处理的时候想用的，限于当时公开资料太少，浅尝即停。2年过去了，这块在中国市场应该相对成熟了吧。先不深入介绍，晚两天补充完整。

    kafka connect+kafka core+kafka Streams 

二、日志分析

        日志收集过程在前面已经介绍过了，方案虽各有千秋，但总的来说离不开两大组件kafka+elasticsearch.一个管过程一个管存储。下面就具体介绍下这两大组件以及日志能带给我们的改变。

2.1 kafka

 

2.2 elasticsearch

 

2.3 项目中的日志使用