日志收集框架对比 如何有效完整地收集log日志？
如何有效完整地收集log日志？
你指的是什么？
你表达的不够全面
如何优化日志系统？
答：此题邀请xinghua来解答，他总结了实际项目中对elk系统的一些调优的经验，与你分享百亿级elk日志系统优化纪实。
导语：elk是搭建实时日志分析系统的通用解决方案，通过elk可以方便地收集、搜索日志。但随着日志量的增加，根据实际应用场景的优化调整能够更充分的利用系统资源。本文主要记录我们项目中对elk系统的一些调优。随着王者人生相关业务的快速发展，我们每天日志量很快超过了20亿条，存储超过2TB，elk日志系统的压力逐渐增加，日志系统的调整优化已经迫在眉睫。
1、日志系统架构
（elk日志系统架构）
FileBeat 是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)。
Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。
Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取。
Kibana 可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
2、优化日志系统以下主要介绍 filebeat、logstash、elasticsearch 的一些优化调整
2.1 filebeat优化
(1) 负载均衡
问题 ：当日志量非常大（单机超过每天超100GB）的模块上报日志时，日志落地延时大，要等一段时间才能在es里查出来。
原因：
当filebeat.yml 配置文件里hosts配置了多个Logstash主机，并且loadbalance设置为true，则输出插件会将已发布的事件负载平衡到所有Logstash主机上。 如果设置为false，则输出插件仅将所有事件发送到一个主机（随机确定），如果所选主机无响应，则会切换到另一个主机。 默认值为false。
方案：配置多个hosts，配置loadbalance为true
（修改配置前只有一个连接）
（负载均衡优化后多个连接）
效果
单机filebeat吞吐量变大
（多连接优化后单机出流量变大）
（es创建索引的速度变大）
（2）上报采集 源服务器ip
问题：不是所有日志都会打印本机IP，比如异常错误日志往往无法打印服务器IP。这部分日志收集之后无法区分来源，难以定位问题。
原因：filebeat目前不支持上报本机ip
方案：添加字段client_ip，重启脚本动态修改client_ip为本机IP
filebeat.yml 部分配置
restart_示例
效果
异常日志也能定位服务器IP
2.2logstash优化
（1）日志清洗、格式化
问题：采集的原始日志不规范，需要过滤，格式化
方案：利用logstash进行清理
示例
效果
以删掉message字段为例看效果
（删掉message前冗余一份完整原始日志）
效果
平均每条日志存储空间从1.2KB 下降到 0.84KB，减少了近30%的存储
（每天日志统计）
2.3elasticsearch优化
（1）优化模板_template配置
问题：随着王者荣耀wifi特权上线，日志量激增，默认配置下磁盘达到瓶颈。
原因：默认配置满足不了项目需要
number_of_shards 是数据分片数，默认为5
当es集群节点超过分片数时，不能充分利用所有节点
number_of_replicas 是数据备份数，默认是1
方案：调整模板配置
number_of_shards改为72
number_of_replicas改为0
效果
每天日志的72个分片均匀分部在36个节点
（每个节点分配了2个分片）
备份从 1 改成了 0，减少了一半的写入
（io使用率降低）
3.总结通过以上调整，目前elk日志系统可以支持每天超过20亿条，2.2 TB的日志，峰值创建索引超6万QPS
后续优化：不同配置（磁盘空间）机器按权重分配，充分利用资源
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