ELK 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案，它主要是由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等组件组成，来共同完成实时日志的收集，存储，展示等一站式的解决方案。本文将会介绍ELK常见的架构以及相关问题解决。

1. Filebeat：Filebeat是一款轻量级，占用服务资源非常少的数据收集引擎，它是ELK家族的新成员，可以代替Logstash作为在应用服务器端的日志收集引擎，支持将收集到的数据输出到Kafka，Redis等队列。
2. Logstash：数据收集引擎，相较于Filebeat比较重量级，但它集成了大量的插件，支持丰富的数据源收集，对收集的数据可以过滤，分析，格式化日志格式。
3. Elasticsearch：分布式数据搜索引擎，基于Apache Lucene实现，可集群，提供数据的集中式存储，分析，以及强大的数据搜索和聚合功能。
4. Kibana：数据的可视化平台，通过该web平台可以实时的查看 Elasticsearch 中的相关数据，并提供了丰富的图表统计功能。

ELK常见部署架构

1. Logstash作为日志收集器

这种架构是比较原始的部署架构，在各应用服务器端分别部署一个Logstash组件，作为日志收集器，然后将Logstash收集到的数据过滤、分析、格式化处理后发送至Elasticsearch存储，最后使用Kibana进行可视化展示。

这种架构不足的是：Logstash比较耗服务器资源，所以会增加应用服务器端的负载压力。

图片

2. Filebeat作为日志收集器

该架构与第一种架构唯一不同的是：应用端日志收集器换成了Filebeat，Filebeat轻量，占用服务器资源少，所以使用Filebeat作为应用服务器端的日志收集器，一般Filebeat会配合Logstash一起使用，这种部署方式也是目前最常用的架构。

图片

3. 引入缓存队列的部署架构

该架构在第二种架构的基础上引入了Kafka消息队列（还可以是其他消息队列），将Filebeat收集到的数据发送至Kafka，然后在通过Logstasth读取Kafka中的数据，这种架构主要是解决大数据量下的日志收集方案，使用缓存队列主要是解决数据安全与均衡Logstash与Elasticsearch负载压力。

图片

4. 以上三种架构的总结

第一种部署架构由于资源占用问题，现已很少使用，目前使用最多的是第二种部署架构，至于第三种部署架构个人觉得没有必要引入消息队列，除非有其他需求，因为在数据量较大的情况下，Filebeat 使用压力敏感协议向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。

如果 Logstash 正在繁忙地处理数据，它会告知 Filebeat 减慢读取速度。拥塞解决后，Filebeat 将恢复初始速度并继续发送数据。

问题及解决方案

1. 问题：如何实现日志的多行合并功能？

系统应用中的日志一般都是以特定格式进行打印的，属于同一条日志的数据可能分多行进行打印，那么在使用ELK收集日志的时候就需要将属于同一条日志的多行数据进行合并。

解决方案：使用Filebeat或Logstash中的multiline多行合并插件来实现

在使用multiline多行合并插件的时候需要注意，不同的ELK部署架构可能multiline的使用方式也不同，如果是本文的第一种部署架构，那么multiline需要在Logstash中配置使用，如果是第二种部署架构，那么multiline需要在Filebeat中配置使用，无需再在Logstash中配置multiline。

1）multiline在Filebeat中的配置方式：

filebeat.prospectors:
    -
     paths:
          - /home/project/elk/logs/test.log
     input_type: log
     multiline:
      pattern: '^\['
      negate: true
      match: after
output:
   logstash:
      hosts: ["localhost:5044"]