ELK笔记
要搞成这样就需要钱来买服务器
- 开发人员一般不会给服务器权限，不能到服务器上直接看日志，所以通过ELK看日志。不让开发登录服务器。即使你查出来是开发的问题，费时间，而且影响了业务了，就是运维的问题
开发也不能登录到容器，因为担心他把配置搞坏了。 - es cluster 有三到7台(存储搜索日志用)，接 logstash, 接缓存 kafka，再接 web
web不经过缓存直接传到es, 几千个容器的话，磁盘IO 和网卡会出现瓶颈，还会出现丢日志的情况（堵塞，写不进去了）。另外还有开发忘记关debug，更加剧了压力 - es 比如分三台机器，主分片和副分片存储在不同的两台机器上。为了就是一个机器down，数据不会丢失
- 规划三年左右的业务量，避免后期还要扩。要不很麻烦。es服务器的配置是
物理机的总体内存是96G，es用32G
15k RPM：性能最高的机械硬盘，适合对高I/O密集型任务的需求，如数据库和大型服务器系统。
示例
假设有4块硬盘：
- 硬盘1和硬盘2组成一组，采用RAID 1镜像；
- 硬盘3和硬盘4组成另一组，采用RAID 1镜像；
- 然后将这两组硬盘再通过RAID 0进行条带化。
这样，RAID 10既能保证任意一块硬盘故障时不会丢失数据（因为有镜像备份），同时也能提升数据传输的速度（因为有条带化）。
例如，在一个需要频繁进行大数据量读写操作的数据库服务器中，RAID 10能够提供高效的读取和写入速度，同时保证数据安全。在硬盘损坏的情况下，数据可以从镜像中恢复，不影响正常的服务运行。
- logstash需要在每台机器上都安装，它是java环境的。也可以daemonset方式部署
- 日志都在一块的话，你就能快速找出有问题的error。不用一个个去看
- 通过统计日志，找到同一个ip大量访问，把这个有问题的ip加入黑名单。达到安全的作用
- 还可以通过日志找出耗时多的服务
- logstash放到容器里不可行。因为它需要java环境，而且很大，要用filebeat替代，收集日志后再接 logstash,处理日志
- 开启nginx账号认证功能在kibana前面，为了再添加一层认证。安全
- 就像 kafka的topic .es的叫做索引
- 弄两块盘做raid 1，做系统。另外8块盘做raid10. 时间要同步
- es logstash kibana版本要一致，小版本也不要跨。都是rpm包安装到裸机的
- 修改 es.yml 中的cluster.name，凡是这个名称一样的，都是一个es集群里的。但是node.name不能一样。还要在这里设置 es的存储地址。不能是系统盘，因为没有那么大的空间。
监听ip /port 设置设置成本机ip，端口默认9200就行。配置哪些节点在集群里，哪些节点可以参与选举成master
recover_after_nodes 这个值要设置成超过节点总数半数，意思是等过半的机器起来再提供服务，否则比如三台，你就起来一台，万一其他的没起来呢，不就丢数据了
三个节点都要改动，因为每个节点都有一个es
- 需要给User=es 得有你指定那个存储目录的读写权限。三台都得改
- jvm.options 内存设置成物理内存的一半，最大不要超过32g, 因为es可能管不过来，32g就可以了
es.service 加上 LimitMEMLOCK=infinity