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Filebeat:使用Filebeat收集日志

1、Filebeat是一个日志文件托运工具，做为一个agent安装到服务器上，filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件（追踪文件的变化，不停的读），并且转发这些信息到elasticsearch或者logstarsh中存放。

2、Filebeat模块很好的入门，它是轻量级单用途的日志收集工具，用于在没有安装java的服务器上专门收集日志，可以将日志转发到logstash、elasticsearch或redis等场景中进行下一步处理。

3、那么配置文件的路径就应该是~/filebeat-4-linux-x86_64/filebeat.yml）。由于我的预期目标是将filebeat收集的日志发送到kafka，所以配置output就选择了kafka。读者可根据自己的使用场景，配置output。

4、使用 filebeat 收集系统中的日志到 elasticsearch 中。注意： 索引的生命周期，需要禁用，否则可能无法使用自定义的索引名字。

相关问答

Q1: 面试中问到Redis持久化的原理,本篇在做详细解答

1、可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。每当Redis服务重启的时候都会从该文件中把数据加载到内存中。在60秒内有10000次操作即触发RDB持久化。

2、RDB 持久化机制 ：是对 redis 数据执行周期性的持久化。这种方式就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为 dump.rdb。客户端也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。

3、AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。

4、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

5、在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置，这时RDB持久化的核心。

Q2: redis分布式锁可能出现的问题

问题-2 如果expire时间过短，但是任务执行时间过长，那么锁会因为过期而被删除，其它客户端可以重新获取锁。在这种情况下，多个客户端同时获取到了锁。

Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。

肯定是会占用一部分资源的，需要根据项目情况来确定是否使用，代码看注释部分差异。redisson分布式锁的使用参考上一篇博文。

释放锁的时候，只需要删除 del key 这个 key 就行了。

Q3: redis批量读取数据spark

1、spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。

2、前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。

3、频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

4、选择迁移对象 在迁移任务中，选择要迁移的Redis数据库和数据表。配置映射对象 在迁移任务中，配置源实例的多个数据库（0~15）映射到目标实例的指定1个或多个数据库。通过该映射能力可以实现类似于MySQL多源复制的场景。

5、Spark源码是有Scala语言写成的，目前，IDEA对Scala的支持要比eclipse要好，大多数人会选在在IDEA上完成Spark平台应用的开发。因此，Spark源码阅读的IDE理所当然的选择了IDEA。

6、redis存取对象速度为单个实例的QPS能够达到10W左右。根据查询相关公开信息显示，Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

Q4: 「SpringCloud」(三十八)搭建ELK日志采集与分析系统

1、Kibana是一个基于Web的图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户定制仪表板视图，还允许用户使用es语法进行操作。

2、日志的采集灵活性是我们选择日志采集方案更看重的因素，所以logstash属于首先方案， 它可以兼顾多种不同系统和应用类型等因素的差异，从源头上进行一些初步的日志预处理。

3、解决这种问题的方法，需要构建一个日志管理平台：对日志进行汇聚和分析，并通过Web UI授权相关人员查看日志权限。 日志系统选择与对比 关于企业级日志管理方案，比较主流的是ELK stack和Graylog。

4、第一阶段：Java基础 掌握基本语法、面向对象、常用类、正则、集合、Io流、多线程、Nio、网络编程、JDK新特性、函数式编程。

5、Spring cloud是什么？相信大家在看到cloud这个单词时首先想到的便是“云”或“云计算”，其实这里并不是这个意思，Spring cloud是以Spring boot为基础的快速构建分布式系统的工具集。

6、Spring Cloud Sleuth可以应用在各种各样的单一Web应用中。我们可以使用这项技术轻松地为一个请求采集日志，即使请求跨越多个线程。

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