ELK、EFK、Prometheus，java数据结构入门书籍

ELK、EFK、Prometheus，java数据结构入门书籍

方法级监控可以用Promethues，但是需要对方法进行埋点，如果是Spring应用，你用MicroMeter对方法添加相应的注解即可。注意，最好在框架层统一埋点。

Skywalking也可以监控到方法级，前提是需要相应的plugin支持，如果现成的plugin监控不到你的方法，你可以扩展或者自己写plugin。

elastic不适合用于数据存储 那我们项目里用elastic 也相当于给skywalking做了数据库，稳定性和效率怎么看？

elastic属于一种高性能大容量的nosql数据存储，底层基于反向索引数据结构，在大数据存储、搜索和分析方面有广泛用途。它可以做skywalking的存储，也可以做普通日志存储。关于性能稳定性和效率，elastic本身是分布式高性能设计，实际要

《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》

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看你的调优和运维能力，国内公司如携程，有超过50台机器做成的elastic集群，每天收集存储超过TB级别数据量。

fluentd V.S logstash 有何优势在k8s中

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不能说有明显的优势，logstash历史比较老一点，fluentd比较新一点，目前是云原生支持的项目之一。尽管存在一些差异，但Logstash和Fluentd之间的相似之处大于它们的区别。 Logstash或Fluentd的用户在日志管理方面遥遥领先。

skywalking可和EFK共用ES吗？ES集群个数和内存CPU如何分配？

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因为需使用istio的熔断流量控制，istio也有一些trace什么的zipkin,怎么选择？

skywalking当然可和efk共用ElasticSearch，它们用不同的index，实际要不要这样弄，具体要考虑业务场景/容量需求等因素。集群节点个数和内存CPU建议先粗略估算，然后监控起来(ES有很多监控手段)，运行一段时间后根据监控数据优化容量规划。

zipkin的trace监控是应用层的，可以和应用/框架代码紧密集成，开发定制灵活性更高。istio的trace是系统层的，对应用层无倾入，但是开发人员的控制和定制弱。具体框架和运维团队要协商综合考虑，哪种更适合，当然也可以两个都用结合起来。

架构图

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