Logstash——解析各类日志文件

原理

使用filebeat来上传日志数据，logstash进行日志收集与处理，elasticsearch作为日志存储与搜索引擎，最后使用kibana展现日志的可视化输出。所以不难发现，日志解析主要还是logstash做的事情。
 

从上图中可以看到，logstash主要包含三大模块：

  1. INPUTS: 收集所有数据源的日志数据（[源有file、redis、beats等，filebeat就是使用了beats源*）；
  2. FILTERS: 解析、整理日志数据（本文重点）；
  3. OUTPUTS: 将解析的日志数据输出至存储器（[elasticseach、file、syslog等）；

FILTERS是重点，来看看它常用到的几个插件：

  1. grok：采用正则的方式，解析原始日志格式，使其结构化；
  2. geoip：根据IP字段，解析出对应的地理位置、经纬度等；
  3. date：解析选定时间字段，将其时间作为logstash每条记录产生的时间（若没有指定该字段，默认使用read line的时间作为该条记录时间）；

*注意：codec也是经常会使用到的，它主要作用在INPUTS和OUTPUTS中，[提供有json的格式转换、multiline的多行日志合并等

配置文件

一个简单的配置文件：

input {
    log4j {
        port => "5400"
    }
    beats {
        port => "5044"
    }
}
filter {  # 多个过滤器会按声明的先后顺序执行
    grok {
        match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}
    }
    geoip {
        source => "clientip"
    }
}
output {
    elasticsearch {
        action => "index"
        hosts => "127.0.0.1:9200" # 或者 ["IP Address 1:port1", "IP Address 2:port2", "IP Address 3"] ,支持均衡的写入ES的多个节点，一般为非master节点
        index  => "logstash-%{+YYYY-MM}"
    }
    stdout { 
        codec=> rubydebug 
    }
    file {
        path => "/path/to/target/file"
    }
}

场景

1. NodeJS 日志

  • 日志格式
$time - $remote_addr $log_level $path - $msg
  • 日志内容
2017-03-15 18:34:14.535 - 112.65.171.98 INFO /root/ws/socketIo.js - xxxxxx与ws server断开连接
  • filebeat配置（建议filebeat使用rpm安装，以systemctl start filebeat方式启动）
filebeat:
  prospectors:
    - document_type: nodejs #申明type字段为nodejs，默认为log
      paths:
        - /var/log/nodejs/log #日志文件地址
      input_type: log #从文件中读取
      tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
output:
  logstash:
      hosts: ["${LOGSTASH_IP}:5044"]

#General Setting
name: "server1" #设置beat的名称，默认为主机hostname
  • logstash中FILTERS配置
filter {
    if [type] == "nodejs" { #根据filebeat中设置的type字段，来过滤不同的解析规则
        grok{
            match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} - %{IPORHOST:clientip} %{LOGLEVEL:level} %{PATH:path} - %{GREEDYDATA:msg}" }
        }
        geoip {
            source => "clientip" #填写IP字段
        }
    }
}
  • 结果（为方便演示，数据有删减）
 
  • Filter配置讲解
  1. grok中的match内容：
    1. key：表示所需解析的内容；
    2. value：表示解析的匹配规则，提取出对应的字段；
    3. 解析语法：%{正则模板:自定义字段}，其中TIMESTAMP_ISO8601、IPORHOST等都是grok提供的正则模板；
  2. geoip：通过分析IP值，产生IP对应的地理位置信息；

这里是否发现@timestamp与timestamp不一致，@timestamp表示该日志的读取时间，在elasticsearch中作为时间检索索引。下面讲解Nginx日志时，会去修正这一问题。

 

2. Nginx 访问日志

  • 日志格式
$remote_addr - $remote_user [$time_local] 
"$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" 
"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"
  • 日志内容
112.65.171.98 - - [15/Mar/2017:18:18:06 +0800] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1150 "http://www.yourdomain.com/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36" "-"
  • filebeat中prospectors的配置
- document_type: nginx
  paths:
    - /var/log/nginx/access.log #日志文件地址
  input_type: log #从文件中读取
  tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
  • logstash中FILTERS配置
filter {
    if [type] == "nginx" {
        grok{
           match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
        }

       date {
            match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z", "ISO8601" ]
            target => "@timestamp" #可省略
        }
    }

}
  • 结果

  • Filter配置讲解
  1. grok：
    1. 是不是很不可思议，上一示例中我们匹配规则写了一长串，这个仅仅一个COMBINEDAPACHELOG就搞定了！
    2. grok除了提供上面那种基础的正则规则，还对常用的日志（java,http,syslog等）提供的相应解析模板，本质还是那么一长串正则，[详情见grok的120中正则模板；
  2. date:
    1. match：数组中第一个值为要匹配的时间字段，后面的n个是匹配规则，它们的关系是or的关系，满足一个即可；
    2. target：将match中匹配的时间替换该字段，默认替换@timestamp；

目前为止我们解析的都是单行的日志，向JAVA这样的，若果是多行的日志我们又该怎么做呢？


3. JAVA Log4j 日志
  • 日志内容
'2017-03-16 15:52:39,580 ERROR TestController:26 - test:
java.lang.NullPointerException
    at com.test.TestController.tests(TestController.java:22)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
    at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:221)
    at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:137)'
  • filebeat中prospectors的配置
- document_type: tomcat
  paths:
    - /var/log/java/log #日志文件地址
  input_type: log #从文件中读取
  tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
  multiline:
    pattern: ^d{4}
    match: after
    negate: true
  • logstash中FILTERS配置
filter {
    if [type] == "tomcat" {
        grok{
            match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{JAVALOGMESSAGE:msg}" }
        }

        date {
            match => [ "timestamp" , "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,S", "ISO8601" ]
        }
    }
}
  • 结果

  • Filebeat配置讲解

    1. multiline 合并多行日志：

      1. pattern：匹配规则，这里指匹配每条日志开始的年份；
      2. match：有before与after，这里指从该行开始向后匹配；
      3. negate：是否开始一个新记录，这里指当pattern匹配后，结束之前的记录，创建一条新日志记录；

      当然在logstash input中使用codec multiline设置是一样的

小技巧：关于grok的正则匹配，官方有给出Grok Constructor方法，在这上面提供了debugger、自动匹配等工具，方便大家编写匹配规则

ES Output插件

主要的选项包括：

# action，默认是index，索引文档(logstash的事件)（ES架构与核心概念参考）。
# host，声明ES服务器地址端口
# index，事件写入的ES index，默认是logstash-%{+YYYY.MM.dd}，按天分片index，一般来说我们会按照时间分片，时间格式参考http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html。

详情请参考我的另外一篇文章：https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/11791396.html

参考：

https://www.jianshu.com/p/cc8dbd3bb401

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原文地址：https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/12576375.html