分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块

一、ELFK集群部署(Filebeat+ELK)

 在搭建ELK的基础上安装Filebeat服务,Filebeat服务可以布置在以下任意一台主机,本次实验将布置在apache服务器的节点上 

步骤一:安装 Filebeat(在apache节点操作) 

#上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
 tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz  
 mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

步骤二:设置 filebeat 的主配置文件 

 cd /usr/local/filebeat
 ​
 vim filebeat.yml
 filebeat.prospectors:
 - type: log         #指定 log 类型,从日志文件中读取消息
   enabled: true
     paths:
      #指定监控的日志文件
    - /var/log/httpd/access_log
 
   tags: ["filebeat"]         #设置索引标签
    fields:                  #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
        service_name: apache
        log_type: access
        from: 192.168.73.107
 
 
 ​
 --------------Elasticsearch output-------------------
 (全部注释掉)
 ​
 ----------------Logstash output---------------------
 output.logstash:
   hosts: ["192.168.73.107:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口
 ​
 

 步骤三: 新建 Logstash 配置文件

cd /etc/logstash/conf.d
cp system.conf filebeat.conf ​
vim filebeat.conf
input {
   beats { port => "5044" }
 
}
 
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.73.105:9200","192.168.73.106:9200"]
        index =>"%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
 
   stdout {
    codec => rubydebug
  }
}
 
 ​
 

filebeat 功能的引入测试 

1)创建两个访问页面

echo "

this  is   filebeat test

" >/var/www/html/test1.html
echo "h1> this is a test    " >/var/www/html/test2.html

2)启动filebeat和logstash 

  #启动 filebeat
 nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
 #-e:输出到标准输出,禁用syslog/文件输出
 #-c:指定配置文件
 #nohup:在系统后台不挂断地运行命令,退出终端不会影响程序的运行
 
 #启动 logstash
cd /etc/logstash/conf.d
logstash -f filebeat.conf

 

3)进行访问测试 

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第1张图片

此时:屏幕输出的日志以及发生改变(Logstash的新建配置文件中output模块中stdout) 

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第2张图片

4)kibana中创建于apache相关的索引,并且通过时序,可以查看到访问日志的信息 

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第3张图片

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第4张图片 

解决日志与kibana时间不一致的方法 

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第5张图片

 

二、 Logstash的过滤模块 

2.1 Logstash配置文件中的模块

(1)input {}
  • 指定输入流,通过file、beats、kafka、redis中获取数据

(2)filter {}

常用插件:

  • grok:对若干个大文本字段进行再分割,分割成一些小字段 (?<字段名>正则表达式) 字段名:正则表示匹配到的内容
  • date:对数据中的时间进行统一格式化
  • mutate:对一些无用的字段进行剔除,或增加字段
  • mutiline:对多行数据进行统一编排,多行合并和拆分

(3)ourput {}

  • elasticsearch stdout

2.2 Filter(过滤模块)中的插件 

而对于 Logstash 的 Filter,这个才是 Logstash 最强大的地方。Filter 插件也非常多,我们常用到的 grok、date、mutate、mutiline 四个插件。

对于 filter 的各个插件执行流程,可以看下面这张图:

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第6张图片

grok插件(通过grok插件实现对字段的分割,使用通配符)

这里就要用到 logstash 的 filter 中的 grok 插件。filebeat 发送给 logstash 的日志内容会放到message 字段里面,logstash 匹配这个 message 字段就可以了。

 2.3 kibana 的DEV Tools 中 Grok Debugger工具的运用

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第7张图片

在此我们以apache访问日志索引中的message字段为例 ,进行数据切片:

 假设我们要进行的切片信息为messge中的

192.168.73.105 - - [13/Nov/2022:02:57:13 +0800] "GET /test1.html HTTP/1.1" 304 - "-" "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0"

数据切片的格式为: 

 匹配格式:(?<字段名>正则表达式) 

切片案例一:分离访问用户的IP 

(?%{IPV6}|%{IPV4} )(?.+)

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第8张图片

切片案例二:以上面的为基础,将时间分离出来 

(?%{IPV4}|%{IPV6})[\s-]+\[(?.+)](?.+)

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第9张图片 

切片案例三:取出状态码和http方法  

(?%{IPV4}|%{IPV6})[\s-]+\[(?.+)] "GET (?.+")[\s](?\d+) -\s"-"\s(?.+)

