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一、前言
这篇文章一共回答四个面试问题，
ELK+FileBeat是什么？
ELK+FileBeat用来干什么？
ELK+FileBeat实践中如何使用？（三种架构）
在三种架构中，都是使用LogStash/FileBeat收集日志，LogStash和Filebeat收集日志的原理？
掌握这些，面试可以吹吹，尤其是第三个和第四个，说一些底层的，逼格就上来了。
二、ELK是什么？
ELK定义：
“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。
Elastic Stack 是 ELK Stack 的更新换代产品。
一切都起源于 Elasticsearch…
这个开源的分布式搜索引擎基于 JSON 开发而来，具有 RESTful 风格。它使用简单，可缩放规模，十分灵活，因此受到用户的热烈好评，而且如大家所知，围绕这一产品还形成了一家专门致力于搜索的公司。
引入 Logstash 和 Kibana，产品更强大
Elasticsearch 的核心是搜索引擎，所以用户开始将其用于日志用例，并希望能够轻松地对日志进行采集和可视化。有鉴于此，我们引入了强大的采集管道 Logstash 和灵活的可视化工具 Kibana。
ELK + FileBeat：
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。
Elasticsearch定义：ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash定义：Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。
Kibana定义：Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
Filebeat定义：Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
Packetbeat（搜集网络流量数据）
Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
Filebeat（搜集文件数据）
Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）
三、Java后端开发中,为什么要用到ELK?
为什么使用ElasticSearch不是Solr？
第一，Elasticsearch linux上配置容易。
第二，Elasticsearch 更加主流。
问题：为什么后端开发需要用到ELK？(标准答案：日志收集与分析)：
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
为什么要使用ElasticSearch收集日志？标准答案：大型后端系统的分布式架构需要，大量日志文件的需要，直接在Linux上使用grep awk这些命令是行不通的。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。
一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：
（1）日志收集－能够采集多种来源的日志数据
（2）日志传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
（3）日志存储－如何存储日志数据
（4）日志分析－可以支持 UI 分析
（5）日志警告－能够提供错误报告，监控机制
ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。
四、ELK三种架构
ELK三种架构
架构图一：
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。
此架构由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。Elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询，操作。用户亦可以更直观的通过配置Kibana Web方便的对日志查询，并根据数据生成报表。
架构图二：
此种架构引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或者Redis）,所以即使远端Logstash server因故障停止运行，数据将会先被存储下来，从而避免数据丢失。
架构图三：
此种架构将收集端logstash替换为beats，更灵活，消耗资源更少，扩展性更强。同时可配置Logstash 和Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询。
小结：ELK三种架构，
第一种架构：
定义：Logstash + ElasticSearch + Kibana，
演变：第一种架构有三个缺陷：
（1）Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高；
（2）没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患；
（3）没有消息队列缓存，ElasticSearch在大量日志下负担可能过重；
第二种架构：
定义：Logstash Agent + Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，
演变：第二种架构处理了第一种架构的三个问题，
（1）由于Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高，使用Logstash Agent 代替；
（2）由于没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患，加上消息队列Kafka；
（3）由于没有消息队列缓存，ElasticSearch在大量日志下负担可能过重，加上消息队列Kafka；
第三种架构：
定义：四种Beats+ Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，
演变：第二种架构已经处理了三个问题，第三种架构是第二种架构的更加轻量化，面试的时候要么说第三种架构，要么三种都说，核心：将收集端logstash替换为beats
小结（面试金手指）：记住三种架构的定义和演变。
