Spring boot整合ELK详细过程
ELK 是三个开源软件的组合，分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 存数据 取数据 看数据
Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，用于存储、搜索和分析大量的数据。
Logstash 是一个数据收集引擎，用于从各种来源收集数据，并对数据进行处理和转换，然后将其发送到指定的目的地，如 Elasticsearch。
Kibana 是一个数据可视化平台，与 Elasticsearch 集成，用于创建图表、仪表盘和搜索界面，以便直观地分析和理解数据。
ELK 堆栈通常用于集中式日志管理、实时数据分析、监控系统性能等场景，帮助用户快速有效地处理和理解大量的结构化和非结构化数据。
要在 Java 项目中整合 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana），以下是一般的步骤：
引入相关依赖
首先，您需要在您的 Java 项目中添加适当的依赖，以便与 Elasticsearch 进行交互。可以使用 elasticsearch-rest-high-level-client 库来与 Elasticsearch 通信。
如果使用 Maven 项目，添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.17.3</version>
</dependency>创建 Elasticsearch 客户端
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
public class ElasticsearchClient {
public RestHighLevelClient getClient() {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
return client;
}
public static void main(String[] args) {
ElasticsearchClient elasticsearchClient = new ElasticsearchClient();
elasticsearchClient.getClient();
}
} 将日志数据发送到 Elasticsearch
在您的日志记录逻辑中，获取日志数据，并使用上面创建的客户端将数据发送到 Elasticsearch。
如对ELK进行增删改查的话：
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import java.io.IOException;
public class ElasticsearchCRUD {
private RestHighLevelClient client;
public ElasticsearchCRUD() {
client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(
new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
}
public void closeClient() throws IOException {
client.close();
}
public void insertDocument(String indexName, String id, String jsonData) throws IOException {
IndexRequest request = new IndexRequest(indexName)
.id(id)
.source(jsonData, XContentType.JSON);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("Document inserted. Response: " + response.getResult());
}
public void getDocument(String indexName, String id) throws IOException {
GetRequest request = new GetRequest(indexName, id);
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
if (response.isExists()) {
System.out.println("Document found: " + response.getSourceAsString());
} else {
System.out.println("Document not found");
}
}
public void updateDocument(String indexName, String id, String updateJsonData) throws IOException {
UpdateRequest request = new UpdateRequest(indexName, id)
.doc(updateJsonData, XContentType.JSON);
UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("Document updated. Response: " + response.getResult());
}
public void deleteDocument(String indexName, String id) throws IOException {
DeleteRequest request = new DeleteRequest(indexName, id);
DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("Document deleted. Response: " + response.getResult());
}
public static void main(String[] args) {
ElasticsearchCRUD elasticsearchCRUD = new ElasticsearchCRUD();
String indexName = "your_index_name";
String id = "your_document_id";
// 插入数据
String jsonData = "{\"name\": \"John Doe\", \"age\": 30}";
try {
elasticsearchCRUD.insertDocument(indexName, id, jsonData);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 获取数据
try {
elasticsearchCRUD.getDocument(indexName, id);
} catch (IOException e) {
e.pr上述代码中的 localhost 和端口 9200 是默认的 Elasticsearch 服务地址和端口。您需要根据实际情况进行修改。同时，确保已经正确启动和配置了 Elasticsearch 服务，并创建了相应的索引。
此外，代码中的示例数据和索引名称也需要根据您的实际需求进行调整。
对于 Logstash，您可以配置 Logstash 来从数据源（如文件、网络流等）接收数据，并将其转发到 Elasticsearch。您需要创建一个 Logstash 配置文件（.conf），指定输入、过滤和输出的相关设置。
最后，Kibana 用于可视化和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。您只需在服务器上安装和配置好 Kibana，并将其连接到相同的 Elasticsearch 实例，就可以通过 Kibana 创建仪表板、搜索和分析数据了。
到此这篇关于Spring boot整合ELK详细过程的文章就介绍到这了,更多相关Spring boot整合ELK内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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