在CSDN学Golang场景化解决方案（EFK分布式日志系统方案）

一，ElasticSearch 分布式集群部署

在 Golang EFK 分布式日志系统方案中，ElasticSearch 是一个分布式搜索引擎和数据存储库，它可以用于存储和搜索大量的日志数据。以下是 ElasticSearch 分布式集群部署的步骤：

1. 下载 ElasticSearch：从 ElasticSearch 官网上下载最新版本的 ElasticSearch。
2. 解压缩并安装 ElasticSearch：将下载下来的文件解压缩到指定目录中，并按照官方文档进行安装。
3. 配置 ElasticSearch：通过修改 config 目录下的 elasticsearch.yml 文件来配置 ElasticSearch 的相关参数，如集群名称、节点名称、网络接口等。具体可参考官方文档。
4. 启动 ElasticSearch：使用命令行工具进入到 ElasticSearch 的 bin 目录，并执行以下命令启动 ElasticSearch：

./elasticsearch

1. 添加节点：为了实现高可用性和负载均衡，在同一局域网内可以添加多个节点。要添加节点，请重复以上步骤，在每个节点上安装并启动 ElasticSearch，并确保各个节点的配置文件中设置了相同的集群名称。
2. 验证集群状态：打开浏览器，输入 http://localhost:9200/_cat/nodes?v 命令来查看集群状态信息，如果所有节点都正确加入集群，则说明分布式部署成功。

在 Golang EFK 分布式日志系统方案中，ElasticSearch 的分布式集群部署需要先下载和安装 ElasticSearch，并按照官方文档进行配置和启动。最后添加多个节点并验证集群状态即可。

二，analysis-ik分析器与分词器

对于Golang和EFK分布式日志系统方案中的Analysis-IK分析器和分词器，可以按照以下步骤进行配置：

1. 下载和安装Elasticsearch：从官网下载适合你操作系统的版本，解压文件并进行相应配置。
2. 安装IK插件：下载适合您所使用的Elasticsearch版本的IK插件，并将其解压缩到elasticsearch/plugins目录下。然后在config/elasticsearch.yml文件中添加如下内容：

index.analysis.analyzer.default.type : "ik_smart"

1. 配置Fluentd与Elasticsearch连接：使用Fluentd插件fluent-plugin-elasticsearch连接到Elasticsearch集群。在Fluentd配置文件中添加相应内容。
2. 编写Golang程序记录日志：使用第三方库logrus或zap等编写代码记录日志，并将其发送给Fluentd处理。
3. 在Kibana中查看分词结果：通过浏览器访问Kibana控制台，在控制台中对日志进行查询、过滤等操作，并查看分词结果。

Analysis-IK分析器和分词器可以帮助我们实现更精确的文本搜索和聚类，提高搜索引擎的准确性和效率。同时，我们需要了解相关工具的用法和配置方法，以便正确地使用它们。

三，logstash 管道安装

在 Golang EFK 分布式日志系统方案中，Logstash 是用于收集、处理和转发日志数据的工具。以下是安装 Logstash 管道的步骤：

1. 下载和安装 Java 运行环境：Logstash 是基于 Java 开发的，所以需要先下载和安装 Java 运行环境。
2. 下载和解压缩 Logstash：从官网下载适合你操作系统的版本，解压文件到你喜欢的目录下。
3. 配置 Logstash 管道：在解压后的目录下找到 conf 目录，编辑 logstash.conf 文件，并根据实际情况进行配置。例如：

input {
  file {
    path => "/var/log/nginx/access.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "nginx-access-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

上述配置示例使用 input 插件从本地 Nginx 访问日志中读取数据，使用 filter 插件对数据进行 grok 处理（即从原始文本中提取有用信息），然后使用 output 插件将处理后的数据发送给 Elasticsearch。

1. 启动 Logstash 管道：通过命令行进入到 Logstash 的 bin 目录下，执行以下命令启动管道：

./logstash -f /path/to/logstash.conf

1. 检查日志：在 Logstash 启动后，可以通过控制台输出查看日志处理情况。若无异常，则数据已成功传输到 Elasticsearch 中。

安装 Logstash 管道需要先下载和安装 Java 运行环境，然后下载和解压缩 Logstash 并进行相应配置，最后启动管道并检查日志。

四，filebeat 从日志文件采集日志

在 Golang EFK 分布式日志系统方案中，Filebeat 是用于采集和传输日志数据的工具。以下是使用 Filebeat 从日志文件采集日志的步骤：

1. 下载和解压缩 Filebeat：从官网下载适合你操作系统的版本，解压文件到你喜欢的目录下。
2. 配置 Filebeat：在解压后的目录下找到配置文件 filebeat.yml，并根据实际情况进行配置。例如：

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/nginx/access.log
  fields:
    service: nginx

output.elasticsearch:
  hosts: ["localhost:9200"]

上述配置示例使用 filebeat.inputs 插件指定要采集的日志文件路径和名称，使用 output.elasticsearch 插件将处理后的数据发送给 Elasticsearch。

1. 启动 Filebeat：通过命令行进入到 Filebeat 的安装目录下，执行以下命令启动服务：

./filebeat -e -c /path/to/filebeat.yml

其中参数 -e 表示以调试模式运行，-c 指定配置文件路径。

1. 检查数据：在 Filebeat 启动后，可以通过控制台输出查看日志采集情况。若无异常，则数据已成功传输到 Elasticsearch 中。

使用 Filebeat 从日志文件采集日志需要先下载和解压缩 Filebeat 并进行相应配置，最后启动服务并检查数据。

五，golang通过SDK主动上传日志

在 Golang EFK 分布式日志系统方案中，SDK 是用于编写程序主动上传日志的工具。以下是使用 SDK 主动上传日志的步骤：

1. 下载和安装 Elasticsearch 客户端库：通过以下命令下载 Elasticsearch 客户端库：

go get github.com/olivere/elastic

1. 编写程序代码：在 Golang 中，可以使用上一步下载的 Elasticsearch 客户端库来操作 Elasticsearch。例如：

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/olivere/elastic/v7"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://localhost:9200"))
	if err != nil {
		fmt.Println("Failed to create client:", err)
		return
	}

	indexName := "mylogindex"

	data := map[string]interface{}{
		"message": "Hello world!",
	}

	put1, err := client.Index().
		                 Index(indexName).
		                 BodyJson(data).
		                 Do(ctx)
	if err != nil {
		fmt.Println("Failed to put data into index:", err)
		return
    }
    
    fmt.Printf("Indexed data with ID %s to index %s\n", put1.Id, put1.Index)
}

上述代码示例创建了一个名为 mylogindex 的索引，并向其中插入一条数据。

1. 运行程序：运行以上代码即可将数据主动上传到 Elasticsearch 中。

使用 Golang SDK 主动上传日志需要先下载和安装 Elasticsearch 客户端库，并编写相应的程序代码。最后运行程序即可将数据上传到 Elasticsearch 中。