第十章-实战：ELK日志分析系统
ElasticSearch、Logstash、Kibana简称ELK系统，主要用于日志的收集与分析。
一个完整的大型分布式系统，会有很多与业务不相关的系统，其中日志系统是不可或缺的一个，集中式日志系统需要收集来自不同服务的日志，对它进行集中管理存储以及分析。ELK就是这样一个系统。
ElasticSearch是一个开源分布式搜索引擎，在ELK系统中提供对数据的搜索、分析、存储。
Logstash主要用于日志的收集，在ELK系统中作为日志数据源的传输。
Kibana则是一个可视化管理工具，在ELK系统中起可视化分析查看的作用。
安装部署ELK
ElasticSearch
ElasticSearch的安装在"准备工作"中已经说明，这里不再赘述。
Kibana
Kibana6.3.2下载地址（Linux、mac OS、Windows对应不同的版本）：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-6-3-2。Logstatsh历史版本下载页面：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana。
mac OS
- 通过命令
tar -zxvf kibana-6.3.2-darwin-x86_64.tar.gz解压到当前用户目录(或者其它位置)。 - 解压后进入
kibana-6.3.2-darwin-x86_64目录，执行vim config/kibana.yml命令，修改配置（注意yml格式的配置文件冒号必须有英文空格。
server.port: 5601
server.host: "localhost"
elasticsearch.url: "http://localhost:9200"
logging.dest: /Users/yulinfeng/log/kibana.log- 执行
./bin/kibana命令启动Kibana。
启动完成，打开浏览器输入localhost:5061。
Linux
安装过程同mac OS。
Logstash
Logstash6.3.2下载地址（Linux、mac OS、Windows通用，下载zip包即可）：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-6-3-2。Logstash历史版本下载页面：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#logstash。
macOS
- 解压
logstash-6.3.2.zip解压到当前用户目录(或者其它位置) - 解压后进入
logstash-6.3.2目录，执行vim logstash.conf配置文件。
input {
tcp {
mode => "server"
host => "127.0.0.1"
port => 4568
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "log"
document_type => "log4j2"
}
}这个配置的含义为，Logstash的日志采集来源是4568端口（后面我们会通过程序代码通过log4j向端口4568打印日志）。Logstash的日志向ElasticSearch输出。
- 执行
./bin/logstash -f logstash.conf命令启动Logstash。
Linux
安装过程同mac OS。
日志源DEMO
在部署Logstash时，我们定义了日志的来源是端口4568，接下来我们模拟一个程序利用log4j2通过socket连接将日志发送到4568端口，DEMO完整代码地址：https://github.com/yu-linfeng/elasticsearch6.x_tutorial/tree/master/code/logstash。
DEMO的逻辑只有打印日志，主要在log4j2.xml需要配置socket方式打印。
......
......详细代码直接查看源码https://github.com/yu-linfeng/elasticsearch6.x_tutorial/tree/master/code/logstash。
启动Spring Boot程序后，控制台开始输出日志，此时返回浏览器查看localhost:5061，点击Management菜单，Index pattern中输入"log"(即定义的索引Index)，一直下一步即可。
配置完成后，点击Discover菜单，就可看到程序DEMO打印的日志，并可进行搜索。现在，就请尽情探索吧。
第十一章-实战：多数据源同步
通常情况下，使用ES的地方一般都会使用MySQL，将MySQL作为数据源，ES作为前台搜索。写入一条数据到MySQL时，也需要同时写入ES中。此时写入ES就有两种方式：一种同步的方式，另一种异步的方式。写入MySQL后同步写入ES，好处是实时更新，插入成功即可搜索，缺点也很明显，事务的问题(MySQL成功，ES失败的情况应提供一种保障机制达到数据一致性)，性能的问题(一条数据需要同时插入MySQL和ES成功后才能返回结果)。另一种情况是在写入MySQL成功后，异步写入ES，优点是数据一致性问题比较容易保证，性能的问题也不必等待过久，缺点也很明显，插入MySQL成功后，由于异步的原因，并不能立刻从ES搜索出结果。
写入MySQL成功，即数据库中数据新增了一条数据，利用MySQL的binlog技术能监测到数据的变化，从而发送一条MQ写入到ES中。有关binlog可自行搜索。Canal即是基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费的一款阿里巴巴开源软件。
在网络上已经有很多资料讲解如何通过Canal进行多数据源同步，这里不再给出详细的部署过程，下面是异步写入ES的架构图。
Canal下载地址：https://github.com/alibaba/canal/releases(下载deployer版本)。
关注公众号：CoderBuff，回复“es”获取《ElasticSearch6.x实战教程》完整版PDF。
