✔️什么是分布式日志系统？

现在，很多应用都是集群部署的，一次请求会因为负载均衡而被路由到不同的服务器上面，这就导致一个应用的日志会分散在不同的服务器上面。

当我们要向通过日志做数据分析，问题排查的时候，就需要分别到每台机器上去查看日志，这样就太麻烦了。

于是就有了分布式日志系统，他可以做分布式系统中的日志的统一收集、存储及管理。并且提供好的可用性、扩展性。

一个好的分布式日志系统，应该具备数据采集、数据加工、查询分析、监控报警、日志审计等功能。有了分布式日志系统，我们就可以做集中化的日志管理， (准)实时性的做日志查询及分析，快速的做问题排查，更好的做数据分析及挖掘。

比较主流的这类日志管理系统有ELK、Graylog、Apache Flume，还有很多类似的云产品，如阿里云的SLS。

一般来说，如果资金够就上SLS，不够就自建ELK。

实现分布式日志系统需要使用分布式系统的一些基本概念和技术，例如消息传递、数据复制和分布式一致性协议。在Java中实现分布式日志系统可以使用一些现有的框架和库，例如Apache Kafka或Logstash。

看一个Demo：

import java.util.Properties;  
import java.util.concurrent.ExecutorService;  
import java.util.concurrent.Executors;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
import org.apache.kafka.clients.producer.*;  

/**
*    一个分布式日志系统的Demo、包括日志的收集、处理、存储和检索功能
*    
*/  
public class DistributedLogSystem {  
    public static void main(String[] args) {  
        // 创建日志收集器线程池  
        ExecutorService collectorPool = Executors.newFixedThreadPool(10);  
  
        // 创建Kafka生产者配置  
        Properties props = new Properties();  
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");  
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");  
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");  
  
        // 创建Kafka生产者  
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);  
  
        // 启动日志收集器线程  
        for (int i = 0; i < 10; i++) {  
            final int threadId = i;  
            collectorPool.submit(() -> {  
                try {  
                    // 模拟日志收集逻辑  
                    for (int j = 0; j < 1000; j++) {  
                        String topic = "logs";  
                        String message = "Log message " + threadId + "_" + j;  
                        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, message);  
                        producer.send(record);  
                    }  
                } catch (Exception e) {  
                    e.printStackTrace();  
                }  
            });  
        }  
  
        // 关闭日志收集器线程池和Kafka生产者  
        collectorPool.shutdown();  
        try {  
            if (!collectorPool.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {  
                collectorPool.shutdownNow();  
            }  
            producer.close();  
        } catch (InterruptedException e) {  
            collectorPool.shutdownNow();  
            producer.close();  
            Thread.currentThread().interrupt();  
        }  
    }  
}

上面这个Demo中，首先创建了一个线程池用于日志收集器线程，然后创建了一个Kafka生产者对象。接着，使用线程池启动了10个日志收集器线程，每个线程模拟日志收集逻辑，并将收集到的日志消息发送到Kafka中。最后，关闭了日志收集器线程池和Kafka生产者对象。

✔️扩展知识仓

ELK

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示: Elasticsearch，Logstash,Kibana。


Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供分析、存储数据等功能


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方式


Kibana也是一个开源和免费的工具，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。


所以，通常是使用Logstash做日志的采集与过滤，ES做分析和查询，Kibana做图形化界面