logstash 原理（含部署）

1、ES原理

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: 负责数据处理与转换、解析、整理⽇志数据（常⽤：grok、mutate、drop、clone、geoip）

3、OUTPUTS: 将解析的⽇志数据输出⾄存储器（[elasticseach、file、syslog等）；

通过配置Logstash的管道（pipeline），你可以定义数据的收集、处理和输出过程。每个管道由输入插件、过滤器插件和输出插件组成，它们一起协作来实现特定的数据流转

filters常用的过滤器插件如下：

1. grok 过滤器： 场景：解析包含时间戳、日志级别和消息的日志行。

    rubyCopy codegrok {
      match => {"message" => "\[%{TIMESTAMP_ISO8601:time}\] \[%{WORD:level}\] %{GREEDYDATA:msg}"}
    }

2. mutate 过滤器： 场景：清理字段，将 IP 地址字段重命名为 "client_ip"。

    rubyCopy codemutate {
      rename => { "ip" => "client_ip" }
    }

3. date 过滤器： 场景：将时间戳字段转换为可操作的日期类型。

    rubyCopy codedate {
      match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
      target => "log_date"
    }

4. json 过滤器： 场景：解析包含嵌套 JSON 数据的日志消息。

    rubyCopy codejson {
      source => "message"
      target => "parsed_json"
    }

5. kv 过滤器： 场景：解析 HTTP 查询字符串中的参数。

    rubyCopy codekv {
      field_split => "&"
      value_split => "="
      source => "query_string"
    }

6. xml 过滤器： 场景：解析包含 XML 数据的日志消息。

    rubyCopy codexml {
      source => "message"
      store_xml => false
      xpath => [
        "//user/name/text()", "username",
        "//user/age/text()", "user_age"
      ]
    }

7. translate 过滤器： 场景：将日志中的状态码映射为更可读的状态描述。

    rubyCopy codetranslate {
      field => "status_code"
      dictionary => [
        "200", "OK",
        "404", "Not Found",
        "500", "Internal Server Error"
      ]
    }

8. useragent 过滤器： 场景：解析用户代理字符串，提取浏览器和操作系统信息。

    rubyCopy codeuseragent {
      source => "user_agent"
      target => "user_agent_info"
    }

9. geoip 过滤器： 场景：将 IP 地址解析为地理位置信息。

    rubyCopy codegeoip {
      source => "client_ip"
      target => "geoip"
    }

10. multiline 过滤器： 场景：合并多行堆栈跟踪日志成单个事件。

     rubyCopy codemultiline {
       pattern => "^\s"
       negate => true
       what => "previous"
     }

2.Logstash性能优化主要体现在以下几个方面:

1.多pipeline配置

多pipeline配置。可以将不同的输入分割到不同的pipeline,每个pipeline有独立的过滤器和输出,这可以提高处理效率。pipeline之间的数据交互可以通过队列实现。

 ruby
 # 管道1:接收日志输入
 input { stdin { } }  
 ​
 filter { grok { } }
 output { stdout { } }
 ​
 # 管道2:从Kafka读取数据
 input { kafka { } }
 ​
 filter { json { } } 
 output { elasticsearch { } }

2.Grok过滤器配置

 ruby
 filter {
   grok {
     match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
     add_field => { "timestamp" => "%{DATE:timestamp}" }
   }
 }

3.Elasticsearch输出配置

 ruby  
 output {
   elasticsearch { 
     hosts => ["http://localhost:9200"]
     index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
   }
 }

4.Redis队列配置

 ruby
 output {
   redis { 
     host => "127.0.0.1"
     port => 6379
     db   => 0
     key  => "logstash" 
   }
 }

5.batching编辑模式配置

 ruby
 input {
   file {
     path => "/var/log/messages"
     start_position => "beginning" 
     sincedb_path => "/dev/null"
     codec => "json"
     mode => "batch"    # 配置batching模式
     batch_size => 1000 # 每1000条记录批量读取
   }
 }

6.调整JVM内存配置在 jvm.options文件中配置,例如:

 -Xms2g
 -Xmx2g

7.并行处理配置 在 logstash.yml中配置:

 yml
pipeline.workers: 2  #配置工作线程数为2
pipeline.output.workers: 2 #输出线程也配置为2

logstash 配置文件

logstash 配置文件配置

vim  logstash.conf 

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => ["192.168.190.159:9092"]
    topics_pattern  => ["hwb\.test|ywyth-sc|zj_test"]
    consumer_threads => 5
    codec => json
    auto_offset_reset => latest
    group_id => "hwb"
  }
}

filter {
        ruby {
        code => "event.timestamp.time.localtime"
        }
        mutate {
        remove_field => ["beat"]
        }
        mutate {
                split => ["message"," "]
                add_field => { "level" => "%{[message][3]}" }
        }
        mutate {
        add_field => {
            "index_name" => "hwb.test,%{[ywyth-sc]}"
                }
        }
        grok {
             match => {"message" => "\[(?\d+-\d+-\d+\s\d+:\d+:\d+)\] \[(?\w+)\] (?[\w|-]+) (?[\w|\.]+) (?\d+):(?.+)"
             }
        }
}

output {
   elasticsearch {
         hosts => ["192.168.190.161:9200"]
         index => "%{[fields][log_topic]}"
         codec => "json"
   }
}
 

启动logstash

nohup ./logstash -f  ../config/logstash.conf &