ELK

Demo 跑起来之后，就需要根据具体的负载和日志进行优化了，本次主要是优化在 Kibana 界面中 [Table] 展开的 Patterns，过多的 Patterns 有几个负面作用：
1)、干扰查看信息
2)、增大索引占用空间
3)、降低 es 的写入性能

ELK各组件版本：(Windows Server, Linux 下其他大同小异)
1)、Filebeat - 7.3.1
2)、Logstash - 7.3.1
3)、Elasticsearch: 7.3.1
4)、Kibana - 7.3.1

以下是优化前的内容，实际需要的仅仅是6个字段，但此处却有35个字段之多，主要来源是 filebeat 和 logstash 处理时应用了 es 默认模板产生的大量冗余字段。
这里的结果是已经在 logstash 中初步配置了 remove_field，将 "@version"、"message" 、"log_create_time"  移除了，不然整个 Table 展开后更加的臃肿。
@version 和 message 是 es 的动态模板自动创建的，log_create_time 是自定义的字段，用于替换默认模板的 @timestamp

           

Kibana -> Setting -> Index Patterns

日志样例：

2019-11-21 08：45：39.656 | ^Warn||ThreadID: 35|Audilog not defined in config.
2019-11-21 08：47：39.012 | *Error|SQLServer||ThreadID: 35|Database connection refused.
2019-11-21 09：42：50.156 | Info|Kafka||ThreadID: 35|Reviced Message：
ID:                                  1
Mode:                                Delay
Message Id:                          1
Map:                                 len=45
Binary Version:                      3.4.6

 以 “|” 为分隔符，将日志分为 6 个 field，可以看到有的只有5段，有的不在一行：
field1 - logtime
field2 - level
field3 - comp // 此字段可能为空
field4 - blank // 此处都是 null
field5 - threadId
field6 - logbody

1、先看一下优化后的配置文件

Filebeat 的配置文件，如果要收集一台服务器上的不同程序的日志，可以新建多个配置文件并配置不同的 logstash 端口，再启动多个进程收集。

如果是输出到 kafka，则可以在一份配置里配置多个 intput 利用 filed 字段在 output 里送往不同的 topic，而不必启动多个进程。

• filebeat.yml

# log files input
filebeat.inputs:
- type:
  enabled: true
  paths:
    - F:payserverlog*.log
  multiline.pattern: '[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2]' // 将不在一行的日志，拼接到以日期开头的行后
  multiline.negate:  true
  multiline.match: after
  fields:
    nginx: payserver
  scan_frequency: 10s
  max_bytes: 1048576
  tail_files: false
  backoff: 1s
  backoff_factor: 2

# output to logstash
output.logstash:
  hosts: ["172.16.0.11:5146"]

processors:
- drop_fields:
    fields: ["input_type", "log.offset", "host.name", "input.type", "agent.hostname", "agent.type", "ecs.version", "agent.ephemeral_id", "agent.id", "agent.version", "fields.ics", "log.file.path", "log.flags" ]

monitoring:
  enabled: true
  elasticsearch: ["http://172.16.0.11:9200"]


# logging
logging.level: info
logging.to_file: true
logging.files:
  path: E:ELKfilebeat-7.3.1-windows-x86_64logs
  name: filebeat-5146.log
  interval： 1h
  keepfiles: 7
  logging.json: false  

Logstash 的配置文件

当单机有多个程序日志需要收集并且输出端是 Logstash 时，有几种方式：
1）、使用 if [filed] = 'xxx' 来区分 grok 和 output，此种方式 Logstash 需要做大量的 if 判断，官方称之为 Conditional Hell （条件地狱），会严重降低 grok 效率 - 不推荐
2）、启动多个 Logstash 实例，需要配置和管理多个 JVM - 不推荐
3）、使用 Logstash 的 Pipeline , 不必管理多个 JVM，也不必做大量 if 判断，以下的配置使用的就是该种方式

•  Configlogstash.yml

pipeline.worker: 10
pipeline.batch.size: 3000
pipeline.batch.delay: 10

http.host: "172.16.0.11"
xpack.monitoring.enabled: true
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: ["http://172.16.0.11:9200"]

log.level: info

• Configpipeline.yml

- pipeline: main
  pipeline.workers: 8
  pipeline.batch.size: 3000
  pipeline.delay: 200
  path.config: E:\ELK\logstash-7.3.1\pipeline\5044-server01-payapi.conf

- pipeline: server-01-error
  pipeline.workers: 8
  pipeline.batch.size: 3000
  pipeline.delay: 200
  path.config: E:\ELK\logstash-7.3.1\pipeline\5045-server01-payweb.conf

- pipeline: server-02-access
  pipeline.workers: 8
  pipeline.batch.size: 3000
　　pipeline.delay: 200
  path.config: E:\ELK\logstash-7.3.1\pipeline\5046-server02-payapi.conf

- pipeline: server-02-error
  pipeline.workers: 8
  pipeline.batch.size: 3000
  pipeline.delay: 200
  path.config: E:\ELK\logstash-7.3.1\pipeline\5047-server02-payweb.conf

