当前位置： 首页 > news >正文

ELK入门教程(超详细）

news 2025/12/21 12:07:27

什么是ELK？

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称(后来出现的filebeat属于beats家族中的一员，可以用来替代logstash的数据收集功能，比较轻量级)，也被称为Elastic Stack。

Filebeat 

Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。

Logstash

Logstash是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。Logstash能够动态地采集、转换和传输数据，不受格式或复杂度的影响。利用Grok从非结构化数据中派生出结构，从IP地址解码出地理坐标，匿名化或排除敏感字段，并简化整体处理过程。

ElasticSearch

Elasticsearch是Elastic Stack核心的分布式搜索和分析引擎,是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您是结构化文本还是非结构化文本，数字数据或地理空间数据，Elasticsearch都能以支持快速搜索的方式有效地对其进行存储和索引。

Kibana

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。并且可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。还可以让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。

Logstash入门

使用Docker-Compose启动Logstash服务，其中docker-compose.yml文件如下：

version: "3.1"
# 服务配置
services:
  logstash:
    container_name: logstash-7.17.0
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.17.0
    volumes:
      - ./logstash/data:/usr/share/logstash/data
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
    networks:
      - elk_net

# 网络配置
networks:
  elk_net:
    driver: bridge

示例配置1（标准输入、输出） 

每隔10秒输出字符串：Hello from Logstash!

 input {
  heartbeat {
    interval => 10
    message  => 'Hello from Logstash!'
  }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

示例配置2（读取文件）

读取文件内容(文件的最后一行将不会读取)，示例文件为test.log

hello world!
From Shanghai To Beijing
this is a log for test in logstash!

配置文件如下：

input {
  file {
    path => "/usr/share/logstash/data/test.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
} 

读取结果如下（顺序已打乱）

 

示例配置3（Grok插件） 

Grok为正则表达式，Logstash（v4.4.3）已内置120种表达式，参考网址为：https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/main/patterns.

读取Nginx日志文件，并使用Grok进行过滤。Nginx文件示例如下：

112.195.209.90 - - [20/Feb/2018:12:12:14 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 190 "-" "Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Mobile Safari/537.36" "-" 

配置文件如下：

input {
  file {
    path => "/usr/share/logstash/data/test.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
filter {
    grok {
        match => {
            "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"
        }
    }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
} 

解析结果为：

 

Kibana在Dev Tools中内置了Grok Debugger(调试器)：

 

示例解析配置4（多行读取插件 multiline） 

对 multiline 插件来说，有三个设置比较重要：negate、pattern 和 what。

  • • pattern: 类型是string，要匹配的正则表达式

  • • negate: 类型是boolean，默认false，否定正则表达式

  • • what: 必须设置，可以为 previous 或 next， 如果正则表达式匹配了，那么该事件是属于下一个或是前一个事件

multiline插件可以多行读取。示例文件内容如下(注意最后一行为空行)：

[Aug/08/08 14:54:03] hello world
[Aug/08/09 14:54:04] hello logstash
    hello best practice
    hello raochenlin
[Aug/08/10 14:54:05] the end

配置文件：

input {
  file {
    path => "/usr/share/logstash/data/test.log"
    start_position => "beginning"
    codec => multiline {
        pattern => "^\["
        negate => true
        what => "previous"
    }
  }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
} 

解析结果如下：

{
       "message" => "[Aug/08/08 14:54:03] hello world",
    "@timestamp" => 2023-12-23T10:41:20.884Z,
          "path" => "/usr/share/logstash/data/test.log",
          "host" => "b62820accf76",
      "@version" => "1"
}
{
       "message" => "[Aug/08/09 14:54:04] hello logstash\n    hello best practice\n    hello raochenlin",
          "path" => "/usr/share/logstash/data/test.log",
          "tags" => [
        [0] "multiline"
    ],
    "@timestamp" => 2023-12-23T10:44:24.846Z,
          "host" => "b62820accf76",
      "@version" => "1"
} 

