針對公司專案微服務化，隨著專案及伺服器的不斷增多，決定採用elk（elasticsearch+logstash+kibana）日誌分析平台進行微服務日誌分析。
1.在微服務伺服器上部署logstash，作為shipper的角色，對微服務日誌檔案資料進行資料採集，將採集到的資料輸出到redis訊息佇列。
2.在另外一台伺服器上部署logstash，作為indexer的角色，從redis訊息佇列中讀取資料（可以對資料進行處理），輸出到elasticsearch-master主節點。
3.elasticsearch-master主節點內部與副節點同步資料。（elasticsearch集群建議3個服務以上奇數）
4.kibana部署一台伺服器內，讀取elasticsearch集群資料，展示web查詢頁面，提供資料展示。
在我這個最終方案中，選擇了使用redis作為訊息佇列進行緩衝，降低elasticsearch壓力，起到削峰作用，主要原因還是由於公司考慮成本問題，日誌收集也是只針對我們單個專案組來使用，所以選擇了公司現在就已經有的redis集群進行復用。
linux安裝logstash
linux安裝kibana
linux安裝elasticsearch
從日誌檔案讀取到redis
#從日誌檔案讀取資料
#file{}
#type 日誌型別
#path 日誌位置
# 可以直接讀取檔案（a.log）
# 可以所有字尾為log的日誌（*.log）
# 讀取資料夾下所有檔案（路徑）
#start_position 檔案讀取開始位置 （beginning）
#sincedb_path 從什麼位置讀取（設定為/dev/null自動從開始位置讀取）
input
}#根據時間戳分隔日誌
#grok 區分日誌中得字段
filter "
negate => true
what => previous
}#定義資料的格式
grok - % - % - % - % - % - %"}
}}#輸出資料到redis
#host redis主機位址
#port redis埠
#db redis資料庫編號
#data_type redis資料型別
#key redis的key
#password redis密碼
output
}複製**
#從redis內讀取資料
#host redis主機ip
#port redis埠
#data_type redis資料型別
#batch_count
#password redis密碼
#key redis讀取key
input
}#資料的輸出我們指向了es集群
#hosts elasticsearch主機位址
#index elasticsearch索引名稱
output "
}}複製**
以上僅僅代表本人專案使用方案，不一定完美適合所有場景，僅供參考。
ELK日誌分析方案
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ELK日誌簡化方案
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