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作用

以前都是登陆到每个机器去看日志，特别是一个服务有多个机器集群部署，还要下载多个机器的日志(运维下载日志，然后给开发排查问题)，现在elk是集中式日志系统，所有的项目和项目集群都在一个日志系统里，而且可以搜索。

界面

组成

L是收集日志，还有解析日志

E是搜索引擎，就是ElasticSearch

K就是界面

流程

原始日志(L的客户端)——收集和解析日志(L的服务器端)——搜索引擎(E)——界面展示(K)

解释

1.收集日志和解析日志
收集日志就是客户端到服务器，就是把L客户端安装到部署项目的机器，然后读原始日志文件，再写到L的服务器端。这是收集日志，就是：原始日志文件——L的客户端——L的服务器。

L的服务器还要解析日志，主要是解析为固定的几个字段，比如时间、IP(哪个机器的日志)、日志本身的内容、项目名字(哪个项目的日志)。这几个固定字段是搜索引擎需要的字段。

2.搜索引擎
刚才解析之后的字段，再写给搜索引擎。

3.界面

filebeat

为什么要用filebeat，因为L的客户端性能不好，影响部署项目的机器，所以换了filebeat作为L的客户端，作用和L的客户端一样，都是收集日志，本质就是先读原始日志文件，然后再写到L的服务器。这就是filebeat的作用，对部署项目的机器无影响。

kafka

为什么要用kafka，因为日志产生和日志消费的速度不匹配，还有由于网络原因，可能会导致数据丢失，所以才要加消息中间件，因为消息中间件可以缓存海量数据，并且数据不会丢失(丢失可能性极小，不会大量丢失数据)。

架构图的演变

只有ELK

L的客户端没有使用filebeat。

换了filebeat

L的客户端换成了filebeat。

加了消息中间件

双层L

从左往右看

从右往左看

第一层L作用只是分流，第二层L作用是解析为固定几个字段。

参考

https://mp.weixin.qq.com/s/F8TVva8tDgN0tNsUcLoySg
https://www.cnblogs.com/wangxu01/articles/11242408.html

https://blog.qiniu.com/archives/8779

https://jusene.github.io/2018/11/04/elk-1/

集中日志系统ELK

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原文地址：https://www.cnblogs.com/qingxiangjava/p/13763886.html