0x00 概述 目前使用的ES版本为6.3.x,经过长时间的积累,ES内数据越来越多,需要删除指定日志之前的日志. 例如只要求保留60天的日志,那么就要删除60天之前的所有索引和日志. 0x01 ES删除XX天之前的索引和数据 #!/bin/sh # ES版本为6.3.x function delIndex() { #此处输入要删除的索引名字,例如要删除filebeat-xxx索引的日志,此处要输入‘filebeat-’ index_name=$1 # 此处输入要数据保留的天数,例如要保留最近6

线上部署了ELK+Redis日志分析平台环境, 随着各类日志数据源源不断的收集, 发现过了一段时间之后, ELK查看会原来越慢, 重启elasticsearch服务器节点之前同步时间也会很长,  这是因为长期以来ELK收集的索引没有删除引起的! 以下是ELK批量删除索引的操作记录: 1) 访问head插件(http://10.0.8.44:9200/_plugin/head/) 或者在elasticsearch节点上使用下面命令查看elk的索引(10.0.8.44是elk集群中的任意一个节点)

一.存在问题 用了一段时间elk发现如果索引长时间不删除,elk会越来越慢,重启elasticsearch服务器节点之前同步时间也会很长 二.解决方法(定期删除索引) 1.在elasticsearch节点上使用curl -XGET 'http://192.168.X.XX:9200/_cat/shards'查看索引 [root@--x-x scripts]# curl -XGET 'http://192.168.x.x:9200/_cat/shards' | more % Total % Rec

终于找到一个工具,curator,可以搜索相关信息. 记录一下: 1,查询索引:   curator_cli --host 10.2.16.191 --port 9200 show_indices --verbose 2,删除索引:  curator_cli --host 10.2.16.191 --port 9200 delete_indices --filter_list '[{"filtertype":"age","source":&quo

1.查询索引 [root@ecs-- elasticsearch]# curl -XGET http://localhost:9200/* {,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,},},},,,}

参考文档:https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/9493576.html elasticsearch使用时间久了会产生大量索引占用磁盘空间,可以删除索引来释放 查看当前所有索引 curl '192.168.1.4:9200/_cat/indices?v' 1,删除指定索引 curl -XDELETE 192.168.1.4:9200/system-log-2019.05 其中system-log-2019.05为索引全称 2,删除多个索引 curl -XDELETE

kibana有自带接口,可通过自带的API接口 通过传参来达到删除索引的目的. # 删除15天前的索引 curl -XDELETE "http://10.228.81.161:9201/packetbeat-7.5.2-$(date -d '-15days' +'%Y.%m.%d')*" #删除3个月前的索引 curl -XDELETE "http://10.228.81.161:9201/appname-$(date -d '-3Months' +'%Y.%m.%d')*&

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

缘起 在微服务开发过程中,一般都会利用多台服务器做分布式部署,如何能够把分散在各个服务器中的日志归集起来做分析处理,是一个微服务服务需要考虑的一个因素. 搭建一个日志系统 搭建一个日志系统需要考虑一下一些因素: 利用什么技术,是自己实现还利用现成的组件 日志需要定义统一的格式 日志需要拥有一个锚点来进行全局跟踪 第一个问题,针对我们小公司来说,基本没有自己的研发能力,绝对是选用第三方开源的组件了.ELK配置比较简单,有现成的UI界面,容易检索日志信息,是首选. 第二个问题,利用log4j2定义好

架构: filebeat --> redis -->logstash --> es --> kibana 每个客户端需要安装filebeat收集PHP日志 filebeat把收集到的日志传到redis logstash从redis读取日志,读取一条日志就从redis里删除一条日志 logstash把日志发送到es 最后kibana可视化查询日志 es数据安全建议 es设置为三个节点为一个集群,集群中的一个节点会被选为主节点,它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建和删除索引,增加或

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/W9b28CFBEmxBPz5bGd1-hw 教程pdf文件下载地址 https://files.cnblogs.com/files/sanduzxcvbnm/ELK基于ElastAlert实现日志的微信报警.pdf 官方文档下载地址 https://files.cnblogs.com/files/sanduzxcvbnm/elastalert-readthedocs-io-en-latest.pdf 注意事项: 1.文章中凡是用

