一、简介

ELK 由Elasticsearch、Logstash和Kibana三部分组件组成；

Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

Logstash 是一个完全开源的工具，它可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用

kibana 是一个开源和免费的工具，它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

redis 缓存或中间件 本次没有添加，如果您的业务需要，自己加入即可，主要功能 解耦 异步提高效率。
也可以对 Kubernetes 集群进行日志的收集，具体的应用，请查阅 K8S 专栏。

ELKstack 官方网站

二、Elkstack 常见架构

1 Elasticsearch + Logstash + Kibana

• 这是一种最简单的架构。这种架构，通过 logstash 收集日志，Elasticsearch 分析日志，然后在 Kibana(web 界面) 中展示。这种架构虽然是官网介绍里的方式，但是往往在生产中很少使用。

2 Elasticsearch + Logstash + filebeat + Kibana

• 本次部署采用这种架构，架构图见文章头部
• 与上一种架构相比，这种架构增加了一个filebeat模块。filebeat 是一个轻量的日志收集代理，用来部署在客户端，优势是消耗非常少的资源 (较 logstash)， 所以生产中，往往会采取这种架构方式，但是这种架构有一个缺点，当 logstash 出现故障， 会造成日志的丢失。

3 Elasticsearch + Logstash + filebeat + redis

• Kibana+Elasticsearch + Logstash + filebeat + redis(也可以是其他中间件，比如 kafka)
• 这种架构是上面那个架构的完善版，通过增加中间件，来避免数据的丢失。当 Logstash 出现故障，日志还是存在中间件中，当 Logstash 再次启动，则会读取中间件中积压的日志。目前我司使用的就是这种架构，我个人也比较推荐这种方式。