由于参数what设置为previous，因此只解析出两条数据。当what设置为next时，可解析出三条数据，但解析结果有变化，如下：

{
       "message" => "[Aug/08/08 14:54:03] hello world",
          "path" => "/usr/share/logstash/data/test.log",
    "@timestamp" => 2023-12-23T10:49:23.395Z,
          "host" => "492dfb254e78",
      "@version" => "1"
}
{
       "message" => "    hello best practice\n    hello raochenlin\n[Aug/08/10 14:54:05] the end",
    "@timestamp" => 2023-12-23T10:49:23.415Z,
          "path" => "/usr/share/logstash/data/test.log",
          "host" => "492dfb254e78",
      "@version" => "1",
          "tags" => [
        [0] "multiline"
    ]
}
{
       "message" => "[Aug/08/09 14:54:04] hello logstash",
          "path" => "/usr/share/logstash/data/test.log",
    "@timestamp" => 2023-12-23T10:49:23.414Z,
          "host" => "492dfb254e78",
      "@version" => "1"
} 

ELK搭建简单示例 

结合Logstash, ElasticSearch与Kibana，将data文件夹中的以log结尾的文件，逐行导入至ElasticSearch中。

logstash.conf配置如下：

input {
  file {
    path => "/usr/share/logstash/data/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
    elasticsearch {
        hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
        index => "test_log"
        action => "index"
    }
}

docker-compose.yml文件如下：

version: "3.1"
# 服务配置
services:
  logstash:
    container_name: logstash-7.17.0
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.17.0
    volumes:
      - ./logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/logstash.yml
      - ./logstash/data:/usr/share/logstash/data
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
    networks:
      - elk_net
    depends_on:
      - elasticsearch

  elasticsearch:
    container_name: elasticsearch-7.17.0
    image: elasticsearch:7.17.0
    environment:
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"
      - "http.host=0.0.0.0"
      - "node.name=elastic01"
      - "cluster.name=cluster_elasticsearch"
      - "discovery.type=single-node"
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    volumes:
      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
      - ./es/data:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elk_net

  kibana:
    container_name: kibana-7.17.0
    image: kibana:7.17.0
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - elk_net
    depends_on:
      - elasticsearch

# 网络配置
networks:
  elk_net:
    driver: bridge

 ELK日志系统实战

我们来设计这样一个日志系统，其中Logstash可将Flask运行过程中的日志进行收集，并导入至ElasticSearch中，再使用Kibana进行数据分析。

Flask服务

使用Flask构建简单的web服务，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @file: server.py
# @time: 2023/12/23 19:17
import time
import random
from flask import Flask, Response
import logginglogging.basicConfig(filename='../logstash/data/flask.log',level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s-%(filename)s-%(funcName)s-%(levelname)s-%(message)s')
logger = logging.getLogger()app = Flask("elk_test")@app.route('/')
def index():t1 = time.time()logger.info(f"api_endpoint: /, status: 200, cost_time: {(time.time() - t1) * 1000}")return "Hello index", 200@app.route("/io_task")
def io_task():t1 = time.time()time.sleep(2)logger.info(f"api_endpoint: /io_task, status: 200, cost_time: {(time.time() - t1) * 1000}")return "IO bound task finish!", 200@app.route("/cpu_task")
def cpu_task():t1 = time.time()for i in range(10000):n = i*i*ilogger.info(f"api_endpoint: /cpu_task, status: 200, cost_time: {(time.time() - t1) * 1000}")return "CPU bound task finish!", 200@app.route("/random_sleep")
def random_sleep():t1 = time.time()time.sleep(random.randint(0, 5))logger.info(f"api_endpoint: /random_sleep, status: 200, cost_time: {(time.time() - t1) * 1000}")return "random sleep", 200@app.route("/random_status")
def random_status():t1 = time.time()status_code = random.choice([200] * 6 + [300, 400, 400, 500])logger.info(f"api_endpoint: /random_status, status: {status_code}, cost_time: {(time.time() - t1) * 1000}")return Response("random status", status=status_code)if __name__ == '__main__':app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)

