ELK Stack權威指南 第2版+深入理解ElasticSearch 實時數據分析

ELK Stack權威指南 第2版+深入理解ElasticSearch 實時數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

圖書標籤:
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店鋪: 藍墨水圖書專營店
齣版社: 機械工業齣版社
ISBN:9787111563297
商品編碼:14505057565

具體描述

ELK Stack權威指南 第2版+深入理解ElasticSearch 

9787111563297  9787111524168

ELK Stack權威指南 第2版

 

     

    定價:¥79.00作者:
    • I S B N :978-7-111-56329-7
    • 條碼書號:9787111563297
    • 上架日期:2017-5-2
    • 齣版日期:2017-5-1
    • 版       次:2-1
    • 齣 版 社:
    • 叢 書 名: 
    • 頁     數:401    

    內容簡介

    ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三個開源軟件的組閤,是目前開源界流行的實時數據分析方案,成為實時日誌處理領域開源界的第壹選擇。然而,ELK也並不是實時數據分析界的靈丹妙藥,使用不恰當,反而會事倍功半。本書對ELK的原理進行瞭解剖,不僅分享瞭大量實戰案例和實現效果,而且分析瞭部分源代碼,使讀者不僅知其然還知其所以然。讀者可通過本書的學習,快速掌握實時日誌處理方法,並搭建符閤自己需要的大數據分析係統。本書分為三大部分,第壹部分“Logstash”介紹Logstash的安裝與配置、場景示例、性能與測試、擴展方案、源碼解析、插件開發等,第二部分“Elasticsearch”介紹Elasticsearch的架構原理、數據接口用例、性能優化、測試和擴展方案、映射與模闆的定製、監控方案等,第三部分“Kibana”介紹Kibana3和Kibana5的特點對比,Kibana的配置、案例與源代碼解析。

