ELK工作流程

• 多个独立的Agent(Shipper)负责收集不同来源的数据，一个中心Agent(Indexer)负责汇总和分析数据，在中心Agent前的Broker(使用Redis实现)作为缓冲区，中心Agent后的ElasticSearch用于存储和搜索数据，前端的Kibana提供丰富的图表展示。
• Shipper表示日志收集，使用LogStash收集各种来源的日志数据，可以是系统日志、文件、Redis、mq等等；
• Broker作为远程Agent与中心Agent之间的缓冲区，使用Redis实现，一是可以提高系统的性能，二是可以提高系统的可靠性，当中心Agent提取数据失败时，数据保存在Redis中，而不至于丢失；
• 中心Agent(Indexer)也是LogStash，从Broker中提取数据，可以执行相关的分析和处理(Filter)；
• ElasticSearch用于存储最终的数据，并提供搜索功能；
• Kibana提供一个简单、丰富的Web界面，数据来自于ElasticSearch，支持各种查询、统计和展示

机器部署

Logstash

（Logstash部署在IP为192.168.123.2的机器上。）

数据流

input|decode|filter|encode|output

安装和配置

1.安装Java环境

2.下载并安装GPG key

[root@localhost ~]# rpm --import

3.yum源配置

3.安装Logstash

[root@localhost ~]# yum install logstash

4.安装目录

5.编辑一个简单的配置文件

将日志存储到ES中的配置：

7.遇到的问题：

ElasticSearch

数据流

安装和配置

如果是在不同机器上安装，则需要像Logstash的步骤1一样配置好Java环境。

（本文在不同机器上部署，以下配置在IP为192.168.123.3的机器上进行。）

1.下载并安装GPG key

[root@localhost ~]# rpm --import

2.yum源配置

3.安装ElasticSearch

[root@localhost ~]# yum install elasticsearch

4.安装目录

5.修改 limits.conf

6.创建目录并授权

[root@localhost ~]# mkdir -p /data/es-data [root@localhost ~]# chown -R elasticsearch.elasticsearch /data/es-data/

7.配置elasticsearch.yml

8.启动ElasticSearch

8.检查启动

9.访问测试

windows下访问:

11.安装Elasticsearch插件

• Head
• 插件作用：主要是做ES集群管理。

在此我向大家推荐一个架构学习交流群。交流学习群号：575745314 里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，目前受益良多

Kibana

安装和配置

1.下载并安装GPG Key:

rpm --import

2.yum源配置

3.安装Logstash

4.安装目录

5.修改配置文件

6.启动Kibana

7.检查端口

8.访问

访问地址：:5601