使用下面的shell脚本进行HTTP请求模拟：

TIMES=5
for i in $(eval echo "{1..$TIMES}")
do
    siege -c 1 -r 10 http://localhost:5000/
    siege -c 1 -r 5 http://localhost:5000/io_task
    siege -c 1 -r 5 http://localhost:5000/cpu_task
    siege -c 1 -r 3 http://localhost:5000/random_sleep
    siege -c 1 -r 10 http://localhost:5000/random_status
    sleep 5
done 

日志记录在flask.log文件中。

ELK搭建

对上述日志，搭建ELK，docker-compose.yml同上述ELK搭建简单示例，logstash.conf改动如下：

input {
  file {
    path => "/usr/share/logstash/data/flask.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
filter {
    # 只对cost_time所在列进行解析
    if "cost_time" in [message] {
        grok {
            match => {
                "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:request_finish_time}-%{WORD:script}.py-%{WORD:module}-%{LOGLEVEL:loglevel}-api_endpoint: %{DATA:api_endpoint}, status: %{NUMBER:status:int}, cost_time: %{NUMBER:cost_time:float}"
            }
        }
        # 使用mutate过滤器替换字符
        mutate {
            # 替换空格为T
            gsub => [ "request_finish_time", " ", "T" ]
            # 替换逗号为点
            gsub => [ "request_finish_time", ",", "." ]
        }

        # 使用date过滤器解析和格式化日期
        date {
            match => [ "request_finish_time", "ISO8601" ]
        }
    }
    else {
        drop { }
    }
}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
    elasticsearch {
        hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
        index => "flask_log"
        action => "index"
    }
}

只对有cost_time所在的行进行解析，其它行丢弃，导入至ElasticSearch中的flask_log这个索引中。

数据分析 

对上述的五个API Endpoint进行请求占比分析，饼图如下：

同时，对cost_time进行数据分析，其平均值，90, 95, 99分位数如下表：

 

上述的日志记录方式还有待改进，比如记录程序报错信息，使用json字段解析而不是Grok表达式会更容易些。 

相关文章：

ELK入门教程(超详细）

什么是ELK？ ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称(后来出现的filebeat属于beats家族中的一员，可以用来替代logstash的数据收集功能，比较轻量级)，也被称为Elastic Stack。 Filebeat Filebeat是用于转…...

编程日记 2025/1/3 13:35:40

人工智能知识分享第六天-机器学习_​逻辑回归（Logistic Regression）

简介 在机器学习中，分类问题是一种常见的任务，目标是根据输入特征将数据点分配到不同的类别中。为了实现分类，我们需要训练一个分类器，该分类器能够根据输入数据的特征进行预测。 逻辑回归（Logistic Regression&…...

编程日记 2025/1/3 13:33:38

基于Springboot + vue实现的校园周边美食探索及分享平台

🥂(❁◡❁)您的点赞👍➕评论📝➕收藏⭐是作者创作的最大动力🤞 💖📕🎉🔥 支持我：点赞👍收藏⭐️留言📝欢迎留言讨论 🔥🔥&…...

编程日记 2025/1/3 13:32:36

初学STM32 --- 外部SRAM

目录 SRAM简介 SRAM特性: XM8A51216 功能框图 8080并口读时序​编辑 8080并口写时序 SRAM 读写操作步骤 FSMC介绍 FSMC时序介绍 FSMC控制器对内核地址映射​编辑 FSMC HAL库相关驱动 SRAM驱动步骤 SRAM简介 静态随机存取存储器（Static Random-Access Memory&am…...

编程日记 2025/1/3 13:31:35

创龙3588——debian根文件系统制作

文章目录 build.sh debian 执行流程build.sh源码流程 30-rootfs.sh源码流程 mk-rootfs-bullseys.sh源码流程 mk-sysroot.sh源码流程 mk-image.sh源码流程 post-build.sh 大致流程系统制作步骤 build.sh debian 执行流程 build.sh 源码 run_hooks() {DIR"$1"shiftf…...

编程日记 2025/1/3 13:28:33

javacript中function (res) {}与箭头函数表达式(res) =＞{}的区别

javacript中function (res) {}与(res) ＞{}的区别 function (res) {} 代码演示 let shape {name:长方形,say:function(){console.log(我是this.name)setTimeout(function(){console.log(3秒后输出我是: this.name); //this.name为undefined}, 3000)} }shape.sa…...

