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前言

ELK Stack 是一套开源的数据搜索 / 分析解决方案，核心组件包括：Elasticsearch、Logstach、Kibana 和后来的 Beants。对于客户端同学来说，一般只会接触到其中的 Kibana 组件。
在这篇文章里，我将简单总结 ELK Stack 背后运行的架构逻辑，以及总结 Kibana 的使用。如果能帮上忙，请务必点赞加关注，这真的对我非常重要。

1. 背景

传统的日志分析是直接从日志文件中grep / awk 日志信息，这种方式文本搜索慢，难以多维度查询。在大型系统中，往往采用的是分布式部署的架构（不同服务模块部署在不同的服务器节点上）。在出现问题时，需要一套集中化的日志管理工具来收集 / 分析所有节点上的日志，提高定位问题的效率。

提示：

Linux grep 命令：用于查找文件里符合条件的字符串；

awk 是一个文本分析工具。

2. ELK Stack 架构

ELK Stack 组件包含 Elasticsearch、Logstash、Beats 和 Kibana。早期版本的 ELK 组件只包含 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个组件，这就是 “ELK” 三个字母的来源。在 2015 年，ELK 组件增加了 Beats，为了命名方便，以后 ELK 组件的更新迭代版本都统称为 ELK Stash。依据

下面简单介绍几个组件的负责的职能，因为我们是客户端同学，只要理解大概的用途即可。

Elasticsearch： 开源的分布式搜索和分析引擎（RESTful 风格）；
Logstash： 开源的数据采集工具，允许在将数据索引到 Elasticsearch 之前，收集多个来源的数据，进行过滤和转换。在实现上，Logstash 采取的是 C/S 架构，Logstash Agent 安装在需要收集数据的主机上，Logstash Server 收集各个主机上的数据。
Kibana： 开源的 Elasticsearch 数据可视化和管理工具，可以提供多种实时图表（例如：直方图、线形图、饼状图、地图等）。
Beats： 轻量级的数据采集工具，集合了多种单一用途数据采集器。早期 ELK 组件采用 Logstash 进行日志收集，但是 Logstach 对资源消耗高，使用 Beats 性能占用更加轻量。Beats 和 Logstash 虽然有重叠的功能，但是依然可以将数据转发至 Logstash 获得更强大的数据转换能力。

另外，ELK Stack 组件往往还需要配合 Kafka 或 Redis 消息队列，这是为了降低数据丢失隐患。在没有消息队列的情况下，如果服务侧组件出现故障，那么会出现数据丢失。而引入消息队列的情况下，在出现故障时数据会被存储下来，降低了数据丢失隐患。

3. Kibana 的使用

对于客户端同学，更关心的应该在面向分析侧的 Kibana，这一节我们就着重来总结 Kibana 的使用。

3.1 数据搜索

数据搜索是 Kibana 最基础也是最主要的功能，在数据探索（Discover）页面可以交互式地探索你的数据。

简单熟悉下页面中的几块区域：

搜索条件：可以使用简单的文本查询，或者使用 Lucene 语法，也可以使用基于 JSON 的 Elasticsearch 查询 DSL；
时间筛选：选择搜索数据的时间跨度，需要注意选择是跨度越长，对应的数据搜索耗时越大；
项目筛选：选择搜索数据的项目，一般每个项目的日志是独立收集并通过 Logstash 采集到 Elasticsearch；
字段筛选：对搜索结果进行过滤，只显示包含特定字段值的数据。

在数据展示区，你可以看到所有筛选后的数据。展开具体一条数据，其中的 msg 字段值就是你的项目中上报的数据（payload）。

3.2 可视化

在可视化（Visualize）页面可以创建可视化控件，在仪表盘（Dashboards）页面可以把你创建的多个可视化控件整合在一起展示。

参考资料

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客户端同学应该理解的 ELK Stack 组件知识

前言

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