    目 錄Contents

    前 言

    ,部分 Logstash

    第1章 入門示例     3

    1.1 下載安裝   3

    1.2 Hello World  4

    1.3 配置語法    8

    1.3.1 語法     8

    1.3.2 命令行參數    10

    1.3.3 設置文件示例    11

    1.4 插件安裝   12

    1.5 長期運行方式    13

    第2章 插件配置    15

    2.1 輸入插件    15

    2.1.1 標準輸入    16

    2.1.2 文件輸入    17

    2.1.3 TCP輸入    18

    2.1.4 syslog輸入    19

    2.1.5 http_poller抓取    21

    2.2 編解碼配置    22

    2.2.1 JSON編解碼    23

    2.2.2 多行事件編碼    24

    2.2.3 網絡流編碼    26

    2.2.4 collectd輸入    27

    2.3 過濾器配置    30

    2.3.1 date時間處理    30

    2.3.2 grok正則捕獲    33

    2.3.3 dissect解析    35

    2.3.4 GeoIP地址查詢    36

    2.3.5 JSON編解碼    38

    2.3.6 key-value切分    38

    2.3.7 metrics數值統計    40

    2.3.8 mutate數據修改    41

    2.3.9 隨心所欲的Ruby處理    45

    2.3.10 split拆分事件    47

    2.3.11 交叉日誌閤並    48

    2.4 輸齣插件    49

    2.4.1 輸齣到Elasticsearch    49

    2.4.2 發送email    54

    2.4.3 調用係統命令執行    54

    2.4.4 保存成文件  55

    2.4.5 報警發送到Nagios    56

    2.4.6 statsd    58

    2.4.7 標準輸齣stdout    61

    2.4.8 TCP發送數據    62

    2.4.9 輸齣到HDFS    62

    第3章 場景示例    64

    3.1 Nginx訪問日誌    64

    3.1.1 grok處理方式    64

    3.1.2 split處理方式    65

    3.1.3 JSON格式    68

    3.1.4 syslog方式發送    69

    3.2 Nginx錯誤日誌    69

    3.3 Postfix日誌      71

    3.4 Ossec日誌    72

    3.4.1 配置所有Ossec agent采用syslog輸齣    72

    3.4.2 配置Logstash    72

    3.4.3 推薦Kibana儀錶盤    73

    3.5 Windows係統日誌    73

    3.5.1 采集端配置    73

    3.5.2 接收解析端配置    75

    3.6 Java日誌    77

    3.6.1 Log4J配置    77

    3.6.2 Logstash配置    78

    3.6.3 異常堆棧測試驗證    78

    3.6.4 JSON Event layout    79

    3.7 MySQL慢查詢日誌    80

    3.8 Docker日誌    82

    3.8.1 記錄到主機磁盤    82

    3.8.2 通過logspout收集    83

    第4章 性能與監控    85

    4.1 性能測試    85

    4.1.1 配置示例    85

    4.1.2 使用方式    86

    4.1.3 額外的話    87

    4.2 監控方案    87

    4.2.1 logstash-input-heartbeat心跳檢測方式    88

    4.2.2 JMX啓動參數方式    89

    4.2.3 API方式    90

    第5章 擴展方案    94

    5.1 通過Redis隊列擴展    95

    5.1.1 讀取Redis數據    95

    5.1.2 采用list類型擴展Logstash    96

    5.1.3 輸齣到Redis    97

    5.2 通過Kafka隊列擴展    98

    5.2.1 Kafka基礎概念    99

    5.2.2 Input配置    100

    5.2.3 Output配置    101

    5.2.4 性能    103

    5.3 logstash-forwarder    103

    5.3.1 Indexer端配置    104

    5.3.2 Shipper端配置    104

    5.3.3 AIX上的logstash-forwarder-java    106

    5.4 Rsyslog    107

    5.4.1 常用模塊介紹    107

    5.4.2 與Logstash閤作    109

    5.4.3 Mmexternal模塊    109

    5.5 Nxlog    112

    5.6 Heka    114

    5.7 Fluentd    115

    5.7.1 配置示例    115

    5.7.2 Fluentd插件    117

    5.8 Message::Passing    117

    第6章 Logstash源碼解析    119

    6.1 Pipeline    120

    6.2 Plugins    122

    第7章 插件開發    125

    7.1 插件格式    125

    7.2 插件的關鍵方法    126

    7.3 插件打包    127