编程日记 2025/1/3 13:26:30

kylin安装docker

1. 前言 本文详细介绍如何在kylin v10上安装docker。系统环境如下： dockder: 20.10.7 linux os: kylinv 10 (GFB) linux kernel: 4.19.90-52.23.v2207.gfb01.ky10.aarch642. 安装docker 2.1. 下载docker二进制包 wget https://mirror.nju.edu.cn…...

编程日记 2025/1/3 13:24:26

【Yarn】通过JMX采集yarn相关指标的Flink任务核心逻辑

通过JMX采集yarn相关指标的Flink任务核心逻辑 文章目录 通过JMX采集yarn相关指标的Flink任务核心逻辑通过jmx接口查询Yarn队列指标请求JMX配置项核心处理流程输出到kafka格式通过jmx接口查询ResourceManager核心指标请求JMX读取配置yaml配置文件核心处理逻辑输出Kafka格式彩蛋 …...

编程日记 2025/1/3 13:22:23

鸿蒙HarmonyOS开发：基于Swiper组件和自定义指示器实现多图片进度条轮播功能

文章目录 一、概述1、场景介绍2、技术选型 二、实现方案1、图片区域实现2、底部导航点设计3、手动切换 三、所有代码1、设置沉浸式2、外层Tabs效果3、ImageSwiper组件 四、效果展示 一、概述 在短视频平台上，经常可以见到多图片合集。它的特点是：由多张…...

编程日记 2025/1/3 13:21:20

Excel 身份证号计算年龄

1. 设置身份证号列格式 复制身份证列值到记事本或其他地方重新设置身份证号列单元格格式为“文本”将复制出去的身份证号重新复制粘贴回来 2. 年龄列单元格中添加公式 DATEDIF(DATE(LEFT(MID(A2, 7, 8), 4), MID(MID(A2, 7, 8), 5, 2), RIGHT(MID(A2, 7, 8), 2)), TODAY(), …...

编程日记 2025/1/3 13:20:17

【2024年-6月-14日-开源社区openEuler实践记录】探索 test - tools：高效测试的开源宝库

开篇引言 大家好，我是 fzr123，在软件开发领域深耕多年，一直致力于探索各种提升效率的工具与技术。今天，我将为大家深入介绍一款在测试领域极具价值的开源项目——test - tools，它为开发者们提供了一系列强大的测试功能…...

编程日记 2025/1/3 13:16:10

2022浙江大学信号与系统笔记

原视频地址：2022浙江大学信号与系统（含配套课件和代码） - 胡浩基老师-哔哩哔哩 ⭐⭐⭐ 我的笔记：飞书链接 - 信号与系统 基于视频，记得笔记，加了点自己的补充（有的是问 ChatGPT 的）…...

编程日记 2025/1/3 13:13:04

DeepSeek-VL2

《DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding》是 DeepSeek-AI 团队发布的关于视觉语言模型 DeepSeek-VL2 的论文，以下是对该论文的详细介绍： 研究背景与动机 多模态理解的重要性：在当…...

编程日记 2025/1/3 13:11:57

前端⾯试⼋股⽂

1.http 和 https 的基本概念 - http: 是⼀个客⼾端和服务器端请求和应答的标准（TCP），⽤于从 WWW 服务器传输超⽂本到本地浏 览器的超⽂本传输协议。 - https:是以安全为⽬标的 HTTP 通道，即 HTTP 下 加⼊ SSL 层进⾏加密。其作⽤…...

编程日记 2025/1/3 13:10:54

【Rust自学】8.6. HashMap Pt.2：更新HashMap

8.6.0. 本章内容 第八章主要讲的是Rust中常见的集合。Rust中提供了很多集合类型的数据结构，这些集合可以包含很多值。但是第八章所讲的集合与数组和元组有所不同。 第八章中的集合是存储在堆内存上而非栈内存上的，这也意味着这些集合的数据大小无需在编…...

