小编给大家分享一下Node框架如何接入ELK，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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我们都有过上机器查日志的经历，当集群数量增多的时候，这种原始的操作带来的低效率不仅给我们定位现网问题带来极大的挑战，同时，我们也无法对我们服务框架的各项指标进行有效的量化诊断，更无从谈有针对性的优化和改进。这个时候，构建具备信息查找，服务诊断，数据分析等功能的实时日志监控系统尤为重要。

ELK （ELK Stack: ElasticSearch, LogStash, Kibana, Beats） 是一套成熟的日志解决方案，其开源及高性能在各大公司广泛使用。而我们业务所使用的服务框架，如何接入 ELK 系统呢？

业务背景

我们的业务框架背景：

• 业务框架是基于 NodeJs 的 WebServer

• 服务使用 winston 日志模块将日志本地化

• 服务产生的日志存储在各自机器的磁盘上

• 服务部署在不同地域多台机器

接入步骤

我们将整个框架接入 ELK 简单归纳为下面几个步骤：

• 日志结构设计：由传统的纯文本日志改成结构化对象并输出为 JSON.

• 日志采集：在框架请求生命周期的一些关键节点输出日志

• ES 索引模版定义：建立 JSON 到 ES 实际存储的映射

一、日志结构设计

传统的，我们在做日志输出的时候，是直接输出日志的等级（level）和日志的内容字符串（message）。然而我们不仅关注什么时间，发生了什么，可能还需要关注类似的日志发生了多少次，日志的细节与上下文，以及关联的日志。 因此我们不只是简单地将我们的日志结构化一下为对象，还要提取出日志关键的字段。

1. 将日志抽象为事件

我们将每一条日志的发生都抽像为一个事件。事件包含：

事件元字段

事件发生时间：datetime, timestamp

事件等级：level， 例如: ERROR, INFO, WARNING, DEBUG

事件名称:  event,  例如：client-request

事件发生的相对时间（单位：纳秒）：reqLife, 此字段为事件相对请求开始发生的时间（间隔）

事件发生的位置: line，代码位置;  server, 服务器的位置

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