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分布式日志平台--ELKStack实践

在运维系统中,经常遇到如下情况: ①开发人员不能登录线上服务器查看详细日志 ②各个系统都有日志,日志数据分散难以查找 ③日志数据量大,查询速度慢,或者数据不够实时 ④一个调用会涉及多个系统,难以在这些系统的日志中快速定位数据 我们可以采用目前比较流行的ELKStack来满足以上需求。 ELK Stack组成部分: 原理流程图如下: 系统环境: 1 <span style= "font-family:'宋体', SimSun;" >[root@node01~] #cat/etc/redhat-release<br data-filtered="filtered">CentOSrelease6.4(Final)<br data-filtered="filtered">[root@node01~]#uname-a<br data-filtered="filtered">Linuxnode012.6.32-358.el6.x86_64#1SMPFriFeb2200:31:26UTC2013x86_64x86_64x86_64GNU/Linux&l...

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ES transport client底层是netty实现,netty本质上是异步方式,但是netty自身可以使用sync或者await(future超时机制)来实现类似同步调用! 因此,ES transport client可以同步调用也可以异步(不过底层的socket必然是异步实现)。 发送端例子 对于java client的数据发送(这里以bulk为例),写过的人都知道,其实是很简单的,因为大部分事情都已经被client做掉了,那么我们先给出例子感知一下: client初始化 Settings settings = Settings.settingsBuilder() .put("cluster.name", "myClusterName") .put("client.transport.sniff", true).build(); client=new TransportClient.builder().settings(settings).build() .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("host1",9...

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