    7.4 Filter插件開發示例    128

    7.4.1 mmdb數據庫的生成方法    129

    7.4.2 LogStash::Filters::Mmdb實現    130

    7.4.3 logstash-filter-mmdb打包    131

    7.5 Input插件開發示例    132

    7.5.1 FileWatch模塊原理    132

    7.5.2 LogStash::Inputs::Utmp實現    133

    7.6 Output插件開發示例    136

    第8章 Beats    138

    8.1 libbeat的通用配置    138

    8.1.1 過濾器配置    138

    8.1.2 輸齣配置    139

    8.1.3 shipper網絡配置    142

    8.1.4 日誌配置    142

    8.1.5 運行配置    142

    8.2 Filebeat    142

    8.2.1 安裝部署    143

    8.2.2 配置    144

    8.2.3 生成的可用字段    145

    8.3 packetbeat抓包分析    145

    8.3.1 安裝部署    146

    8.3.2 配置示例     146

    8.3.3 dashboard效果    147

    8.3.4 Kibana 3拓撲圖    148

    8.4 metricbeat    150

    8.4.1 配置示例    152

    8.4.2 各模塊輸齣指標示例    152

    8.4.3 采集Docker中的指標    164

    8.5 winlogbeat    164

    第二部分 Elasticsearch

    第9章 架構原理    169

    9.1 準實時索引的實現    169

    9.1.1 動態更新的Lucene索引    169

    9.1.2 利用磁盤緩存實現的準實時檢索    170

    9.1.3 translog提供的磁盤同步控製    171

    9.2 segment merge的影響    172

    9.2.1 歸並綫程配置    173

    9.2.2 歸並策略    174

    9.2.3 forcemerge接口    174

    9.3 routing和replica的讀寫過程    174

    9.3.1 路由計算     175

    9.3.2 副本一緻性    175

    9.4 shard的allocate控製    176

    9.4.1 reroute接口    178

    9.4.2 分配失敗原因    179

    9.4.3 節點下綫    180

    9.4.4 冷熱數據的讀寫分離    180

    9.5 自動發現的配置     181

    第10章 數據接口用例    183

    10.1 增刪改查操作    183

    10.2 搜索請求    185

    10.2.1 全文搜索    185

    10.2.2 聚閤請求    187

    10.2.3 pipeline聚閤    189

    10.2.4 搜索請求參數    191

    10.3 腳本    192

    10.3.1 動態提交    192

    10.3.2 固定文件    193

    10.3.3 其他語言    194

    10.4 重建索引    194

    10.4.1 Perl客戶端    194

    10.4.2 用Logstash重建索引    195

    10.4.3 新reindex接口的應用    195

    10.5 Spark Streaming交互    197

    第11章 性能優化    199

    11.1 bulk提交    199

    11.1.1 bulk大小    200

    11.1.2 UDP方式    200

    11.2 gateway配置    201

    11.3 集群狀態維護    202

    11.4 緩存    206

    11.4.1 filter緩存    206

    11.4.2 shard reguest緩存    207

    11.4.3 field_stats 接口    208

    11.5 字段數據    209

    11.5.1 Circuit Breaker    209

    11.5.2 doc values    210

    11.6 curator工具    212

    11.6.1 參數介紹    213

    11.6.2 常用示例    214

    11.7 profiler調試接口    214

    第12章 測試和擴展方案    217

    12.1 測試方案    217

    12.2 多集群互聯    220

    12.3 puppet-elasticsearch模塊的使用   223

    12.3.1 安裝和配置示例    223

    12.3.2 配置解釋    224

    12.4 計劃內停機升級的操作流程    224

    12.5 Shield權限管理    227

    12.5.1 Shield架構    227

    12.5.2 安裝部署    227

    12.6 searchguard權限管理    229

    12.6.1 安裝    229

    12.6.2 權限角色配置    231

    12.6.3 其他組件配置方式    233

    12.7 彆名的應用    234

    12.7.1 索引更名時的無縫切換    234

    12.7.2 限製索引數據部分可讀    236

    12.8 快照與恢復    237

    12.8.1 HDFS插件安裝配置    237

    12.8.2 Hadoop配置    238

    12.8.3 備份操作    240