五、LogStash和Filebeat收集日志的原理？
上面三种架构中，
第一种架构：
定义：Logstash + ElasticSearch + Kibana，其中，Logstash用来收集日志
第二种架构：
定义：Logstash Agent + Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，其中，LogStash Agent用来收集日志
第三种架构：
定义：四种Beats+ Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，其中，FileBeats用来收集日志
5.1 LogStash收集日志原理
Logstash工作原理：
Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。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。
Input：输入数据到logstash。
一些常用的输入为：
file：从文件系统的文件中读取，类似于tail -f命令
syslog：在514端口上监听系统日志消息，并根据RFC3164标准进行解析
redis：从redis service中读取
beats：从filebeat中读取
金手指：logstash的输入源很多，如file syslog redis beats
Filters：数据中间处理，对数据进行操作。
一些常用的过滤器为（五种）：
grok：解析任意文本数据，Grok 是 Logstash 最重要的插件。它的主要作用就是将文本格式的字符串，转换成为具体的结构化的数据，配合正则表达式使用。内置120多个解析语法。
mutate：对字段进行转换。例如对字段进行删除、替换、修改、重命名等。
drop：丢弃一部分events不进行处理。
clone：拷贝 event，这个过程中也可以添加或移除字段。
geoip：添加地理信息(为前台kibana图形化展示使用)
金手指：logstash的运算处理很多，如grok mutate drop clone geoip
Outputs：outputs是logstash处理管道的最末端组件。一个event可以在处理过程中经过多重输出，但是一旦所有的outputs都执行结束，这个event也就完成生命周期。
一些常见的outputs为：
elasticsearch：可以高效的保存数据，并且能够方便和简单的进行查询。
file：将event数据保存到文件中。
graphite：将event数据发送到图形化组件中，一个很流行的开源存储图形化展示的组件。
Codecs：codecs 是基于数据流的过滤器，它可以作为input，output的一部分配置。Codecs可以帮助你轻松的分割发送过来已经被序列化的数据。
金手指：logstash的输出位置很多，如file graphite Codecs
一些常见的codecs：
json：使用json格式对数据进行编码/解码。
multiline：将汇多个事件中数据汇总为一个单一的行。比如：java异常信息和堆栈信息。
5.2 Filebeat收集日志原理
Filebeat工作原理：
Filebeat由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这两个组件协同工作将文件变动发送到指定的输出中。
Harvester（收割机）：负责读取单个文件内容。每个文件会启动一个Harvester，每个Harvester会逐行读取各个文件，并将文件内容发送到制定输出中。Harvester负责打开和关闭文件，意味在Harvester运行的时候，文件描述符处于打开状态，如果文件在收集中被重命名或者被删除，Filebeat会继续读取此文件。所以在Harvester关闭之前，磁盘不会被释放。默认情况filebeat会保持文件打开的状态，直到达到close_inactive（如果此选项开启，filebeat会在指定时间内将不再更新的文件句柄关闭，时间从harvester读取最后一行的时间开始计时。若文件句柄被关闭后，文件发生变化，则会启动一个新的harvester。关闭文件句柄的时间不取决于文件的修改时间，若此参数配置不当，则可能发生日志不实时的情况，由scan_frequency参数决定，默认10s。Harvester使用内部时间戳来记录文件最后被收集的时间。例如：设置5m，则在Harvester读取文件的最后一行之后，开始倒计时5分钟，若5分钟内文件无变化，则关闭文件句柄。默认5m）。
Prospector（勘测者）：负责管理Harvester并找到所有读取源。
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /apps/logs/*/info.logProspector会找到/apps/logs/*目录下的所有info.log文件，并为每个文件启动一个Harvester。Prospector会检查每个文件，看Harvester是否已经启动，是否需要启动，或者文件是否可以忽略。若Harvester关闭，只有在文件大小发生变化的时候Prospector才会执行检查。只能检测本地的文件。
问题：Filebeat如何记录文件状态:
回答：将文件状态记录在文件中（默认在/var/lib/filebeat/registry）。此状态可以记住Harvester收集文件的偏移量。若连接不上输出设备，如ES等，filebeat会记录发送前的最后一行，并再可以连接的时候继续发送。Filebeat在运行的时候，Prospector状态会被记录在内存中。Filebeat重启的时候，利用registry记录的状态来进行重建，用来还原到重启之前的状态。每个Prospector会为每个找到的文件记录一个状态，对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前被收集。
问题：Filebeat如何保证事件至少被输出一次：
回答：Filebeat之所以能保证事件至少被传递到配置的输出一次，没有数据丢失，是因为filebeat将每个事件的传递状态保存在文件中。在未得到输出方确认时，filebeat会尝试一直发送，直到得到回应。若filebeat在传输过程中被关闭，则不会再关闭之前确认所有时事件。任何在filebeat关闭之前为确认的时间，都会在filebeat重启之后重新发送。这可确保至少发送一次，但有可能会重复。可通过设置shutdown_timeout 参数来设置关闭之前的等待事件回应的时间（默认禁用）。
六、面试金手指
6.1 面试问题:什么是ELK?
