Logstash是一个强大的开源数据处理管道，它可以同时获取来自不同源的数据，对这些数据进行转换，并将这些数据发送到一个或多个目的地。

以下是一个Logstash配置的基本示例，它从一个文本文件中读取日志事件，解析每一行为单独的字段，然后将解析后的数据输出到Elasticsearch。

input {
  file {
    path => "/var/log/messages"
    start_position => "beginning"
  }
}
 
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:syslog_timestamp} %{DATA:program}(?:
<div class="katex-block">\[%{POSINT:pid}\]</div>
)?: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
    add_field => [ "received_at", "%{@timestamp}" ]
    add_field => [ "received_from", "%{host}" ]
  }
  date {
    match => [ "syslog_timestamp", "MMM  d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss" ]
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
    document_type => "syslog"
  }
}

在这个配置中，Logstash从一个文本文件中读取数据，使用grok插件来解析每一条日志消息，然后使用date插件来解析日志中的时间戳，最后将解析后的数据发送到Elasticsearch，索引名称为syslog，并且每天创建一个新的索引。

在Elasticsearch中，JVM调优是一个重要的环节，因为Elasticsearch是用Java编写的。以下是一些关键的JVM调优参数，以及如何根据服务器的内存和CPU资源进行设置的示例：

1. -Xms 和 -Xmx：设置JVM的初始和最大堆内存大小。例如：

   
   
   
   -Xms4g
   -Xmx4g

   将初始堆大小和最大堆大小设置为4GB。

2. -XX:NewSize 和 -XX:MaxNewSize：设置新生代的大小。例如：

   
   
   
   -XX:NewSize=1g
   -XX:MaxNewSize=1g

   将新生代大小设置为1GB。

3. -XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize：设置永久代（PermGen）的初始和最大大小。例如：

   
   
   
   -XX:PermSize=256m
   -XX:MaxPermSize=256m

   将永久代大小设置为256MB。

4. -XX:+UseConcMarkSweepGC：启用并发标记清除（CMS）垃圾收集器。这对减少垃圾收集暂停时间有帮助。

5. -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction：设置CMS垃圾收集器在开始收集之前堆使用率的阈值。例如：

   
   
   
   -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75

   当堆使用率达到75%时开始CMS收集。

6. -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly：指示JVM只使用设置的阈值开始CMS收集。
7. -XX:+AlwaysPreTouch：使JVM在启动时预先触及所有堆内存，减少首次使用时的延迟。
8. -XX:+PrintGCDetails 和 -XX:+PrintGCTimeStamps：打印详细的垃圾收集信息，包括时间戳。
9. -XX:+DisableExplicitGC：禁止System.gc()调用，防止意外的Full GC。
10. -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 和 -XX:HeapDumpPath=<path>：在内存溢出时生成堆转储，并指定路径。

根据服务器的实际情况，可以适当调整这些参数。通常，你需要根据服务器的可用内存来设置堆大小，并考虑到Elasticsearch的需求。如果你有多个节点，你可能还需要平衡各个节点的资源使用。

以下是一个设置JVM参数的示例，在Elasticsearch的jvm.options文件中：

-Xms4g
-Xmx4g
-XX:NewSize=1g
-XX:MaxNewSize=1g
-XX:PermSize=256m
-XX:MaxPermSize=256m
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:+AlwaysPreTouch
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/path/to/dump

在实际部署时，应该根据Elasticsearch集群的实际运行情况，通过监控工具进行调整，并不是所有的配置都适用于每一个集群。

ELK是一套完整的日志分析解决方案，包括Elasticsearch、Logstash和Kibana。以下是一个基本的配置示例：

1. Elasticsearch:

   Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它可以用于日志分析。

   
   
   
   docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.10.0

2. Logstash:

   Logstash用于收集、处理和转发日志或其他数据。

   创建一个配置文件 logstash.conf:

   
   
   
   input {
     beats {
       port => 5044
     }
   }
   output {
     elasticsearch {
       hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
       index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
       # user => "elastic"
       # password => "changeme"
     }
   }

   启动Logstash:

   
   
   
   docker run -d --name logstash -v /path/to/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf logstash:7.10.0

