在 Spring Boot 应用中，监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。Prometheus、Grafana 和 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是常用的开源监控和日志管理工具。以下是如何在 Spring Boot 应用中集成和使用这些工具的详细指南。
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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。
注意：本次主要演示如何在 Spring-Boot 项目中配置 Log4j2 以及 Logback 输出日志到 ELK 中，并能够在 Kibana 中可以正确检索出来，Elasticsearch 及 Spring-Boot 项目底层需要 Java 环境，所以需要提前本地安装好 Java 环境，这里忽略 Java 安装过程。
Spring Cloud Sleuth和ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）是一种流行的组合，可用于实现分布式跟踪和日志分析。
通过使用微服务，我们能够解决许多在单体应用中暴露的问题，并且它允许我们创建稳定的分布式应用程序，并对代码，团队规模，维护，发布周期，云计算等进行所需要的控制。但同时微服务也引入了一些挑战，例如分布式日志管理和查看。需要提供在众多服务中查看分布的完整事务日志和分布式调试的能力。
Elasticsearch默认使用mmapfs目录来存储索引。操作系统默认的mmap计数太低可能导致内存不足，我们可以使用下面这条命令来增加内存：
进入容器后，修改 /etc/logstash/conf.d/02-beats-input.conf
请参考 《Spring Boot Log4j2 日志性能之巅》，此处为了收集、处理日志信息，所以修改下日志的 Pattern，将
ELK官方的中文文档写的已经挺好了，为啥还要记录本文？因为我发现，我如果不写下来，过几天就忘记了，而再次捡起来必然还要经历资料查找筛选测试的过程。虽然这个过程很有意义，但并不总是有那么多时间去做。因此，接下来的内容仅仅是我根据查询到的资料，筛选，组装，测试后达到我的目标的一个过程。
本文节选自《Netkiller Java 手札》 5.31. Spring boot with ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana) 将 Spring boot 日志写入 ELK 有多种实现方式，这里仅提供三种方案： Spring boot -> logback -> Tcp/IP -> logstash -> elasticsearch 这种方式实现非常方便不需要而外包或者软件 Spring boot -> logback -> Redis -> logstash
Kafka、Logstash、Nginx日志收集入门 Nginx作为网站的第一入口，其日志记录了除用户相关的信息之外，还记录了整个网站系统的性能，对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键。 Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。一般情景下，Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用，简称ELK，本站http://www.wenzhihuai.com除了用作ELK，还配合了K
Spring Boot默认使用SLF4J作为日志门面，并集成了Logback作为日志实现。SLF4J（Simple Logging Facade for Java）是一个通用的日志抽象层，可以与多种日志框架结合使用，如Logback、Log4j、Java Util Logging（JUL）等。Logback是一个快速、灵活且功能强大的日志框架，是Log4j的继任者。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框 架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可 见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK 的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出 到不同目的地（文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等）。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好 的页面展示出来，提供实时分析的功能。 市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用 于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非 唯一性。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。，比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。
前几篇主要集中在注册中心eureka的使用上，接下来可以创建服务提供者provider来注册到eureka。 demo源码见： https://github.com/Ryan-Miao/spring-cloud-Edgware-demo/tree/master/provider-demo 为了方便版本控制，接下来的项目都是基于https://github.com/Ryan-Miao/spring-cloud-Edgware-demo 这个parent配置的。 创建子moudle provider-demo
kibana已经可以访问了，要收集containers日志还要创建filebeat。
A： 多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
Nginx作为网站的第一入口，其日志记录了除用户相关的信息之外，还记录了整个网站系统的性能，对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键。 Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。一般情景下，Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用，简称ELK。 kafka是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统，它具备快速、可扩展、可持久化的特点。它现在是Apache旗下的一个开源系统，作为hadoop生态系统的一部分，被各种商业公司广泛应用。它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎。 下面是日志系统的搭建