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第10张图片

2.4 数据切片的实战演练 

 切片前的操作 

vim apache_log.conf
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
}
 
 
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.73.105:9200","192.168.73.105:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}
 
logstash -f apache_log.conf

 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第11张图片

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第12张图片 对apche服务进行访问 

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第13张图片

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第14张图片 

 进行切片分离 

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第15张图片

修改logstash的控制conf 

vim apache_log.conf
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
}
filter {
  grok {
 match => ["message","(?%{IPV4}|%{IPV6})[\s-]+\[(?.+)] \"GET (?.+\")[\s](?\d+) -\s\"-\"\s(?.+)"]
 
}
 
 
}
 
 
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.73.105:9200","192.168.73.105:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}
logstash -f apache_log.conf

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第16张图片 分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第17张图片

 再次进行访问测试 

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第18张图片

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第19张图片 

三、filebeat中multiline 插件的引入 

  java错误日志一般都是一条日志很多行的,会把堆栈信息打印出来,当经过 logstash 解析后,每一行都会当做一条记录存放到 EslaticSearch中,那这种情况肯定是需要处理的。这里就需要使用 multiline 插件,对属于同一个条日志的记录进行拼接。

3.1  安装 multiline 插件

在线安装插件
cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline
 
离线安装插件
先在有网的机器上在线安装插件,然后打包,拷贝到服务器,执行安装命令
bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/logstash-offline-plugins-6.7.2.zip
 
检查下插件是否安装成功,可以执行以下命令查看插件列表
bin/logstash-plugin list

3.2  使用 multiline 插件 进行日志合并 

日志合并的过程: 

  • 第一步:每一条日志的第一行开头都是一个时间,可以用时间的正则表达式匹配到第一行。

  • 第二步:然后将后面每一行的日志与第一行合并。

  • 第三步:当遇到某一行的开头是可以匹配正则表达式的时间的,就停止第一条日志的合并,开始合并第二条日志。

  • 第四步:重复第二步和第三步

filter {
  multiline {
    pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}"
    negate => true
    what => "previous"
  }
}

pattern: 用来匹配文本的表达式,也可以是grok表达式

what: 如果pattern匹配成功的话,那么匹配行是归属于上一个事件,还是归属于下一个事件。previous: 归属于上一个事件,向上合并。next: 归属于下一个事件,向下合并

negate:是否对 pattern 的结果取反。false: 不取反,是默认值。true: 取反。将多行事件扫描过程中的行匹配逻辑取反(如果pattern匹配失败,则认为当前行是多行事件的组成部分)

3.3 多行被拆分

Java 堆栈日志太长了,有 100 多行,被拆分了两部分,一部分被合并到了原来的那一条日志中,另外一部分被合并到了不相关的日志中。

为了解决这个问题,可以通过配置 filebeat 的 multiline 插件来截断日志。至于为什么不用 logstash 的 multiline 插件呢?因为在 filter 中使用 multiline 没有截断的配置项。filebeat 的 multiline 配置项如下:

multiline.type: pattern
multiline.pattern: '^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}'
multiline.negate: true
multiline.match: after
multiline.max_lines: 50

配置项说明:

  • multiline.pattern:希望匹配到的结果(正则表达式)

  • multiline.negate:值为 true 或 false。使用 false 代表匹配到的行合并到上一行;使用 true 代表不匹配的行合并到上一行

  • multiline.match:值为 after 或 before。after 代表合并到上一行的末尾;before 代表合并到下一行的开头

  • multiline.max_lines:合并的最大行数,默认 500

  • multiline.timeout:一次合并事件的超时时间,默认为 5s,防止合并消耗太多时间导致 filebeat 进程卡死

四、mutate 插件

当我们将日志解析出来后,Logstash 自身会传一些不相关的字段到 ES 中,这些字段对我们排查线上问题帮助不大。可以直接剔除掉。这里我们就要用到 mutate 插件了。它可以对字段进行转换,剔除等。

一般会把把 log.offset 字段去掉,这个字段可能会包含很多无意义内容。

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第20张图片

filter{
   mutate {
      remove_field => ["host" "[log][offset]"]
   } 

分布式运用之企业级日志ELFK+logstash的过滤模块_第21张图片 

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