前言：
随着实时分析技术的发展及成本的降低，用户已经不仅仅满足于离线分析。目前我们服务的用户包括微博、微盘、云存储、弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务，每天处理约32亿条（2tb）日志。哈哈 以上都是新浪的信息~不是我们小公司的分析业务规模。
当然为了使得运行在客户端的软件有良好的体验，并且得到有用的数据，我们需要对这些系统产生的数据，进行统计和分析，这个过程通常包括数据采集，清洗，建模，分析，报表等。接下来在本篇文章中，将会构建一个基于logstash,redis,elasticsearch,kibana的一套数据收集分析的系统。
平台架构：
nginx作为前端服务器 生成业日志，logstash实时的从业务日志中数据数据（可以进行响应的过滤，一个logstash进程可以有多个输入源，所以一个logstash进程可以应付一台服务器上的所有日志），然后把数据输入到redis中，redis只做消息队列不对消息做处理和存储(redis是logstash官方推荐的broker角色“人选”，支持订阅发布和队列两种数据传输模式)，然后redis会把数据转给elasticsearch(同时可以对错误信息进行过滤 发送邮件提醒)，elasticsearch会对数据做存储，索引（基于lunce），再kibana中建立对elasticsearch的链接，实时的抓取索索引后的数据，这样数据就可以实时的进行展示，通过一些数据组装，查询条件，得到我们想要的结果（可以通过各种方式例如图表，表格，折线图等显示）
效果展示：
再看一下以前我们是如何查看日志的：
线上日志逐个tail+grep
编写脚本，下载某个时间范围内的全部日志到本地再搜索
tail+grep或者把日志下载下来再搜索，可以应付不多的主机和不多的应用部署场景。但对于多机多应用部署就不合适了。这里的多机多应用指的是同一种应用被部署到几台服务器上，每台服务器上又部署着不同的多个应用。可以想象，这种场景下，为了监控或者搜索某段日志，需要登陆多台服务器，执行多个tail -f和grep命令。一方面这很被动。另一方面，效率非常低，数次操作下来，你心情也会变糟。是不是看的眼花料哦乱~
系统版本 阿里云 centos 6.5 64位
软件版本 (版本更新频繁并且各个软件之间兼容性有问题，主要是elk之间的，经测试一下版本可以使用)
logstash-2.1.1，elasticsearch-2.1.0，redis-2.8.4，kibana-4.3.1-linux-x64
一、安装logstash
然后解压 tar -zxvf logstash-2.1.1.tar.gz 即可。
二、安装elasticsearch
三、安装 redis
四、安装kibana
以上软件 启动方式见链接。
这里主要说一下 如何收集tomcat异常日志：
一、比如我们的日志 放在tomcat/log目录下 异常日志格式为
52itstyle_error.2016-03-01.txt #异常信息
二、编写logstash shipper 收集日志信息
二、编写logstash indexer整理日志信息
分别启动 indexer 和 shipper
切换到 logstash/bin 下执行一下命令
./logstash -f indexer.conf &
./logstash -f shipper .conf &