kibana

该日志收集系统，是用来收集基于springCloud分布式系统的生产环境。为了方便数据统计和分析，我将日志生成的格式，转化为JSON格式。 具体如何生成，稍后另写一篇文章介绍。 线上架构流程图： 五、安装kibana 1、创建kibana容器 --------------------------------------安装 kibana---------------------------------------- ### 启动简单版，然后 copy 文件到 宿主机，最后删除该容器 sudo docker run -tid \ --hostname=kibana \ --name=keda-kibana \ -p 15601:5601 \ -v /etc/localtime:/etc/localtime \ -e TZ='Asia/Shanghai' \ -e LANG="en_US.UTF-8" \ kibana:7.4.2 docker cp keda-elasticsearch:/usr/share/kibana/config/ /usr/docker/software/kibana/ docker cp keda-elasticsearch:/usr/share/kibana/data/ /usr/docker/software/kibana/ docker cp keda

EFK 不是一个软件，而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写，Elasticsearch，FileBeat，Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，FileBeat 负责日志收集，Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志分析系统解决方案。 EFK 和 ELK 只有一个区别， 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat ，因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处： 1、侵入低，无需修改 elasticsearch 和 kibana 的配置； 2、性能高，IO 占用率比 logstash 小太多； ELK可参考： https://blog.51cto.com/14227204/2442249 当然 Logstash 相比于 FileBeat 也有一定的优势，比如 Logstash 对于日志的格式化处理能力，FileBeat 只是将日志从日志文件中读取出来，当然如果收集的日志本身是有一定格式的，FileBeat 也可以格式化，但是相对于Logstash 来说，效果差很多。 Filebeat 隶属于 Beats。目前 Beats 包含六种工具： Packetbeat（搜集网络流量数据） Metricbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的

方法1 系统：centos6.5 该汉化包默认支持kibana5.x - 6.x任意版本 下载汉化包路径：https://github.com/anbai-inc/Kibana_Hanization/archive/master.zip 解压上传至linux系统 unzip master . zip cd master 在解压路径下 #汉化 执行python main.py Kibana目录 # 启动elasticsearch cd elasticsearch - 6.3 .0 / bin elasticsearch - d # 启动kibana cd kibana - 6.3 .0 - linux - x86_64 / bin kibana 执行后即可汉化成功 浏览器访问 localhost:5601 在/kibana/config/kibana.yml 中修改， 添加i18n.locale: zh-CN 注意, 上面冒号: 和 zhe-CN 之间必须有个空格，否则kibana无法启动 。 i18n . locale : zh - CN #在最后面，去掉前面的#号 zh-CN 表示 “中国大陆地区使用的中文” --> “简体中文” 加上之后，先杀掉kibana进程： //杀死kibana进程 ps - ef | grep node 然后重启kibana。 方法2、 上传汉化包

文章目录 一、ELK简介 1、认识ELK 2、ELK架构图 3、ELFK架构 ELFK架构图 二、ELK分布式日志平台搭建 搭建流程 1、在相应容器下载所需要软件 2、安装Elasticsearch 3、解决Elasticsearch启动报错 4、安装Kibana 5、安装Logstash 三、ELK收集标准输入日志，并在web界面显示 作为运维人员，其价值不在于部署大量服务，而在于排错及服务性能优化，优化主要是考的是对服务配置及其参数的理解，而排错我们主要是借助日志文件，来完成的，早期我们借助sed、awk、grep三剑客在一般中小企业还是有很大的作用。但是在大企业的集群架构中，三剑客已经略显疲态，日志收集与处理的非常难，而且不方便。于是ELK分布式日志平台就应运而生！ 大家可以用三剑客尝试模拟千万级别pv的日志分析，完全就是不可行的！百万级别的pv就已经很吃力了！ 一、ELK简介 1、认识ELK ELK并不是一款独立的软件服务，而是三个软件的统称，它们分别是Elasticserach、Logstash、Kibana。ELK主要用于对大量服务器的各种日志进行集中化管理，同时可以对日志进行分析。 Elasticsearch是基于JAVA语言开发的，是分布式存储、搜索引擎，底层是使用lucene检索机制，主要是用于集中化管理日志、对日志内容进行分析和统计，实时、快速展示结果

kibana安装及其配置 1、下载 https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.3-x86_64.rpm 2、安装、修改配置 yum install -y kibana-5.4.3-x86_64.rpm grep "^[a-z]" /etc/kibana/kibana.yml server.port: 5601 server.host: "10.1.2.189" elasticsearch.url: " http://10.1.2.184:9200 " 3、访问 10.1.2.189:5601 查看配置状态 http://10.1.2.189:5601/status 4、配置正则匹配 在控制台的Management菜单配置如下正则匹配： 5、收集系统日志 1）先修改配置文件 vim /etc/logstash/conf.d/system.conf input { file { path => "/var/log/messages" type => "systemlog" start_position => "beginning" stat_interval => "2" } } output { elasticsearch { hosts => ["10.1.2.184:9200"] index =>

