【Elasticsearch】实现分布式系统日志高效追踪

新星创作者: Java技术领域

领域专家: 后端开发技术领域

2024-12-11 21:13:18

【Elasticsearch】实现分布式系统日志高效追踪

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dlog分布式日志系统

基于Spring框架与ELK技术栈构建的分布式系统可观测性工具_统一标准与工具集_生成收集处理导出追踪指标日志数据_实现全面系统监控与性能分析_Spring_ELK_分布式追踪_指.zip

基于Python内建库的分布式日志系统设计与实现

Java整合ChickHouse的分布式日志收集与检索系统源码.zip

项目描述本项目是一个基于SpringBoot和ELK Stack的日志管理系统，旨在通过整合ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）来实现高效的日志收集、存储、查询和分析功能。项目采用了微服务架构，提供了订单管理、用户管理等多个核心功能模块，并支持分布式追踪、日志脱敏、性能优化等多种高级特性。核心功能订单管理：提供创建订单、查询订单、订单支付、取消订单等接口，支持分页查询和条件查询。用户管理：支持用户注册、登录、查询用户信息等操作。日志管理：通过Logstash和Filebeat收集日志，存储于Elasticsearch，并支持在Kibana上进行日志查询和分析。分布式追踪：集成Spring Cloud Sleuth，支持分布式系统的请求链路追踪。日志脱敏：提供LogMasker工具类，支持对敏感信息进行脱敏处理。性能优化：提供多种性能优化建议，包括Elasticsearch优化、Logstash优化和应用优化。 ELK组件 Elasticsearch：作为日志存储和查询的核心组件，提供高效的日志检索和分析功能。 Logstash：负责日志的收集、转换和输出，支持从各种源收集日志，并将其转换为Elasticsearch可以处理的格式。 Kibana：提供用户友好的界面，用于可视化Elasticsearch中的日志数据，支持创建仪表盘、图表和报警。

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