ELK搭建线上日志收集系统

目录
  • ELK环境安装
    • docker-compose脚本
    • 安装要点
  • 分场景收集日志
  • Logback配置详解
    • 完全配置
    • 配置要点解析
      • 使用默认的日志配置
      • springProperty
      • filter
      • appender
      • logger
      • 控制框架输出日志
  • Logstash配置详解
    • 完全配置
    • 配置要点
  • SpringBoot配置
  • Kibana进阶使用

ELK环境安装

ELK是指Elasticsearch、Kibana、Logstash这三种服务搭建的日志收集系统,具体搭建方式可以参考《SpringBoot应用整合ELK实现日志收集》。这里仅提供最新版本的docker-compose脚本和一些安装要点。

docker-compose脚本

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:6.4.0
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch
      - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载
      - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
  kibana:
    image: kibana:6.4.0
    container_name: kibana
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    environment:
      - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址
      - TZ=Asia/Shanghai
    ports:
      - 5601:5601
  logstash:
    image: logstash:6.4.0
    container_name: logstash
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    volumes:
      - /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf #挂载logstash的配置文件
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    links:
      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务
    ports:
      - 4560:4560
      - 4561:4561
      - 4562:4562
      - 4563:4563

安装要点

  • 使用docker-compose命令运行所有服务:
docker-compose up -d
  • 第一次启动可能会发现Elasticsearch无法启动,那是因为/usr/share/elasticsearch/data目录没有访问权限,只需要修改/mydata/elasticsearch/data目录的权限,再重新启动;
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/
  • Logstash需要安装json_lines插件。
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines

分场景收集日志

这里为了方便我们查看日志,提出一个分场景收集日志的概念,把日志分为以下四种。

  • 调试日志:最全日志,包含了应用中所有DEBUG级别以上的日志,仅在开发、测试环境中开启收集;
  • 错误日志:只包含应用中所有ERROR级别的日志,所有环境只都开启收集;
  • 业务日志:在我们应用对应包下打印的日志,可用于查看我们自己在应用中打印的业务日志;
  • 记录日志:每个接口的访问记录,可以用来查看接口执行效率,获取接口访问参数。

Logback配置详解

要实现上面的分场景收集日志,主要通过Logback的配置来实现,我们先来了解下Logback的配置吧!