1. pull 镜像命令如下: docker pull elasticsearch:7.2.0 2. 启动es,命令如下: docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0 3. 检查es是否安装完成，游览器打开本机ip地址 加端口9200 http: //localhost :9200 4. 修改配置，解决跨域问题，进入容器 找到elasticsearch.yml 添加 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" 文件命令如下: docker exec -it elasticsearch /bin/bash cd /usr/share/elasticsearch/config/ vi elasticsearch.yml 然后退出 esc 加冒号：输入wq 保存 输入exit 退出容器 修改配置后重启容器即可 docker restart elasticsearch 5. 安装ik分词器 命令如下 cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ elasticsearch-plugin install https: /

背景 作为中国最大的在线教育站点，目前沪江日志服务的用户包含沪江网校，交易，金融，CCtalk（直播平台） 等多个部门的多个产品的日志搜索分析业务，每日产生的各类日志有好十几种，每天处理约10亿条（1TB）日志，热数据保留最近7天数据，冷数据永久保存。 为什么做日志系统 首先，什么是日志？ 日志就是程序产生的，遵循一定格式（通常包含时间戳）的文本数据 通常日志由服务器生成，输出到不同的文件中，一般会有系统日志、 应用日志、安全日志。这些日志分散地存储在不同的机器上。 通常当系统发生故障时，工程师需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。在没有日志系统的情况下，首先需要定位处理请求的服务器，如果这台服务器部署了多个实例，则需要去每个应用实例的日志目录下去找日志文件。每个应用实例还会设置日志滚动策略（如：每天生成一个文件），还有日志压缩归档策略等。 这样一系列流程下来，对于我们排查故障以及及时找到故障原因，造成了比较大的麻烦。因此，如果我们能把这些日志集中管理，并提供集中检索功能，不仅可以提高诊断的效率，同时对系统情况有个全面的理解，避免事后救火的被动。 我认为，日志数据在以下几方面具有非常重要的作用： 数据查找：通过检索日志信息，定位相应的 bug ，找出解决方案 服务诊断：通过对日志信息进行统计、分析

背景：博主在做的一个项目是wamp环境下的电商平台，其搜索方式为sql查询，效率低下，准确率也非常感人，所以就尝试着在Windows环境下搭建一套搜索引擎，经过多方查阅，发现Elasticsearch（简称ES）是一个比较好的搜索引擎，也支持JDBC与MYSQL对接，并可以利用RESTful API CURL方式提供搜索服务，独立性强，扩展性好，于是就决定用它来做开发了。 Step 1：Windows下的JAVA环境配置 首先：下载JDK。 然后，按照自己的系统环境安装JDK，网上很多教程，这里就略过了。顺便说一句Elasticsearch至少需要java8，官方建议高于1.8.0_131。这里也不建议安装java10，不然你有可能会遇到这样的bug。 Unrecognized VM option 'UseParNewGC' Error: Could not create the Java Virtual Machine. Error: A fatal exception has occurred. Program will exit. 博主装的是jdk-8u181-windows-x64.exe。 安装的时候还有两个坑需要数一下，第一，不要安装JRE，不然它会覆盖掉tools.jar。第二，jdk不要一路点下去，要提前建立个文件夹，要求路径里不能有中文，不能有空格

http://blog.51cto.com/11819159/1926411 ELK架构：elasticsearch+kibana+filebeat 版本信息： elasticsearch 5.2.1 kibana 5.2.1 filebeat 6.0.0 (预览版) 今天在进行ELK测试的时候，在kibana上面discover无论那个index，发现均会报错： [request] Data too large, data for [<agg [2]>] would be larger than limit of 并且在elasticsearch的日志可以看到： org.elasticsearch.common.breaker.CircuitBreakingException: [request] Data too large, data for [<agg [2]>] would be larger than limit of [1283260416/1.1gb] 根据错误信息在Google的帮助下，可以比较明显的获取得到是由于内存不够的原因导致，但是具体是因为什么原因暂时还不是很清楚。并且网上大部分出现类似的错误都是清楚缓存： curl -XPUT ' http://localhost:9200/_cache/clear' 在server上面我执行的上诉语句之后

安装之前先附上Kibana配置效果图 Nginx 服务器日志的log_format格式如下： log_format main_cookie '$remote_addr\t$host\t$time_local\t$status\t$request_method\t$uri\t$query_string\t$body_bytes_sent\t$http_referer\t$http_user_ag ent\t$bytes_sent\t$request_time\t$upstream_response_time\t$aoji_uuid\t$aoji_session_uuid'; 软件包如下： 1、elasticsearch 7.6 安装及配置 elasticsearch-7.6.0-linux-x86_64.tar.gz 解压到 /data/ 目录 tar xf elasticsearch-7.6.0-linux-x86_64.tar.gz && mv elasticsearch-7.6.0 /data/ 配置文件所在目录：/data/elasticsearch-7.6.0/config 修改配置文件elasticsearch.yml node.name: es-1 network.host: 172.31.0.14 http.port: 9200 xpack.security