序言

为什么写这个系列

我加入了一家以 Docker 为技术栈核心的公司，如果走出去说自己不会 Docker，就显得有点不合适了。早在大三的时候就已经听说 Docker 技术的火爆，只是当时一心研究 iOS，并没有对此技术有太多在意，到了现在已经不得不研究了。

实习的这几个月，做的事情比较多，每周只能花很少的时间来了解 Docker 这一门技术，这也是我需要花很长时间才能完成这个系列的原因。网上关于 Docker 的资源、教程已经数不胜数，为什么我还要再写这样一个系列。这里面的原因有以下几点：

1. 资源再多教程再多，也是别人的。别人写出来的东西是按照别人的思路进行，随着 Docker 技术的发展，我在学习 Docker 这门技术的过程中，发现了当下其实有更好更快捷的路径从新手直接入门整套技术；
2. 自己写成了文章之后，才能够发现自己对这门技术究竟还有那些不懂不明白的地方；
3. 装逼

为什么读这个系列

这个系列与其他网上的资源相比有以下几个特点：

1. 只适用于有 Linux 基本基础的人，有很多教程都尝试向一些 Linux 基础薄弱的人由浅至深介绍 Docker，但实际上他们花了很大篇幅在介绍 Linux 本身上，却忽略了很多 Docker 的重要特性。
2. 高速，无废话。Docker 的命令错综复杂，很多的书籍、教程反复针对同一个命令反复介绍，废话奇多。读者需要从中甄别这些无用信息，从而浪费大量时间。

好了，说了不废话还是废话了这么长，开始吧。

昨天和家里人视频，才发现已经不知不觉到了该被议论的下一个阶段。 本科毕业，本说反正读研，回家休整，却也琢磨不透家里人是希望我回家还是不希望我回

上个月老板让我搭一个日志分析系统，选用了 ELK 作为技术栈，网上的文章较为混乱，前期刚接触的时候查资料踩了很多坑，所以根据我总共一个星期的接触（包括安装和后期运维），大致总结一下我个人的最佳实践。

本文主要内容为：

• 架构逻辑
• 安装
• 配置
• Docker 方案

这张图相信足以证明 ELK Stack 的强大之处了：

架构逻辑

E(lasticsearch) L(ogstash) K(ibana) 本身这里并不做过多介绍。

值得一提的是，为了让整个系统更好的分层，是非常建议引入 Redis 的。Redis 作为一个缓存，能够帮助我们在主节点上屏蔽掉多个从节点之间不同日志文件的差异，负责管理日志端（从节点）的人可以专注于向 Redis 里生产数据，而负责数据分析聚合端的人则可以专注于从 Redis 内消费数据。

同时，Kibana 本身并不具备访问限制，这不是我们期望的，因此可以用考虑用 Nginx 做一层反向代理，并做身份验证。

综上所述，整个 ELK 的架构应该是下图所示的样子：

经历过这次迁移，我的博客站点算是维护过四次之多了。这个博客最初诞生的时候是部署在一个网友的服务器上的，第一次上线的时候还是一个 Wordpress 的站点。后来

开源地址：https://github.com/lzfse/lzfse 苹果开源了新的无损压缩算法 LZFSE ，该算法是去年在iOS 9和OS X 10.10