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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 => falsexpath => ["//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 => truewhat => "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

 rubyfilter {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

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

5.batching编辑模式配置

 rubyinput {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" => "\[(?<time>\d+-\d+-\d+\s\d+:\d+:\d+)\] \[(?<level>\w+)\] (?<thread>[\w|-]+) (?<class>[\w|\.]+) (?<lineNum>\d+):(?<msg>.+)"
             }
        }
}

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

启动logstash

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