ELK前端日誌分析、監控系統
前端日誌與後端日誌不同，具有很強的自定義特性，不像後端的介面日誌、伺服器日誌格式比較固定，大部分成熟的後端框架都有非常完善的日誌系統，藉助一些分析框架，就可以實現日誌的監控與分析，這也是運維工作的一部分。
什麼是ELK
ELK在伺服器運維界應該是運用的非常成熟了，很多成熟的大型專案都使用ELK來作為前端日誌監控、分析的工具。
那麼首先，我們來了解下什麼是ELK，ELK實際上是三個工具的集合：
- E：Elasticsearch
- L：Logstash
- K：Kibana
這三個工具各司其職，最終形成一整套的監控架構。
Elasticsearch
ElasticSearch是一個基於Lucene的搜尋伺服器。它提供了一個分散式多使用者能力的全文搜尋引擎，基於RESTful web介面。Elasticsearch是用Java開發的，並作為Apache許可條款下的開放原始碼釋出，是當前流行的企業級搜尋引擎。設計用於雲端計算中，能夠達到實時搜尋，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。
我們使用Elasticsearch來完成日誌的檢索、分析工作。
Logstash
Logstash是一個用於管理日誌和事件的工具，你可以用它去收集日誌、轉換日誌、解析日誌並將他們作為資料提供給其它模組呼叫，例如搜尋、儲存等。
我們使用Logstash來完成日誌的解析、儲存工作。
Kibana
Kibana是一個優秀的前端日誌展示框架，它可以非常詳細的將日誌轉化為各種圖表，為使用者提供強大的資料視覺化支援。
我們使用Kibana來進行日誌資料的展示工作。
以上三個框架，就構成了我們這套架構的核心。如果你想進一步瞭解這套架構，可以去他的官網上進行了解：
這裡也講一個真實的故事——Elasticsearch專案的來歷。
Elasticsearch 來源於作者 Shay Banon 的第一個開源專案 Compass 庫，而這個 Java 庫最初的目的只是為了給 Shay 當時正在學廚師的妻子做一個菜譜的搜尋引擎。2010 年，Elasticsearch 正式釋出。至今已經成為 GitHub 上最流行的 Java 專案，不過 Shay 承諾給妻子的菜譜搜尋依然沒有面世。
不得不說，還真是物件導向程式設計……
ELK架構圖解
下面這張圖很好的解釋了什麼是ELK：
當然，這也是最簡單的ELK架構，在後端運維架構中，可能遠不止如此，比如，還需要加入Kafka活這Redis等等，這裡我們不做過多的討論，我們只討論最基礎的架構。
ELK環境搭建
有同事問我，配置一套ELK環境需要多長時間，我說，大概需要20分鐘，另外，其中大概有15分鐘是在下載！
由於現在整個ELK專案基本上都已經被elastic這個公司收購了，所以，在它的官方網站上可以很容易的找到配置Guide。
按照這個配置指南，基本上很快就可以完成ELK的搭建，我們唯一需要做的，就是找到一份Log，然後配置下，讓他展示出來就完了。
下載好tar包後，請儘量使用tar指令解壓，不然就會像我的同事TT那樣因為解壓後的許可權折騰上很長時間。
配置Logstash
我們首先需要在Logstash的檔案根目錄下建立一個配置檔案，我這裡舉一個例子：
input {
file {
path => "/Users/xuyisheng/Downloads/temp/log.txt"
ignore_older => 0
sincedb_path => "/dev/null"
}
}
output {
elasticsearch{}
stdout{}
}複製程式碼這個配置相信不用我多說，大家也能看懂，當然，這是一個非常基本的配置，只是從固定的檔案中去讀取Log資訊並寫入到elasticsearch，並不做任何處理工作。
寫好配置檔案後，只需要通過如下所示的指令啟動Logstash即可：
➜ logstash-5.0.1 bin/logstash -f logstash.conf複製程式碼啟動之後，Logstash就會從檔案中讀取資訊了。
配置Elasticsearch和Kibana
為什麼Logstash我要單獨講，而Elasticsearch和Kibana我可以放一起講呢？因為——這兩個的配置實在是太簡單了，簡單到你根本不用配置任何東西……
只需要兩個指令就完成了，啟動Elasticsearch：
➜ elasticsearch-5.0.0 bin/elasticsearch複製程式碼啟動Kibana：
➜ kibana-5.0.0-darwin-x86_64 bin/kibana複製程式碼OK，等程式啟動完成，只需要開啟localhost:5601就可以看見Kibana的介面了。
給大家看幾張截圖，簡單的體會下它的強大就好（由於我這裡專案是公司的，所以就從網上找了一些，是一樣的）
這個是Kibana3的介面。
這個是Kibana5的介面，大家可以根據自己的需要選擇不同的Kibana版本，反正配置都是一句話。
ELK的優勢
ELK在運維上的優勢我們就不具體的說了，什麼分散式啊、什麼訊息佇列、訊息快取啊，太多了，但我們其實並不用太關心。
強大的搜尋
這是elasticsearch的最強大的功能，他可以以分散式搜尋的方式快速檢索，而且支援DSL的語法來進行搜尋，簡單的說，就是通過類似配置的語言，快速篩選資料。
強大的展示
這是Kibana的最強大的功能，他可以展示非常詳細的圖表資訊，而且可以定製展示內容，將資料視覺化發揮的淋漓盡致。
所以，藉助ELK的這兩大優勢，我們可以讓前端日誌的分析與監控展現出強大的優勢。
ELK使用場景
據我所知，現在已經有非常多的公司在使用這套架構了，例如Sina、餓了麼、攜程，這些公司都是這方面的先驅。同時，這套東西雖然是後端的，但是『他山之石，可以攻玉』，我們將這套架構借用到前端，可以使用前端日誌的分析工作，同樣是非常方便的。這裡我舉一些常用的使用場景。
業務資料分析
通過客戶端的資料採集系統，可以將一些業務流程的關鍵步驟、資訊採集到後端，進行業務流程的分析。
錯誤日誌分析
類似Bugly，將錯誤日誌上報後，可以在後端進行錯誤彙總、分類展示，進行錯誤日誌的分析。
資料預警
利用ELK，可以很方便的對監控欄位建立起預警機制，在錯誤大規模爆發前進行預警。
ELK的基本介紹就到這裡，其實還有很多東西沒有講，例如使用Logstash對日誌內容的處理、已經elasticsearch的搜尋語法等等，如果大家有興趣，可以在下面留言，如果感興趣的人比較多，我會在後面的文章中進行進一步的分析。
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