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logstash有agent和indexer两个角色.对于agent角色,放在单独的web机器上面,

ELK+FileBeat+Log4Net搭建日志系统 来源:https://www.zybuluo.com/muyanfeixiang/note/608470 标签(空格分隔): ELK Log4Net 项目中之前都是采用数据库来记录日志,虽然记录还算挺方便,但是每次都要到数据库来查询,如果日志在单独的数据库还好,只是有点麻烦.如果记录的日志数据库和生产正式库在一起,不仅会影响生产库的正常使用,也会带来安全隐患. 项目早期没有统一规划,也是时间仓促,没有做好日志的规划,所有日志都记录到数据库中.

ELK环境配置+log4j日志记录 1. 背景介绍 在大数据时代,日志记录和管理变得尤为重要. 以往的文件记录日志的形式,既查询起来又不方便,又造成日志在服务器上分散存储,管理起来相当麻烦, 想根据一个关键字查询日志中某个关键信息相当困难. 这个时候,ELK诞生了. 什么是ELK? 简单来说:它是一套完整的日志记录和分析的解决方案平台. 2. 技术栈介绍 ELK = Elasticsearch + Logstash + Kibana 2-1) Elasticsearch: ( Elasticse

续  centos7搭建ELK Cluster集群日志分析平台(一) 续  centos7搭建ELK Cluster集群日志分析平台(二) 已经安装好elasticsearch 5.4集群和logstash 5.4 安装kibana步骤 1.下载安装Kibana  ~]#wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.0-x86_64.rpm 如果链接失效,官网下载:https://www.elastic.co/down

需求 把分布式系统,集群日志集中处理快速查询 搭建ELK并与springboot日志输出结合 搭建ELK 基于我前面的elasticsearch搭建博客文档docker-compose.yml基础上进行添加修改 新建docker-compose.yml文件,内容如下 version: '2' services: elasticsearch-central: image: elasticsearch:5.6.4 container_name: es1 volumes: - /root/mydock

应用场景:ELK实际上是三个工具的集合,ElasticSearch + Logstash + Kibana,这三个工具组合形成了一套实用.易用的监控架构, 很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台. 官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads  Elasticsearch: 是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口. Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条

大家在做分部署系统开发的时候是不是经常因为查找日志而头疼,因为各服务器各应用都有自己日志,但比较分散,查找起来也比较麻烦,今天就给大家推荐一整套方便的工具ELK,ELK是Elastic公司开发的一整套完整的日志分析技术栈,它们是Elasticsearch,Logstash,和Kibana,简称ELK.Logstash做日志收集分析,Elasticsearch是搜索引擎,而Kibana是Web展示界面. 1.日志收集分析Logstash LogstashLogstash 是一个接收,处理,转发日志

4.2.zabbix平台配置日志告警 一. ELK与zabbix有什么关系? ELK大家应该比较熟悉了,zabbix应该也不陌生,那么将ELK和zabbix放到一起的话,可能大家就有疑问了?这两个放到一起是什么目的呢,听我细细道来. ELK是一套日志收集套件,它其实有由Elasticsearch.Logstash和Kibana三个软件组成,通过ELK可以收集系统日志.网站日志.应用系统日志等各种日志数据,并且还可以对日志进行过滤.清洗,然后进行集中存放并可用于实时检索.分析.这是ELK的基础功能

公司希望能够搭建自己的日志分析系统.现在基于ELK的技术分析日志的公司越来越多,在此也记录一下我利用ELK搭建的日志分析系统. 系统搭建 系统主要是基于elasticsearch+logstash+filebeat+kibana+nginx,其实我这个用的还是比较多的,可以直接用logstash直接去采集日志.不过由于logstash的性能影响都比较大,而且filebeat安装很方便,而且占用资源很小,所以现在filebeat现在被广泛应用于日志采集. 其实在搭这个系统还是比较麻烦的,可是前面有