分布式日志收集之Logstash 笔记（二）

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今天是2015年11月06日，早上起床，北京天气竟然下起了大雪，不错，最近几年已经很少见到雪了，想起小时候冬天的样子，回忆的影子还是历历在目。

进入正题吧，上篇介绍了Logstash的基础知识和入门demo，本篇介绍几个比较常用的命令和案例
通过上篇介绍，我们大体知道了整个logstash处理日志的流程：
input  => filter => output

除了上面几个基础命令，还有ruby，mutate，gork，codes几个命令比较常用：

在线gork正则的地址：http://grokdebug.herokuapp.com/

Logstash基础正则地址：https://github.com/elastic/logstash/blob/v1.4.2/patterns/grok-patterns

如果你是做运维的，那么很幸运，内置的120多个正则，对运维人员来说非常方面，比如常见的Apache的log格式，Nginx的log格式
上面的正则库都有成型的正则式，省去了自己编写正则一大部分的工作。

如果你是做开发的，那么稍微麻烦点，开发需要面对各种业务log+系统log，这时候，掌握gork用法，使用正则提取任意内容，变得比较重要了，不过相信大部分人都会一些基础的正则，所以还是比较轻松的。

下面看几个案例：

案例（一）使用gork提取Solr搜索的log里面的一些字段内容：

例子数据（注意这是一行数据）：

INFO  - 2015-11-03 06:10:53.106; [   company] org.apache.solr.core.SolrCore; [company] webapp=/solr path=/select params={mm=100%25&sort=score+desc,regCapital+desc,foundDate+asc,cpyNamePy+asc&start=0&q=+cpyName:兰州顶津食品有限公司++OR+sname:"兰州顶津食品有限公司"^10+OR+oldName:兰州顶津食品有限公司
+&wt=javabin&fq=&version=2&rows=10&defType=edismax} hits=0 status=0 QTime=2 

使用gork正则语法+内置正则，能够提取出，log级别，UTC时间，查询关键词等等内容

log级别：
%{LOGLEVEL:loglevel} 
查询时间：
%{TIMESTAMP_ISO8601:time};
查询关键词  :
cpyName:(?.*)\+\+
命中数量 ：
hits=(?\d+)
查询时间
QTime=(?\d+)
查询偏移开始：
start=(?\d+)
返回数量：
rows=(?\d+)

案例（二）使用filter-date插件提取日志文件里面的时间，覆盖logstash自己默认生成log时的时间
官网介绍：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-date.html
这个案例也比较常见，因为我们需要的时间，肯定是log日志里面记录的时间，而不是logstash接入时的那个时间，保证时间正确，才能在
Kibana里面正确的展示，关于UTC时间的+8的问题，这里就不说了，搜索时自己可以控制搜到正确的内容即可

内容如下截图，写了一个固定的时间：





结果如下图，已经被转换成UTC时间







案例（三）使用ruby内嵌代码，将一个yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式的日期，转换成long时间戳

接着案例二的代码，再其filter里面再加入如下一段代码：




运行后，再看结果：



写个程序验证是否正确，发现没有问题：






如果会点JRuby或者Ruby语法，来使用Logstash则可以做更多的自定义的处理任务

案例（四）使用codec+multiline来处理跨行的日志

什么场景下，需要使用multiline插件呢？ 最常见的就是我们的log4j里面的记录的java程序发生异常时，经常
会抛出一大堆异常，如下：






注意这么多行日志，从业务角度来讲，它是一行的，如果默认我们不做任何处理，logstash就会把它解析成多个事件，这样以来
基本上偏离了我们预期的设想，那么该如何处理呢？

方法（1）：
在input阶段的编码过程中，加入正则判断：






方法（2）：
还是在input阶段，但是使用的触发模式，直到遇到下一行日志前，把这一行与下一行之间的所有内容都当成是一行，这种做法比较简单，优点时在性能与准确度上可能会比上一个方法好，但是缺点是，必须有下一行日志产生，当前的这一行日志，才能被收集完毕 !







参考文章：http://blog.sematext.com/2015/05/26/handling-stack-traces-with-logstash/


案例（五）使用mutate+gsub来去除一些字段里面的换行符

 mutate {
    gsub => [ "message", "\r", "" ]
  }

gork过滤例子：

input { file { path => "/var/log/http.log" } }
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
}
}

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