3. Filebeat:

   Filebeat是一个轻量级的日志收集工具，用于向Logstash或Elasticsearch发送数据。

   创建一个配置文件 filebeat.yml:

   
   
   
   filebeat.inputs:
   - type: log
     paths:
       - /path/to/your/logs/*.log
   output.logstash:
     hosts: ["logstash:5044"]

   启动Filebeat:

   
   
   
   docker run -d --name filebeat -v /path/to/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml filebeat:7.10.0

4. Kibana:

   Kibana是一个数据可视化平台，用于查看Elasticsearch中的数据。

   
   
   
   docker run -d --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 -p 5601:5601 kibana:7.10.0

这样就可以通过Kibana查看Elasticsearch中的日志数据了。确保将/path/to/your/logs/*.log替换为你的日志文件路径，并根据需要调整版本号。

// 导入必要的库
var elasticsearch = require('elasticsearch');
 
// 创建Elasticsearch客户端
var client = new elasticsearch.Client({
  host: 'localhost:9200',
  log: 'trace'
});
 
// 使用Elasticsearch客户端执行查询
client.search({
  index: 'kibana_sample_data_ecommerce',
  body: {
    "query": {
      "match_all": {}
    }
  }
}).then(function(response) {
  var hits = response.hits.hits;
  console.log(hits);
}, function(error) {
  console.trace(error.message);
});
 
// 上述代码演示了如何使用Elasticsearch JavaScript客户端查询名为'kibana_sample_data_ecommerce'的索引中的所有文档。

这段代码演示了如何使用Elasticsearch的JavaScript客户端库来执行一个简单的查询。它创建了一个客户端实例，指向运行在本地的Elasticsearch实例（通常是在9200端口），并执行了一个匹配所有文档的查询。然后，它打印出返回的结果或者是错误信息。这是开始使用Elasticsearch进行数据探索的一个基本例子。

报错解释：

这个错误表明你在尝试编译或配置一个需要SSL支持的软件时，配置脚本检测到系统中缺少OpenSSL库。OpenSSL是一个开放源代码的安全套接字层库，它用于实现网络通讯过程中的加密。

解决方法：

1. 安装OpenSSL库。具体安装命令取决于你的操作系统。

   • 对于基于Debian的系统（如Ubuntu），使用以下命令：

     
     
     
     sudo apt-get install libssl-dev

   • 对于基于RedHat的系统（如CentOS），使用以下命令：

     
     
     
     sudo yum install openssl-devel

   • 对于macOS，使用Homebrew：

     
     
     
     brew install openssl

2. 如果OpenSSL已经安装，确保配置脚本能找到它。可能需要指定OpenSSL的路径，通过在./configure命令后添加参数来实现，例如：

   
   
   
   ./configure --with-ssl=/path/to/ssl

   其中/path/to/ssl是OpenSSL安装的基础路径。

3. 如果你不需要SSL模块，可以在运行./configure时禁用它们，例如：

   
   
   
   ./configure --without-http_ssl_module

4. 如果你使用的是一个特定的编译脚本或者构建系统，确保遵循该系统的指导来配置依赖关系。
5. 在配置和编译过程中，如果遇到权限问题，请确保你有足够的权限来安装库和修改配置文件。

完成这些步骤后，重新运行./configure脚本，错误应该不再出现。如果问题依然存在，请检查配置脚本生成的日志文件或使用config.log来获取更详细的错误信息。

RestHighLevelClient 是 Elasticsearch 的一个高级客户端，它提供了基于Elasticsearch的REST API的高级API。以下是一个使用 RestHighLevelClient 的示例，它创建了一个索引，添加了一些文档，并执行了一个简单的搜索。

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.WriteRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建RestHighLevelClient客户端
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")))) {
 
            // 创建索引
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
            client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 添加文档
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("my_index");
            indexRequest.id("1");
            indexRequest.source(XContentType.JSON, "title", "Some title");
            client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 确保文档被索引
            client.flush(new FlushRequest("my_index"), RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 搜索请求
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
            searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchQuery("title", "title")));
 
            // 执行搜索
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(searchResponse.toString());
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个 RestHighLevelClient 实例，然后创建了一个名为 "my\_index" 的索引。接着，我们向该索引添加了一个文档，并使用 flush 方法确保文档被立即索引。最后，我们执行了一个基本的搜索，搜索索引中所有标题包

