前言
通常来说，各种日志的格式都比较灵活复杂比如nginx访问日志或者并不纯粹是一行一事件比如java异常堆栈，而且还不一定对大部分开发或者运维那么友好，所以如果可以在最终展现前对日志进行解析并归类到各个字段中，可用性会提升很多。
grok过滤器插件就是用来完成这个功能的。默认可用。
- grok的主要选项是match和overwrite，前者用来解析message到相应字段，后者用来重写message，这样原始message就可以被覆盖，对于很多的日志来说，原始的message重复存储一份没有意义。
- 虽然Grok过滤器可以用来进行格式化，但是对于多行事件来说，并不适合在filter或者input（multiline codec，如果希望在logstash中处理多行事件，可以参考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/multiline.html）中处理，因为使用ELK的平台通常日志使用beats input插件，此时在logstash中进行多行事件的处理会导致数据流混乱，所以需要在事件发送到logstash之前就处理好，也就是应该在filebeat中预处理。
grok 截取过滤
grok正则表达式：(?<temMsg>(.*)(?=Report)/?) 获取Report之前的字符
grok正则表达式：(?<temMsg>(?=Report)(.*)/?) 获取Report之后的字符
grok{
match => {
#截取<Report>之前的字符作为temMsg字段的值
"message" => "(?<temMsg>(.*)(?=Report)/?)"
}
}
这个是截取特定的字符集日志，要日志中包含了【Report】关键字
（注：表达式中(?=Report)中的等于【=】符号如果换成【<=】这表示就不包含本身了，例如(?<temMsg>(.*)(?=Report)/?)可以写成(?<temMsg>(.*)(?<=Report)/?)这样输出的结果就不包含Report了，同理下面的一样）
grok正则表达式：(?<temMsg>(?<=report).*?(?=msg)) 截取report和msg之间的值 不包含report和msg本身
grok正则表达式：(?<temMsg>(report).*?(?=msg)) 截取 包含report但不包含msg
grok正则表达式：(?<temMsg>(?<=report).*?(msg))截取 不包含report但包含msg
grok正则表达式：(?<temMsg>(report).*?(msg|request))输出以report开头,以msg或者以request结尾的所有包含头尾信息
grok正则表达式：(?<temMsg>(report).*?(?=(msg|request)))输出以report开头,以msg或者以request结尾的不包含头尾信息
grok{
match => {
#截取<Report>之后的和<msg>之前的值作为temMsg字段的值
"message" => "(?<temMsg>(?<=report).*?(?=msg))"
}
}
这个是截取特定的字符集日志，要日志中包含了【report和msg和request】关键字
之间的表达式只要替换一下就可以使用了
（注过个表达式中出现异常，在单个的字符串中可以将小括号【()】去掉，例如：(report).*?(?=msg) 可以写成report.*?(?=msg)）
grok正则表达式：(?<MYELF>([sS]{500}))
grok{
match => {
#截取日志500个字符 作为MYELF的值
"message" => "(?<MYELF>([sS]{500}))"
}
}
对有所日志截取500个字符，可以加入if()做为判断条件，根据自身项目来
grok正则表达式：%{LOGLEVEL:level}
grok {
#这个patterns_dir大家都应该正对 单独写表达式的地方
#patterns_dir => "/usr/local/nlp/logstash-6.0.1/config/patterns"
match => [
"message","%{LOGLEVEL:level}"
]
}
这个比较简单 就不多说了
结合上面的 这个是对level级别的日志做判断 如果日志中含有DEBUG的，就drop掉
if [level] == "DEBUG" {
drop { }
}
这个其实和上面差不多，加了一个【~】表示对单条的前后日志做匹配
if[message]=~"ASPECT"{
drop { }
}
这个是说对temMsg赋值的所有的日志从新命名打印message
mutate {
#重命名字段temMsg为message
rename => {"temMsg" => "message"}
}
#logstash过滤器切割
filter {
if [type] == "simple" {
mutate{
split => ["message","|"] #按 | 进行split切割message
add_field => {
"requestId" => "%{[message][0]}"
}
add_field => {
"timeCost" => "%{[message][1]}"
}
add_field => {
"responseStatus" => "%{[message][2]}"
}
add_field => {
"channelCode" => "%{[message][3]}"
}
add_field => {
"transCode" => "%{[message][4]}"
}
}
mutate {
convert => ["timeCost", "integer"] #修改timeCost字段类型为整型
}
} else if [type] == "detail" {
grok{
match => {
#将message里面 TJParam后面的内容，分隔并新增为ES字段和值
"message" => ".*TJParam %{PROG:requestId} %{PROG:channelCode} %{PROG:transCode}"
}
}
grok{
match => {
#截取TJParam之前的字符作为temMsg字段的值
"message" => "(?<temMsg>(.*)(?=TJParam)/?)"