JHipster是一个开发平台，用于生成，开发，部署Spring Boot + Angular/React Web Application和Spring microservices。
有许多现成的可用于实现集中式日志记录的解决方案，它们使用不同的方法、体系结构和技术。理解所需的功能并选择满足需求的正确解决方案非常重要。
GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
基于 Spring Cloud 的微服务设计和开发，已经越来越多地得到了更多企业的推广和应用，而 Spring Cloud 社区也在不断的迅速发展壮大之中，近几年时间，Spring Cloud 的版本也经历了快速的迭代和更新。
好长时间没有写过blog了。抽时间把很久之前集成的一个简易的elk升级了下 本教程使用的软件如下： springboot 2.* jdk8 elk 6.2.4(elasticsearch logstash kibana)
Graylog是一个生产级别的日志收集系统，集成Mongo和Elasticsearch进行日志收集。其中Mongo用于存储Graylog的元数据信息和配置信息，ElasticSearch用于存储数据。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
点击关注公众号，Java干货及时送达 由于微服务架构中每个服务可能分散在不同的服务器上，因此需要一套分布式日志的解决方案。 spring-cloud提供了一个用来trace服务的组件sleuth。它可以通过日志获得服务的依赖关系。基于sleuth，可以通过现有的日志工具实现分布式日志的采集。 这里使用的是ELK，也就是elasticsearch、logstash、kibana。 一、sleuth 第一步：sleuth管理端 sleuth一般单独放在一个工程中。需要添加如下依赖 <dependency>
通过之前的《入门示例》，我们已经为两个由SpringCloud构建的微服务项目 trace-1和 trace-2引入了Spring Cloud Sleuth的基础模块 spring-cloud-starter-sleuth，实现了为各微服务的日志信息中添加跟踪信息的功能。但是，由于日志文件都离散的存储在各个服务实例的文件系统之上，仅仅通过查看日志文件来分析我们的请求链路依然是一件相当麻烦的差事，所以我们还需要一些工具来帮助我们集中的收集、存储和搜索这些跟踪信息。引入基于日志的分析系统是一个不错的选择，比如：
利用SpringBoot作为微服务单元的实例化技术选型时，我们不可避免的要面对的一个问题就是如何实时监控应用的运行状况数据，比如：健康度、运行指标、日志信息、线程状况等等。本文就该问题做一点探索并记录
总有测试小姐姐教你紧急刹车，回头做（改）人（bug）：AI大师，你这不行啊！（吃瓜群众排排坐，笑歪了嘴）
事实上日志系统的开发团队靠谱的很，就是监控领域大名鼎鼎的Grafana Labs，为人所熟知的有开源数据可视化工具Grafana、监控系统Prometheus等等。
这是一个新的系列，来源于工作中的一个需求，领导准备新开一个项目线路，要求使用Java，项目符合现有主流技术，并要求对并发量有一定的承受能力 ，支持扩展。我和公司的几个小伙伴一起沟通了一下，这不就是标准的Spring Cloud微服务的系统架构吗。
发这篇文章的起因是看到知乎有个类似的问题，然后感觉高赞的回答不是很让人满意，获得这么高的点赞也是让我很迷。
答：多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
上周参加公司的一个微服务 WorkShop，期间使用到了这么一个强大的工具。 在 Workshop 里，我们所要做的就是做一个类似于下图的应用，由多个服务 + 组件组成的微服务架构： Spring C
技术栈 Spring boot - 微服务的入门级微框架，用来简化 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。 Eureka - 云端服务发现，一个基于 REST 的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。 Spring Cloud Config - 配置管理工具包，让你可以把配置放到远程服务器，集中化管理集群配置，目前支持本地存储、Git 以及 Subversion。 Hystrix - 熔断器，容错管理工具，旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容
由于微服务架构中每个服务可能分散在不同的服务器上，因此需要一套分布式日志的解决方案。spring-cloud提供了一个用来trace服务的组件sleuth。它可以通过日志获得服务的依赖关系。基于sleuth，可以通过现有的日志工具实现分布式日志的采集。
通过上一篇《分布式服务跟踪（整合logstash）》，我们虽然已经能够利用ELK平台提供的收集、存储、搜索等强大功能，对跟踪信息的管理和使用已经变得非常便利。但是，在ELK平台中的数据分析维度缺少对请求链路中各阶段时间延迟的关注，很多时候我们追溯请求链路的一个原因是为了找出整个调用链路中出现延迟过高的瓶颈源，亦或是为了实现对分布式系统做延迟监控等与时间消耗相关的需求，这时候类似ELK这样的日志分析系统就显得有些乏力了。对于这样的问题，我们就可以引入Zipkin来得以轻松解决。 Zipkin简介 Zipkin
spring cloud本身提供的组件就很多，但我们需要按照企业的业务模式来定制企业所需要的通用架构，那我们现在需要考虑使用哪些技术呢？
注意， logstash-logback-encoder 的版本务必和Logback兼容，否则会导致应用启动不起来，而且不会打印任何日志！可前往 https://github.com/logstash/logstash-logback-encoder 查看和Logback的兼容性。
Spring Cloud为开发人员提供了工具，以快速构建分布式系统中一些常见模式(配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、令牌token、全局锁、领导选择、分布式session和集群状态等)。使用Spring Cloud,开发人员可以快速实现这些模式的服务和应用程序。它们可以在任何分布式环境中正常工作，包括开发人员的笔记本电脑、裸机数据中心以及Cloud Foundry等托管平台。
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