作为中国最大的在线教育站点，目前沪江日志服务的用户包含网校，交易，金融，CCTalk 等多个部门的多个产品的日志搜索分析业务，每日产生的各类日志有好十几种，每天处理约10亿条（1TB）日志，热数据保留最近7天数据，冷数据永久保存。
为什么做日志系统首先，什么是日志？ 日志就是程序产生的，遵循一定格式（通常包含时间戳）的文本数据
通常日志由服务器生成，输出到不同的文件中，一般会有系统日志、 应用日志、安全日志。这些日志分散地存储在不同的机器上。
通常当系统发生故障时，工程师需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。在没有日志系统的情况下，首先需要定位处理请求的服务器，如果这台服务器部署了多个实例，则需要去每个应用实例的日志目录下去找日志文件。每个应用实例还会设置日志滚动策略（如：每天生成一个文件），还有日志压缩归档策略等。
这样一系列流程下来，对于我们排查故障以及及时找到故障原因，造成了比较大的麻烦。因此，如果我们能把这些日志集中管理，并提供集中检索功能，不仅可以提高诊断的效率，同时对系统情况有个全面的理解，避免事后救火的被动。
我认为，日志数据在以下几方面具有非常重要的作用：
数据查找：通过检索日志信息，定位相应的 bug ，找出解决方案
服务诊断：通过对日志信息进行统计、分析，了解服务器的负荷和服务运行状态
数据分析：可以做进一步的数据分析，比如根据请求中的课程 id ，找出 TOP10 用户感兴趣课程。
针对这些问题，为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统，我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常，业界把这套方案简称为ELK，取三个系统的首字母，但是我们实践之后将其进一步优化为EFK，F代表Filebeat，用以解决Logstash导致的问题。下面，我们展开详细介绍。
文中涉及的 ELK stack 版本是：
Elasticsearch 5.2.2 Logstash 5.2.2 Kibana 5.2.2 Filebeat 5.2.2 Kafka 2.10Logstash ：数据收集处理引擎。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，然后存储以供后续使用。
Kibana ：可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。
Elasticsearch ：分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。
Filebeat ：轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 shipper 端的第一选择。
既然要谈 ELK 在沪江系统中的应用，那么 ELK 架构就不得不谈。本次分享主要列举我们曾经用过的 ELK 架构，并讨论各种架构所适合的场景和优劣供大家参考
简单版架构这种架构下我们把 Logstash 实例与 Elasticsearch 实例直接相连。Logstash 实例直接通过 Input 插件读取数据源数据(比如 Java 日志， Nginx 日志等)，经过 Filter 插件进行过滤日志，最后通过 Output 插件将数据写入到 ElasticSearch 实例中。
这个阶段，日志的收集、过滤、输出等功能，主要由这三个核心组件组成 Input 、Filter、Output
Input：输入，输入数据可以是 File 、 Stdin（直接从控制台输入） 、TCP、Syslog 、Redis 、Collectd 等
Filter：过滤，将日志输出成我们想要的格式。Logstash 存在丰富的过滤插件：Grok 正则捕获、时间处理、JSON 编解码、数据修改 Mutate 。Grok 是 Logstash 中最重要的插件，强烈建议每个人都要使用 Grok Debugger 来调试自己的 Grok 表达式
grok { match => ["message", "(?m)\[%{LOGLEVEL:level}\] \[%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp}\] \[%{DATA:logger}\] \[%{DATA:threadId}\] \[%{DATA:requestId}\] %{GREEDYDATA:msgRawData}"] }Output：输出，输出目标可以是 Stdout （直接从控制台输出）、Elasticsearch 、Redis 、TCP 、File 等