前端日志与后端日志不同，具有很强的自定义特性，不像后端的接口日志、服务器日志格式比较固定，大部分成熟的后端框架都有非常完善的日志系统，借助一些分析框架，就可以实现日志的监控与分析，这也是运维工作的一部分。
什么是ELK
ELK在服务器运维界应该是运用的非常成熟了，很多成熟的大型项目都使用ELK来作为前端日志监控、分析的工具。
那么首先，我们来了解下什么是ELK，ELK实际上是三个工具的集合：
- E：Elasticsearch
- L：Logstash
- K：Kibana
这三个工具各司其职，最终形成一整套的监控架构。
Elasticsearch
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。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
我们使用Elasticsearch来完成日志的检索、分析工作。
Logstash
Logstash是一个用于管理日志和事件的工具，你可以用它去收集日志、转换日志、解析日志并将他们作为数据提供给其它模块调用，例如搜索、存储等。
我们使用Logstash来完成日志的解析、存储工作。
Kibana
Kibana是一个优秀的前端日志展示框架，它可以非常详细的将日志转化为各种图表，为用户提供强大的数据可视化支持。
我们使用Kibana来进行日志数据的展示工作。
以上三个框架，就构成了我们这套架构的核心。如果你想进一步了解这套架构，可以去他的官网上进行了解：
这里也讲一个真实的故事——Elasticsearch项目的来历。
Elasticsearch 来源于作者 Shay Banon 的第一个开源项目 Compass 库，而这个 Java 库最初的目的只是为了给 Shay 当时正在学厨师的妻子做一个菜谱的搜索引擎。2010 年，Elasticsearch 正式发布。至今已经成为 GitHub 上最流行的 Java 项目，不过 Shay 承诺给妻子的菜谱搜索依然没有面世。
不得不说，还真是面向对象编程……
ELK架构图解
下面这张图很好的解释了什么是ELK：
当然，这也是最简单的ELK架构，在后端运维架构中，可能远不止如此，比如，还需要加入Kafka活这Redis等等，这里我们不做过多的讨论，我们只讨论最基础的架构。
ELK环境搭建
有同事问我，配置一套ELK环境需要多长时间，我说，大概需要20分钟，另外，其中大概有15分钟是在下载！
由于现在整个ELK项目基本上都已经被elastic这个公司收购了，所以，在它的官方网站上可以很容易的找到配置Guide。
按照这个配置指南，基本上很快就可以完成ELK的搭建，我们唯一需要做的，就是找到一份Log，然后配置下，让他展示出来就完了。
下载好tar包后，请尽量使用tar指令解压，不然就会像我的同事TT那样因为解压后的权限折腾上很长时间。
配置Logstash
我们首先需要在Logstash的文件根目录下创建一个配置文件，我这里举一个例子：
input {
file {
path => "/Users/xuyisheng/Downloads/temp/log.txt"
ignore_older => 0
sincedb_path => "/dev/null"
}
}
output {
elasticsearch{}
stdout{}
}这个配置相信不用我多说，大家也能看懂，当然，这是一个非常基本的配置，只是从固定的文件中去读取Log信息并写入到elasticsearch，并不做任何处理工作。
写好配置文件后，只需要通过如下所示的指令启动Logstash即可：
logstash-5.0.1 bin/logstash -f logstash.conf启动之后，Logstash就会从文件中读取信息了。
配置Elasticsearch和Kibana
为什么Logstash我要单独讲，而Elasticsearch和Kibana我可以放一起讲呢？因为——这两个的配置实在是太简单了，简单到你根本不用配置任何东西……
只需要两个指令就完成了，启动Elasticsearch：
elasticsearch-5.0.0 bin/elasticsearch启动Kibana：
kibana-5.0.0-darwin-x86_64 bin/kibanaOK，等程序启动完成，只需要打开localhost:5601就可以看见Kibana的界面了。
给大家看几张截图，简单的体会下它的强大就好（由于我这里项目是公司的，所以就从网上找了一些，是一样的）
这个是Kibana3的界面。
这个是Kibana5的界面，大家可以根据自己的需要选择不同的Kibana版本，反正配置都是一句话。
ELK的优势
ELK在运维上的优势我们就不具体的说了，什么分布式啊、什么消息队列、消息缓存啊，太多了，但我们其实并不用太关心。
强大的搜索
这是elasticsearch的最强大的功能，他可以以分布式搜索的方式快速检索，而且支持DSL的语法来进行搜索，简单的说，就是通过类似配置的语言，快速筛选数据。
强大的展示
这是Kibana的最强大的功能，他可以展示非常详细的图表信息，而且可以定制展示内容，将数据可视化发挥的淋漓尽致。
所以，借助ELK的这两大优势，我们可以让前端日志的分析与监控展现出强大的优势。
ELK使用场景
据我所知，现在已经有非常多的公司在使用这套架构了，例如Sina、饿了么、携程，这些公司都是这方面的先驱。同时，这套东西虽然是后端的，但是『他山之石，可以攻玉』，我们将这套架构借用到前端，可以使用前端日志的分析工作，同样是非常方便的。这里我举一些常用的使用场景。
-
业务数据分析
通过客户端的数据采集系统，可以将一些业务流程的关键步骤、信息采集到后端，进行业务流程的分析。
-
错误日志分析
类似Bugly，将错误日志上报后，可以在后端进行错误汇总、分类展示，进行错误日志的分析。
-
数据预警
利用ELK，可以很方便的对监控字段建立起预警机制，在错误大规模爆发前进行预警。
ELK的基本介绍就到这里，其实还有很多东西没有讲，例如使用Logstash对日志内容的处理、已经elasticsearch的搜索语法等等，如果大家有兴趣，可以在下面留言，如果感兴趣的人比较多，我会在后面的文章中进行进一步的分析。
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