3. 安装 Elasticsearch
4. 安装 Kibana
5. Kibana 使用
6. Elasticsearch 命令
最近在开发分布式服务追踪，使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件，默认使用内存存储数据，但这样应用于生产环境，就不太合适了。
最终我采用的方案：服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana。
这篇文章主要记录 Elasticsearch 和 Kibana 环境的配置，以及采集服务追踪数据的显出处理。
1. ELK Stack 简介ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其具有复杂的搜索功能；
Logstash：数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置；
Kibana：数据分析和可视化平台。通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示；
Filebeat：ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器，基于 Logstash-Forwarder 源代码开发，是对它的替代。在需要采集日志数据的 server 上安装 Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat 就能读取数据，迅速发送到 Logstash 进行解析，亦或直接发送到 Elasticsearch 进行集中式存储和分析。
ELK 简单架构图：
服务器环境：Centos 7.0（目前单机，后续再部署集群）
Elasticsearch 和 Logstash 需要 Java 环境，Elasticsearch 推荐的版本为 Java 8，安装教程：确定稳定的 Spring Cloud 相关环境版本
另外，我们需要修改下服务器主机信息：
[root@node1 ~]# vi /etc/hostname node1 [root@node1 ~]# vi /etc/hosts 192.168.0.11 node1 127.0.0.1 node1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 node1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6