logstash数据处理及格式化功能详解

Grok正则提取日志

环境延续我上一篇ELK单机版的filebeat-->redis-->logstash-->elasticsearch-->kibana环境，详情请参考:

 Elasticsearch + Logstash + Kibana +Redis +Filebeat 单机版日志收集环境搭建

正则表达式

普通正则表达式

. 任意一个字符

* 前面一个字符出现0次或者多次

[abc] 中括号内任意一个字符

[^abc] 非中括号内的字符

[0-9] 表示一个数字

[a-z]   小写字母

[A-Z] 大写字母

[a-zA-Z] 所有字母

[a-zA-Z0-9] 所有字母+数字

[^0-9] 非数字

^xx 以xx开头

xx$ 以xx结尾

\d 任何一个数字

\s 任何一个空白字符

扩展正则表达式，在普通正则符号再进行了扩展

? 前面字符出现0或者1次

+ 前面字符出现1或者多次

{n} 前面字符匹配n次

{a,b} 前面字符匹配a到b次

{,b} 前面字符匹配0次到b次

{a,} 前面字符匹配a或a+次

(string1|string2) string1或string2

 

在Kibana的grokdebugger上进行测试

在编写grok提取正则配置前可以在Kibana的grokdebugger上进行测试:

比如我想提取一个如下的Nginx日志:

 192.168.237.1 - - [24/Feb/2019:17:48:47 +0800] "GET /shijiange HTTP/1.1" 404 571 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"

那么可以按照正则表达式和grok语法在grokdebugger进行如下测试:

可以看到我的Grok成功提取了我想要的内容，我的Grok匹配规则如下:

(?[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?[A-Z]+) (?[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?[0-9]+) (?[0-9]+) "[^"]+" "(?[^"]+)"

(?<字段名>正则)表示将匹配的内容提取为字段，其他不用提取为字段的地方原样写上或者用正则匹配即可。

 

在配置文件中引入Grok提取规则

vim ./logstash_grok.conf
# logstash_grok.conf内容
input {
   redis {
        host => '192.168.1.4'
        port => 6379
        key => "queue"
        data_type => "list"
  }
}
filter {
    grok {
        match => {
            "message" => '(?[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?[A-Z]+) (?[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?[0-9]+) (?[0-9]+) "[^"]+" "(?[^"]+)"'
        }
    }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
  }
}

启动logstah:

/opt/es/logstash-7.2.0/bin/logstash -f ./logstash_grok.conf 

测试是否成功:

echo '192.168.237.1 - - [24/Feb/2019:17:48:47 +0800] "GET /shijiange HTTP/1.1" 404 571 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"' >> example.log

在Kinaba中配置index，方便查看:

点击Management-->Kibana-->Index patterns会出现如下提示：

 点击Create Index Pattern按照如下步骤创建新的Kibana索引:

输入索引匹配规则,如logstash*会匹配所有logstash开头的ES索引数据，然后点击下一步选择时间字段用于按时间戳筛选数据:

选择@timestamp将会根据@timestamp字段的时间过滤数据，点击Create index pattern即可在Discover页面选择你创建的Kibana索引来查看数据:

可以看到我配置的Kibana起作用了。这里要注意的是Kibana采用的是UTC时间，比东八区时间要快8个小时，所以在筛选时间范围的时候我将范围往后扩大了一点，否则可能看不到数据。

展开最上方的记录可以看到我刚才插入的数据被成功提取了:

 

去除字段

 通过上面的图可以看到Grok配置的确起作用了，但是Logstash给我们添加了很多字段，有时候这些字段是不必要的，这时候就要可以使用remove_field配置来去除一些字段。

修改配置文件如下:

# logstash_grok.conf内容
input {
   redis {
        host => '192.168.1.4'
        port => 6379
        key => "queue"
        data_type => "list"
  }
}
filter {
    grok {
        match => {
            "message" => '(?[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?[A-Z]+) (?[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?[0-9]+) (?[0-9]+) "[^"]+" "(?[^"]+)"'
        }
        remove_field => ["message","@version","path"]
    }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
  }
}

重启重复上述测试，数秒后查看Kibana:

Logstash确实为我们去除了我们不需要的字段。

 

使用日志时间而非插入时间

由于日志输出和消息队列同步以及ELK中的数据传输都是需要时间的，使用ES自动生成的时间戳可能和日志产生的时间并不一致，而且由于时区问题会产生更大的影响，所以需要自定义时间字段，而非使用自动生成的时间字段。

更改配置文件如下:

