微博实时日志分析：ELK到ERK的演进与性能优化

"本文主要介绍了手机微博实时日志处理的经验，包括微博ELK集群的概况、在PHP场景的应用示例，以及LERK（Logstash、Elasticsearch、Rsyslog、Kibana）的性能优化细节。" 在互联网行业中，日志分析扮演着至关重要的角色，尤其是在大规模的社交媒体平台如微博上。这篇经验谈由饶琛琳分享，他拥有丰富的运维经验，对日志处理有深入的理解。文章首先提到了微博的ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）集群，这是一个流行的开源日志分析解决方案。该集群规模庞大，包含26个数据节点，每个节点配置为2.4GHz*8处理器，42GB内存，300GB*10 RAID5硬盘，用于存储25种不同类型的日志，总计650亿条记录，涉及6万个字段。每天的数据量达到8TB，峰值写入速度高达19万qps（每秒查询次数）。 接着，文章讨论了ELK在PHP场景中的具体应用，通过Logstash收集和预处理来自rsyslog的日志，然后传输到Elasticsearch进行存储和索引，最后通过Kibana进行可视化展示。此外，还提到了rsyslog、logstash和kibana的二次开发，以适应微博的特定需求，服务于故障管理、客户端和服务器端开发以及运维团队。 为了应对日志分析的挑战，如非结构化的文本数据、复杂的格式以及海量数据的实时搜索需求，微博选择了开源的ELK栈，并进行了优化，发展成了ERK（Elasticsearch、Rsyslog、Kibana）。文章提到了通过Kopf和Bigdesk进行集群状态和设置的实时监控，使用Zabbix Trapper来监控关键指标并设置报警，确保系统的稳定运行。 日志分析的主要难点在于非结构化的数据格式、文本内容的复杂性以及难以实现大规模的实时搜索。为了克服这些难题，微博团队选择了自建实时大数据搜索平台，而不仅仅是依赖商业解决方案如Splunk，这既节约成本，又满足了定制化的需求。 ELKstack的简明入门部分，展示了如何通过Logstash收集并处理日志，然后在Kibana中进行简单的展示，体现了ELK栈的易用性和实用性。通过这个案例，我们可以了解到在大型社交网络中如何高效地管理和分析日志，以及如何利用开源工具解决实际问题，这对于任何处理大量日志数据的IT系统都具有参考价值。