在当前分布式、微服务架构下，各个应用都部署在不同的服务器上，每个应用都在记录着自己重要或者不重要的日志信息。当我们要通过日志信息来排查错误时，可以根据出错应用在对应的机器上找报错相关的日志信息。但是，可能我们不具有相应服务器的访问权限，也可能相同的应用部署在多台服务器上，导致根本不知道在哪台服务器上找日志。遇到类似这样的尴尬，想要通过日志来排查错误就搞得很麻烦。在这种情况下，ELK 为我们提供了统一的日志管理解决方案，它能很好的支持 Logback 等日志框架，使得我们可以集中的管理不同应用输出的日志信息。
ELK 是 ElasticSearch、Logstash 和 Kibana 的简写。ElasticSearch 主要用来存储日志信息，并提供检索功能；Logstash 用于收集应用发送的日志信息，并写入到 ElasticSearch 当中；Kibana 是一个可视化的日志查看、分析工具。
ELK 架构大体如下：
在上图中应用日志框架直接将日志发送给 Logstash，然后 Logstash 将接收的日志写入 ElasticSearch 中，开发人员通过可视化的 Kibana 可以进行日志的查询和分析。
在上图中，Logstash、ElasticSearch 都可以是多个，而不是一个。
ELK 的下载
ELK 都可以通过它们的官网进行下载，最好将它们的版本进行统一。我这里下载的是 7.17.6 的版本，即 ElasticSearch、Logstash 和 Kibana 都是 7.17.6 版本的。
它们的下载地址分别如下：
- elasticsearch下载地址: https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-17-6 - logstash下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-7-17-6 - kibana下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-17-6
ELK 下载后只需要解压缩后进行配置即可使用，还是很方便的。
ELK 的配置与启动
我这里使用的是 Windows 系统进行演示，在将 ELK 配置好后直接使用命令行进行启动，并没有将其注册为服务。
ElasticSearch 的配置与启动
在 ES 的安装目录下有个 config 目录，打开该目录下的 elasticsearch.yml 文件，然后取消掉两行配置的注释符号，并进行简单的修改，配置如下：
代码语言：javascript复制network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1", "[::1]"]在 ES 的安装目录下打开命令行执行以下命令，来启动 ES：
代码语言：javascript复制.binelasticsearch.batLogstash 的配置与启动
在 Logstash 的安装目录下同样有一个 config 目录，复制 logstash-sample.conf 配置文件，并命名为 log_to_es.conf，文件名可以自己定，启动时写对即可。
修改配置如下：
代码语言：javascript复制input {
beats {
port => 5044
}
tcp {
host => "0.0.0.0"
port => 8082
mode => "server"
tags => ["bsjiot"]
codec => json_lines
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["http://localhost:9200"]
}
}其中 input 是用于收集日志信息的配置，output 是用于将收集的信息推送到 ES 中。通过命令行来启动 Logstash，命令如下：
代码语言：javascript复制.binlogstash.bat -f .configlog_to_es.confKibana 的配置与启动
在 Kibana 的安装目录下也同样有一个 config 目录，修改该目录下的 kibana.yml 文件，配置如下：
代码语言：javascript复制elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
server.host: "127.0.0.1"通过在命令行如下命令启动 Kibana，命令如下：
代码语言：javascript复制.binkibana.bat通过 Logback 输出日志到 ELK
上面配置完 ELK 并启动后，通过 SpringBoot 来进行测试。
首先引入两个依赖，引入依赖如下：
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId>
<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
<version>7.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-core</artifactId>
</dependency>接下来配置 Logback 的配置文件：
代码语言：javascript复制<appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>localhost:8082</destination>
<encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
<customFields>{"appname":"xxxx"}</customFields>
</encoder>
</appender>
<root level="info">
<appender-ref ref="CONSOLE" />
<appender-ref ref="LOGSTASH" />
</root>最后通过 Logback 来输出一些日志，然后在 Kibana 中进行查看。
通过 Kibana 查看日志
我们来访问 Kibana 提供的 Web 页面，浏览器中打开 http://localhost:5601/ 该地址。然后在左侧列表中选择 Stack Managentment，选择后会出现新的页面，然后选择 Index Patterns 选项。在新出现的页面中点击 Create Index pattern 按钮，然后命名其为 logstash-*（这里名字随意），并选择 @timestamp 的字段，如下图：
选择好后，点击 Create index pattern 按钮即可。创建完成后，返回 Kibana 的首页，选择 Discover 选项，切换到我们新建的 logstash-* 选项下，然后选择时间段，就可以看到相应的日志信息了。
小结
上例中 ELK 都部署在了一台机器上，Demo 演示而已。实际情况中，ELK 可能部署在多台机器上，且可以配置集群。当微服务等客户端特别多时，同时向 Logstash 发送数据，并写入 ES 可能会影响性能，此时可以在客户端和 Logstash 中间引入 Kafka 来缓解 Logstash 和 ES 的压力。