完全配置

在SpringBoot中,如果我们想要自定义Logback的配置,需要自行编写logback-spring.xml文件,下面是我们这次要使用的完全配置。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration>
<configuration>
    <!--引用默认日志配置-->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
    <!--使用默认的控制台日志输出实现-->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>
    <!--应用名称-->
    <springProperty scope="context" name="APP_NAME" source="spring.application.name" defaultValue="springBoot"/>
    <!--日志文件保存路径-->
    <property name="LOG_FILE_PATH" value="${LOG_FILE:-${LOG_PATH:-${LOG_TEMP:-${java.io.tmpdir:-/tmp}}}/logs}"/>
    <!--LogStash访问host-->
    <springProperty name="LOG_STASH_HOST" scope="context" source="logstash.host" defaultValue="localhost"/>
    <!--DEBUG日志输出到文件-->
    <appender name="FILE_DEBUG"
              class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--输出DEBUG以上级别日志-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>DEBUG</level>
        </filter>
        <encoder>
            <!--设置为默认的文件日志格式-->
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!--设置文件命名格式-->
            <fileNamePattern>${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern>
            <!--设置日志文件大小,超过就重新生成文件,默认10M-->
            <maxFileSize>${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}</maxFileSize>
            <!--日志文件保留天数,默认30天-->
            <maxHistory>${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}</maxHistory>
        </rollingPolicy>
    </appender>
    <!--ERROR日志输出到文件-->
    <appender name="FILE_ERROR"
              class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--只输出ERROR级别的日志-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <encoder>
            <!--设置为默认的文件日志格式-->
            <pattern>${FILE_LOG_PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!--设置文件命名格式-->
            <fileNamePattern>${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern>
            <!--设置日志文件大小,超过就重新生成文件,默认10M-->
            <maxFileSize>${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}</maxFileSize>
            <!--日志文件保留天数,默认30天-->
            <maxHistory>${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}</maxHistory>
        </rollingPolicy>
    </appender>
    <!--DEBUG日志输出到LogStash-->
    <appender name="LOG_STASH_DEBUG" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>DEBUG</level>
        </filter>
        <destination>${LOG_STASH_HOST}:4560</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
                </timestamp>
                <!--自定义日志输出格式-->
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "project": "mall-tiny",
                        "level": "%level",
                        "service": "${APP_NAME:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger",
                        "message": "%message",
                        "stack_trace": "%exception{20}"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
        <!--当有多个LogStash服务时,设置访问策略为轮询-->
        <connectionStrategy>
            <roundRobin>
                <connectionTTL>5 minutes</connectionTTL>
            </roundRobin>
        </connectionStrategy>
    </appender>
    <!--ERROR日志输出到LogStash-->
    <appender name="LOG_STASH_ERROR" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <destination>${LOG_STASH_HOST}:4561</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
                </timestamp>
                <!--自定义日志输出格式-->
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "project": "mall-tiny",
                        "level": "%level",
                        "service": "${APP_NAME:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger",
                        "message": "%message",
                        "stack_trace": "%exception{20}"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
        <!--当有多个LogStash服务时,设置访问策略为轮询-->
        <connectionStrategy>
            <roundRobin>
                <connectionTTL>5 minutes</connectionTTL>
            </roundRobin>
        </connectionStrategy>
    </appender>
    <!--业务日志输出到LogStash-->
    <appender name="LOG_STASH_BUSINESS" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>${LOG_STASH_HOST}:4562</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
                </timestamp>
                <!--自定义日志输出格式-->
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "project": "mall-tiny",
                        "level": "%level",
                        "service": "${APP_NAME:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger",
                        "message": "%message",
                        "stack_trace": "%exception{20}"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
        <!--当有多个LogStash服务时,设置访问策略为轮询-->
        <connectionStrategy>
            <roundRobin>
                <connectionTTL>5 minutes</connectionTTL>
            </roundRobin>
        </connectionStrategy>
    </appender>
    <!--接口访问记录日志输出到LogStash-->
    <appender name="LOG_STASH_RECORD" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>${LOG_STASH_HOST}:4563</destination>
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
                </timestamp>
                <!--自定义日志输出格式-->
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "project": "mall-tiny",
                        "level": "%level",
                        "service": "${APP_NAME:-}",
                        "class": "%logger",
                        "message": "%message"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
        <!--当有多个LogStash服务时,设置访问策略为轮询-->
        <connectionStrategy>
            <roundRobin>
                <connectionTTL>5 minutes</connectionTTL>
            </roundRobin>
        </connectionStrategy>
    </appender>
    <!--控制框架输出日志-->
    <logger name="org.slf4j" level="INFO"/>
    <logger name="springfox" level="INFO"/>
    <logger name="io.swagger" level="INFO"/>
    <logger name="org.springframework" level="INFO"/>
    <logger name="org.hibernate.validator" level="INFO"/>
    <root level="DEBUG">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <!--<appender-ref ref="FILE_DEBUG"/>-->
        <!--<appender-ref ref="FILE_ERROR"/>-->
        <appender-ref ref="LOG_STASH_DEBUG"/>
        <appender-ref ref="LOG_STASH_ERROR"/>
    </root>
    <logger name="com.macro.mall.tiny.component" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="LOG_STASH_RECORD"/>
    </logger>
    <logger name="com.macro.mall" level="DEBUG">
        <appender-ref ref="LOG_STASH_BUSINESS"/>
    </logger>
</configuration>

配置要点解析

使用默认的日志配置

一般我们不需要自定义控制台输出,可以采用默认配置,具体配置参考console-appender.xml,该文件在spring-boot-${version}.jar下面。

