之前,我们的某一个业务用于实时日志收集处理的架构大概是这样的:   在日志的产生端(LogServer服务器),都部署了FlumeAgent,实时监控产生的日志,然后发送至Kafka.经过观察,每一个FlumeAgent都占用了较大的系统资源(至少会占用一颗CPU 50%以上的资源).而另外一个业务,LogServer压力大,CPU资源尤其紧张,如果要实时收集分析日志,那么就需要一个更轻量级.占用资源更少的日志收集框架,于是我试用了一下Filebeat. Filebeat是一个开源的文本日志收集…

日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了,一个能满足业务需求.运维成本低.稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的.然而这时理想中的日志收集系统,现实往往不是这样的...本篇的主要内容是:首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传:介绍新的实时日志收集系统架构:用go语言实现.澄清一下,并不是用go语言实现全部,比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧... logagent所有代码已上传到github:https://github.com/zingp/logage…

日志分析平台,架构图如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务. 第二层. logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash节点会实时去kafka broker集群拉数据,转发至ES DataNode. 第四层.数据持久化存储 ES Da…

快速搭建应用服务日志收集系统(Filebeat + ElasticSearch + kibana) 概要说明 需求场景,系统环境是CentOS,多个应用部署在多台服务器上,平时查看应用日志及排查问题十分不变.索性搭建一个服务器日志收集系统,由于每日日志规模仅在G级别,所有前期暂先不搭建集群. 技术方案是 Filebeat + ElasticSearch + kibana (日志服务器上安装ElasticSearch,Kibana,其他应用服务器上安装Filebeat); 没有考虑加上Logsta…

什么是Mysql慢查询日志? 当SQL语句执行时间超过设定的阈值时,便于记录到指定的日志文件中或者表中,所有记录称之为慢查询日志 为什么要收集Mysql慢查询日志? 数据库在运行期间,可能会存在这很多SQL语句标准性的问题,那么我们如何快速的去定位,分析哪些SQL语句需要优化处理,又是哪些SQL语句给业务系统造成影响呢?当我们进行统一的收集分析,这样开发和运维就不会产生矛盾,就不会相互的“撕咬”了:SQL语句执行的时间,对应的语句以及具体的写法一切尽收眼底~ 如何收集Mysql慢查询日志或者是说…

ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper 构建海量日志分析平台 参考:http://www.tuicool.com/articles/R77fieA 我在做ELK日志平台开始之初选择为ELK+Redis直接构建,在采集nginx日志时一切正常,当我采集我司业务报文日志类后,logstash会报大量的redis connect timeout.换成redis cluster后也是同样的情况后,就考虑对消息中间件进行替换重新选型,经过各种刷文档,决定选用kafka来替换redis.根…

原文链接:使用Log4j将程序日志实时写入Kafka 很多应用程序使用Log4j记录日志,如何使用Kafka实时的收集与存储这些Log4j产生的日志呢?一种方案是使用其他组件(比如Flume,或者自己开发程序)实时监控这些日志文件,然后发送至Kafka.而另外一种比较便捷的方案是使用Kafka自带的Log4jAppender,在Log4j配置文件中进行相应的配置,即可完成将Log4j产生的日志实时发送至Kafka中. 本文以Kafka0.8.2为例,介绍KafkaLog4jAppender的配置…

最近需要搭建一套日志监控平台,结合系统本身的特性总结一句话也就是:需要将Kafka中的数据导入到elasticsearch中.那么如何将Kafka中的数据导入到elasticsearch中去呢,总结起来大概有如下几种方式: Kafka->logstash->elasticsearch->kibana(简单,只需启动一个代理程序) Kafka->kafka-connect-elasticsearch->elasticsearch->kibana(与confluent绑定紧…

前面我们了解了elk集群中的logstash的用法,使用logstash处理日志挺好的,但是有一个缺陷,就是太慢了:当然logstash慢的原因是它依赖jruby虚拟机,jruby虚拟机就是用java语言开发的ruby虚拟机,本身java程序运行在jvm上就已经很慢了,而logstash还要运行在用java语言开发的ruby虚拟机上,就相当于虚拟机上跑一个虚拟机,可想而知:如果我们只需要收集和处理日志,在agent端如果运行logstash,显得格外的消耗资源:为了解决这种问题,elastic开…

logstash收集时filebeat区分日志     1.场景 filebeat在服务器中同时收集nginx和web项目日志,需要对两个日志在logstash中分别处理 2.版本区别 ==6.x之前==的可以使用filebeat的prospectors里面配置document_type类型,然后在logstash里面使用if [type] == "string" 来匹配,这里不做详细记录 ==6.x之后==配置文件不支持document_type,也就是说旧方法是失效的,目前我使用的…