    12.9 rollover和shrink管理    240

    12.9.1 rollover管理    240

    12.9.2 shrink縮容    241

    12.10 ingest節點    243

    12.10.1 創建管道流    243

    12.10.2 測試管道流    243

    12.10.3 處理器    244

    第13章 映射與模闆的定製    246

    13.1 映射的增刪改查    246

    13.2 Elasticsearch的核心類型    248

    13.3 自定義字段映射    249

    13.3.1 精確索引    249

    13.3.2 時間格式    249

    13.3.3 多重索引    250

    13.4 特殊字段    250

    13.5 動態模闆映射    251

    13.6 索引模闆    252

    第14章 監 控 方 案    254

    14.1 監控相關接口    254

    14.1.1 集群健康狀態    254

    14.1.2 節點狀態    257

    14.1.3 熱綫程狀態    264

    14.1.4 索引狀態    265

    14.1.5 任務管理       266

    14.1.6 cat接口的命令行使用    268

    14.2 日誌記錄    271

    14.3 實時bigdesk方案    272

    14.4 cerebro    274

    14.5 Zabbix trapper方案    275

    14.5.1 安裝配置    275

    14.5.2 模闆應用    276

    第15章 Elasticsearch在運維監控領域的其他應用    278

    15.1 Percolator接口    278

    15.2 Watcher報警    281

    15.3 ElastAlert    284

    15.3.1 安裝    284

    15.3.2 配置結構    284

    15.3.3 擴展    286

    15.4 時序數據庫    288

    15.5 Etsy的Kale異常檢測    290

    15.6 Grafana可視化    291

    15.6.1 安裝    291

    15.6.2 配置數據源    292

    15.6.3 生成,個圖錶    293

    15.6.4 模闆功能    295

    15.6.5 在綫資源     300

    15.7 Juttle可視化    301

    15.7.1 安裝部署    302

    15.7.2 命令行運行示例    302

    15.7.3 可視化界麵    304

    15.7.4 可視化相關指令介紹    304

    第三部分 Kibana

    第16章 Kibana的産品對比    309

    16.1 Kibana 3的設計思路和功能    309

    16.2 Kibana 5的設計思路和功能    310

    16.3 與Hadoop體係的區彆    310

    16.4 Splunk場景參考    311

    第17章 Kibana 5    312

    17.1 安裝、配置和運行    313

    17.2 生産環境部署    314

    17.2.1 Nginx代理配置    316

    17.2.2 開啓SSL    317

    17.3 Discover功能    318

    17.3.1 設置時間過濾器    318

    17.3.2 搜索數據    319

    17.3.3 按字段過濾    321

    17.3.4 過濾器的協同工作方式    321

    17.3.5 查看文檔數據    323

    17.4 各種可視化功能    324

    17.4.1 area    326

    17.4.2 table    329

    17.4.3 line    330

    17.4.4 Markdown     331

    17.4.5 metric    331

    17.4.6 pie    332

    17.4.7 tile map    332

    17.4.8 vertical bar    334

    17.4.9 tagcloud    335


    基本信息
    商品名稱:深入理解ElasticSearch
    作者:(美)酷奇開本: 
    定價:69頁數: 
    現價:見頂部齣版時間2016-01
    ISBN號:9787111524168印刷時間: 
    齣版社:機械工業齣版社版次: 
    商品類型:圖書印次: 
    內容提要 作者簡介About the Authors 作 者 簡 介Rafa Ku是一個很有天資的團隊領袖及軟件開發人員,現任Sematext集團公司的谘詢專傢及軟件工程師,專注於開源技術,如Apache Lucene、Solr、ElasticSearch和Hadoop stack等,擁有超過11年的軟件研發經驗,涉及領域廣闊,從銀行軟件到電子商務産品。他主要側重於Java平颱,但對能提高研發效率的任何其他工具或編程語言都抱有極高的熱情。同時他也是solr.pl網站的創始人之一,該網站緻力於幫助人們解決Solr和Lucene的相關問題。他還是世界範圍內各種會議熱邀的演講嘉賓,曾受邀齣席過Lucene Eurocon、Berlin Buzzwords、ApacheCon、Lucene Revolution等會議。
    Rafa*早於2002年接觸Lucene,一開始他並不喜歡這個開源産品,然而在2003年再次使用Lucene時,他改變瞭自己的看法,並看到瞭搜索技術的巨大潛力,隨後Solr誕生瞭。Rafa於2010年開始使用ElasticSearch,目前主要關注Lucene、Solr、ElasticSearch和信息檢索等方麵。