ELK + FileBeat：
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。
Elasticsearch定义：ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash定义：Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。
Kibana定义：Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
Filebeat定义：Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
Packetbeat（搜集网络流量数据）
Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
Filebeat（搜集文件数据）
Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）
6.2 面试问题：后端开发使用ELK用来干什么?
为什么要使用ElasticSearch收集日志？标准答案：大型后端系统的分布式架构需要，大量日志文件的需要，直接在Linux上使用grep awk这些命令是行不通的。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。
一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：
（1）日志收集－能够采集多种来源的日志数据
（2）日志传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统
（3）日志存储－如何存储日志数据
（4）日志分析－可以支持 UI 分析
（5）日志警告－能够提供错误报告，监控机制
ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。
6.3 面试问题：实践中的ELK如何使用？三种架构
小结：ELK三种架构，
第一种架构：
定义：Logstash + ElasticSearch + Kibana，
演变：第一种架构有三个缺陷：
（1）Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高；
（2）没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患；
（3）没有消息队列缓存，ElasticSearch在大量日志下负担可能过重；
第二种架构：
定义：Logstash Agent + Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，
演变：第二种架构处理了第一种架构的三个问题，
（1）由于Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高，使用Logstash Agent 代替；
（2）由于没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患，加上消息队列Kafka；
（3）由于没有消息队列缓存，ElasticSearch在大量日志下负担可能过重，加上消息队列Kafka；
第三种架构：
定义：四种Beats+ Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，
演变：第二种架构已经处理了三个问题，第三种架构是第二种架构的更加轻量化，面试的时候要么说第三种架构，要么三种都说，核心：将收集端logstash替换为beats
小结（面试金手指）：记住三种架构的定义和演变。
6.4 面试问题：LogStash和FileBeat收集日志的原理？
上面三种架构中，
第一种架构：
定义：Logstash + ElasticSearch + Kibana，其中，Logstash用来收集日志
第二种架构：
定义：Logstash Agent + Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，其中，LogStash Agent用来收集日志
第三种架构：
定义：四种Beats+ Kafka + Logstash + ElasticSearch + Kibana，其中，FileBeats用来收集日志
6.4.1 LogStash收集日志原理
Logstash工作原理：
Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。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。
Input：输入数据到logstash。
一些常用的输入为：
file：从文件系统的文件中读取，类似于tail -f命令
syslog：在514端口上监听系统日志消息，并根据RFC3164标准进行解析
redis：从redis service中读取
beats：从filebeat中读取
金手指：logstash的输入源很多，如file syslog redis beats
