java的系统学习资源，包括ELK+redis+springcloudalibaba

ELK Stack搭建及使用.docx

springboot整合elk(windows版).该资源包含：一个完整的demo,elasticsearch-6.8.1压缩包，logstash-6.3.0压缩包，kibana-6.8.1压缩包。详情部署操作说明：https://blog.csdn.net/dayonglove2018/article/details/108660953

简介 对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目：logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示），我们将这三个组合起来的技术称之为ELK，所以说ELK指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合。ELK对外作为一个日志管理系统的开源方案，能够可靠和安全地从任何格式的任何来源获取数据，并实时搜索、分析和可视化。 1 Elasticsearch elasticsearch是一个高可扩展的、开源的、全文本搜索和分析的引擎。它能够近乎实时地存储，检索和分析大量数据，通常用作底层引擎/技术

通过elk收集微服务模块日志 通过elk收集微服务模块日志

产品经理不懂数据埋点怎么行？ 大数据架构师的埋点如何存储和海量数据的搜索？ 看了这篇分享，您什么都知道了

1、适合中高级运维人员、爱好运维、高级开发人员自我提升。 2、k8s从概念进解到生产级应用部署。

第一章 环境准备 4 1.1. 架构图 4 1.2. 关闭elasticsearch和kibana服务【*】 4 1.3. 清理elasticsearch和kibana的数据【*】 4 1.4. 重启elasticsearch和kibana【*】 4 第二章 filebeat 4 1.5. filebeat&nginx安装 4 1.5.1. 下载官方filebeat【db01】 4 1.5.2. 安装filebeat和nginx【db01】 5 1.5.3. 配置filebeat【db01】 5 1.5.4. 开启nginx和filebeat服务【db01】 5 1.6. filebeat测试 5 1.6.1. 检查es-head 5 1.6.2. 访问nginx产生日志 6 1.7. kibana索引检索 6 1.7.1. 创建索引模式 6 1.7.2. 查看索引图 7 1.7.3. 使用for循环产生访问日志【db01】 7 1.7.4. 将db02也收集到elasticsearch中【db02】 8 1.7.5. 多次访问db02的nginx服务，分别查看elasticsearc

一键安装elk-7.7.1

实现功能 1.可视化展示日志 2.根据日记等级，日志内容，时间匹配日志 3.日志流，可以感觉条件筛选 可以非常快速的查询StirngBoot日志，达到出现异常及时告警，异常分类统计功能。 下面截图看下效果： 日志流: 下图是网上找到的流程图： 1.StringBoot通过logback将日志写入到kafka中 2.logstash消费kafka中的消息（日志），经过过滤，输出到elasticsearch 3.最后kibana将elasticsearch收集的日志进行展示 下面详细讲解搭建过程，分成部分 一.环境准备 二 .SpringBoot+logback配置 三.ELK环境搭建 四.