    Rafa是《Solr 3.1 Cookbook》一書及其後續版本《Solr 4.0 Cookbook》的作者,同時也是Packt Publishing齣版的所有版本的《ElasticSearch Server》的閤著者之一。
    Marek Rogoziński是一個有著10多年經驗的軟件架構師和谘詢師,專注基於開源搜索引擎(如Solr、ElasticSearch等)的解決方案和大數據分析技術(Hadoop、HBase、Twitter Storm等)。
    他是solr.pl網站的聯閤創始人之一,該網站緻力於提供Solr和Lucene的相關資訊,同時他也是Packt Publishing齣版的《ElasticSearch Server》的作者之一。
    Marek Rogoziński還是一傢提供流式大數據處理和分析産品的公司的CTO。目錄目 錄 Contents
    譯者序
    前言
    緻謝
    作者簡介
    評審者簡介
    第1章 ElasticSearch簡介1
    1.1 Apache Lucene簡介1
    1.1.1 熟悉Lucene2
    1.1.2 Lucene的總體架構2
    1.1.3 分析你的數據3
    1.1.4 Lucene查詢語言4
    1.2 ElasticSearch簡介6
    1.2.1 ElasticSearch的基本概念7
    1.2.2 ElasticSearch架構背後的關鍵概念8
    1.2.3 ElasticSearch的工作流程9
    1.3 小結13
    第2章 查詢DSL進階14
    2.1 Apache Lucene默認評分公式解釋14
    2.1.1 何時文檔被匹配上15
    2.1.2 TF/IDF評分公式15
    2.1.3 ElasticSearch如何看評分16
    2.2 查詢改寫17
    2.2.1 前綴查詢範例17
    2.2.2 迴顧Apache Lucene19
    2.2.3 查詢改寫的屬性20
    2.3 二次評分21
    2.3.1 理解二次評分21
    2.3.2 範例數據21
    2.3.3 查詢22
    2.3.4 二次評分查詢的結構22
    2.3.5 二次評分參數配置23
    2.3.6 小結24
    2.4 批量操作24
    2.4.1 批量取24
    2.4.2 批量查詢26
    2.5 排序27
    2.5.1 基於多值字段的排序28
    2.5.2 基於多值geo字段的排序28
    2.5.3 基於嵌套對象的排序30
    2.6 數據更新API31
    2.6.1 簡單字段更新31
    2.6.2 使用腳本按條件更新32
    2.6.3 使用更新 API創建或刪除文檔33
    2.7 使用過濾器優化查詢33
    2.7.1 過濾器與緩存34
    2.7.2 詞項查找過濾器36
    2.8 ElasticSearch切麵機製中的過濾器與作用域40
    2.8.1 範例數據40
    2.8.2 切麵計算和過濾41
    2.8.3 過濾器作為查詢的一部分42
    2.8.4 切麵過濾器44
    2.8.5 全局作用域45
    2.9 小結47
    第3章 底層索引控製48
    3.1 改變Apache Lucene的評分方式48
    3.1.1 可用的相似度模型49
    3.1.2 為每字段配置相似度模型49
    3.2 相似度模型配置50
    3.2.1 選擇默認的相似度模型51
    3.2.2 配置被選用的相似度模型52
    3.3 使用編解碼器53
    3.3.1 簡單使用範例53
    3.3.2 工作原理解釋54
    3.3.3 可用的倒排錶格式55
    3.3.4 配置編解碼器56
    3.4 準實時、提交、更新及事務日誌58
    3.4.1 索引更新及更新提交59
    3.4.2 事務日誌60
    3.4.3 準實時讀取62
    3.5 深入理解數據處理62
    3.5.1 輸入並不總是進行文本分析62
    3.5.2 範例的使用65
    3.5.3 索引期更換分詞器67
    3.5.4 搜索時更換分析器68
    3.5.5 陷阱與默認分析68
    3.6 控製索引閤並68
    3.6.1 選擇正確的閤並策略69
    3.6.2 閤並策略配置70
    3.6.3 調度72
    3.7 小結73
    第4章 分布式索引架構74
    4.1 選擇閤適的分片和副本數74
    4.1.1 分片和過度分配75
    4.1.2 一個過度分配的正麵例子75
    4.1.3 多分片與多索引76
    4.1.4 副本76
    4.2 路由76
    4.2.1 分片和數據77
    4.2.2 測試路由功能77
    4.2.3 索引時使用路由80
    4.2.4 彆名83
    4.2.5 多個路由值83
    4.3 調整默認的分片分配行為84
    4.3.1 分片分配器簡介84
    4.3.2 even_shard 分片分配器84
    4.3.3 balanced分片分配器85
    4.3.4 自定義分片分配器85
    4.3.5 裁決者86
    4.4 調整分片分配88
    4.4.1 部署意識89
    4.4.2 過濾91
    4.4.3 運行時更新分配策略92
    4.4.4 確定每個節點允許的總分片數93
    4.4.5 更多的分片分配屬性96
    4.5 查詢執行偏好97
    4.6 應用我們的知識99
    4.6.1 基本假定99
    4.6.2 配置100
    4.6.3 變化來瞭104
    4.7 小結105
    第5章 管理ElasticSearch106
    5.1 選擇正確的目錄實現-存儲模塊106
    5.2 發現模塊的配置109
    5.2.1 Zen發現109
    5.2.2 亞馬遜EC2發現111
    5.2.3 本地網關114
    5.2.4 恢復配置115
    5.3 索引段統計116
    5.3.1 segments API簡介116
    5.3.2 索引段信息的可視化118
    5.4 理解ElasticSearch緩存119
    5.4.1 過濾器緩存119
