jmeter采集ELK平台海量业务日志（ 采用Scroll）

        由于性能测试需要，需采集某业务系统海量日志（百万以上）来使用，做稳定性压测使用。但Elasticsearch的结果分页size单次最大为10000（运维同事为保证ES安全）。为了能够快速采集ELK平台业务日志，可以使用以下2种方式采集：

1）结果分页方式：

        通过使用 from 和 size 参数来完成。 from 参数定义了您要提取的第一个结果的偏移量。 size 参数允许您配置要返回的最大匹配数。虽然 from 和 size 可以设置为请求参数，但它们也可以在搜索正文中设置。from 默认值为 0，size 默认为 10。

注意 from + size 不能超过 index.max_result_window 索引设置，默认为 10,000

2）滚动方式（Scroll，类似于游标）：

        可以用于从单个搜索请求中检索大量结果（甚至是所有结果），与在传统数据库上使用游标的方式大致相同。滚动不是用于实时用户请求，而是用于处理大量数据，例如，以便将一个索引的内容重新索引到具有不同配置的新索引中。

综合考虑，滚动方式对于采集数据更方便实用，且不用关注from的值及不受size 10000的限制。

主流程图：

ELK日志平台业务日志：

以下为使用 jmeter 工具的详细实例：

Jmeter脚本全貌：

下面开始详细分段说明：

1. BeanShell PreProcessor前置处理器。用来获取起止时间戳。如下图：

BeanShell 代码

import java.util.*;

long current = System.currentTimeMillis();//当前时间毫秒数
long todaySatartMillis = current / (1000 * 3600 * 24) * (1000 * 3600 * 24) - TimeZone.getDefault().getRawOffset();//今天零点零分零秒的毫秒数
long before = todaySatartMillis + 9 * 60 * 60 * 1000;
long end = before + 3 * 60 * 60 * 1000;
String startTime = Long.toString((before));
String endTime = Long.toString((end));
vars.put("start",startTime);
vars.put("end",endTime);
log.info("开始时间："+startTime+", 结束时间："+endTime);

2. 线程组

1）线程组下 HTTP请求插件中参数设置（非常重要）

如下图所示

查询条件信息

_source	thrift.params
q	thrift.Uri:"/keyWordsSearchService/1.0.0/autoSuggest" AND @timestamp:[${start} TO ${end}]
size	1000
scroll	1m

2）JSON提取器。

 用来按条件获取HTTP请求后返回结果中_scroll_id字段的值，因为下次请求的入参需要_scroll_id字段的值。如下图。

3）使用迭代器循环调用日志采集http请求插件。

http请求插件下，需要创建2个JSON 提取器，如下图所示：

JSON提取器一

JSON提取器二

获取 json中 htis节点值。

4）迭代器下创建BeanShell Sampler。用来对返回结果值（htis节点）加工处理后，存入指定目录下文件。

Beanshell 代码如下：

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import java.io.*;
import java.io.File;

/**
 * 写入文件
*/
public class WriteFile{
   public  void  writeFile(String str, File fileName){
        if((str!=null || !str.trim().equals("")) && fileName!=null ) {
            try {
                FileOutputStream fos = new FileOutputStream(fileName,true);
                Writer w = new OutputStreamWriter(fos,"UTF-8");
                try {
                    str = str.replaceAll("%(?![0-9a-fA-F]{2})", "%25");
                    str = str.replaceAll("\\+", "%2B");
                    w.write(java.net.URLDecoder.decode(str, "UTF-8"));
                    w.flush();
                    w.close();
                    fos.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

String strDocs = vars.get("returnJson");
String cityIds = vars.get("cityId");
//System.out.println(strDocs);
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(strDocs);
JSONArray hitsArray = jsonObject.getJSONArray("hits");

//文件路径及文件名称
String filePath = "D:/FullLinkData/nlp/autoSuggest.csv";

File fileName = new File(filePath);
StringBuffer sb = new StringBuffer();
WriteFile wr = new WriteFile();

String request = null;
String requestStr = null;
for(int i = 0;i< hitsArray.size();i++){
  request = hitsArray.getJSONObject(i).getJSONObject("_source").getString("thrift.params");
  requestStr = org.apache.commons.lang.StringUtils.strip(request, "[]");//去除[]*/
  JSONObject jo = JSONObject.parseObject(requestStr);
  jo.put("version",2);
  if(jo!=null){
      sb.append(jo.toJSONString()+"\r\n");//post请求 换行
  }
}
wr.writeFile(sb.toString(),fileName);//写入文件

最后，运行后，生成文件如下，采集速度杠杠滴！（敏感信息已处理）

参考：Scroll - Elasticsearch 高手之路

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