logstash

作者介绍 魏彬，普翔科技 CTO，开源软件爱好者，中国第一位 Elastic 认证工程师，《Elastic日报》和 《ElasticTalk》社区项目发起人，被 elastic 中国公司授予 2019 年度合作伙伴架构师特别贡献奖。对 Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstash、Grafana 等开源软件有丰富的实践经验，为零售、金融、保险、证券、科技等众多行业的客户提供过咨询和培训服务，帮助客户在实际业务中找准开源软件的定位，实现从 0 到 1 的落地、从 1 到 N 的拓展，产生实际的业务价值。 为什么要压测 关于压测，我们先来看下百度百科上的一个定义。 压测，即压力测试，是确立系统稳定性的一种测试方法，通常在系统正常运作范围之外进行，以考察其功能极限和隐患。 从定义不难看出压测的目的，是要测出一个系统的极限 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4410617/blog/4306305

最近想把我的mall项目升级下，支持SpringBoot 2.3.0 版本。升级过程中发现需要升级Elasticsearch到7.x版本，学习过我的mall项目的朋友应该知道， 我用的Elasticsearch是6.x版本，升级到7.x以后ElasticsearchTemplate都不让用了。本文记录了Elasticsearch从6.x升级到7.x所遇到的一些问题，给大家排排坑！ 版本选择 既然我们要升级到Elasticsearch7.x版本，首先要选择合适的版本。如何选择合适的版本，这里有个小技巧分享给大家。 首先我们可以在pom.xml中修改SpringBoot依赖的版本为2.3.0； < parent > < groupId > org.springframework.boot </ groupId > < artifactId > spring-boot-starter-parent </ artifactId > < version > 2.3.0.RELEASE </ version > < relativePath /> <!-- lookup parent from repository --> </ parent > 然后在项目的External Libraries中搜索elasticsearch，可以发现elasticsearch-7.6.2.jar这个依赖；

参考链接： https://www.cnblogs.com/fbtop/p/11005469.html 目的： 线程请求生成对应的requestId，根据requestId追踪链路生产消费的数据，方便定位问题和回溯；基于一些XXX考虑，和阿巴阿巴阿巴的原因先拿FileBeat+ELK的方式进行实验，跑通日志收集和展示的功能。 为了避免重复造轮子，本篇只对上出链接博客做一些补充： 1.单机/docker/版本7.1.1； 2.docker四大网络的特点： https://www.cnblogs.com/zhuochong/p/10069293.html ；本次采用net=bridge的网络模式，禁止出现localhost 和127.0.0.1，统一使用本机ip（重要）； 3.对docker -v挂载命令有所了解； 4.确认fileBeat是否采集到了日志：进入容器 [docker exec -i -t 容器号 bash] ，查看/var/log/nginx/下的日志文件即可；另外docker启动时可以去掉 -d 参数，观看启动运行日志，方便查看状态； 下载 curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/elastic/beats/7.1/deploy/docker/filebeat.docker.yml时提示链接失败

ELK工作管理 1. 每台服务器集群节点安装 Logstash 日志收集系统插件 2. 每台服务器节点将日志输入到 Logstash 中 3. Logstash 将该日志格式化为 json 格式，根据每天创建不同的索引，输出到 Elasticsearch 中 4. 浏览器使用安装 Kibana 查询日志信息 Logstash日志收集 环境安装 1. 安装 ElasticSearch 2. 安装 Logstash 3. 安装Kibana 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/huanke/blog/4304742

日志采集落地方案 问题背景 团队日志经过规范化后，接下来就需要一个采集方案。本文主要是分享我们团队的方案，供有相同需求的同行参考一下，希望对部分人有所帮助或者启发。本文是接着上一篇讲的，需要了解日志规范化相关内容的，请移步上一篇文章。 日志规范化落地方案 采集端-nxlog 虽然现在已经进入容器化时代，filebeat, fluentd在私有云环境应用比较多，但是我们当时还没有容器化，所以我们选择了nxlog，目前实践下来，nxlog出色的完成了这个任务。使用下来，总结nxlog优秀的特性如下： 高性能，低消耗，稳定 多平台支持（因为我们是C#，java混合环境） 强大灵活的脚本语言 缺陷（社区版）： 单条日志大小有限制 无法统计关键指标 总体来说够用。下面以我们自己的日志格式为例，给出对应的nxlog配置主体部分。 <Extension syslog> Module xm_syslog </Extension> <Extension json> Module xm_json </Extension> #======================================================================== #applog ##==========================================================

