Observability：如何有效地将应用日志发送到 Elasticsearch
在今天的文章中，我们将探讨使用 3 种不同的架构发送应用的日子到 Elasticsearch。我们将详述它们的优缺点。更多关于日志架构的介绍，请参考 “Elastic：开发者上手指南” 中的 “Elastic Stack 架构” 部分。
介绍
采用 Elastic Stack，应用程序日志发送到 Elasticsearch 有三种不同架构，每种架构各有优缺点：
- 应用程序 -> Filebeat -> Logstash -> Elasticsearch
- 应用程序 -> Filebeat -> Elasticsearch
- 应用程序 (Java) + Logstash-logback-encoder -> Logstash -> Elasticsearch
虽然可能还有其他发送日志的方法，但根据我的经验，将这些方法结合起来可以满足任何业务需求。
1）Application -> Filebeat -> Logstash -> Elasticsearch
这是将日志发送到 Elasticsearch 的标准方法，因为它为你提供了很多控制权。 你甚至可以更改将日志发送到另一个 Logstash 或 Elasticsearch 服务器的路径。 这是示例 filebeat.yml 配置文件：
filebeat.inputs:
- type: log
paths:
- "myapp.log"
output.logstash:
hosts: ["192.168.1.1:4561"]以及用于接收 Filebeat 日志的 logstash.conf 文件：
input {
beats {
port => "4561"
host => "0.0.0.0"
}
}
filter { }
output {
elasticsearch {
hosts => ["0.0.0.0:9200"]
index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}这种架构的优点是：
- 控制：你对日志采用的路径有很多控制权。我们可以在 Filebeat 中使用 Beat processors 来对数据进行处理，也可以使用 Logstash 丰富的过滤器来对数据进行加工。Logstash 可以对数据的摄入进行缓冲，并使用永久行队列对数据进行至少一次的发送。
- 无需修改代码：你无需更改应用程序代码即可发送日志。
这种架构的缺点是：
- 性能问题：存储日志涉及多个步骤，这会影响性能。
- 磁盘加载：应用程序将日志写入文件，Filebeat 读取该文件。 当应用程序实例数量增加时，这可能会导致磁盘负载过重。
2）Application -> Filebeat -> Elasticsearch
使用这种方法，你可以从日志发送路径中消除 Logstash，并将日志直接发送到 Elasticsearch。 如果你的日志是 JSON 格式并且已清理，则此方法效果很好。
下面是一个示例 filebeat.yml 配置文件，它读取日志文件并将它们发送到 Elasticsearch：
filebeat.inputs:
- type: log
paths:
- "myapp.log"
output.elasticsearch:
hosts: ["http://192.168.1.1:9200"] 这种方法的优点：
- 提高性能：通过消除 Logstash，你可以减少日志发送路径中的一个步骤。
- 无需修改代码：你无需更改应用程序代码即可发送日志。
这种方法缺点：
- 对日志修改的控制有限：Logstash 提供了许多工具，用于在将日志存储到 Elasticsearch 之前解析和清理日志。 没有它，你对日志修改的控制就会减少。
3）Application (Java) + Logstash-logback-encoder -> Logstash -> Elasticsearch
如果你有 Java 应用程序，则可以使用这种方法将日志直接发送到 Logstash，而无需任何解释器。 确实可以在不需要 Filebeat 或其他节拍的情况下发送日志。
为了能够将日志发送到 Logstash，你需要配置您的 Java 应用程序。 首先，将此依赖项添加到你的 pom.xml 文件中：
net.logstash.logback
logstash-logback-encoder
7.3
runtime
然后你需要像这样向你的 logback.xml 文件添加一个新的附加程序
192.168.1.1:4560
false
{"app_name": "myapp", "app_version":"1.0.0", "hostname": "${HOSTNAME}"}
${STACK_TRACE_COUNT}
${CLASS_NAME_LENGTH}
true
我们使用 LogstashTcpSocketAppender 类而不是 UDP 类，因为我需要确保在将日志发送到 Logstash 的过程中不会丢失任何日志。 但是，如果你不关心这种级别的可靠性，则可以使用 UDP。
另一方面，Logstash 应该配置为接收日志，并将它们存储在 Elasticsearch 等位置。 这是我当前使用的示例 Logstash 配置：
input {
tcp {
port => 4560
codec => json_lines
}
}
filter { }
output {
elasticsearch {
hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
index => "operationlog-%{app_name}-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}这个方法的优点：
- 性能提升：通过将日志直接发送到 Logstash 而不是将它们存储在磁盘上，这种方法与以前的方法相比具有更少的开销。
这个方法的缺点：
- 限制：logstash-logback-encoder 只能与 Java 应用程序一起使用。
- 代码修改要求：要使用这种方法，你需要修改应用程序代码。
针对 Python 应用，你可以参考文章 “Elasticsearch：运用 Python 实时通过 Logstash 写入日志到 Elasticsearch”
其它方法
- 当然除了上面的方法之外，我们还可以直接使用 Logstash 来收集日志。请详细阅读文章 “Logstash：如何使用 Elasticsearch，Logstash 和 Kibana 管理 Apache 日志”。它的优点是可以使用 Logstash 所带来的强大的过滤器来对数据进行处理。在实际的使用中，我们甚至可以搭配 kafka 来对数据进行缓存。更多架构方面的知识，请阅读 “Elastic：开发者上手指南” 中的 “Elastic Stack 架构” 部分。
- 在最新的 Elastic Stack 发布中，我们更倾向于使用 Elastic Agent 来收集指标及日志信息。详细阅读，请参阅 “Observability：运用 Fleet 来轻松地导入 Nginx 日志及指标”。
结论
你可以将上述所有方法组合到一个架构中，如下所示：
如果要从 Java 应用程序发送日志，可以使用 logstash-logback-encoder 将它们直接发送到 Logstash，而无需将它们存储在磁盘上。
清理 Python 或 NodeJS 应用日志路径中的数据，可以结合使用 Filebeat 和 Logstash。 但是，如果你的数据已经是 JSON 格式，则无需使用 Logstash。 你只需将日志发送到 Filebeat，然后 Filebeat 会将它们存储在 Elasticsearch 中。
特别指出：针对日志中的数据处理，除了使用 Filebeat 中的 processors 以及 Logstash 中的过滤器，我们还可以使用 Elasticsearch 摄入节点所提供的 ingest pipeline 来对数据进行清洗。
更多阅读：Beats：Elastic Beats 介绍 及和 Logstash 的比较