ELK：就是ElarsticSearch+logstash+Kibana 的一个简称 下面会讲它们具体的用处是什么。
当公司的项目越来越多时，我们更加注意到监控的重要性。现在网上相关的教程也非常多，但是都是属于碎片化，当然官方文档很全面。可惜都是英文的，对于我这种想学英文许多年又一直学不会的老油条来说，那是很痛苦的。刚好这几天公司也有需要用到，从0到1的过程中踩了不少的坑，所以趁着现在还有热乎劲 干脆记录一下。免得以后在要用。
本文主要讲的知识点有：
一. ELK 基本部署
二.logstash 插件的安装方法
三.logstash配置文件的常用参数
四.如何将报警信息发送到开发
先介绍一下要用到的几个武器：
1. docker 利用docker 可以实现快速部署。
2.ElarsticSearch 是一个分布式的搜索引擎和数据分析引擎可基于Restful API 的风格去访问数据。
3.logstash 是用来收集日志和过滤的
4.Kibana 是用来显示将收集到的数据做web可视化
5.filebeat 用处和logstash 差不多但是官方推荐使用filebeat 因为它监控日志占用的系统极小，而且配置特别简单主要用来监控日志文件的。
6.metricbeat 跟filebeat 差不多主要用来检查服务器和应用服务的资源状态 网络 io cpu 内存等，配置简单 不需要太多的依赖
** 其实Beats家族有6个成员，早期的ELK架构中使用Logstash收集、解析日志，但是Logstash对内存、cpu、io等资源消耗比较高。需要了解的可以到官网上看。本篇文章只会涉及到项目日志文件监控（filebeat）和系统资源监控（metricbeat）
整个框架如图：
流程简介：
1.filebeat+metricbeat 会从项目服务器去采集数据
2.将采集到的数据教给logstash 用来统一做过滤，这样不用单独去配置某一台的服务。相当于多了一个抽象层。
3.logstash 做完过滤后会将数据发到elasticsearch中进行存储。
4.kibana 会按照索引去读取elaseticsearch 中的数据做一些人性化的显示。这个是完全可以自定义显示的。
然后接下来正式开始搞事情！
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