EFK 不是一个软件，而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写，Elasticsearch，Fluentd，Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，Fluentd 负责日志收集，Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志分析系统解决方案。本文主要基于Fluentd实时读取日志文件的方式获取日志内容，将日志发送至Elasticsearch，并通过Kibana展示。

启动服务

docker-compose -f docker-compose.yml up -d

验证服务是否已正常启动

注意，es和kibana容器启动后，里面的服务还需要等待片刻

# es
http://localhost:9200
# kibana后台
http://localhost:5601

获取nginx 日志，将日志发送至Elasticsearch，并通过Kibana展示

#配置文件
fluentd/fluent.conf
#登录fluent容器，并向access.log添加数据
cat /var/log/nginx/access2.log > /var/log/nginx/access.log

如果没意外，就会在kibana后台（Management->Stack Management->数据->索引管理）看到fluentd.td.nginx.access开头的索引下一步，创建索引模式(Management->Stack Management->Kibana->索引模式) 微信图片_20210909182709.png 最后，点击Discover（Analytics->Discover）就可以看到日志数据了

向es，Fluentd推数据

php向es推数据

http://localhost/es.php

详见：/php/www/es.php

php向Fluentd推数据

Fluentd再将数据转发到es,最终在Kibana中展示

http://localhost/fluentd.php

详见：/php/www/fluentd.php

通过url向Fluentd推数据

Fluentd再将数据转发到es,最终在Kibana中展示

vi fluentd/fluent.conf

<source>
  @type forward
  port 24224
  bind 0.0.0.0
</source>
# http://<ip>:9880/debug.test?json={"hehe":"uu"}
<source>
  @type http
  port 9880
</source>

<match debug.test>
  @type elasticsearch
  host elasticsearch
  port 9200
  index_name fluentd.${tag}.%Y%m%d
  <buffer tag,time>
    timekey 1m
  </buffer>
</match>

http://localhost:9880/debug.test?json={"haha":"heihei"}