项目中之前都是采用数据库来记录日志，虽然记录还算挺方便，但是每次都要到数据库来查询，如果日志在单独的数据库还好，只是有点麻烦。如果记录的日志数据库和生产正式库在一起，不仅会影响生产库的正常使用，也会带来安全隐患。
项目早期没有统一规划，也是时间仓促，没有做好日志的规划，所有日志都记录到数据库中。的确也遇到了性能问题，因此在了解ELK的基础上，使用其作为日志采集、处理和检索的几本框架。

大体框架

日志数据流如下，应用将日志落地在本地文件，部署在每台服务器上的FileBeat负责收集日志，然后将日志发送给LogStash；LogStash将日志进行处理之后，比如parse等；然后将处理后的Json对象传递给ElasticSearch，进行落地并进行索引处理；最后通过Kibana来提供web界面，来查看日志等。因为ES是基于Lucene的，所以Kibana支持Lucene查询语法。

对于日志数据流特别大的情况，LogStash会造成拥堵，这个时候可以使用消息队列来进行缓冲。同时，日志一旦进过LogStash之后，会不方面一些流处理程序来读取。这个时候使用kafka就比较好了，因为kafka是将消息持久化在本地，流处理应用可以从消息的offset初始的地方来读取。加入kafka的后的流程如下：