    5.4.2 字段數據緩存121
    5.4.3 清除緩存126
    5.5 小結127
    第6章 故障處理129
    6.1 瞭解垃圾迴收器129
    6.1.1 Java內存130
    6.1.2 處理垃圾迴收問題131
    6.1.3 在類UNIX係統中避免內存交換135
    6.2 關於I/O調節136
    6.2.1 控製IO節流136
    6.2.2 配置136
    6.3 用預熱器提升查詢速度138
    6.3.1 為什麼使用預熱器138
    6.3.2 操作預熱器138
    6.3.3 測試預熱器141
    6.4 熱點綫程144
    6.4.1 澄清熱點綫程API的用法誤區145
    6.4.2 熱點綫程API的響應信息145
    6.5 現實場景146
    6.5.1 越來越差的性能146
    6.5.2 混雜的環境和負載不平衡148
    6.5.3 我的服務器齣故障瞭149
    6.6 小結150
    第7章 改善用戶搜索體驗151
    7.1 改正用戶拼寫錯誤151
    7.1.1 測試數據152
    7.1.2 深入技術細節152
    7.1.3 completion suggester168
    7.2 改善查詢相關性172
    7.2.1 數據172
    7.2.2 改善相關性的探索之旅174
    7.3 小結188
    第8章 ElasticSearch Java API189
    8.1 ElasticSearch Java API簡介189
    8.2 代碼190
    8.3 連接到集群191
    8.3.1 成為ElasticSearch節點191
    8.3.2 使用傳輸機連接方式192
    8.3.3 選擇閤適的連接方式193
    8.4 API剖析194
    8.5 CRUD操作195
    8.5.1 讀取文檔195
    8.5.2 索引文檔197
    《分布式日誌係統架構與實踐:從原理到應用》 概述 隨著信息技術的飛速發展,海量數據的産生與分析已成為企業數字化轉型的重要驅動力。在眾多數據處理技術中,日誌數據因其豐富的信息量、實時的更新速度以及對係統運行狀態的直接反映,而扮演著至關重要的角色。一套健壯、高效的分布式日誌係統,不僅是保障係統穩定性、排查故障的利器,更是挖掘數據價值、驅動業務創新的基礎。《分布式日誌係統架構與實踐:從原理到應用》正是應運而生,旨在為廣大技術從業者提供一套全麵、深入的分布式日誌係統構建與應用指南。 本書並非僅僅停留在對某一技術棧的介紹,而是著眼於整個分布式日誌係統的生命周期,從頂層設計、核心組件原理、係統性能優化、安全加固、到實際應用場景的落地,力求為讀者構建起一個係統化、結構化的知識體係。我們深信,理解其背後原理,掌握其核心思想,纔能在麵對復雜多變的實際需求時,遊刃有餘地設計、部署和維護一套穩定、可擴展、高性能的分布式日誌係統。 內容詳解 本書共分為四個主要部分,循序漸進地帶領讀者從入門到精通。 第一部分:分布式日誌係統的理論基礎與架構設計 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎,並引導讀者進行閤理的係統架構設計。 第一章:分布式日誌係統的核心價值與挑戰 核心價值: 深入剖析分布式日誌數據在係統可觀測性、故障排查、安全審計、業務分析、閤規性要求等方麵的不可替代的作用。我們將通過實際案例,展示日誌數據如何幫助企業快速定位問題、優化用戶體驗、發現潛在風險,以及驅動業務決策。 麵臨的挑戰: 全麵梳理分布式環境下日誌係統麵臨的共性挑戰,包括數據體量爆炸式增長、數據實時性要求、數據一緻性、數據丟失風險、係統復雜性、運維成本高昂、數據安全與隱私等。我們將對這些挑戰進行深入分析,為後續的解決方案鋪墊。 第二章:分布式日誌係統的關鍵組件解析 日誌采集: 詳細介紹各種主流的日誌采集方式(Agent-based, Agentless)及其優缺點,重點分析不同場景下的適配性。我們將探討文件尾部讀取、Syslog、Fluentd、Logstash、Filebeat等常用采集器的工作原理、配置要點與性能調優。 日誌傳輸: 講解日誌數據在不同網絡環境下可靠、高效傳輸的機製。我們將深入探討消息隊列(如Kafka, RabbitMQ)在日誌傳輸中的作用,包括削峰填榖、數據緩衝、高可用保障等。同時,也會涉及TCP/UDP協議在日誌傳輸中的應用與局限。 日誌存儲: 介紹分布式日誌存儲的選型原則與技術方案。我們將對比分析關係型數據庫、NoSQL數據庫(如HBase)、全文搜索引擎(如Elasticsearch)等不同存儲技術的適用性,並重點闡述針對海量、高吞吐量日誌數據的優化策略。 日誌索引與查詢: 講解日誌數據從原始文本到可搜索、可分析數據的轉換過程。我們將深入理解倒排索引等核心概念,以及如何構建高效的日誌查詢引擎,實現快速、靈活的日誌檢索與聚閤。 日誌可視化與分析: 探討如何將原始日誌數據轉化為直觀、易於理解的圖錶和報告。我們將介紹常見的日誌分析平颱(如Kibana, Grafana)的功能特性,以及如何設計有效的儀錶盤來監控係統狀態、識彆趨勢、發現異常。 第三章:分布式日誌係統的架構模式與設計原則 經典架構模式: 詳細介紹常見的分布式日誌係統架構模式,如ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)的演進與變種,以及基於Kafka、Splunk等技術的架構設計。我們將分析各種模式的優劣,幫助讀者根據自身需求進行閤理選型。 高可用與容災: 闡述構建高可用、可容災的日誌係統的關鍵技術。我們將深入探討數據冗餘、負載均衡、故障轉移、數據備份與恢復等機製,確保日誌係統在任何情況下都能穩定運行。 可擴展性設計: 講解如何設計具備良好水平擴展能力的日誌係統。我們將討論分片(Sharding)、副本(Replication)等概念,以及如何通過彈性伸縮來應對數據量的增長。 性能優化原則: 總結分布式日誌係統性能優化的通用原則,包括數據壓縮、批量處理、緩存機製、查詢優化、硬件選型等。 第二部分:核心組件的深度剖析與實踐 本部分將聚焦於分布式日誌係統中幾個核心的組件,進行更深入的原理探討和實踐指導。 第四章:日誌采集的精細化控製與優化 采集器選型與配置: 結閤實際場景,對比分析Filebeat, Fluentd, Logstash等主流采集器的適用性。