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
spec:
  ports:
  - port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: db
  selector:
    k8s-app: elasticsearch-logging
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: elasticsearch-logging
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch-logging
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.2.4
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 2048Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: db
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: elasticsearch-logging
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
        - name: "NAMESPACE"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: "NODE_NAME"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: "CLUSTER_NAME"
          value: "k8s-logs"
        - name: "NUM_SHARDS"
          value: "1"
        - name: "HEAP_SIZE"
          value: "256m"
        - name: "FS_TYPE"
          value: ""
      volumes:
      - name: elasticsearch-logging
        emptyDir: {}

这个示例展示了如何在Kubernetes中部署一个Elasticsearch高可用性集群。它使用Deployment来确保集群的副本数，并且使用Service来暴露集群服务。集群配置通过环境变量来设置，并且使用了emptyDir作为存储卷来保证数据的临时性。这个配置适用于学习和测试，并非生产环境下的推荐配置。在生产环境中，你需要使用外部存储，并且配置更多的安全和监控特性。

import React from 'react';
import { View, Text, Image } from 'react-native';
import FastImage from 'react-native-fast-image';
 
export default class ImageWithProgress extends React.Component {
  render() {
    return (
      <View>
        <FastImage
          style={{ width: 100, height: 100 }}
          source={{
            uri: 'https://example.com/your-image.jpg',
            priority: FastImage.priority.normal,
          }}
          resizeMode={FastImage.resizeMode.contain}
          onLoadStart={() => this.setState({ progress: 0 })}
          onProgress={({ nativeEvent }) => {
            this.setState({ progress: nativeEvent.loaded / nativeEvent.total });
          }}
          onLoad={() => this.setState({ progress: 1 })}
        />
        <Text>{Math.round(this.state.progress * 100)}%</Text>
      </View>
    );
  }
}

这个例子使用了react-native-fast-image库来替代react-native-image-progress，因为react-native-fast-image更加现代，并且是react-native-image-progress的主要维护者推荐的替代品。代码展示了如何在React Native应用中加载一个网络图片，并且实时显示加载进度。

报错解释：

这个错误通常出现在使用Angular或者AngularJS框架进行路由配置时。它表示你正在尝试为一个索引路由（通常是空路由或者 "/"）添加子路由，这在Angular或AngularJS中是不允许的。

解决方法：

确保你的路由配置是正确的。如果你想要为一个特定的路由添加子路由，你应该将子路由作为那个具体路由的子集，而不是尝试将子路由直接添加到一个索引路由。例如，如果你有一个/home路由，你应该将任何子路由作为/home的子路径，如/home/profile或/home/settings。

以下是一个错误的路由配置示例：

// 错误的配置
$routeProvider
    .when('/', {
        templateUrl: 'index.html',
        // 这里不应该有子路由
        // child routes should be configured for /home or other specific routes
    })
    .when('/home', {
        templateUrl: 'home.html',
        // 子路由配置
        // ...
    });

以下是一个正确的路由配置示例：

// 正确的配置
$routeProvider
    .when('/', {
        templateUrl: 'index.html',
    })
    .when('/home', {
        templateUrl: 'home.html',
        // 子路由配置
        // ...
    });

确保你的应用程序中不要尝试将子路由添加到索引路由，而是将它们添加到具体的、非索引的路由上。

import React from 'react';
import { Text, View, StyleSheet } from 'react-native';
 
const App: React.FC = () => {
  return (
    <View style={styles.container}>
      <Text style={styles.title}>欢迎来到 React Native!</Text>
    </View>
  );
};
 
const styles = StyleSheet.create({
  container: {
    flex: 1,
    justifyContent: 'center',
    alignItems: 'center',
  },
  title: {
    fontSize: 20,
    textAlign: 'center',
  },
});
 
export default App;

这段代码展示了如何使用TypeScript和React Native创建一个简单的应用程序。它使用了函数组件（React.FC），Flexbox布局，以及StyleSheet来定义样式。这是一个很好的起点，可以帮助开发者理解如何开始构建更稳健的移动应用。