SpringBoot项目整合Kafka+es+logstash+kibana日志收集

整合Spring Boot项目与Kafka、Elasticsearch (ES)、Logstash和Kibana (ELK) 用于日志收集,你需要按以下步骤操作:

  1. 配置Kafka:

    application.propertiesapplication.yml中配置Kafka生产者和消费者的基本属性。

  2. 配置Elasticsearch:

    application.propertiesapplication.yml中配置Elasticsearch的基本属性。

  3. 配置Logstash:

    编辑Logstash配置文件,以从Kafka主题读取消息,并将其转发到Elasticsearch。

  4. 配置Kibana:

    在Kibana配置中指定Elasticsearch作为数据源,以便可视化和搜索日志。

  5. 在Spring Boot中集成:

    • 使用spring-kafka依赖与Kafka集成。
    • 使用spring-data-elasticsearch依赖与Elasticsearch集成。
    • 在Spring Boot应用程序中,创建一个Aspect或Interceptor,用于捕获应用程序日志,并将其发送到Kafka。

以下是一个简化的示例:

1. 添加依赖 (pom.xml):




<!-- Kafka -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
<!-- Elasticsearch -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

2. Kafka配置 (application.yml):




spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    consumer:
      group-id: my-group
      auto-offset-reset: earliest
    producer:
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

3. Elasticsearch配置 (application.yml):




spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: my-cluster
      cluster-nodes: localhost:9300

4. Logstash配置 (logstash.conf):




input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    topics => ["my-topic"]
  }
}
 
filter {
  # 根据需要添加过滤器配置
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "my-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

5. 日志集成:




@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
 
    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
 
    public LoggingAspect(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }
 
    @Around("execution(* com.yourpackage..*.*(..))")
    public Object logAround(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        // 记录日志信息
        String logMessage = ...;
 
        // 发送到Kafka
        kafkaTemplate.send

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