京东ELK日志平台：运维经验与源码改造

"京东ELK日志平台是一个用于管理和分析日志数据的系统，基于Elasticsearch（ES）、Logstash和Kibana的组合。本文主要分享了在京东ELK平台中进行ES（Elasticsearch）运维的经验以及对源码进行改造的实践案例。" 在ELK平台中，Elasticsearch作为核心组件，负责存储和检索大量日志数据。当遇到磁盘空间不足的问题时，通常需要优化ES的数据分布和路由策略。京东日志平台在源码改造中引入了精准路由，通过nodeClient连接集群，使indexer节点成为ES集群的一部分。这样做可以确保在创建索引之前，数据能够被正确地路由到预期的分片上。为了应对分片状态变化，如3号分片由绿转红，变为unsigned状态，他们实现了ClusterStateListener接口，监听并处理集群状态的变化。当分片状态发生变化时，自定义的Listener会记录并规避不稳定的分片，防止数据丢失或错误。 此外，对于因网络延迟或其他原因导致的超时分片，平台采用了定时任务来检测和重新尝试。如果某个分片已经不再超时，那么它会被从超时列表中移除，从而保证数据的正常写入。为了平衡CPU和磁盘的负载，indexer模块还启动了一个定时任务，定期获取集群的节点状态，分析哪些节点的CPU或磁盘使用率过高，并根据预设的权重规则选择合适的分片进行数据写入，降低资源争抢，提升整体性能。 在业务场景中，特别是在低延迟和高查询性能需求下，可能需要缩短Elasticsearch的刷新间隔。这样的配置可以提高实时性，但可能会增加集群的负担。因此，在改造实践中，需要权衡性能和实时性，调整刷新策略以满足业务需求。 总结来说，京东ELK日志平台的源码改造主要包括以下几个方面：精准路由策略、异常分片处理机制、超时分片的重试逻辑以及基于CPU和磁盘使用情况的分片选择策略。这些改造提升了平台的稳定性和效率，适应了大规模日志数据处理的挑战。