詳細講解其高級配置選項,如多行日誌處理、字段解析、過濾器鏈、輸齣插件等。 采集效率與穩定性: 探討如何提高日誌采集的效率,減少資源消耗。我們將深入研究TCP vs UDP在采集端的使用,以及如何處理采集器崩潰、網絡中斷等異常情況,確保數據不丟失。 動態配置與灰度發布: 講解如何實現采集器的動態配置更新,以及如何進行灰度發布,降低變更風險。 第五章:消息隊列在日誌傳輸中的關鍵作用 Kafka核心原理與調優: 深入解析Kafka的分布式架構、消息模型(Topic, Partition, Producer, Consumer)、副本機製(Replication)、ISR(In-Sync Replicas)等核心概念。重點講解Kafka Producer和Consumer的調優策略,包括Batch Size, Compression, Acks, Consumer Group Rebalance等。 RabbitMQ在日誌場景下的應用: 分析RabbitMQ作為消息隊列在日誌係統中的優勢與劣勢,重點講解Exchange, Queue, Binding等概念,以及在特定場景下的適用性。 其他消息隊列: 簡要介紹Pulsar、NATS等新興消息隊列在日誌傳輸中的應用潛力。 第六章:高性能日誌存儲與檢索技術 Elasticsearch原理深度解析: 詳細講解Elasticsearch的分布式架構、索引(Index)、文檔(Document)、分片(Shard)、副本(Replica)、映射(Mapping)、分析器(Analyzer)等核心概念。深入理解倒排索引的工作原理,以及其在日誌檢索中的核心作用。 Elasticsearch性能優化: 重點講解Elasticsearch的性能調優策略,包括索引設計優化、Mapping優化、查詢優化(如Filter vs Query, Aggregation優化)、JVM調優、硬件配置選擇、集群擴容與維護等。 數據生命周期管理(ILM): 講解如何通過Index Lifecycle Management(ILM)策略,實現日誌數據的自動遷移、冷熱分離、刪除等,有效控製存儲成本。 其他存儲方案: 簡要介紹ClickHouse、Druid等專為OLAP場景設計的數據庫在日誌分析中的應用。 第七章:日誌分析與可視化的高級技巧 Kibana的高級用法: 詳細介紹Kibana的Discover, Visualize, Dashboard, Canvas等模塊。重點講解如何構建復雜的查詢語句,利用Lens、Vega等高級可視化工具創建自定義圖錶,並設計信息豐富、交互性強的儀錶盤。 告警與監控: 講解如何利用Kibana的Alerting功能,或結閤Prometheus, Grafana等工具,實現日誌數據的實時告警。 自定義分析: 探討如何結閤腳本語言(如Python, Go)或Elasticsearch的API,進行更深度的日誌數據挖掘和定製化分析。 第三部分:分布式日誌係統的安全、運維與最佳實踐 本部分將聚焦於分布式日誌係統的安全加固、日常運維以及行業內的最佳實踐。 第八章:分布式日誌係統的安全加固 數據傳輸安全: 講解TLS/SSL加密在日誌傳輸中的應用,確保數據在傳輸過程中不被竊聽或篡改。 訪問控製與權限管理: 闡述如何對日誌係統進行精細化的訪問控製,限製用戶對日誌數據的訪問權限,防止數據泄露。 數據加密與脫敏: 介紹在日誌采集、存儲、分析等環節對敏感數據進行加密和脫敏的技術手段,滿足閤規性要求。 安全審計與異常檢測: 講解如何審計日誌係統自身的行為,並利用日誌數據來檢測潛在的安全威脅。 第九章:分布式日誌係統的監控與告警 係統健康度監控: 講解如何全麵監控分布式日誌係統的各項指標,包括采集器狀態、消息隊列水位、存儲節點負載、查詢性能等。 告警機製設計: 設計有效的告警規則,及時發現係統異常、性能瓶頸或潛在故障。 故障排查與定位: 提供一套係統化的故障排查流程,幫助讀者快速定位和解決日誌係統中齣現的問題。 第十章:分布式日誌係統的運維管理與自動化 部署與配置管理: 講解自動化部署工具(如Ansible, Docker, Kubernetes)在日誌係統部署中的應用。 性能調優與容量規劃: 定期進行性能評估,並根據業務增長趨勢進行容量規劃,確保係統能夠平穩運行。 版本升級與維護: 製定閤理版本升級策略,並掌握日常維護技巧,如快照備份、節點維護等。 自動化運維實踐: 探索通過腳本或第三方工具實現日誌係統的自動化管理,提高運維效率。 第四部分:分布式日誌係統在典型場景的應用 本部分將結閤實際應用場景,展示如何構建和優化分布式日誌係統,解決實際問題。 第十一章:微服務架構下的日誌統一管理 挑戰與痛點: 分析微服務架構下日誌分散、難以追溯的問題。 解決方案: 介紹如何構建一套統一的日誌平颱,實現微服務日誌的集中采集、存儲、查詢和分析。 實踐案例: 提供一個具體的微服務日誌管理解決方案設計與實現步驟。 第十二章:安全審計與閤規性要求下的日誌係統 閤規性要求解析: 梳理企業在數據安全、隱私保護、行業監管等方麵的日誌相關閤規性要求。 安全審計係統設計: 講解如何設計一套能夠滿足安全審計需求的日誌係統,包括日誌的不可篡改性、可追溯性等。 數據保留與銷毀策略: 製定閤理的數據保留周期和銷毀策略,滿足閤規性要求。 第十三章:DevOps與可觀測性平颱構建 日誌、指標、追蹤的融閤: 探討如何將日誌數據與其他可觀測性數據(如Metrics, Tracing)進行融閤,構建全麵的可觀測性平颱。 日誌驅動的故障排除: 講解如何利用日誌數據快速定位和診斷生産環境中的問題,支持DevOps的敏捷開發與運維。 自動化運維與自助服務: 探索日誌係統如何支持自動化運維和開發者自助服務,提升團隊效率。 本書特色 理論與實踐並重: 本書不僅深入講解分布式日誌係統的核心原理,更注重實踐操作和落地應用,提供大量配置示例、代碼片段和解決方案。 體係化構建: 遵循從宏觀到微觀、從原理到實踐的邏輯,幫助讀者建立係統化的知識體係。 前沿技術與趨勢: 涵蓋瞭當前分布式日誌領域的熱點技術和發展趨勢,包括雲原生環境下的日誌處理。 場景驅動: 結閤多種典型應用場景,展示分布式日誌係統如何解決實際業務問題。 通俗易懂的語言: 采用清晰、簡潔的語言,避免晦澀的技術術語,力求讓不同技術背景的讀者都能理解。 目標讀者 係統架構師 後端開發工程師 運維工程師 大數據工程師 安全工程師 對分布式日誌係統感興趣的技術愛好者 《分布式日誌係統架構與實踐:從原理到應用》將成為您構建、維護和優化分布式日誌係統的得力助手,助您在海量數據時代,駕馭日誌的力量,驅動業務的持續發展。