编程日记 2025/1/3 13:08:51

Python异常处理详解：概念、语法与实践

1. 异常的概念 在Python中，异常（Exception）是程序运行时出现的错误或不正常情况。异常通常表示程序在运行时遇到了无法继续执行的条件。Python通过 try/except 语句来捕获和处理异常。 异常可以分为两类： 内建异常：…...

编程日记 2025/1/3 13:07:49

Kotlin在医疗大健康域的应用实例探究与编程剖析（上）

一、引言 1.1 研究背景与意义 在当今数字化时代，医疗行业正经历着深刻的变革。随着信息技术的飞速发展，尤其是人工智能、大数据、物联网等新兴技术的广泛应用，医疗行业数字化转型已成为必然趋势。这种转型旨在提升医疗服务的效率和质量，优化医疗资源配置，为患者提供更加…...

编程日记 2025/1/3 13:06:48

QT----------QT Data Visualzation

实现思路： 配置项目：在 .pro 文件中添加 QT datavisualization 以引入 QT Data Visualization 模块。创建主窗口：使用 QMainWindow 作为主窗口，添加 Q3DScatter、Q3DBars 和 Q3DSurface 等三维视图组件。初始化和创建三维图表&a…...

编程日记 2025/1/3 13:04:46

什么是Sight Words（信号词）

🧡什么是Sight Words（信号词） 简单来说，Sight Words就是我们在日常英语中常用的一些基本词汇。可以把它想象成是学练英语的“基础词汇”，这些词在各种考试中经常出现，也是在生活中必不可少的。 &#x1f…...

编程日记 2025/1/3 13:01:42

SpringBoot日志快速集成详解-生产实战

SpringBoot日志快速集成详解 1. 添加依赖2. 创建 logback-spring.xml 配置文件示例 logback-spring.xml 配置： 3. 启用 Spring Boot 自动配置4. 配置 Spring Boot 启动日志级别5. 运行与验证 博文专注于最快速的实战，没有那么多逼逼叨叨的理论&#xff0…...

编程日记 2025/1/3 12:57:33

UE5 学习系列（二）用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇，在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下： 【Note】：如果你已经完成安装等操作，可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作，重…...

编程新知 2025/12/20 13:10:30

YSYX学习记录（八）

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

编程新知 2025/12/19 11:16:32

Java-41 深入浅出 Spring - 声明式事务的支持 事务配置 XML模式 XML+注解模式

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

编程新知 2025/12/13 2:36:48

【Go】3、Go语言进阶与依赖管理

前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课&#xff0c;做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程&#xff0c;它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道&#xff0c;并基于CSP&#xff08;Communicating Sequential Processes&#xff0…...

编程新知 2025/10/7 0:32:40

令牌桶 滑动窗口-＞限流 分布式信号量-＞限并发的原理 lua脚本分析介绍

文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结&#xff1a; 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析&#xff1a; 实际业务去理解体会统一注…...

编程新知 2025/12/16 17:13:34

Python Ovito统计金刚石结构数量

大家好，我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构，但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法，可以持续统计各步的金刚石结构，具体代码如下： from ovito…...

编程新知 2025/12/17 9:28:30

FFmpeg：Windows系统小白安装及其使用

一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】&#xff0c;注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录&#xff08;即exe所在文件夹&#xff09;加入系统变量…...

编程新知 2025/12/19 23:09:17

Git常用命令完全指南：从入门到精通

Git常用命令完全指南&#xff1a;从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...

编程新知 2025/10/3 0:40:01

怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息，

为了数据安全&#xff0c;让Comfyui导出的图像不包含工作流信息&#xff0c;导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo&#xff08;推荐&#xff09;​​ 在 save_images 方法中&#xff0c;​​删除或注释掉所有与 metadata …...

编程新知 2025/8/13 15:12:54

django blank 与 null的区别

1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是&#xff0c;要注意以下几点&#xff1a; Django的表单验证与null无关&#xff1a;null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL&#xff0c;而blank参数控制的是Django表单验证时字…...

编程新知 2025/7/7 3:34:13