#删除字段message
remove_field => ["message"]
}
}
mutate {
#重命名字段temMsg为message
rename => {"temMsg" => "message"}
}
}
}
过滤截取完整例子：
input {
redis {
data_type => "list"
host => "localhost1"
port => "5100"
key => "nlp_log_file"
db => 0
threads => 1 #线程数量
codec => "json"
}
redis {
data_type => "list"
host => "localhost2"
port => "5101"
key => "nlp_log_file"
db => 0
threads => 1 #线程数量
codec => "json"
}
}
filter {
grok {
#patterns_dir => "/usr/local/nlp/logstash-6.0.1/config/patterns"
match => [
"message","%{LOGLEVEL:level}"
]
}
grok{
match => {
#截取<ReportPdf>之前的字符作为temMsg字段的值
"message" => "(?<temMsg>(.*)(?=<ReportPdf>)/?)"
}
}
mutate {
#重命名字段temMsg为message
rename => {"temMsg" => "message"}
}
if [level] == "DEBUG" {
drop { }
}
if[message]=~"ASPECT"{
drop { }
}
#获取日志文件带RAWT关键字的
if[message]=~"[RAW]"{
grok{
match => {
#截取带RAW关键字的日志500个字符 作为MYELF的值
"message" => "(?<MYELF>([sS]{500}))"
}
}
mutate {
rename => {"MYELF" => "message"} #重命名字段MYELF为message
}
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
action => "index"
template_overwrite => true
#user => "elastic"
#password => "admins-1"
}
stdout{codec => dots}
}
根据不同情况进行不同的匹配原则
filter{
if "start" in [message]{ --message就是指原始消息
grok{
match => xxxxxxxxx
}
}else if "complete" in [message]{
grok{
xxxxxxxxxx
}
}else{
grok{
xxxxxxx
}
}
}
多项匹配
filter {
grok {
match => [
"message" , "%{DATA:hostname}|%{DATA:tag}|%{DATA:types}|%{DATA:uid}|%{GREEDYDATA:msg}",
"message" , "%{DATA:hostname}|%{DATA:tag}|%{GREEDYDATA:msg}"
]
remove_field => ['type','_id','input_type','tags','message','beat','offset']
}
}
正则匹配
太多使用DATA和GREEDYDAYA会导致性能cpu负载严重。建议多使用正则匹配，或者ruby代码块。
filter {
grok {
match => [
"message", "(?<hostname>[a-zA-Z0-9._-]+)|%{DATA:tag}|%{NUMBER:types}|(?<uid>[0-9]+)|%{GREEDYDATA:msg}",
"message", "(?<hostname>[a-zA-Z0-9._-]+)|%{DATA:tag}|%{GREEDYDATA:msg}",
]
remove_field => ['type','_id','input_type','tags','message','beat','offset']
}
}
ruby代码块匹配
太多使用DATA和GREEDYDAYA会导致性能cpu负载严重。建议多使用正则匹配，或者ruby代码块。
filter {
ruby {
code =>'
arr = event["message"].split("|")
if arr.length == 5
event["hostname"] = arr[0]
event["tag"] = arr[1]
event["types"] = arr[2]
event["uid"] = arr[3]
event["msg"] = arr[4]
elsif arr.length == 3
event["hostname"] = arr[0]
event["tag"] = arr[1]
event["msg"] = arr[2]
end'
remove_field => ['type','_id','input_type','tags','message','beat','offset']
}
}
本人完整例子
