最后

最后，强调几点：

• 1. 一定要谨慎对待写在简历上的东西，一定要对简历上的东西非常熟悉。因为一般情况下，面试官都是会根据你的简历来问的； 能有一个上得了台面的项目也非常重要，这很可能是面试官会大量发问的地方，所以在面试之前好好回顾一下自己所做的项目；
• 2. 和面试官聊基础知识比如设计模式的使用、多线程的使用等等，可以结合具体的项目场景或者是自己在平时是如何使用的；
• 3. 注意自己开源的Github项目，面试官可能会挖你的Github项目提问；

我个人觉得面试也像是一场全新的征程，失败和胜利都是平常之事。所以，劝各位不要因为面试失败而灰心、丧失斗志。也不要因为面试通过而沾沾自喜，等待你的将是更美好的未来，继续加油！

以上面试专题的答小编案整理成面试文档了，文档里有答案详解，以及其他一些大厂面试题目。

面试答案

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3. 认识graylog

3.1 简介

graylog是一个简单易用、功能较全面的日志管理工具，graylog也采用Elasticsearch作为存储和索引以保障性能，MongoDB用来存储少量的自身配置信息，master-node模式具有很好的扩展性，UI上自带的基础查询与分析功能比较实用且高效，支持LDAP、权限控制并有丰富的日志类型和标准（如syslog，GELF）并支持基于日志的报警。

在日志接收方面通常是网络传输，可以是TCP也可以是UDP，在实际生产环境量级较大多数采用UDP，也可以通过MQ来消费日志。

3.2 优势

• 部署维护简单

• 资源占用较少

• 查询语法简单易懂(对比ES的语法…)

• 内置简单的告警

• 可以将搜索结果导出为 json

• UI 比较友好

3.3 graylog单机架构图

3.4 graylog集群架构

4、基于 GrayLog & ELK 的日志监控

Collector

FileBeat：轻巧占用资源少，但是功能有点弱。「想起了一些东西，都是泪」

Fluentd：个人理解在Logstash与FileBeat中间，可以简单处理一些日志，插件丰富「要再研究下」

自己弄：架构图里面只是mysql调用了自己实现的解析工具，但是其实当日志大到一定的量的还是必须自己来的，类似日志抽样、降级、控制频率等功能，是要真真切切的花费大量时间精力下去的一个sidecar并非动动嘴巴就能搞定的。「都是泪」

Queue

Kafka：王者地位「量小的时候也可以不用这个直接朝后面输出，有很多中间方案大家自己脑补」，不同的日志分不同的topic，严格区分日志所属类型，为后续消费打下基础，比如A业务进入A Topic并在日志中打上所属语言类型的Tag。

Consumer

Logstash：其实这个东西也可以作为收集端来使用，就是比较耗费资源有点重，还会莫名其妙挂了「应该是我不会玩」

GrayLog：本人最喜欢的一个组件，集解析、报警、简单分析、Dashboard、日志TTL的综合体，有这个东西吧其实Kibana就没啥用了，毕竟谁没事天天去分析日志。

Storage

ElasticSearch：全文索引Engine，其实并没有官方说的那么牛，当到一定的并发写入、大量查询之后其实根本不是加机器能解决的，怎么分shard，是按照天保存还是按照条数保存「我比较喜欢按照条数保存，这样可以保证每个index都差不多大小，对于reblance是有好处的，重复利用多盘」如何保存是需要不断调整的。「我们这边不讨论MongoDB去存日志，看着都不靠谱」

规范

其实日志系统最关键的是怎么打、什么格式打、但是这个东西需要消耗大量的时间去定义与各个部门Pk，遇到过大量不讲理的输出，直接线上Debug，600k的并发写入，日志又大又臭谁能扛得住「阿里云的SLS是真的很牛」

卷起袖子加油干，少动嘴，多动手，日志很好玩。在容器化的大环境下也越发的重要。

最后

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