"ELK日志收集系统架构优化与生产实践"

ELK日志收集系统是基于Elasticsearch、Logstash和Kibana三大开源框架的日志收集及分析系统。文档详细介绍了三种不同架构的优缺点，分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana架构、Elasticsearch、Logstash、filebeat、Kibana架构以及Elasticsearch、Logstash、filebeat、redis（或其他中间件）、Kibana架构。 在生产上，建议采用filebeat、kafka、Logstash、Elasticsearch、Kibana的架构。这种架构可以有效解决数据量增加或者系统采集的数据信息存在洪峰的情况下可能存在的数据丢失或系统崩溃不可用的情况。使用kafka能够对数据进行缓冲，使得logstash有足够的时间来平滑处理日志。即使日志量继续增加，kafka也能处理最大负荷，此时filebeat即使不能发送日志信息，但是日志信息也不会丢失。当后端压力减少后，系统仍能正常运作，并且能够收集到所有日志。 对于Elasticsearch中的日志信息处理，可以定期转存或丢弃。如果由于数据量过大导致磁盘空间提前占满，可以通过通用磁盘空间预警来防止磁盘占满导致系统不可用的情况。 此外，对于收集的日志信息，如果能够在系统应用日志层面提前进行优化处理（如json格式化、日志分类），也可以大大提升ELK系统的吞吐能力，从而减少logstash日志过滤的压力。 总之，ELK日志收集系统是一个高效的日志收集及分析系统，使用合适的架构以及优化处理，可以有效解决数据量增加和系统压力增大时可能出现的问题。采用filebeat、kafka、Logstash、Elasticsearch、Kibana的架构，可以很好地解决数据丢失、系统崩溃不可用等问题，同时定期对日志信息进行处理也是非常重要的。ELK系统的优势在于其强大的搜索能力以及友好的页面展示，能够满足各种大数据全文搜索引擎的需求。