軟件工程之美38講——日誌管理：如何藉助工具快速發現和定位產品問題 ？
什麼是日誌管理
日誌就是操作系統和應用軟件自動生成的事件說明或者消息記錄，包含了時間、日誌信息。舉例來說，下面就是一個典型的 Web 請求日誌：
10.0.1.22 – – [15/Oct/2018:13:46:46 -0700] “GET /favicon.ico HTTP/1.1” 40410.0.1.22 – – [15/Oct/2018:13:46:58 -0700] “GET / HTTP/1.1” 200從上面的日誌中，可以看出來，日誌包含兩次 http 請求，它們發生的時間、請求的 URL、請求的 IP 地址、最後返回的狀態碼等信息。在日誌數量不多的時候，憑藉肉眼或者藉助文本編輯器，還能大概看出日誌的內容，
日誌管理系統架構
- 日誌採集和解析
要想對日誌進行統一管理，就必須要從各個應用系統收集日誌。Logstash 就可以幫助實現對日誌的採集。如果日誌文件只是一行行帶時間戳的文本，那其實是無法有效檢索的，必須將其解析成結構化的數據，才能方便地檢索。另外，一套系統可能由不同的應用類型組成，有的是 Java 寫的，有的是 Go 寫的，日誌格式可能完全是不一樣的，所以還有必要在對日誌解析後，提取公共元素，比如時間、IP 地址、主機名、應用名稱等。Logstash 不僅可以對日誌數據進行收集，還能對日誌數據進行過濾和解析，解析完成後再將解析好的數據發送給 ElasticSearch。
存儲和搜索當所有的日誌數據都被集中存儲後，可以想象這個日誌數據庫是相當龐大的，直接查詢效率是比較低下的，這就意味着還需要對日誌數據進行索引和分析，從而讓你可以快速地檢索出來結果。ElasticSearch 就是一套專業的全文檢索和數據存儲系統，同時還有一套類似於 SQL 的查詢語句，這樣你就可以基於它，方便對收集好的日誌數據進行檢索了。但 ElasticSearch 本身類似於數據庫，沒有圖形化界面。
- 結果可視化
可視化是日誌管理的另一項重要功能。通過可視化的圖表，可以直觀地看到數據的走勢，以及方便地和歷史數據進行對比。比如說通過觀察交易數據的走勢曲線，就能看出來這周的交易數據比上週是增長還是下降；根據 API 響應速度的走勢，可以看得出新版本部署後，性能是提升了還是下降了。像 Kibana 就是一套專門針對 ElasticSearch 的圖形化操作工具，可以方便對 ElasticSearch 數據進行檢索，也可以對結果用圖表的方式展現。
- 監控和報警ELK
本身只是提供了一套基礎的日誌管理框架，但是基於它之上還可以有很多擴展，比如說自動報警就是一個非常典型的場景，可以基於已經存儲和索引好的日誌數據，制定相應的自動報警規則，當線上服務發生異常時，可以自動地觸發報警，通知相關值班人員及時處理。ELK 可以通過插件的方式，安裝像 ElastAlert 或Watcher這樣的自動報警插件，實現自動報警功能