input { kafka { bootstrap_servers => "172.xxx.xxx.91:9092,172.16.10.92:9092,172.xxx.xxx.93:9092" topics => ["logstash-log"] consumer_threads => 1 decorate_events => true codec => json } } filter { if [message]=~"ERROR" { # 截取日志级别为ERROR的日志2000个字符作为ERRORMSG的值(因为包含了堆栈信息内容会很长,导致下面[logBegin][logEnd]的正则匹配很慢，然后超时). grok { match => { "message" => "(?<ERRORMSG>([sS]{0,2000}))" } } #重命名字段ERRORMSG为message，给下面的正则使用 mutate { rename => {"ERRORMSG" => "message"} } } grok { match => [ "message", "s*%{TIMESTAMP_ISO8601:logTimestamp} [%{DATA:threadName}s*] [%{LOGLEVEL:logLevel}s*] [%{DATA:methodName}s*]s+MessageTree=+(?<traceMsg>(S+)).*", "message", "s*%{TIMESTAMP_ISO8601:logTimestamp} [%{DATA:threadName}s*] [%{LOGLEVEL:logLevel}s*] [%{DATA:methodName}s*]s+warningMessage=+(?<warningId>(S+)).*&+(?<warningMsg>([sS]*})).*", "message", "s*%{TIMESTAMP_ISO8601:logTimestamp} [%{DATA:threadName}s*] [%{LOGLEVEL:logLevel}s*] [%{DATA:methodName}s*]s*(?<logInfo>([sS]*))", "message", "s*(?<logInfo>([sS]*))" ] remove_tag => ["beats_input_codec_plain_applied"] remove_field => ["message","prospector"] } date { match => ["logTimestamp", "ISO8601"] target => "logTimestamp" } #if [traceId] =~ /d/ or [warningId] =~ /[0-9a-z_A-Z_]/ { # mutate { # replace => {"logInfo" => "%{message}"} # } #} } output { if [traceMsg] =~ /S/ { kafka { bootstrap_servers => "172.16.xxx.xxx:9092,172.xxx.xxx.92:9092,172.xxx.xxx.93:9092" topic_id => "logstash-trace" retries => 1 compression_type => "snappy" codec => plain{ format => "%{traceMsg}" charset => "UTF-8" } } } if [warningId] =~ /[0-9a-z_A-Z_]/ { kafka { bootstrap_servers => "172.16.xxx.xxx:9092,172.16.xxx.xxx:9092,172.xxx.xxx.93:9092" topic_id => "warning-topic" retries => 1 compression_type => "snappy" codec => plain{ format => "%{warningMsg}" charset => "UTF-8" } } } if [traceId] =~ /d/ { elasticsearch{ hosts => ["10.xxx.xxx.100:9200", "10.xxx.xxx.101:9200", "10.xxx.xxx.102:9200"] index => "%{[fields][product_type]}-logs-transaction-%{+YYYY-MM}" manage_template => false template_name => "business_logs_template" } #stdout { # codec => rubydebug #} } #stdout { # codec => rubydebug #} if "sas" in [tags]{ elasticsearch{ hosts => ["10.xxx.xxx.100:9200", "10.xxx.xxx.101:9200", "10.xxx.xxx.102:9200"] index => "%{[fields][product_type]}-logs-%{+YYYY-MM-dd}" manage_template => false template_name => "business_logs_template" } #stdout { # codec => rubydebug #} } }
参考：
https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893560.html
https://blog.csdn.net/cai750415222/article/details/86614854
https://doc.yonyoucloud.com/doc/logstash-best-practice-cn/index.html —— Logstash 最佳实践