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概念

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。

通过上面对ELK简单的介绍，我们知道了ELK字面意义包含的每个开源框架的功能。市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。我们本教程主要也是围绕通过ELK如何搭建一个生产级的日志分析平台来讲解ELK的使用。

日志管理平台

在过往的单体应用时代，我们所有组件都部署到一台服务器中，那时日志管理平台的需求可能并没有那么强烈，我们只需要登录到一台服务器通过shell命令就可以很方便的查看系统日志，并快速定位问题。随着互联网的发展，互联网已经全面渗入到生活的各个领域，使用互联网的用户量也越来越多，单体应用已不能够支持庞大的用户的并发量，尤其像中国这种人口大国。那么将单体应用进行拆分，通过水平扩展来支持庞大用户的使用迫在眉睫，微服务概念就是在类似这样的阶段诞生，在微服务盛行的互联网技术时代，单个应用被拆分为多个应用，每个应用集群部署进行负载均衡，那么如果某项业务发生系统错误，开发或运维人员还是以过往单体应用方式登录一台一台登录服务器查看日志来定位问题，这种解决线上问题的效率可想而知。日志管理平台的建设就显得极其重要。通过Logstash去收集每台服务器日志文件，然后按定义的正则模板过滤后传输到Kafka或redis，然后由另一个Logstash从KafKa或redis读取日志存储到elasticsearch中创建索引，最后通过Kibana展示给开发者或运维人员进行分析。这样大大提升了运维线上问题的效率。除此之外，还可以将收集的日志进行大数据分析，得到更有价值的数据给到高层进行决策。

架构图

下面我们简单画一下利用ELK技术栈搭建日志管理平台的最佳架构。

简单粗暴版架构图：

 

 

 

上面架构是简单粗暴的架构，这种架构对数据源服务器性能影响较大，因为Logsash是需要安装和运行在需要收集的数据源服务器中，然后将收集到的数据实时进行过滤，过滤环节是很耗时间和资源的，过滤完成后才传输到ES中。下面是优化后的架构图：

 

可以看到，优化后的架构图中添加了Kafka作为缓冲存储作用，运行在数据源的Logstash采集器收集到数据后作为生产者直接传输到Kafka,注意这里省略了过滤动作，这样对数据源服务器影响最小，因为Kafka大家都清楚，它的读写性能是非常高的。另一方面，我们需要独立部署一个专门消费的Logstash，这个Logstash负责过滤，并将过滤好的数据传输到ES，后面依然由Kibana读取ES数据进行展示。这个架构不但性能好，而且耦合低，并且可以针对不同环节进行平行扩展，在有条件的生产级部署中，强烈推荐第二种部署架构。下面是在新的架构上平行扩展可能演变的架构图：

 

当然，kafka可能不止两个节点，而是更多节点，ES也可能集群分布式部署更多节点。

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