1.springboot接口监控(springboot监控器)
2.docker-compose快速部署elasticsearch-8.x集群+kibana
3.Canal-adapter1.1.4集成Elasticsearch7.8.0排坑指南及在本地环境运行canal-adapter项目
4.CentOS7搭建企业级ELK日志分析系统
springboot接口监控(springboot监控器)
Springboot2.0Actuator的源码健康检查
在当下流行的ServiceMesh架构中，由于Springboot框架的修改种种优点，它特别适合作为其中的源码应用开发框架。
说到ServiceMesh的修改微服务架构，主要特点是源码将服务开发和服务治理分离开来，然后再结合容器化的修改转换为源码Paas平台，将它们融合起来，源码这依赖的修改都是互相之间默契的配合。也就是源码说各自都暴露出标准的接口，可以通过这些接口互相交织在一起。修改
ServiceMesh的源码架构设计中的要点之一，就是修改全方位的监控，因此一般我们选用的源码服务开发框架都需要有方便又强大的监控功能支持。在Springboot应用中开启监控特别方便，修改监控面也很广，源码还支持灵活定制。
在Springboot应用中，要实现可监控的功能，依赖的是spring-boot-starter-actuator这个组件。它提供了很多监控和管理你的springboot应用的HTTP或者JMX端点，并且你可以有选择地开启和关闭部分功能。当你的springboot应用中引入下面的依赖之后，将自动的拥有审计、健康检查、Metrics监控功能。
具体的使用方法：
“*”号代表启用所有的监控端点，可以单独启用，例如，health，info，metrics等。gta sa源码
一般的监控管理端点的配置信息，如下：
上述配置信息仅供参考，具体须参照官方文档，由于springboot的版本更新比较快，配置方式可能有变化。
今天重点说一下Actuator监控管理中的健康检查功能，随时能掌握线上应用的健康状况是非常重要的，尤其是现在流行的容器云平台下的应用，它们的自动恢复和扩容都依赖健康检查功能。
当我们开启health的健康端点时，我们能够查到应用健康信息是一个汇总的信息，访问时，我们获取到的信息是{ "status":"UP"}，status的值还有可能是DOWN。
要想查看详细的应用健康信息需要配置management.endpoint.health.show-details的值为always，配置之后我们再次访问，获取的信息如下：
从上面的应用的详细健康信息发现，健康信息包含磁盘空间、redis、DB，启用监控的这个springboot应用确实是连接了redis和oracleDB，actuator就自动给监控起来了，确实是很方便、很有用。
经过测试发现，details中所有的监控项中的任何一个健康状态是DOWN，整体应用的健康状态也是DOWN。
Springboot的健康信息都是从ApplicationContext中的各种HealthIndicator
Beans中收集到的，Springboot框架中包含了大量的HealthIndicators的实现类，当然你也可以实现自己认为的god全套源码健康状态。
默认情况下，最终的springboot应用的状态是由HealthAggregator汇总而成的，汇总的算法是：
Springboot框架自带的HealthIndicators目前包括：
有时候需要提供自定义的健康状态检查信息，你可以通过实现HealthIndicator的接口来实现，并将该实现类注册为springbean。你需要实现其中的health()方法，并返回自定义的健康状态响应信息，该响应信息应该包括一个状态码和要展示详细信息。例如，下面就是一个接口HealthIndicator的实现类：
另外，除了Springboot定义的几个状态类型，我们也可以自定义状态类型，用来表示一个新的系统状态。在这种情况下，你还需要实现接口HealthAggregator，或者通过配置management.health.status.order来继续使用HealthAggregator的默认实现。
例如，在你自定义的健康检查HealthIndicator的实现类中，使用了自定义的状态类型FATAL，为了配置该状态类型的严重程度，你需要在application的配置文件中添加如下配置：
在做健康检查时，响应中的HTTP状态码反应了整体的健康状态，（例如，UP对应,而OUT_OF_SERVICE和DOWN对应）。同样，你也需要为自定义的状态类型设置对应的HTTP状态码，例如，下面的配置可以将FATAL映射为（服务不可用）：
下面是内置健康状态类型对应的HTTP状态码列表：
本文主要介绍了Springboot中提供的应用健康检查功能的使用方法和原理，顺带介绍了一点Actuator的内容。主要的螳螂营销源码内容来自springboot2.0.1的官方文档和源码，还有一些自己的想法，希望多多支持。
SpringBoot+Druid整合Druid监控页面的数据源功能没有信息
这个是正常情况，spingboot启动的时候没有连接数据，所以这里就是这样。红色div块一直存在，代码里写死的。没办法。还有druid现在有spring-boot-starter了，不用这样配置了
SpringBoot2对接prometheus该监控特点：
prometheus
Kibana
范围监控数据接口：,结果如下：