<!--引用默认日志配置-->
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
<!--使用默认的控制台日志输出实现-->
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/console-appender.xml"/>

springProperty

该标签可以从SpringBoot的配置文件中获取配置属性,比如说在不同环境下我们的Logstash服务地址是不一样的,我们就可以把该地址定义在application.yml来使用。

例如在application-dev.yml中定义了这些属性:

logstash:
  host: localhost

logback-spring.xml中就可以直接这样使用:

<!--应用名称-->
<springProperty scope="context" name="APP_NAME" source="spring.application.name" defaultValue="springBoot"/>
<!--LogStash访问host-->
<springProperty name="LOG_STASH_HOST" scope="context" source="logstash.host" defaultValue="localhost"/>

filter

在Logback中有两种不同的过滤器,用来过滤日志输出。

ThresholdFilter:临界值过滤器,过滤掉低于指定临界值的日志,比如下面的配置将过滤掉所有低于INFO级别的日志。

<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
    <level>INFO</level>
</filter>

LevelFilter:级别过滤器,根据日志级别进行过滤,比如下面的配置将过滤掉所有非ERROR级别的日志。

<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
    <level>ERROR</level>
    <onMatch>ACCEPT</onMatch>
    <onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>

appender

Appender可以用来控制日志的输出形式,主要有下面三种。

  • ConsoleAppender:控制日志输出到控制台的形式,比如在console-appender.xml中定义的默认控制台输出。
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
	<encoder>
		<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
	</encoder>
</appender>
  • RollingFileAppender:控制日志输出到文件的形式,可以控制日志文件生成策略,比如文件名称格式、超过多大重新生成文件以及删除超过多少天的文件。
<!--ERROR日志输出到文件-->
<appender name="FILE_ERROR"
          class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
        <!--设置文件命名格式-->
        <fileNamePattern>${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</fileNamePattern>
        <!--设置日志文件大小,超过就重新生成文件,默认10M-->
        <maxFileSize>${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}</maxFileSize>
        <!--日志文件保留天数,默认30天-->
        <maxHistory>${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}</maxHistory>
    </rollingPolicy>
</appender>
  • LogstashTcpSocketAppender:控制日志输出到Logstash的形式,可以用来配置Logstash的地址、访问策略以及日志的格式。
<!--ERROR日志输出到LogStash-->
<appender name="LOG_STASH_ERROR" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
    <destination>${LOG_STASH_HOST}:4561</destination>
    <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
        <providers>
            <timestamp>
                <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
            </timestamp>
            <!--自定义日志输出格式-->
            <pattern>
                <pattern>
                    {
                    "project": "mall-tiny",
                    "level": "%level",
                    "service": "${APP_NAME:-}",
                    "pid": "${PID:-}",
                    "thread": "%thread",
                    "class": "%logger",
                    "message": "%message",
                    "stack_trace": "%exception{20}"
                    }
                </pattern>
            </pattern>
        </providers>
    </encoder>
    <!--当有多个LogStash服务时,设置访问策略为轮询-->
    <connectionStrategy>
        <roundRobin>
            <connectionTTL>5 minutes</connectionTTL>
        </roundRobin>
    </connectionStrategy>
</appender>

logger

只有配置到logger节点上的appender才会被使用,logger用于配置哪种条件下的日志被打印,root是一种特殊的appender,下面介绍下日志划分的条件。

  • 调试日志:所有的DEBUG级别以上日志;
  • 错误日志:所有的ERROR级别日志;
  • 业务日志:com.macro.mall包下的所有DEBUG级别以上日志;
  • 记录日志:com.macro.mall.tiny.component.WebLogAspect类下所有DEBUG级别以上日志,该类是统计接口访问信息的AOP切面类。

控制框架输出日志

还有一些使用框架内部的日志,DEBUG级别的日志对我们并没有啥用处,都可以设置为了INFO以上级别。

<!--控制框架输出日志-->
<logger name="org.slf4j" level="INFO"/>
<logger name="springfox" level="INFO"/>
<logger name="io.swagger" level="INFO"/>
<logger name="org.springframework" level="INFO"/>
<logger name="org.hibernate.validator" level="INFO"/>