Filters：数据中间处理，对数据进行操作。
一些常用的过滤器为（五种）：
grok：解析任意文本数据，Grok 是 Logstash 最重要的插件。它的主要作用就是将文本格式的字符串，转换成为具体的结构化的数据，配合正则表达式使用。内置120多个解析语法。
mutate：对字段进行转换。例如对字段进行删除、替换、修改、重命名等。
drop：丢弃一部分events不进行处理。
clone：拷贝 event，这个过程中也可以添加或移除字段。
geoip：添加地理信息(为前台kibana图形化展示使用)
金手指：logstash的运算处理很多，如grok mutate drop clone geoip
Outputs：outputs是logstash处理管道的最末端组件。一个event可以在处理过程中经过多重输出，但是一旦所有的outputs都执行结束，这个event也就完成生命周期。
一些常见的outputs为：
elasticsearch：可以高效的保存数据，并且能够方便和简单的进行查询。
file：将event数据保存到文件中。
graphite：将event数据发送到图形化组件中，一个很流行的开源存储图形化展示的组件。
Codecs：codecs 是基于数据流的过滤器，它可以作为input，output的一部分配置。Codecs可以帮助你轻松的分割发送过来已经被序列化的数据。
金手指：logstash的输出位置很多，如file graphite Codecs
一些常见的codecs：
json：使用json格式对数据进行编码/解码。
multiline：将汇多个事件中数据汇总为一个单一的行。比如：java异常信息和堆栈信息。
6.4.2 Filebeat收集日志原理
Filebeat工作原理：
Filebeat由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这两个组件协同工作将文件变动发送到指定的输出中。
Harvester（收割机）：负责读取单个文件内容。每个文件会启动一个Harvester，每个Harvester会逐行读取各个文件，并将文件内容发送到制定输出中。Harvester负责打开和关闭文件，意味在Harvester运行的时候，文件描述符处于打开状态，如果文件在收集中被重命名或者被删除，Filebeat会继续读取此文件。所以在Harvester关闭之前，磁盘不会被释放。默认情况filebeat会保持文件打开的状态，直到达到close_inactive（如果此选项开启，filebeat会在指定时间内将不再更新的文件句柄关闭，时间从harvester读取最后一行的时间开始计时。若文件句柄被关闭后，文件发生变化，则会启动一个新的harvester。关闭文件句柄的时间不取决于文件的修改时间，若此参数配置不当，则可能发生日志不实时的情况，由scan_frequency参数决定，默认10s。Harvester使用内部时间戳来记录文件最后被收集的时间。例如：设置5m，则在Harvester读取文件的最后一行之后，开始倒计时5分钟，若5分钟内文件无变化，则关闭文件句柄。默认5m）。
Prospector（勘测者）：负责管理Harvester并找到所有读取源。
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /apps/logs/*/info.logProspector会找到/apps/logs/*目录下的所有info.log文件，并为每个文件启动一个Harvester。Prospector会检查每个文件，看Harvester是否已经启动，是否需要启动，或者文件是否可以忽略。若Harvester关闭，只有在文件大小发生变化的时候Prospector才会执行检查。只能检测本地的文件。
问题：Filebeat如何记录文件状态:
回答：将文件状态记录在文件中（默认在/var/lib/filebeat/registry）。此状态可以记住Harvester收集文件的偏移量。若连接不上输出设备，如ES等，filebeat会记录发送前的最后一行，并再可以连接的时候继续发送。Filebeat在运行的时候，Prospector状态会被记录在内存中。Filebeat重启的时候，利用registry记录的状态来进行重建，用来还原到重启之前的状态。每个Prospector会为每个找到的文件记录一个状态，对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前被收集。
问题：Filebeat如何保证事件至少被输出一次：
回答：Filebeat之所以能保证事件至少被传递到配置的输出一次，没有数据丢失，是因为filebeat将每个事件的传递状态保存在文件中。在未得到输出方确认时，filebeat会尝试一直发送，直到得到回应。若filebeat在传输过程中被关闭，则不会再关闭之前确认所有时事件。任何在filebeat关闭之前为确认的时间，都会在filebeat重启之后重新发送。这可确保至少发送一次，但有可能会重复。可通过设置shutdown_timeout 参数来设置关闭之前的等待事件回应的时间（默认禁用）。
七、小结
原理层面：后端开发日志收集ELK，完成了。
天天打码，天天进步！！