怎么给springboot接入cat监控首先我们需要找到Tomcat目录下面的Conf文件夹。找到server.xml文件，将其打开。找到这句话只需要将这个修改为即可修改成功后，重新启动服务器。看看，只需要输入localhost即可访问Tomcat主页了。
docker-compose快速部署elasticsearch-8.x集群+kibana
在GitHub上，你可以找到我的资源库，那里详细整理了我欣宸的所有原创作品，包括配套的源码：github.com/zq/blog... 本文将引导你通过docker-compose快速部署Elasticsearch 8.x版本的集群，并配合Kibana使用。特别提示，如果你使用的是Linux系统，请注意配置文件的编写。接下来，我们将一步步启动应用并进行验证，包括设置不带密码的集群和确保其正常运行。 在学习的道路上，你并不孤单，欣宸原创的源码股票指标内容将全程陪伴你。让我们一起探索和实践，让技术助力你的成长。Canal-adapter1.1.4集成Elasticsearch7.8.0排坑指南及在本地环境运行canal-adapter项目
在集成canal的过程中，我遇到了众多问题，尽管网上有诸多解答，但质量不尽如人意。于是，我下载源码进行本地编译，逐一排查，总结出以下要点：
以下是常见问题：
1、如何使canal-adapter1.1.4支持ES7系列？
2、常见错误信息
3、canal-adapter1.1.4支持的具体版本号范围
问题一：让canal-adapter支持ES7系列
首先，下载canal对应版本的源码到本地，使用编码工具打开。由于canal1.1.4最高支持的版本是6.4.3，在canal-adapter的elasticsearch模块中，引用的ES版本号为6.4.3，因此需要将ES的依赖版本号升起来。
修改完毕后，重新编译项目，会发现有几处代码编译报错。因为不同版本的ES的代码语法有所不同，只需要稍作改动即可。
代码编译通过后，修改canal-adapter下的launcher模块中的application.yml文件，修改后的示例如下：
修改完配置文件后，接下来配置数据库与ES索引的对应关系。位于elasticsearch模块下的资源文件目录下的es文件夹下，默认有3个文件。为了方便演示，先删除了两个文件。
然后在ES中创建相应的mapping结构，用于将数据库数据同步到ES中。
完成上述步骤后，即可启动canal-adapter本地项目。
问题二：关于常见的报错信息
canal-adapter在使用过程中，通常会遇到很多报错。以下逐一为大家解答：
采坑点之一：在本地运行前一定先在maven的root模块下安装，安装完毕后再运行CanalAdapterApplication启动类。
如果没有先安装直接运行，会出现报错，提示找不到OuterAdapter类的实现类。
通过报错信息可以发现，当前提示是ESAdapter这个类找不到。根据抛出异常代码所在行通过源码打断点进一步排查，发现找不到target目录下的plugin目录下面的jar包。
有两种方式可以解决这个问题，第一种是在canal-adapter项目的launcher模块下的main方法下面新建文件夹canal-adapter/plugin，将编译后的es的jar包放进去，然后修改源码中关于本地文件加载的路径。
另外一种方法就是，运行前还是先使用maven的install安装一下。
采坑点之二：报错信息Config dir not found
在本地调试过程中，发现有报错Config dir not found。通过报错行打断点进一步排查，发现是项目启动完毕后在执行数据初始化阶段没有找到配置文件所导致的异常。
这个问题也比较好解决，我们可以在canal-adapter的launcher模块的配置文件中新建一个叫es的文件夹，把elasticsearch模块下的es文件夹拷贝过来，即可解决这个问题。
采坑点之三：报错Elasticsearch exception [type=index_not_found_exception, reason=no such index [XXXX]]
这个问题，大家可以检查一下ES里面对应的索引名称是否存在，索引的mapping结构是否已经创建；当然，可能还有其他情况下导致出现这个问题，暂时没有遇到。
采坑点之四：报错Not found the mapping info of index: XXX
这个问题从报错信息来看，总感觉像是ES中索引的Mapping结构没有创建好。我用多种方式进行mapping结构的创建，可一直报错。
根据报错堆栈信息，通过打断点的方式进一步排查，我们会看到在ESConnection类的行有这样一些被注释了的代码。
这也正是canal-adapter1.1.4为什么不支持ES7以上的版本了。我们只需要将这些被注释的代码打开即可解决这个问题。
通过上述代码的改造，我们可以对改完后的内容进行测试，全量同步数据和增量同步数据。
canal-adapter为我们提供了全量同步数据的接口，我们在canal-adapter的launcher模块的com.alibaba.otter.canal.adapter.launcher.rest目录下可以看到有一个类叫做CommonRest，其里面提供全量同步数据的方法和条件同步数据的方法。
直接使用postman发送如下请求即可完成数据的全量同步，效果如下，同时，如果数据库当前表的数据发生变更，canal-adapter也能及时监听到并同步到ES中。
关于canal-adapter配置文件的，大家可以参考一下官网文档：github.com/alibaba/cana...