Logstash配置详解

接下来我们需要配置下Logstash,让它可以分场景收集不同的日志,下面详细介绍下使用到的配置。

完全配置

input {
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4560
    codec => json_lines
    type => "debug"
  }
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4561
    codec => json_lines
    type => "error"
  }
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4562
    codec => json_lines
    type => "business"
  }
  tcp {
    mode => "server"
    host => "0.0.0.0"
    port => 4563
    codec => json_lines
    type => "record"
  }
}
filter{
  if [type] == "record" {
    mutate {
      remove_field => "port"
      remove_field => "host"
      remove_field => "@version"
    }
    json {
      source => "message"
      remove_field => ["message"]
    }
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["es:9200"]
    action => "index"
    codec => json
    index => "mall-tiny-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"
    template_name => "mall-tiny"
  }
}

配置要点

  • input:使用不同端口收集不同类型的日志,从4560~4563开启四个端口;
  • filter:对于记录类型的日志,直接将JSON格式的message转化到source中去,便于搜索查看;
  • output:按类型、时间自定义索引格式。

SpringBoot配置

在SpringBoot中的配置可以直接用来覆盖Logback中的配置,比如logging.level.root就可以覆盖<root>节点中的level配置。

  • 开发环境配置:application-dev.yml
logstash:
  host: localhost
logging:
  level:
    root: debug
  • 测试环境配置:application-test.yml
logstash:
  host: 192.168.3.101
logging:
  level:
    root: debug
  • 生产环境配置:application-prod.yml
logstash:
  host: logstash-prod
logging:
  level:
    root: info

Kibana进阶使用

进过上面ELK环境的搭建和配置以后,我们的日志收集系统终于可以用起来了,下面介绍下在Kibana中的使用技巧!

  • 首先启动我们的测试Demo,然后通用调用接口(可以使用Swagger),产生一些日志信息;

  • 调用完成后在Management->Kibana->Index Patterns中可以创建Index Patterns,Kibana服务访问地址:http://192.168.3.101:5601

  • 创建完成后可以在Discover中查看所有日志,调试日志只需直接查看mall-tiny-debug*模式的日志即可;

  • 对于日志搜索,kibana有非常强大的提示功能,可以通过搜索栏右侧的Options按钮打开;

  • 记录日志只需直接查看mall-tiny-record*模式的日志即可,如果我们想要搜索uri为/brand/listAll的记录日志,只需在搜索栏中输入uri : "/brand/listAll"

  • 错误日志,只需直接查看mall-tiny-error*模式的日志即可;

  • 业务日志,只需直接查看mall-tiny-business*模式的日志即可,这里我们可以查看一些SQL日志的输出;

  • 如果日志太大了,可以通过Elasticsearch->Index Management选择删除即可。

项目源码地址:

https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-log

SpringBoot实战电商项目mall(35k+star)地址:

https://github.com/macrozheng/mall

以上就是ELK搭建线上日志收集系统的详细内容,更多关于ELK搭建日志收集系统的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 全局请求添加TraceId轻松看日志

    目录 引言 请求拦截器 统一返回值 日志配置 测试 异步调用配置 引言 不知道大家有没有一堆日志就是定位不到那块是异常部分,接口错误无法复现,也找不到报错信息等比较棘手的问题. 其实解决上面的问题很简单,只要我们为每一个请求都分配一个唯一的 RequestId 或者叫 TraceId ,一旦出了问题,只需要拿着 Id 去日志里一搜,妖魔鬼怪立马原形毕露. 对于分布式链路追踪,有很多开源中间件,本文主要通过 logback 的 MDC 实现. 请求拦截器 @Component public cla

  • ELK收集Tomcat日志的实现

    目录 01 Tomcat 安装与测试 02 修改 Tomcat 日志为 Json 格式 03 配置 Filebeat 采集 Tomcat 日志 04 使用Kibana查看Tomcat日志 01 Tomcat 安装与测试 1.1 安装 Tomcat 安装Tomcat的本体和相关官方测试demo,参考链接 apt-get install tomcat8 -y # 安装Tomcat本体 apt-get install tomcat8-docs tomcat8-examples tomcat8-admi

  • Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控

    目录 Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控 前言 架构图示 ELK搭建 Spring Boot工程配置 验证 查看logstash是否接收到日志 查看索引是否已经生效 日志分析 结语 Spring Boot整合ELK实现日志采集与监控 前言 在分布式项目中,可以采用ELK来作为日志的收集与分析系统,提供一个统一的入口来对日志进行收集,访问和管理.本文主要演示Spring Boot项目与ELK整合来实现日志的采集与监控. 架构图示 本次测试工程中,采用的架构如下图所示,微服务通过TC

  • Sleuth+logback 设置traceid 及自定义信息方式

    Sleuth+logback 设置traceid及自定义信息 背景: 分布式系统中,如何快速定位某个用户的请求日志? 使用Sleuth生成的traceid可以跟踪某个请求,但是很多时候我们需要知道traceid 与某个用户的映射关系,方便定位某个用户的日志 方案: @Component @Order(TraceWebServletAutoConfiguration.TRACING_FILTER_ORDER + 1) public class CustomHttpSpanExtractor ext

  • Springboot+MDC+traceId日志中打印唯一traceId

    目录 1. 为什么需要这个traceId 2.通过MDC设置traceId 2.1 使用filter过滤器设置traceId 2.2 使用JWT token过滤器的项目 2.3 使用Interceptor拦截器设置traceId 3.logback.xml中配置traceId 4.补充异步方法带入上下文的traceId 5.在接口放回中,增加traceId返回 先看一张图: 有同学问:日志中[]中类似uuid的这个traceId是怎么实现的,这边文章就介绍下如何在springboot工程下用MD

  • 功能强大的TraceId 搭配 ELK使用详解

    目录 引言 需求分析 ES kibana Logstash Logback Filebeat 最后 引言 之前写了一篇关于 TraceId 的文章:为全局请求添加 TraceId ,看日志再也不懵逼 今天就接着 TraceId 做一些优化,如果想快速的定位到问题,就要实现对日志的快速搜索,所以本文就引入 ELK 技术栈. ELK 是 ES.Logstash.Kibana 的总称,其核心功能就是实现数据的收集.搜索.可视化.具体功能和使用在本文都会提到. 需求分析 先分析一下,我们想实现的核心功能

  • ELK搭建线上日志收集系统

    目录 ELK环境安装 docker-compose脚本 安装要点 分场景收集日志 Logback配置详解 完全配置 配置要点解析 使用默认的日志配置 springProperty filter appender logger 控制框架输出日志 Logstash配置详解 完全配置 配置要点 SpringBoot配置 Kibana进阶使用 ELK环境安装 ELK是指Elasticsearch.Kibana.Logstash这三种服务搭建的日志收集系统,具体搭建方式可以参考<SpringBoot应用整

  • Docker构建ELK Docker集群日志收集系统

    当我们搭建好Docker集群后就要解决如何收集日志的问题 ELK就提供了一套完整的解决方案 本文主要介绍使用Docker搭建ELK 收集Docker集群的日志 ELK简介 ELK由ElasticSearch.Logstash和Kiabana三个开源工具组成 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.过滤,并将

  • MySQL 线上日志库迁移实例

    说说最近的一个案例吧,线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题,随着游戏人数的增加,在线日志库的数据量越来越大,最新的日志库都已经到50G大小了,在线变更的时间非常长. 之前之所以没有发现,是因为之前一直没有进行过日志库的变更,但是随着业务的深入,需要增加一些游戏属性,要对之前的日志库进行变更,这样一来,长时间的维护窗口让业务方和DBA都望而却步,日志优化迫在眉睫. 首先看日志库的情况: 1.日志库中数据量大于5000w的大表有5张: 2.这5张表开量前每个月的数据量大概在2000w

