shipper

ELK 似乎是当前最为流行的日志收集-存储-分析的全套解决方案. 去年年初, 公司里已经在用, 当时自己还 山寨 了一个统计系统(postgresql-echarts, 日志无结构化, json形式存储到postgresql, 构建统一前端配置生成, 调用统一查询接口, 具体细节 ), 已经过了一年有余. 一年刚好, 发生了很多事, 那套系统不知现在如何了. 在新的公司, 一切都得从0到1, 近期开始关注日志/数据上报/统计, 以及后续的数据挖掘等. 搭建, 测试并上线了一套简单的系统, 初期将所有服务器的nginx日志, 以及搜索日志进行处理. 下面主要介绍对nginx日志进行处理的过程, 不是针对 elk 的介绍, 所有涉及ip的地方都改成 127.0.0.1 了, 根据自己环境进行修改 1. nginx日志 -> logstash shipper -> redis 在 centos 使用 yum 安装 nginx 后, 默认 /etc/nginx/nginx.conf 中的日志格式定义为: log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x

abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统目录 abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——ABP总体介绍(一） abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——解决方案介绍(二) abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——领域层创建实体(三) abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——定义仓储并实现 (四) abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——创建应用服务（五） abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——展现层实现增删改查之控制器（六） abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——展现层实现增删改查之列表视图（七） abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——展现层实现增删改查之增删改视图（八） abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——展现层实现增删改查之菜单与测试（九） abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统——使用 WEBAPI实现CURD (十一) abp(net core)+easyui+efcore实现仓储管理系统—

渐进式交付 是持续交付的下一步， 它将新版本部署到用户的一个子集，并在将其滚动到全部用户之前对其正确性和性能进行评估， 如果不匹配某些关键指标，则进行回滚。 这里有一些有趣的项目，使得渐进式交付在 Kubernetes 中变得更简单。 我将使用一个 Jenkins X 示例项目 对它们之中的三个进行讨论：Shipper、Istio 以及 Flagger。 Shipper shipper 是来自 booking.com 的一个项目， 它对 Kubernetes 进行了扩展，添加了复杂的部署策略和多集群编排（ 文档 ）。 它支持从一个集群到多个集群的部署，允许多区域部署。 Shipper 通过一个 shipperctl 命令行进行 安装 。 它增加不同集群的配置文件来进行管理。 请注意这个与 GKE 上下文相关的 问题 。 Shipper 使用 Helm 包来部署，但是它们没有随着 Helm 一起安装，它们不会在 helm list 的输出显示。 同样地，deployments 的版本必须是 apps/v1 ， 否则 shipper 将不能编辑 deployment 来添加正确的标签和副本数量。 使用 shipper 部署都是与从旧版本( 现有版本 )过渡到新版本( 竞争版本 )相关。 这是通过创建一个新的 应用对象 实现的， 它定义了部署需要通过的多个阶段。例如下面 3 个步骤过程：

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 了解 ELK 实时日志平台的运行原理并实践其搭建和使用 在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事，必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。 ELK 简介 ELK 是一个开源的实时日志分析平台，它主要由 Elasticsearch、Logstash 和 Kiabana 三部分组成。 Logstash Logstash 主要用于收集服务器日志，它是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到您所选择的目的地。 Logstash 收集数据的过程主要分为以下三个部分： 输入：数据（包含但不限于日志）往往都是以不同的形式、格式存储在不同的系统中，而 Logstash 支持从多种数据源中收集数据（File、Syslog、MySQL、消息中间件等等）。 过滤器：实时解析和转换数据，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式。 输出：Elasticsearch 并非存储的唯一选择，Logstash 提供很多输出选择。

logstash通过kafka传输nginx日志（三） 　　单个进程 logstash 可以实现对数据的读取、解析和输出处理。但是在生产环境中，从每台应用服务器运行 logstash 进程并将数据直接发送到 Elasticsearch 里，显然不是第一选择：第一，过多的客户端连接对 Elasticsearch 是一种额外的压力；第二，网络抖动会影响到 logstash 进程，进而影响生产应用；第三，运维人员未必愿意在生产服务器上部署 Java，或者让 logstash 跟业务代码争夺 Java 资源。 　　所以，在实际运用中，logstash 进程会被分为两个不同的角色。运行在应用服务器上的，尽量减轻运行压力，只做读取和转发，这个角色叫做 shipper；运行在独立服务器上，完成数据解析处理，负责写入 Elasticsearch 的角色，叫 indexer。 　　Kafka 是一个高吞吐量的分布式发布订阅日志服务，具有高可用、高性能、分布式、高扩展、持久性等特性。和Redis做轻量级消息队列不同，Kafka利用磁盘做消息队列，所以也就无所谓消息缓冲时的磁盘问题。生产环境中还是推荐使用Kafka做消息队列。此外，如果公司内部已经有 Kafka 服务在运行，logstash也可以快速接入，免去重复建设的麻烦。 一、Logstash搭建 　　详细搭建可以参考 Logstash安装搭建（一