另外还有一个网上经常提到的name: es6和es7，通过观察源码，在adapter1.1.4版本中，直接使用es即可。
如上，canal-adapter1.1.4在本地运行起来了，并且全量同步数据和增量同步数据都已触发并生效。
通过kibana也可以查询到对应的数据了。
最后，这个项目在本地编译后在target目录下会生成一个canal-adapter的文件夹，这个文件夹可以拷贝出来直接运行。
在windos和linux都可以运行。我这边编译后，在本地直接运行bat文件，程序正常并且可以正常全量同步数据和增量同步数据。
不过遇到很奇怪的一个问题，将编译后的文件放在linux系统运行，则会不同的刷错误日志如下。
暂时还未解决当前问题。不过我这边在目前的实际应用场景中，使用不到adapter，因为它的使用场景比较有效，对数据有较高的要求。
这个问题在github上提了issues。
地址：canal-adapter在本地环境可正常运行，编译后在服务器上运行出错；· Issue # · alibaba/canal
CentOS7搭建企业级ELK日志分析系统
部署Elasticsearch 在部署Elasticsearch之前，请确保已部署好JDK环境。 部署方式包括：使用yum、rpm、离线安装。离线安装部署过程如下： 下载离线安装包 解压并创建data和logs目录 修改配置文件 使用vim命令编辑elasticsearch.yml文件。 JVM配置 根据需求修改JVM属性，在elasticsearch-env文件中编辑。 ES_JAVA_HOME配置 确保ES可以正确识别Java环境。 创建elk用户 避免使用root用户启动ES，新建一个elk用户。 启动elasticsearch 执行启动命令，注意处理可能出现的报错并查看机器限制，修改限制后再次启动。 浏览器验证 切换elk用户启动ES后，在浏览器中输入[nodeip]:验证，显示集群健康检查结果表示成功。 部署head插件 通过GitHub下载Elasticsearch-head，给es用户elk目录权限，完成配置、安装和启动。 索引管理 通过Head插件可以查看和操作索引信息，包括关闭/开启索引，创建新索引等操作。 数据管理 使用RESTful接口管理索引 PUT或POST方法创建索引，GET方法查询文档，PUT方法更新文档，DELETE方法删除文档。 示例操作 创建歌曲索引，查询、更新和删除歌曲信息。 数据浏览 使用Head插件查看索引、类型、字段和数据信息。部署logstash
部署在被收集日志的服务器上，使用yum、rpm或离线包安装。部署kibana
使用yum、rpm或离线安装kibana，配置环境变量，通过浏览器访问验证。实战演示elk-logstash收集nginx日志
部署软件，配置启动文件和pipelines，访问生成日志，查看日志内容。实战演示filebeat采集多个日志
使用filebeat采集并发送日志至ES或logstash，配置并启动服务，验证传输。部署metricbeats
通过yum、rpm或源码包安装metricbeats，监控服务器性能数据。启用xpack安全验证、部署cerebro可视化界面
生成证书、配置节点、启动集群，设置用户密码，通过cerebro界面进行可视化管理。