  • spring boot线上日志级别动态调整的配置步骤

    目录 前言 正文 springboot版本:1.5.7 配置 文末结语 前言 日志模块是每个项目中必须的,用来记录程序运行中的相关信息.一般在开发环境下使用DEBUG级别的日志输出,为了方便查看问题,而在线上一般都使用INFO级别的日志,主要记录业务操作的日志.那么问题来了,当线上环境出现问题希望输出DEBUG日志信息辅助排查的时候怎么办呢?修改配置文件,重新打包然后上传重启线上环境,之前确实是这么做的.下面会介绍使用动态调整线上日志级别来解决这个问题. 正文 spring boot版本:1.5

  • Java 实战范例之线上新闻平台系统的实现

    一.项目简述 功能: 用户的登录注册,新闻的分类查询,评论留言,投稿,新闻的后台管理,发布,审核,投稿管理以及汇总统计等等. 二.项目运行 环境配置: Jdk1.8 + Tomcat8.5 + mysql + Eclispe (IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts 都支持) 项目技术: Jsp + Jdbc + Servlert + html+ css + JavaScript + JQuery + Ajax + Fileupload 登录验证码代码生成: @C

  • Java 实战范例之线上婚纱摄影预定系统的实现

    一.项目简述 功能: 前后用户的登录注册,婚纱照片分类,查看,摄影师预 订,后台订单管理,图片管理等等. 二.项目运行 环境配置: Jdk1.8 + Tomcat8.5 + mysql + Eclispe (IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts 都支持) 项目技术:HTML+CSS+JavaScript+jsp+mysql+Spring+SpringMVC+mybatis+Spring boot 用户登陆信息操作代码: /** * 用户登陆信息操作 */ @Co

  • SpringBoot应用整合ELK实现日志收集的示例代码

    ELK即Elasticsearch.Logstash.Kibana,组合起来可以搭建线上日志系统,本文主要讲解使用ELK来收集SpringBoot应用产生的日志. ELK中各个服务的作用 Elasticsearch:用于存储收集到的日志信息: Logstash:用于收集日志,SpringBoot应用整合了Logstash以后会把日志发送给Logstash,Logstash再把日志转发给Elasticsearch: Kibana:通过Web端的可视化界面来查看日志. 使用Docker Compos

  • 详解利用ELK搭建Docker容器化应用日志中心

    概述 应用一旦容器化以后,需要考虑的就是如何采集位于Docker容器中的应用程序的打印日志供运维分析.典型的比如SpringBoot应用的日志 收集.本文即将阐述如何利用ELK日志中心来收集容器化应用程序所产生的日志,并且可以用可视化的方式对日志进行查询与分析,其架构如下图所示: 架构图 镜像准备 镜像准备 ElasticSearch镜像 Logstash镜像 Kibana镜像 Nginx镜像(作为容器化应用来生产日志) 开启Linux系统Rsyslog服务 修改Rsyslog服务配置文件: v

  • SpringBoot使用Graylog日志收集的实现示例

    本文介绍SpringBoot如何使用Graylog日志收集. 1.Graylog介绍 Graylog是一个生产级别的日志收集系统,集成Mongo和Elasticsearch进行日志收集.其中Mongo用于存储Graylog的元数据信息和配置信息,ElasticSearch用于存储数据. 架构图如下: 生产环境配置图如下: 2.安装Graylog 在官方文档上推荐了很多种安装的方式,这里以docker-compose的方式为例,进行安装Graylog,mongo,elasticsearch. do

  • Sentry的安装、配置、使用教程(Sentry日志手机系统)

    目录 前言 安装 配置 使用 项目集成 Django项目 Flutter项目 AspNetCore项目 前言 上一篇文章介绍了ExceptionLess这个日志收集系统:ExceptionLess的安装.配置.使用 由于ExceptionLess官方提供的客户端只有.Net/.NetCore平台和js的,本文继续介绍另一个日志收集系统:Sentry Sentry 是一个实时事件日志记录和聚合平台.(官方说的是错误监控 Error Monitor)它专门用于监视错误和提取执行适当的事后操作所需的所

随机推荐