雪球日志平台建设es简介.pptx

【Elasticsearch 简介】 Elasticsearch 是一个开源的全文搜索引擎，它基于 Lucene 构建，具有分布式、实时、多用户的能力。Elasticsearch 提供了 RESTful 风格的 Web API，使得操作简单易用。在日志处理领域，它常用于收集、存储、分析和搜索大量日志数据。 1. **集群（Cluster）**：一个集群是由多个拥有相同集群名称的节点组成，它们协同工作以存储和检索数据。 2. **节点（Node）**：集群中的每个实例称为节点，可以是同一台机器上的多个实例或不同机器上的实例。 3. **索引（Index）**：类似于传统数据库中的数据库，索引是逻辑概念，一个集群可以有多个索引。 4. **主分片（Primary Shard）**：索引被分割成多个分片，主分片负责存储实际数据，并可以分布到不同的节点上。 5. **副本分片（Replica Shard）**：每个主分片可以有一个或多个副本，用于提高数据可用性和容错性。 6. **Mapping**：定义了索引中的字段类型，类似数据库的模式（Schema），Elasticsearch 支持动态映射，即可以根据数据自动创建映射。 7. **文档（Document）**：相当于数据库中的行，是索引中的最小数据单位。 8. **字段（Field）**：文档中的具体属性，类似于数据库中的列。 9. **分配（Allocation）**：将分片分配到节点的过程，包括主分片和副本分片的分配，以及数据复制。 Elasticsearch 集群可以有不同的模式，如单节点模式、数据与管理节点分离、数据与协调节点分离以及通过节点标签来组织数据分布。 【ELK 简介与运维】 ELK 是由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成的组合，被称为 Elastic Stack。它们协同工作，提供了从日志收集、处理到数据分析和可视化的完整解决方案。 1. **FileBeat**：轻量级的日志收集工具，它可以无感知地监控应用程序日志，并将日志发送到 Logstash 或直接到 Elasticsearch。 2. **Kafka**：作为消息中间件，用于缓冲日志数据，确保数据的可靠传输。Kafka 需要根据日志量设置合适的分区数目，但其 topic 迁移需手动操作，且要注意网络带宽和 OS 缓存带来的延迟问题。 3. **Logstash**：数据处理管道，负责接收来自 FileBeat 的日志数据，进行解析、过滤和转换，然后将其发送到 Elasticsearch。适当增加 Logstash 实例和批处理大小可以提升处理效率，但要注意避免对整个写入能力造成瓶颈。 4. **Kibana**：提供可视化界面，用于展示和分析 Elasticsearch 中的数据。Kibana 内部管理多个索引，需注意刷新时间和复杂的逻辑处理。 【运维案例与调优】 在实际运维中，可能会遇到各种情况，如性能瓶颈、数据丢失或延迟问题。调优通常涉及调整配置参数，例如增加副本分片以提高可用性，优化索引模板以提升写入性能，以及监控和调整节点资源分配。此外，还需要关注网络带宽、磁盘空间、内存使用等资源管理，以确保整个系统的稳定和高效运行。