# logstash_grok.conf内容
input {
   redis {
        host => '192.168.1.4'
        port => 6379
        key => "queue"
        data_type => "list"
  }
}
filter {
    grok {
        match => {
            "message" => '(?[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?[A-Z]+) (?[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?[0-9]+) (?[0-9]+) "[^"]+" "(?[^"]+)"'
        }
        remove_field => ["message","@version","path"]
    }
date {
        match => ["requesttime", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
        target => "@timestamp"
    }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
  }
}

 

 重复上述测试，扩大时间范围只2018年某月可以看到有一条2019年2月的数据：

 

提取json格式的数据

Grok对于提取非结构化的数据是很方便的，但是对于json格式的数据如果还用Grok来提取未免也太麻烦了点，毕竟采用json这种半结构化数据来输出日志本来就是为了方便处理。还好Logstash早就考虑到了这点，并提供了json格式数据的提取规则。

修改配置文件以提取json数据:

# logstash_json.conf
input {
   redis {
        host => '192.168.1.4'
        port => 6379
        key => "queue"
        data_type => "list"
  }
}
filter {
  json {
    source => "message"
    remove_field => ["message","@version","path","beat","input","log","offset","prospector","source","tags"]
  }
  date {
        match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
        target => "@timestamp"
    }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
  }
}

测试是否配置成功:

以logstash_json.conf启动Logstash:

 /opt/es/logstash-7.2.0/bin/logstash -f ./logstash_json.conf

向example.log追加一条json数据:

echo '{"@timestamp":"24/Feb/2019:21:08:34 +0800","clientip":"192.168.1.5","status":0,"bodysize":"1m","referer":"http_referer","ua":"http_user_agent","handletime":"request_time","url":"uri"}' >> example.log

数秒后在kibana查看数据:

可以看到我们的配置是生效的。

 

filebeat监视多个日志

修改filebeat配置文件:

vim ./filebeat-7.2.0-linux-x86_64/filebeat.yml
# filebeat.yml内容
filebeat.inputs:
- type: log
  tail_files: true
  backoff: "1s"
  paths:
      - /opt/es/example.log
  fields:
    type: example
  fields_under_root: true
- type: log
  tail_files: true
  backoff: "1s"
  paths:
      - /opt/es/example2.log
  fields:
    type: example2
  fields_under_root: true
output:
  redis:
    hosts: ["192.168.1.4:6379"]
    key: 'queue'

 

修改logstash配置文件:

vim ./logstash-7.2.0/config/logstash_muti.conf
# logstash_muti.conf内容
input {
   redis {
        host => '192.168.1.4'
        port => 6379
        key => "queue"
        data_type => "list"
  }
}
filter {
  if [type] == "example" {
  json {
    source => "message"
    remove_field => ["message","@version","path","beat","input","log","offset","prospector","source","tags"]
  }
  date {
        match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
        target => "@timestamp"
    }
 }else if [type] == "example2"{
        grok {
        match => {
            "message" => '(?[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?[A-Z]+) (?[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?[0-9]+) (?[0-9]+) "[^"]+" "(?[^"]+)"'
        }
        remove_field => ["message","@version","path","beat","input","log","offset","prospector","source","tags"]
    }
    date {
        match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
        target => "@timestamp"
        }
   }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
  }
}

以新的配置启动filebeat和logstash:

# 以logstash_muti.conf启动logstash
/opt/es/logstash-7.2.0/bin/logstash -f ./logstash_muti.conf
# 以filebeat.yml启动filebeat
./filebeat-7.2.0-linux-x86_64/filebeat -e -c ./filebeat-7.2.0-linux-x86_64/filebeat.yml 

新建一个example2.log文件,路径要和filebeat配置的路径一致,然后在终端执行以下命令进行测试:

# 测试example.log收集情况
echo '{"timestamp":"11/Apr/2019:21:08:34 +0800","clientip":"192.168.1.5","status":0,"bodysize":"1m","referer":"http_referer","ua":"http_user_agent","handletime":"request_time","url":"uri"}' >> example.log
# 测试example2.log收集情况
echo '192.168.237.1 - - [24/Apr/2019:17:48:47 +0800] "GET /shijiange HTTP/1.1" 404 571 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"' >>example2.log

数秒后查看kibana数据:

example.log输入产生的数据:

example2.log测试产生的数据:

可以看到我们的配置是成功的。

这里我们把两个日志都输出到了同一个索引下，生产中一般都会加以区分的，一般是每个日志对应一个索引，要实现这种效果可以在logstash的配置文件的output中进行如下配置:

output{
  if [type] == "example" {
    elasticsearch {
      hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
      index => "example-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  else if [type] == "example2" {
    elasticsearch {
      hosts => ["http://192.168.1.4:9200"]
      index => "example2-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yanshaoshuai/p/11386442.html