前面，我们从 服务网关：微服务系列：服务网关 Spring Cloud Gateway 入门 一直学到了 分布式事务：微服务系列：分布式事务 Spring Cloud Alibaba 之 Seata 实战篇，到今天，总算是要将我们的微服务系列结束掉了。不出意外的话，分布式日志这篇将是现阶段微服务系列的最后一篇了，以后可能会对这个系列进行补充。
话不多说，开始现阶段微服务系列的最后一篇的学习。
一、基本介绍 1、什么是分布式日志相信大家平时工作中，在生产环境中经常会遇到很多异常，报错信息，需要查看日志信息排查错误，并且这个项目是分布式应用，日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，还使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。所以我们使用集中化的日志管理，分布式日志就是对大规模日志数据进行采集、追踪、处理。
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中grep、awk就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
2、ELK 分布式日志实际上ELK是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana组成。
Elasticsearch 基于java，是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Kibana 基于nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。
Logstash 基于java，是一个开源的用于收集,分析和存储日志的工具。
下面是ELK的工作原理：
假如，我们的项目部署在了 3 台服务器上，一般情况下，3 台全部需要安装 Elasticsearch，作为主节点的服务器上安装 Kibana，其中一个节点服务器上安装 Logstash。
接下来，我们就来搭建一下。
二、搭建 ELK大家搭建过程中，一定要注意版本之间的对应，如果版本不对应，会出现各种启动报错。
版本说明：
CentOS 7.9JDK 1.8Elasticsearch-8.0.0Logstash-8.0.0Kibana-8.0.0 1、Elasticsearch 1.1 、简介
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。
1.2、安装配置首先去官网下载：Download Elasticsearch | Elastic，选择 Linux 版本
PS：官网的下载速度还是挺快的
本次我使用的是虚拟机中的 CentOS 7 ，首先将下载下来的 tar 包复制到虚拟机中的 /usr/local 下，
解压
tar -zxvf elasticsearch-8.0.0-linux-x86_64.tar.gz
修改配置
cd /usr/local/elasticsearch-8.0.0/config/vim elasticsearch.yml
cluster.name: my-applicationnode.name: node-1path.data: /home/esuser/data# 数据文件存放目录path.logs: /home/esuser/logs# 日志文件存放目录network.host: 0.0.0.0# 对所有IP开放http.port: 9200# 端口号discovery.seed_hosts: ["192.168.20.105"]cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
注意：path.data 和 path.logs 目录需要自己手动创建出来 mkdir
注：这些配置默认是被注释的状态，修改之后打开注释即可
除此之外，因本次我们只是测试学习，所以我们可以把安全相关的配置给关掉，都从 true 改为了 false
# Enable security featuresxpack.security.enabled: falsexpack.security.enrollment.enabled: false# Enable encryption for HTTP API client connections, such as Kibana, Logstash, and Agentsxpack.security.http.ssl: enabled: false keystore.path: certs/http.p12# Enable encryption and mutual authentication between cluster nodesxpack.security.transport.ssl: enabled: false
修改完成后保存退出编辑
创建 esuser 用户
因为ElasticSearch不支持Root用户直接操作，因此我们需要创建一个esuser用户
# 创建用户useradd esuser# 设置密码passwd esuser# 赋予用户权限chown -R esuser:esuser /usr/local/elasticsearch-8.0.0
1.3、启动切换用户成 esuser 用户进行操作
su esusercd /usr/local/elasticsearch-8.0.0/bin./elasticsearch -d & tail -f /home/esuser/logs/my-application.log # 后台启动并查看启动日志
如果启动没有报错，宿主机浏览器访问地址：http://192.168.20.105:9200/
其中 192.168.20.105 是虚拟机的静态 ip ，访问成功如下图（注意防火墙）
2、Logstash 2.1、简介Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到存储库中，本篇中我们的存储库当然就是ElasticSearch 了。
2.2、安装配置官网下载地址：Download Logstash Free | Get Started Now | Elastic
将下载下来的 tar 包复制到虚拟机中的 /usr/local 下，
解压
tar -zxvf logstash-8.0.0-linux-x86_64.tar.gz
新增配置文件
cd /usr/local/logstash-8.0.0/bintouch logstash-elasticsearch.confvim logstash-elasticsearch.conf
input {stdin {}}output {elasticsearch {hosts => '192.168.20.105:9200'}stdout {codec => rubydebug}}
注意里面 elasticsearch 的地址
2.3、启动此时是在 root 用户下
cd /usr/local/logstash-8.0.0/binnohup ./logstash -f logstash-elasticsearch.conf &# 后台启动
注：执行后台启动命令，查看 nohup.out 日志时发现有报错，但好像也启动成功了，不影响使用，不用 nohup 则不会报错。
使用 jps查看当前所有 java 进程
发现启动成功了。
3、Kibana 3.1、简介Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack 成员之一，设计用于和 Elasticsearch 协作。您可以使用 Kibana 对 Elasticsearch 索引中的数据进行搜索、查看、交互操作。您可以很方便的利用图表、表格及地图对数据进行多元化的分析和呈现。
3.2、安装配置官网下载地址：Download Kibana Free | Get Started Now | Elastic
将下载下来的 tar 包复制到虚拟机中的 /usr/local 下，
解压
tar -zxvf kibana-8.0.0-linux-x86_64.tar.gz
修改配置
cd /usr/local/kibana-8.0.0/config/vim kibana.yml
server.port: 5601# 端口号server.host: "0.0.0.0"# 对所有ip开放访问server.name: "my-kibana"elasticsearch.hosts: ["http://192.168.20.105:9200"]# es 地址i18n.locale: "zh-CN"# 汉化
注：这些配置默认是被注释的状态，修改之后打开注释即可
kibana 同样不能使用 root 用户启动，所以我们使用前面创建的 esuser 用户，先授权
chown -R esuser:esuser /usr/local/kibana-8.0.0
3.3、启动切换到 esuser 用户
su esuser
后台启动
/usr/local/kibana-8.0.0/bin &
启动成功，浏览器访问地址：http://192.168.20.105:5601/
出现以下页面，说明启动成功
我们点击 适用样例数据，点击添加数据
点击 Discover
就可以看到样例数据
到这里，我们分布式日志所需要的软件都已经安装配置并启动成功
至于如何使用，感觉还需要一篇文章来写。