行，今天就来唠唠我最近折腾的这个“eik”玩意儿。
起因挺简单的，就是我自个儿搞的那个小破项目，日志文件越来越大，堆在那儿跟小山似的。每次想找点啥信息，比如某个报错是啥时候开始的，或者看看哪个功能用户用得多，就得手动去翻那些文本文件，眼睛都快看瞎，效率贼低。听人说现在都流行用些工具来集中处理日志，搜搜就看到“eik”这个说法，看着好像挺厉害，就想着动手试试看。
一开始我还纳闷这“eik”到底是后来捣鼓一阵才明白，大家常说的是 ELK，就是三个东西的缩写：
- E 指的是 Elasticsearch，这玩意儿感觉像个专门存和搜日志的搜索引擎。
- L 指的是 Logstash，这家伙负责去收集、处理咱们那些乱七八糟的日志文件。
- K 指的是 Kibana，用这个东西把收集到的数据显示出来，搞成图表啥的，看着直观。
我这实践的第一步，就是先把这仨兄弟给找齐活。网上找资料的时候，好多人都特别强调，说这三个东西的版本最好要配套，用同一个大版本的，不然容易出各种奇怪的问题，兼容性不太这点我记心里，省得后面踩坑。
开始动手搭环境
我找个闲置的旧电脑，装个干净的 Linux 系统，准备就在这上面搞。先装 Elasticsearch，这个相对还算顺利，按照官方的步骤来，下载、解压、运行，启动起来后，用命令敲敲，看到返回信息，感觉是跑起来。
接着是 Logstash。这家伙就有点麻烦。主要是配置，得告诉它去哪儿读我的日志文件，读之后要做啥处理，比如把一行行的日志拆分成不同的字段，再把它发送给 Elasticsearch 存起来。这个配置文件写起来有点绕，我反复试好几次，格式老是出错，启动就报错。对着文档，又参考网上别人的例子，改好几版，总算是能正常启动，并且看到它开始吭哧吭哧地读我的日志文件。
是 Kibana。这个是跑在浏览器里的界面，相对简单点。装好启动后，主要就是配置它去连接 Elasticsearch。地址填对，它俩就能对上眼。第一次在浏览器里打开 Kibana 界面，看到能连上 Elasticsearch，心里稍微踏实点。
数据进来，但麻烦也不少
环境搭起来只是第一步，关键是看效果。我让 Logstash 读几个小日志文件做测试。过一会儿，去 Kibana 里看，果然有数据进来！在 Discover 页面能看到原始的日志条目，可以用 Kibana 的搜索框来过滤，确实比以前手动 `grep` 快多。
但是，问题也跟着来。
- 资源消耗不小：我那台旧电脑配置一般，跑着这仨大家伙，内存和 CPU 占用噌噌往上涨，风扇呼呼转。看来这套东西对硬件还是有点要求的。
- 配置还得细调：虽然日志进来，但 Kibana 里显示的字段跟我想要的还不太一样。Logstash 那边的处理规则（主要是 filter 部分）还得继续优化，才能把日志信息更精确地提取出来。比如时间字段的格式，得统一弄对，不然 Kibana 做基于时间的分析就容易乱套。
- 学习成本：这三个东西，每个都有自己的一套东西要学。Elasticsearch 的查询语法，Logstash 的 pipeline 配置，Kibana 的各种可视化图表制作，都不是看一眼就会的，得花时间去琢磨。
初步成果和感受
折腾几天，总算是把这个“eik”或者说 ELK 的基本流程跑通。现在我那个小项目的日志，能够自动被收集起来，存在 Elasticsearch 里，然后我可以通过 Kibana 比较方便地去搜索和查看。比如，我弄个简单的仪表盘，放几个图表，能大致看到每天的访问量、错误数量这些。
总的来说，这回实践虽然磕磕绊绊，但收获还是挺大的。起码知道这套东西是怎么运作的，也体会到它在日志处理方面的强大。不过也确实像网上说的，这玩意儿不是银弹，从搭建、配置到后期维护，都需要持续投入精力。特别是版本兼容和资源消耗这块，确实得注意。
对我自己来说，虽然只是个小项目用上 ELK，有点杀鸡用牛刀的感觉，但整个过程下来，学到不少东西，也算值。以后再遇到类似的日志分析需求，心里就有底。
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