    用戶評價

    評分

    這本書在涉及最新版本迭代和特性更新方麵,明顯滯後於行業發展速度。我購買時是希望能夠獲得最新的、與當前生産環境兼容的技術棧指導,然而,書中的很多配置示例和API調用方式,明顯是基於好幾個主要版本之前的舊版軟件環境。當我試圖將書中提供的代碼片段復製粘貼到我當前的新環境中運行時,大量的報錯和兼容性問題接踵而至,我不得不花費大量時間去手動修正那些過時的命令和參數,這簡直是令人抓狂。技術領域的知識更新速度本來就很快,一本號稱“權威”的指南,如果不能緊跟主流版本的步伐,其參考價值就會大打摺扣,甚至可能誤導讀者走嚮錯誤的技術路徑。購買技術書籍,很大程度上是圖一個“省心”和“可靠”,但這本書在這方麵錶現得非常不盡人意,讓我不得不懷疑其內容更新維護的頻率和專業程度。

    評分

    這本書的排版和印刷質量簡直是一場災難,拿到手的時候就感覺像是被粗暴對待過一樣。紙張的厚度非常不均勻,有些地方薄得幾乎能透過光綫,另一些地方卻又厚得像是貼瞭兩層。更要命的是,油墨的附著力非常差,隨便用手指蹭一下,就能看到一些文字邊緣開始模糊、擴散,簡直是考驗我的視力極限。特彆是那些涉及代碼示例和配置文件的部分,本該清晰銳利的地方,現在看起來就像是濛瞭一層灰塵,我不得不經常眯著眼睛去辨認那些復雜的參數和路徑。閱讀體驗因此大打摺扣,每次翻頁都像是在進行一次對眼睛的摺磨,完全沒有沉浸在技術學習的樂趣中。如果這是一個嚴肅的技術參考資料,至少應該保證信息傳遞的準確性和舒適性吧?現在的狀態,讓我嚴重懷疑作者和齣版社在裝訂和校對環節上是否存在嚴重的疏忽。我甚至擔心,隨著時間的推移,這些脆弱的頁麵會不會自己脫落,讓我的學習資料支離破碎。希望未來的再版能夠重視一下基礎的齣版工藝,畢竟內容再好,如果載體本身都難以承受閱讀的重量,那也是徒勞。

    評分

    全書的錯誤和筆誤多到令人發指的程度,簡直讓人懷疑它是否經過瞭任何形式的專業校對。不僅僅是錯彆字這種小問題,更嚴重的是,在關鍵的技術解釋和代碼塊中,存在著明顯的邏輯錯誤和事實性偏差。比如,在描述一個關鍵的配置項的作用時,它給齣的解釋與實際係統的行為完全相反;在展示一個多步驟操作流程時,步驟的順序描述是錯誤的,導緻讀者按照書中的指引操作必然失敗。這些深層次的錯誤一旦齣現,就會像滾雪球一樣積纍讀者的不信任感。每發現一個錯誤,我都需要停下來,花費額外的精力去驗證其正確性,然後自己修正認知,這極大地破壞瞭閱讀的流暢性和對作者專業度的信任。如果一本專業書籍中充滿瞭錯誤,它所傳遞的“權威性”便蕩然無存,最終淪為一本需要讀者自行“打補丁”的草稿。

    評分

    書中對於一些復雜概念的解釋,坦率地說,有些過於抽象和晦澀,缺乏足夠的、貼近實際場景的案例來佐證其理論。很多段落讀起來就像是教科書上的定義集閤,雖然術語都用對瞭,但對於初次接觸這些技術的讀者來說,理解起來非常吃力。比如,當提到某種特定的數據結構或算法優化時,作者似乎默認讀者已經具備瞭深厚的背景知識,直接拋齣瞭結論,而沒有深入剖析其背後的設計哲學和選擇依據。我多次需要跳齣這本書,去互聯網上搜索相關的博客文章或官方文檔的圖解,纔能勉強理清作者想錶達的意圖。一個真正“權威的指南”應該能夠站在讀者的角度,用更容易消化的語言去拆解和重構復雜的思想,提供直觀的視覺輔助,而不是僅僅堆砌文字。這種高高在上的講解方式,讓學習過程充滿瞭“猜謎”的成分,極大地降低瞭學習的效率和探索的興趣。

    評分

    我對這本書的目錄結構感到非常睏惑,似乎作者在內容的組織上缺乏一個清晰、連貫的邏輯主綫。章節之間的跳轉顯得突兀且生硬,前一章還在討論基礎的概念介紹,下一章立刻就跳到瞭高階的性能調優,中間缺失瞭大量必要的過渡和鋪墊,讓人感覺像是在走一段沒有指引的迷宮。很多我本以為會放在一起討論的關鍵技術點,卻被生生地拆分到瞭相距甚遠的幾個章節裏,這極大地增加瞭知識點串聯的難度。我花費瞭大量時間去翻閱不同章節,試圖構建一個完整的認知框架,但每次都因為這種不閤理的編排而功虧一簣。對於一個需要係統性學習新技術的讀者來說,這種“碎片化”的知識呈現方式是非常低效的。如果作者能按照“理論基礎 -> 核心組件 -> 實踐應用 -> 深入優化”這樣的清晰路徑來組織內容,學習麯綫會平滑得多。現在的感覺是,我需要自己充當一個“知識整閤者”的角色,而不是一個單純的知識接收者,這無疑增加瞭學習的負擔和挫敗感。

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