服务器：centos6.7 安装logstash sudo yum install logstash 启动： 其中scrapyd_conllect.conf为配置文件 nohup sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f scrapyd_collect.conf & logstash收集python scrapy日志并发送给ES的config文件如下： input { file { path => [ " /var/log/spiders/*/*/*.log " ] #收集/var/log/spiders/文件夹下的日志文件 codec => multiline { pattern => " ^%{TIMESTAMP_ISO8601} " negate => true what => " previous " } type => "spider _log " #类型名称 # tags =>[ " XX.XX.XX.XX " ] } } ##过滤 filter{ grok { match => { " message " => " %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime} \[%{DATA:log_class}\] %{WORD:log_type}: %{GREEDYDATA} " } } # if [log

ElasticStack介绍 　　ElasticStack 是一系列开源产品的合集，包括 Elasticsearch、Kibana、Logstash 以及 Beats 等，能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，并且能够实时地对数据进行搜索、分析和可视化。其中，Logstash和Beats负责数据的收集，Kibana负责结果数据的可视化展现，Elasticsearch作为核心部分用于数据的分布式存储以及索引。 　　可以使用ElasticStack进行收集并处理任何数据，最为经典的是用于实时日志数据的收集、存储、展现。在此之前，如果实现实时日志的分析，需要经过繁琐的架构设计并且使用多个系统实现，现在只需要使用ElasticStack即可实现功能强大的实时日志分析系统，ElasticStack不仅仅用来做日志分析，它可以处理任何的数据并且进行存储、展现。 　　 　　 　　 Elasticsearch 　　Elasticsearch 基于java，是个开源分布式搜索引擎，它的特点有:分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引 副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 　　Logstash 基于java，是一个开源的用于收集,分析和存储日志的工具。 Kibana 　　Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为

服务器：centos6.7 安装logstash sudo yum install logstash 启动： 其中scrapyd_conllect.conf为配置文件 nohup sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f scrapyd_collect.conf & logstash收集python scrapy日志并发送给ES的config文件如下： input { file { path => [ " /var/log/spiders/*/*/*.log " ] #收集/var/log/spiders/文件夹下的日志文件 codec => multiline { pattern => " ^%{TIMESTAMP_ISO8601} " negate => true what => " previous " } type => "spider _log " #类型名称 # tags =>[ " XX.XX.XX.XX " ] } } ##过滤 filter{ grok { match => { " message " => " %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime} \[%{DATA:log_class}\] %{WORD:log_type}: %{GREEDYDATA} " } } # if [log

1、问题引出 来自星球同学的提问： “Ingest node什么场景会遇到它？ 一直没搜到它是在什么场景工作的？” 的确我们比较关心集群的节点角色的划分。包括： 集群应该几个节点？ 几个节点用于数据存储？ 要不要独立Master节点、协调节点？ 但是Ingest node的场景用的比较少。 2、集群节点角色划分梳理 之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下： 2.1 主节点 主节点负责集群相关的操作，例如创建或删除索引，跟踪哪些节点是集群的一部分，以及决定将哪些分片分配给哪些节点。 拥有稳定的主节点是衡量集群健康的重要标志。 注意： 1、由于索引和搜索数据都是CPU、内存、IO密集型的，可能会对数据节点的资源造成较大压力。 因此，在较大规模的集群里，最好要设置单独的仅主节点角色。（这点PB级集群调优时重点关注） 2、不要将主节点同时充当协调节点的角色，因为：对于稳定的集群来说，主节点的角色功能越单一越好。 2.2 数据节点 数据节点：保存包含索引文档的分片数据，执行CRUD、搜索、聚合相关的操作。属于：内存、CPU、IO密集型，对硬件资源要求高。 2.3 协调节点 搜索请求在两个阶段中执行（query 和 fetch），这两个阶段由接收客户端请求的节点 - 协调节点协调。 在请求阶段

简介： MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。 1、Mysql如何同步到Elasticsearch? 2、Logstash、kafka_connector、canal选型有什么不同，如何取舍？ 3、能实现同步增删改查吗？ 1、Canal同步 1.1 canal官方已支持Mysql同步ES6.X 同步原理，参见之前: 干货 | Debezium实现Mysql到Elasticsearch高效实时同步。 canal 1.1.1版本之后, 增加客户端数据落地的适配及启动功能。canal adapter 的 Elastic Search 版本支持6.x.x以上。 需要借助adapter实现。 1.2 同步效果 1）已验证：仅支持增量同步，不支持全量已有数据同步。这点，canal的初衷订位就是“阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件”。 2）已验证：由于采用了binlog机制，Mysql中的新增、更新、删除操作，对应的Elasticsearch都能实时新增、更新、删除。 3）推荐使用场景 canal适用于对于Mysql和Elasticsearch数据实时增、删