SpringBoot搭建ELK，这才是正确看日志的方式！

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在看大型网站的中间件技术，对于Elasticsearch有点兴趣，所以将配置流程记录了一下。
为什么要用ELK
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ELK实际上是三个工具，Elastricsearch + LogStash + Kibana，通过ELK，用来收集日志还有进行日志分析，最后通过可视化UI进行展示。一开始业务量比较小的时候，通过简单的SLF4J+Logger在服务器打印日志，通过grep进行简单查询，但是随着业务量增加，数据量也会不断增加，所以使用ELK可以进行大数量的日志收集和分析
”
简单画了一下架构图


在环境配置中，主要介绍Mac和linux配置，windows系统大致相同，当然，前提是大家都安装了JDK1.8及以上版本~
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注意
高版本的ELK同样需要高版本的JDK支持，本文配置的ELK版本是6.0+，所以需要的JDK版本不小于1.8
”
ElasticSearch
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Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
”
Mac安装和运行
linux: 从Elasticsearch官方地址下载（也可以下载完，通过ftp之类的工具传上去），gz文件的话通过tar进行解压缩，然后进入bin目录下运行软件
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注意
在Linux机器上，运行elasticsearch需要一个新的用户组，文章最后有Elastic在linux安装的踩坑记录
”
Logstash
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Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时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。（我们的存储库当然是 Elasticsearch。）-官方卖萌
”
1. 软件安装
Mac安装：
linux安装：
2. 修改配置文件
conf文件，指定要使用的插件，和配置对应的elasticsearch的hosts
3. 运行
4. 访问http://localhost:9600/
在elasticsearch日志中，也能看到logstash正常加入的日志
看到这种返回值，表示已经成功安装和启动
然后就能正常启动了~~
Kibana
1. 软件安装
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Kibana 让您能够可视化 Elasticsearch 中的数据并操作 Elastic Stack，因此您可以在这里解开任何疑问：例如，为何会在凌晨 2:00 被传呼，雨水会对季度数据造成怎样的影响。（而且展示的图标十分酷炫）
”
Mac安装
linux安装，官方下载地址
在这一步，有可能下载速度奇慢，所以我本地下载好之后，通过rz命令传输到服务器
2. 修改配置
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修改 config/kibana.yml 配置文件，设置 elasticsearch.url 指向 Elasticsearch 实例。
如果跟我一样使用默认的配置，可以不需要修改该文件