• Pipeline5044-server01-payapi.conf

input {
　　beats {
  　　port => 5044 // 当配置了Pipeline时，不同的 pipeline 配置文件，此端口不可冲突
     client_inactivity_timeout => 600
  }   
}

filter {
  grok {
  　　match => {
    　　"message" => "%{DATA:logtime}|%{DATA:level}|%{DATA:comp}|%{DATA:blank}|%{DATA:threadId}|%{GREEDYDATA:logdoby}"
     }
  }

  if "_grokparsefailure" in [tags] { // 某些行按 "|" 分割只有5段，按前面的 grok 会解析失败，并生成一个值为 "_grokparsefailure" 的 tag，此处重新解析失败的行
  　　grok {
    　　match => {
      　　"message" => "%{DATA:logtime}|%{DATA:level}|%{DATA:blank}|%{DATA:threadId}|%{GREEDYDATA:logdoby}"
      }
    }
  }

  grok {
  　　match => {
      "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:log_create_time}" // 将日志的时间按照 TIMESTAMP_ISO8601 解析给临时变量 log_create_time
     }
  }

  date {
    match => ["log_create_time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"] // 按时间格式匹配一下
    target => "@timestamp" // 将 log_create_time 写入 @timestamp
  }
    
  mutate {
    remove_field => "@version"
    remove_field => "message"
    remove_field => "log_create_time"
    remove-field => "tags"
    gsub => ["level", "s", ""] // 移除字段中的空格
    gsub => ["comp", "s", ""]　　
  }
}

output {
　　elasticsearch {
　　　　hosts => ["http://172.16.0.11:9200"]
　　　　index => "payapi-server01-%{+yyyy.MM.dd}"
　　　　manage_template => false // 取消 logstash 自动管理模板功能
　　　　template_name => template_payapi // 映射自定义模板的名字，自定义模板的创建在下方
　　}
}

其他的几个配置文件类似，此处注意几点：

1)、@timestamp 默认是 logstash 处理日志时的时间，当日志的生成时间和 logstash 的处理时间较为接近时问题不大；但假如你要索引几个月前的文档或者日志，此时这个时间差几乎就不能接受；所以此处新建了一个临时变量 log_create_time，再使用 date 插件，将其写入 @timestamp，最后@timestamp 就等于日志的生成时间了，在这个例子里，应该明白 @timestamp、logtime、log_create_time 三者是相同的。

2)、没有使用 logstash 默认的索引模板，使用的是自定义的索引模板，在 Kibana 的 Console 中新建模板：

PUT /_template/template_payapi
{
　　"index_patherns" : "[payapi-*]", // 以 payapi- 开头的索引均会应用此模板
　　"order" : 99, // 模板的优先级
　　"settings" : {
　　　　"number_of_shards" : 1, // 索引使用的分片数量
　　　　"number_of_replicas" : 0, // 索引的副本数，当你需要导入大量数据，第一次建立索引时，可以设置为0，提高写入速度，导入完成后可以动态修改
　　　　"refresh_interval" : "15s" // 向临时空间刷写的频率，类似于硬盘的 fsync
　　},
　　"mapping" : {
　　　　"dynamic" : "false", // 看下方解释
　　　　"properties" : {
　　　　　　"@timestamp" : {
　　　　　　　　"type" : "text"
　　　　　　},
　　　　　　"logtime" : {
　　　　　　　　"type" : "text", // 这里注意，不是所有时间都是 date
　　　　　　　　"index" : "false" // true:字段可用于搜索， false: 不能用于搜索
　　　　　　},
　　　　　　"level" : {
　　　　　　　　"type" : "text",
　　　　　　　　"index" : "true"
　　　　　　},
　　　　　　"comp" : {
　　　　　　　　"type" : "text",
　　　　　　　　"index" : "true"
　　　　　　},
　　　　　　"blank" : {
　　　　　　　　"type" : "text",
　　　　　　　　"index" : "false"
　　　　　　},
　　　　　　"threadId" : {
　　　　　　　　"type" : "text",
　　　　　　　　"index" : "true"
　　　　　　},
　　　　　　"logbody" : {
　　　　　　　　"type" : "text",
　　　　　　　　"index" : "ture"
　　　　　　}
　　　　}
　　}
}

dynamic 值	说明
true	在索引一个文档时，如果文档中有 field 不在 mapping 中，会自动映射类型，添加到 mapping，并索引该字段；
false	在索引一个文档时，如果文档中有 field 不在 mapping 中，不会添加到 mapping，也不会索引该字段， 但是会保存下来，在 _source 可以看到该字段，但该字段不能被搜索；
strict	在索引一个文档时，如果文档中有 field 不在 mapping 中，logstash 会直接抛出异常，拒绝索引；

3)、查看模板，在 Kibana 的 Console 中执行

GET /_template/template_payapi

2、最后看下优化之后的效果，仅保留需要的字段

   

Kibana -> Setting -> Index Patterns

 仅保留不能被删除的保留字段和自己需要的字段，同时 stroage 占用和写入速度也更加的 stable。

参考链接：
https://blog.csdn.net/shumoyin/article/details/84137178
https://www.jianshu.com/p/dc73ec69c9f7