filebeat、kafka

elk的架构

es数据库：非关系型数据库，json格式

logstash：收集日志

kibana：图形化的工具

↓
以上三种结合起来即为日志收集系统

filebeat

• 作用：filebeat是一款轻量级的日志收集工具，不依赖java环境，用来替代在机器上没有java环境的情况下进行日志收集

filebeat启动收集日志，只要10m左右的内存

filebeat.inputs:type: logenabled: truepaths:- /var/log/nginx/access.log- /var/log/nginx/error.logtags: ["nginx"]#标签，为了后续logstash进行识别的fields:service_name: 192.168.233.21 nginx#设定显示的索引名称log_type: nginxfrom: 192.168.233.21

  type: logenabled: truepaths:- /usr/local/mysql/data/mysql_general.logtags: ["mysql"]fields:service_name: 192.168.233.21_mysqllog_type: mysqlfrom: 192.168.233.21

zookeeper + kafka

zookeeper ：开源的分布式框架协调服务

zookeeper的工作机制：
1、基于观察者模式设计的分布式结构，负责存储和管理架构当中的元信息，架构当中的应用接受观察者的监控，一旦数据有变化，它会通知对应的zookeeper，保存变化的信息

特点：

• 1、最少要有3台机器，一个领导者（leader），多个跟随者（follower）组成

• 2、zookeeper要有半数以上的节点存活，集群就可正常工作，所以都是奇数台部署

• 3、全局数据一致

• 4、数据更新的原子性：要么都成功，要么都失败

• 5、实时性

zookeeper的数据架构：

1、统一命名服务，不是以ip来记录，可以用域名也可以用主机名来记录信息

2、统一配置管理，所有节点信息的配置要一致

3、统一集群管理，在整个分布式的环境中，必须实时的掌握每个节点的状态，如果状态发生变化，要及时更新

kafka消息队列

服务端向客户端发送一个指令，客户端收到指令并且通过这个指令反馈到服务端，完成一个异步方式的通信的流程

kafka消息队列 -----------》大数据场景非常合适

rabbitMQ ------------》适合处理小场景的数据请求

activeMQ -------------》适合处理小场景的数据请求

消息队列的应用场景：

1、异步处理

• 用户的短信验证码，邮件通知

2、系统解耦

• 微服务架构中的服务之间的通信

• 降低各个组件之间的依赖程度（耦合度），提高组件的灵活性和可维护性

3、负载均衡

• 高并发系统中的任务处理

4、流量控制和限流

• 根据api请求来进行处理，通过控制消息的生产速度和消费的处理速度来完成限流

• 端口：应用和应用之间通信

• api接口：应用程序内部各个组件之间通信的方式

5、任务调度和定时任务：

• 消息队列可以定时的进行任务调度，按照消费者的计划生成对应的数据

6、数据同步和分发：

• 日志收集和数据收集

• 远程的实现数据的统一管理

7、实时数据处理

8、备份和恢复

消息队列的模式：

1、点对点（1对1），生产者生产消息，消费者消费

2、发布/订阅模式

消息的生产者发布一个主题，其他的消费者订阅这个主题，从而实现一对多
主题：topic

kafka组件的名称：
1、主题 topic，主题是kafka数据流的一个基本的单元，类似于数据的管道，生产者将消息发布到主题，其他的消费者订阅主题，来消费消息，主题可以被分区，分区有偏移量

2、生产者：将消息写入主题和分区

3、消费者：从主题和分区当中消费发布的消息，一个消费者可以订阅多个主题

4、分区：一个主题可以被分为多个分区，每个分区都是数据的有序的子集，分区越多，消费者消费的速度就越快，可以避免生产者的消费堆积，分区当中有偏移量，按照偏移量进行有序存储，消费者可以独立的读写每个分区的数据，一般是不考虑的，只有在消息出现堆积的时候，会考虑扩展分区数

kafka的消费堆积出现，应该如何处理:

消费者没有及时处理生产者发布的消息，导致消息堆积

1、扩展分区数

5、偏移量：消息在分区当中的唯一标识
test1 test2 test3 分区1

0 1 2

6、经纪人：zookeeper，存储分区的信息，kafka集群的元数据

log.retention.hours=168（单位为小时，即7天，默认是7天）
消费队列当中，数据保存的最大时间

./kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties

kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test1

-bootstrap-server：这里的地址一般是一个集群当中的地址即可，默认为包含所有
-replication-factor 2：定义主题的副本数 2个副本，不宜超过6个，影响性能，副本数必须是偶数

–partitions 3：定义分区数

./kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.233.61:9092：查看主题数

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092 --topic test1 --from-beginning（消费）

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092 --topic test1（生产）

• 修改主题的分区数：

kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092 --alter --topic test1 --partitions 6

Topic: test1 TopicId: 2vuwpY75Qj2bk2e9EYS4Vg PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 2 Configs:Topic: test1 Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1,0
Topic: test1 Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,2 Isr: 0,2
Topic: test1 Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,1 Isr: 2,1

leader: 每一个分区都有一个leader
领导者负责处理分区的读写操作

Replicas: 副本数0 1 2分别对应每个leader
Isr: 表示和哪个leader进行同步
Partition: 分区的数量

• 删除topic：

kafka-topics.sh --delete --bootstrap-server 192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092 --topic test1

filebeat在kafka集群上创建主题

kafka {bootstrap_servers => "192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092"topics => "nginx_mysql"type => "nginx_kafka"codec => "json"指定数据的格式是jsonauto_offset_reset => "latest"latest：从尾部开始earliest： 从头部开始decorate_events => true传递给es的数据额外的附加kafka的属性数据
}

input {kafka {bootstrap_servers => "192.168.233.61:9092,192.168.233.62:9092,192.168.233.63:9092"topics => "nginx_mysql"type => "nginx_kakfa"codec => "json"auto_offset_reset => "latest"decorate_events => true
}
}
output {if "nginx-1" in [tags] {elasticsearch {hosts => ["192.168.233.10:9200","192.168.233.20:9200"]index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"}}if "mysql-1" in [tags] {elasticsearch {hosts => ["192.168.233.10:9200","192.168.233.20:9200"]index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"}}
}