ELK日志的部署方案三类
分布式实时日志：ELK 的部署架构方案
一、概述
ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案，它主要是由 Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana 等组件组成，来共同完成实时日志的收集，存储，展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。
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Filebeat：Filebeat是一款轻量级，占用服务资源非常少的数据收集引擎，它是ELK家族的新成员，可以代替 Logstash 作为在应用服务器端的日志收集引擎，支持将收集到的数据输出到Kafka，Redis等队列。
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Logstash：数据收集引擎，相较于Filebeat比较重量级，但它集成了大量的插件，支持丰富的数据源收集，对收集的数据可以过滤，分析，格式化日志格式。
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Elasticsearch：分布式数据搜索引擎，基于Apache Lucene实现，可集群，提供数据的集中式存储，分析，以及强大的数据搜索和聚合功能。
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Kibana：数据的可视化平台，通过该web平台可以实时的查看 Elasticsearch 中的相关数据，并提供了丰富的图表统计功能。
二、ELK常见部署架构
2.1 Logstash作为日志收集器
这种架构是比较原始的部署架构，在各应用服务器端分别部署一个 Logstash 组件，作为日志收集器，然后将 Logstash 收集到的数据过滤、分析、格式化处理后发送至Elasticsearch 存储，最后使用 Kibana 进行可视化展示，这种架构不足的是：
Logstash 比较耗服务器资源，所以会增加应用服务器端的负载压力。
2.2 Filebeat作为日志收集器
该架构与第一种架构唯一不同的是：应用端日志收集器换成了Filebeat，Filebeat轻量，占用服务器资源少，所以使用Filebeat作为应用服务器端的日志收集器，一般Filebeat会配合Logstash一起使用，这种部署方式也是目前最常用的架构。2.3 引入缓存队列的部署架构
该架构在第二种架构的基础上引入了 Redis 缓存队列（还可以是其他消息队列），将Filebeat收集到的数据发送至Redis，然后在通过 Logstasth 读取 Redis 中的数据，这种架构主要是解决大数据量下的日志收集方案，使用缓存队列主要是解决数据安全与均衡Logstash与Elasticsearch负载压力。2.4 以上三种架构的总结
第一种部署架构由于资源占用问题，现已很少使用，目前使用最多的是第二种部署架构，至于第三种部署架构个人觉得没有必要引入消息队列，除非有其他需求，因为在数据量较大的情况下，Filebeat 使用压力敏感协议向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。如果 Logstash 正在繁忙地处理数据，它会告知 Filebeat 减慢读取速度。拥塞解决后，Filebeat 将恢复初始速度并继续发送数据。三、问题及解决方案
问题：如何实现日志的多行合并功能？
系统应用中的日志一般都是以特定格式进行打印的，属于同一条日志的数据可能分多行进行打印，那么在使用ELK收集日志的时候就需要将属于同一条日志的多行数据进行合并。
解决方案：使用 Filebeat 或 Logstash 中的 multiline 多行合并插件来实现。
在使用 multiline 多行合并插件的时候需要注意，不同的 ELK 部署架构可能 multiline 的使用方式也不同，如果是本文的第一种部署架构，那么 multiline 需要在 Logstash 中配置使用，如果是第二种部署架构，那么 multiline 需要在 Filebeat 中配置使用，无需再在Logstash 中配置 multiline。1、multiline 在 Filebeat 中的配置方式：
- pattern：正则表达式；
- negate：默认为false，表示匹配pattern的行合并到上一行；true表示不匹配pattern的行合并到上一行；
- match：after表示合并到上一行的末尾，before表示合并到上一行的行首。
如：
该配置表示将不匹配pattern模式的行合并到上一行的末尾2、multiline在Logstash中的配置方式pattern: ‘[‘
negate: true
match: after
（1）Logstash 中配置的 what 属性值为 previous，相当于 Filebeat 中的 after，Logstash 中配置的 what 属性值为 next，相当于 Filebeat 中的 before。
（2）pattern => “%{LOGLEVEL}\s*]“ 中的LOGLEVEL是Logstash预制的正则匹配模式，预制的还有好多常用的正则匹配模式，详细请看：https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns
问题：如何将 Kibana 中显示日志的时间字段替换为日志信息中的时间？
默认情况下，我们在 Kibana 中查看的时间字段与日志信息中的时间不一致，因为默认的时间字段值是日志收集时的当前时间，所以需要将该字段的时间替换为日志信息中的时间。
解决方案：使用 grok 分词插件与 date 时间格式化插件来实现
在 Logstash 的配置文件的过滤器中配置 grok 分词插件与 date 时间格式化插件，如：
CUSTOMER_TIME %{YEAR}%{MONTHNUM}%{MONTHDAY}\s+%{TIME}
注：内容格式为：[自定义表达式名称] [正则表达式]
然后 logstash 中就可以这样引用：
② 以配置项的方式，规则为：(?<自定义表达式名称>正则匹配规则)，如：
问题：如何在Kibana中通过选择不同的系统日志模块来查看数据
一般在Kibana中显示的日志数据混合了来自不同系统模块的数据，那么如何来选择或者过滤只查看指定的系统模块的日志数据？
解决方案：新增标识不同系统模块的字段或根据不同系统模块建ES索引
1、新增标识不同系统模块的字段，然后在Kibana中可以根据该字段来过滤查询不同模块的数据
这里以第二种部署架构讲解，在 Filebeat 中的配置内容为：
通过新增：log_from字段来标识不同的系统模块日志
2、根据不同的系统模块配置对应的ES索引，然后在Kibana中创建对应的索引模式匹配，即可在页面通过索引模式下拉框选择不同的系统模块数据。
这里以第二种部署架构讲解，分为两步：
① 在Filebeat中的配置内容为：
通过document_type来标识不同系统模块
② 修改Logstash中output的配置内容为：
在 output 中增加 index 属性，%{type}表示按不同的document_type值建ES索引
四、总结
本文主要介绍了ELK实时日志分析的三种部署架构，以及不同架构所能解决的问题，这三种架构中第二种部署方式是时下最流行也是最常用的部署方式，最后介绍了ELK作在日志分析中的一些问题与解决方案，说在最后，ELK不仅仅可以用来作为分布式日志数据集中式查询和管理，还可以用来作为项目应用以及服务器资源监控等场景，更多内容请看官网。来源：https://my.oschina.net/feinik/blog/1580625
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