ELKstack中文指南：Kibana与Logstash详解

"kibana-guide-cn" 这篇文档主要围绕Kibana、Logstash以及Elasticsearch这三部分组成ELK栈展开，详细介绍了如何在中国环境下使用这些工具。 1. Kibana Kibana是ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈中的可视化组件，用于对存储在Elasticsearch中的数据进行探索、分析和展示。虽然在标题和描述中没有提及具体细节，但通常Kibana提供了丰富的仪表板、搜索、图表和报告功能，使用户可以轻松理解大量日志数据。 2. Logstash Logstash是数据收集、处理和转发的工具，它允许从各种来源接收数据，转换数据，然后将其发送到指定的目的地，如Elasticsearch。文档中详细讲解了Logstash的使用： - 入门示例：引导用户了解如何开始使用Logstash。 - 下载安装：指导用户下载并安装Logstash。 - helloworld：提供一个简单的示例，帮助用户理解Logstash的基本工作流程。 - 配置语法：解释Logstash配置文件的结构和语法规则。 - plugin的安装：介绍如何添加和管理Logstash插件。 - 长期运行：讨论如何确保Logstash服务稳定运行。 - 输入(input)、编码(codec)和过滤(filter)配置：包括collectd、file、stdin、syslog、tcp等输入插件，json、multiline、netflow等编码插件，date、grok、geoip等过滤插件的配置方法。 - 输出(output)配置：涉及elasticsearch、email、exec、file、nagios、statsd、stdout、tcp、hdfs等多个输出插件的使用。 - 场景示例：展示了实际应用中的例子，如处理nginx、postfix、ossec、windows系统日志、Java日志和MySQL慢查询日志。 - 性能与测试：包括生成数据的方式和监控方案，如使用generator和logstash-input-heartbeat，以及扩展方案如通过redis、kafka、logstash-forwarder、rsyslog、nxlog、heka和fluent传输数据。 - 源码解析：深入到pipeline和plugins的层面，还给出了utmp插件的开发示例。 3. Elasticsearch Elasticsearch是分布式、RESTful搜索和分析引擎，负责存储和索引Logstash处理后的数据。 - 架构原理：涵盖了segment、buffer、translog对实时性的影响，segmentmerge对写入性能的影响，routing和replica的读写过程，以及shard的allocate控制和自动发现的配置。 - 接口使用示例：演示了如何进行增删改查操作、搜索请求、script、reindex以及与Spark Streaming的交互。 - 性能优化：提供了关于bulk提交、gateway配置、集群状态维护、缓存（特别是fielddata）等方面的优化策略。 这篇文档全面地介绍了ELK栈的部署、配置和优化，对于在中国环境中使用ELK进行日志管理和分析的用户来说，是一份非常有价值的参考材料。