http://blog.csdn.net/u010022051/article/details/54342357
在ELKK的架构中，各个框架的角色分工如下：
ElasticSearch1.7.2：数据存储+全文检索+聚合计算+服务端
Logstasch2.2.2：日志收集与分发**
Kafka0.9.0.0：分布式高可靠消息队列+数据中转存储（失效期默认7天，可配置时间或大小来控制删除策略）
Kibana4.1.2：全文检索+查询+图形化页面展示+客户端
拓扑架构如下：
2.1 日志的采集
灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。
logstash唯一的小缺憾是它的不轻便， 因为它是使用jruby开发并跑在java虚拟机上的agent， 当然啦，同时也是优点，即各种平台上都可以用。
2.2 日志的汇总与过滤
kafka在我们挖财已经属于核心的中间件服务， 所以， 日志的汇总自然而然会倾向于使用kafka。
日志的过滤和处理因为需求的多样性，可以直接对接订阅kafka， 然后根据各自的需求进行日志的定制处理， 比如过滤和监控应用日志的异常，即使通过zabbix进行预警； 或者数据仓库方面在原始日志的基础上进行清洗和转换，然后加载到新的数据源中；
2.3 日志的存储
原始的日志存储我们采用ElasticSearch， 即ELK技术栈中E的原本用途，遵循ELK技术栈中各个方案之间的通用规范， 比如日志如索引采用logstash与kibana之间约定的index pattern。
日志的衍生数据则日志使用各方根据需求自行选择。
2.4 日志的分析与查询
ELK技术栈中的Kibana已经可以很好的满足这一需求，这里我们不折腾。
3 需要解决哪些技术问题？
因为我们在ELK技术栈的处理链路上插入了一些扩展点，所以，有些问题需要解决和澄清...
3.1 logstash与kafka的对接
ELK技术栈中， Logstash和Elastic Search是通过logstash的elasticsearch或者elasticsearch_http这几个output直接对接的， 为了让logstash转而对接kafka，我们有几种选择：
logstash-kafka
logstash-output-kafka
logstash的httpoutput
第一种和第二种方案都需要编译打包相应的依赖到logstash，然后随同logstash一起部署到服务结点， 虽然可以work， 但依赖重， 资源消耗多， 通用性不强；
个人更倾向于第三种方案，即使用logstash默认提供的http这个output， 因为http比较通用， 而且本身我们的kafka前面就有为了多系统对接而提供的http proxy方案部署。另外，依赖的管理和升级都在服务端维护，对每个服务结点是透明的。 当然， 唯一的弱点是效率可能不如基于长连接的消息传递高，只是暂时不是问题，即使将来成为瓶颈，也可以通过sharding的形式进行扩展。
3.2 kafka到elastic search的数据链路对接
kafka和es之间我们要加入一套日志过滤与处理系统， 这套系统是我们发挥整个体系最大威力的地方。 在整个系统的处理pipeline中，我们可以根据需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服务于应用报警的Filter/Processor，服务于数据仓库ETL的Filter/Processor等等。 但不管前面做了多少事情， 日志最终是要接入到ES进行存储的。
因为ELK技术栈中三者的对接遵循一些规范或者说规则， 而我们又需要继续复用这个技术栈中的服务提供的特定功能， 所以，即使是我们在整个处理链路中插入了扩展点，但数据的存储依然需要遵循ELK原来的规范和规则， 以便Kibana可以从ES中捞日志出来分析和展示的时候不需要任何改动。
logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern：
logstash-%{+YYYY.MM.dd}
使用日期进行索引（index）界定的好处是， 可以按照日期范围定期进行清理。
NOTE
进一步深入说明一下， 针对不同的日志类别， index pattern也最好分类对应。
更多信息:
Each log line from the input file is associated with a logstash event. Each logstash event has fields associated with it. By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created. The "message" field, referenced in the conditional statement, contains all the original text of the log line.
日志处理系统可以使用ES的java客户端或者直接通过ES的HTTP服务进行采集到的日志索引操作