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                >[info] elk 可以幫我們解決哪些問題,為何而生? **待解決的痛點:** 1. 大量不同種類的日志成為了運維人員的負擔,不方便管理。 2. 單個日志文件巨大,無法使用常用的文本工具分析,檢索困難。 3. 日志分布在多臺不同的服務器上,業務一旦出現故障,需要一臺臺查看日志。 ***** **為什么要做日志分析平臺?** 隨著業務量的增長,每天業務服務器將會產生上億條的日志,單個日志文件達幾個GB,這時我們發現用Linux自帶工 具,cat grep awk 分析越來越力不從心了,而且除了服務器日志,還有程序報錯日志,分布在不同的服務器,查閱繁瑣。 ***** **以前不用 elk 的做法:** 最開始我些項目的時候,都習慣用php的error\_log函數來把日志寫到log文件中,后來項目有了高可用的要求,我們 就進行了分布式部署web,這樣我們還是用error\_log函數這樣的方式來記錄log的話,那么就有N臺機子的N個log目 錄,這個時候查找log起來非常麻煩,不知道問題用戶出錯log是寫在哪一臺服務器上的,后來,想到一個辦法,干脆 把log直接寫到數據庫中去,這樣做,雖然解決了查找異常信息便利性的問題了,但存在兩個缺陷: 1. log記錄好多,表不夠用啊,又得分庫分表了。 2. 連接db,如果是數據庫異常,那邊log就丟失了,那么為了解決log丟失的問題,那么還得先將log寫在本地,然后 等db連通了后,再將log同步到db,這樣的處理辦法,感覺是越搞越復雜。 ***** **現在用 elk 做法:** 好在現在有了ELK這樣的方案,可以解決以上存在的煩惱,首先是,使用elasticsearch來存儲日志信息,對一般系統 來說可以理解為可以存儲無限條數據,因為elasticsearch有良好的擴展性,然后是有一個logstash,可以把理解為數 據接口,為elasticsearch對接外面過來的log數據,它對接的渠道,有kafka,有log文件,有redis等等,足夠兼容N 多log形式,最后還有一個部分就是kibana,它主要用來做數據展現,log那么多數據都存放在elasticsearch中,我們 得看看log是什么樣子的吧,這個kibana就是為了讓我們看log數據的,但還有一個更重要的功能是,可以圖表形式來 對log數據進行直觀的展現。 >[] 日志對于任何的系統來講都是極其重要的組成部分,通常日志分散在不同的設備上,對于一個大型應用來講, 應用程序有可能分布在幾十甚至上百臺應用服務器上。如果對應用日志不進行統一的收集,對于這種分布式部 署的應用日志就非常不方便開發人員或者運維人員查詢,同時分散的日志也不便于管理,因此構建一個統一的 日志管理系統就十分有必要。
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