- 传统问题：
微服务系统下服务器数量过大，如果还在使用依次登录每台机器的传统方法查询日志，这样效率非常低下。ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。
1、ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务器。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
2、Logstash是一个完全开源的工具，它可以对你的日志进行收集、过滤、分析，核心流程:Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。是一个接收，处理，转发日志的工具。
Input插件：input插件主要用来接收数据源，Logstash支持接收多种数据源，常用的有下面的几种形式：
1， file读取一个文件，一行一行的读取
2， redis：可以从redis服务器中读取数据，此时redis类似于一个消息缓存组件
3， kafka：可以从kafka集群中读取数据，kafak加上logstash的架构一般用在数据量较大的业务场景下，kafak可以用作数据的缓冲和存储。
4， filebeat是一个文本收集器，性能文档，并且占用资源少，logstash可以接收filebeat发送过来的数据
常用的filter插件：
Filter插件主要用于数据的过滤、解析和格式化，常见的filter插件如下：
1、 grok插件是最重要的插件，可解析并结构化任意数据，支持正则表达式，并提供了很多内置的规则和模板；
2、 mutate：此插件提供了丰富的基础数据类型处理能力，包括类型转换、字符串处理等
3、 date：此插件可以用来转换日志记录中的时间字符串
4、 geoip：此插件可以依据IP地址提供对于的地域信息，包括国家、城市、经纬度等，对于可视化地图和区域统计很有效
output插件：output插件用于数据的输出，一个logstash事件可以穿过多个output，直到所有的output处理完毕，这个事件才算结束，输出的插件常见的有下面的几种：
1、 elasticSearch：发送数据到elasticSearch中
2、 file，发送数据到file中
3、 redis 发送数据到redis中
4、 kafak，发送数据到kafak中
Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据
搭建架构演示
1、每台服务器集群节点安装Logstash日志收集系统插件
2、每台服务器节点将日志输入到Logstash中
3、Logstash对日志进行分析过滤后，根据每天创建不同的索引，输出到ElasticSearch中
4、浏览器使用安装Kibana查询日志信息
缺点：
1、每个节点部署logstash，在数据量较大，logstash运行时占用CUP、内存大，会对节点性能造成一定的影响，严重影响业务的的性能；
2、没有将日志数据进行缓存，存在丢失的风险。
3、logstash运行依赖java环境
Logstash收集日志依赖于Java环境，用来收集日志比较重，占用内存和CPUFilebeat相对轻量，占用服务器资源小一般选用Filebeat来进行日志收， logstash运行必须服务器要安装了jdk，依赖java环境，如果当前运行的收集的日志没有jdk，那么就无法收集日志，并且logstash占用内存和cpu
第二种：Filebeat -> Elasticsearch -> Kibana
优点：
1、 filebeat比logstash更加轻量级，占用系统资源极少，非常适合安装在生产机器上
2、 filebeat基于Go语言，没有任何依赖，配置文件简单
缺点：
- Filebeat：但不支持正则、不能移除字段等。Filebeat收集到日志可以不依赖logstash直接将数据传递给es，如果需要对日志进行分析和过滤就需要logstash；如果不经过logstash，Filebeat发过来的无用字段比较多直接发生会导致es文件过大，可以利用 logstash上的文件进行配置，去除无效字段；
logstash agent 监控并过滤日志，将过滤的日志内容发给 kafka或redis，logstashServer 将日志收集一起交给elasticsearch。引入了消息队列机制作为缓存池，即使logstashServer出现异常，由于日志暂存在kafaka消息队列中，能避免日志数据丢失，但是还是没有解决性能问题。
方案四：
Filebeat是一个日志文件托运工具，做为一个agent安装到服务器上，filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件；
将filebeat 作为日志收集器，相比logstach，filebeat更轻量，占用资源更少，filebeat采集日志后，发送到消息队列kafaka或redis暂存起来，起到一个缓冲池的作用，能缓解日志峰值处理压力；
然后logstash去消息队列中获取，利用filter功能过滤分析，然后存储到elasticsearch中，再通过kibana图形化直观展示。缺点就是部署较复杂，如果是正式环境还要考虑集群部署，避免单点。