【Kubernetes】日志平台EFK+Logstash+Kafka【理论】

一，日志处理方案

方案一，【EFK】：Elasticsearch + Fluentd（或Filebeat） + Kibana

Elasticsearch（简称：ES）：实时，分布式存储，可扩展，日志分析工具。

Fluentd/Filebeat：日志数据收集。Filebeat更轻量级。

Kibana：数据可视化（UI界面）

方案二，【ELK】：Elasticsearch + Logstash + Kibana

Logstash：日志收集，聚合，处理。损耗性能，但可处理多种格式的日志。

流程：app应用程序 –> Logstash –> ElasticSearch–> Kibana –> 浏览器

考虑到聚合端（日志处理、清洗等）负载问题和采集端传输效率，一般在日志量比较大的时候在采集端和聚合端增加队列，以用来实现日志消峰。

方案三，【ELK】 + Filebeat

流程：**Filebeat (采集) —> Logstash（聚合、处理) —> ElasticSearch (存储) —>Kibana (展示) **

方案四，Filebeat + ElasticSearch +Kibana

**Filebeat (采集、处理) —> ElasticSearch(存储) —>Kibana (展示) **

方案五，加入缓存机制（推荐）

**Filebeat (采集) —> Kafka/Redis(消峰) —> Logstash (聚合、处理) —> ElasticSearch (存储) —>Kibana (展示) **

日志处理有延迟，产生阻塞，添加 Kafka/Redis 缓存。

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二，重点组件介绍

（1）Filebeat组件

1，Filebeat家族

Filebeat是Beats中的一员。
Beats包含六种工具：
1、Packetbeat：网络数据（收集网络流量数据）
2、Metricbeat：指标（收集系统、进程和文件系统级别的CPU和内存使用情况等数据）
3、Filebeat：日志文件（收集文件数据）
4、Winlogbeat：windows事件日志（收集Windows事件日志数据）
5、Auditbeat：审计数据（收集审计日志）
6、Heartbeat：运行时间监控（收集系统运行时的数据）

2，Filebeat传输方案

2-1 output.elasticsearch

output.elasticsearch:hosts: ["192.168.40.180:9200"]

2-2 output.logstash

output.logstash:hosts: ["192.168.40.180:5044"]

2-3 output.kafka

output.kafka:  # 引入kafka缓存enabled: truehosts: ["192.168.40.180:9092"]topic: elfk8stest

（2）Logstash组件

1，介绍

Logstash 是一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。它可以对应用程序日志进行收集管理，提供 Web 接口用于查询和统计。

Logstash 能够动态地转换和解析数据，不受格式或复杂度的影响：
1、利用 Grok 从非结构化数据中派生出结构
2、从 IP 地址破译出地理坐标
3、将 PII 数据匿名化，完全排除敏感字段
4、整体处理不受数据源、格式或架构的影响

Logstash 事件处理的三个阶段：输入 > 过滤器 > 输出

2，组件

• 输入(Input)：采集各种样式、大小和来源的数据（必要元素）
• 过滤器(filter)：实时解析和转换数据（可选元素）
• 输出(output)：选择你的存储，导出你的数据（必要元素）

常用的Input模块：Logstash ，file，syslog，redis，beats
常用的Filter模块：grok（非结构转结构数据），mutate，drop，clone，geoip（添加IP地址地理信息）
常用的Output模块：elasticsearch，file，graphite，statsd

3，常用code插件

json：以JSON格式对数据进行编码或解码。
multiline：将多行文本事件（如java异常和堆栈跟踪消息）合并为单个事件。

input {kafka {bootstrap_servers => "192.168.40.180:9092"auto_offset_reset => "latest"consumer_threads => 5decorate_events => truetopics => ["elktest"]}
}output { elasticsearch { hosts => ["192.168.40.180:9200"]index => "elkk8stest-%{+YYYY.MM.dd}"}
}   

（3）Fluentd组件

1，介绍

Fluentd是一个针对日志的收集、处理、转发系统。通过丰富的插件系统，可以收集来自于各种系统或应用的日志，转化为用户指定的格式后，转发到用户所指定的日志存储系统之中。

（4）Logagent组件

Logagent 是 Sematext 提供的传输工具，它用来将日志传输到 Logsene(一个基于 SaaS 平台的 Elasticsearch API)，因为 Logsene 会暴露 Elasticsearch API，所以 Logagent 可以很容易将数据推送到 Elasticsearch 。

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三，各日志采集工具对比

名称	优点	缺点
Filebeat	无依赖，占用资源少，5.x 版本具备过滤能力	应用范围有限
Logstash	灵活，插件多	资源消耗(默认的堆大小是1GB)，不支持缓存
Fluentd	插件多	数据结构化强，不灵活
Logagent	轻量又快速，有本地缓冲，可掩盖敏感数据信息	没有 Logstash 灵活
Logtail	阿里云开发使用，占用机器cpu、内存资源最少	类型解析弱
Rsyslog	传输快，最轻的解析器	配置难，相关资料少，会有bug

重点：Filebeat、Fluentd、Logstash

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