• ELK 经典用法—企业自定义日志收集切割和mysql模块


    ELK 经典用法—企业自定义日志收集切割和mysql模块

     
     

    一、收集切割公司自定义的日志

    很多公司的日志并不是和服务默认的日志格式一致,因此,就需要我们来进行切割了。

    1、需切割的日志示例

    2018-02-24 11:19:23,532 [143] DEBUG performanceTrace 1145 http://api.114995.com:8082/api/Carpool/QueryMatchRoutes 183.205.134.240 null 972533 310000 TITTL00 HUAWEI 860485038452951 3.1.146 HUAWEI 5.1 113.552344 33.332737 发送响应完成 Exception:(null)

     

    2、切割的配置

    在logstash 上,使用fifter 的grok 插件进行切割

    复制代码
    input {
            beats {
                    port => "5044"
            }
    }
    
    filter {
        grok {
            match => {
                "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} [%{NUMBER:thread:int}] %{DATA:level} (?<logger>[a-zA-Z]+) %{NUMBER:executeTime:int} %{URI:url} %{IP:clientip} %{USERNAME:UserName} %{NUMBER:userid:int} %{NUMBER:AreaCode:int} (?<Board>[0-9a-zA-Z]+[-]?[0-9a-zA-Z]+) (?<Brand>[0-9a-zA-Z]+[-]?[0-9a-zA-Z]+) %{NUMBER:DeviceId:int} (?<TerminalSourceVersion>[0-9a-z.]+) %{NUMBER:Sdk:float} %{NUMBER:Lng:float} %{NUMBER:Lat:float} (?<Exception>.*)"
            }
            remove_field => "message"
        }
        date {
                       match => ["timestamp","dd/MMM/YYYY:H:m:s Z"]
            remove_field => "timestamp"
               }
        geoip {
            source => "clientip"
            target => "geoip"
            database => "/etc/logstash/maxmind/GeoLite2-City.mmdb"
        }
    }
    
    output {
        elasticsearch {
            hosts => ["http://192.168.10.101:9200/"]
            index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
            document_type => "apache_logs"
        }
    }
    复制代码

    3、切割解析后效果

     

    4、最终kibana 展示效果

    ① top10 clientip

     

    ② top5 url

     

    ③ 根据ip 显示地理位置

     

    ⑤ top10 executeTime

     

    ⑥ 其他字段都可进行设置,多种图案,也可将多个图形放在一起展示

     

     

    二、grok 用法详解

    1、简介

      Grok是迄今为止使蹩脚的、无结构的日志结构化和可查询的最好方式。Grok在解析 syslog logs、apache and other webserver logs、mysql logs等任意格式的文件上表现完美。

      Grok内置了120多种的正则表达式库,地址:https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns。

     

    2、入门例子

    ① 示例

    55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

     

    ② 分析

      这条日志可切分为5个部分,IP(55.3.244.1)、方法(GET)、请求文件路径(/index.html)、字节数(15824)、访问时长(0.043),对这条日志的解析模式(正则表达式匹配)如下:

    %{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}

     

    ③ 写到filter中

    filter { grok { match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"} } }

     

    ④ 解析后效果

    client: 55.3.244.1
    method: GET
    request: /index.html
    bytes: 15824
    duration: 0.043

    3、解析任意格式日志

    (1)解析任意格式日志的步骤:

    ① 先确定日志的切分原则,也就是一条日志切分成几个部分。

    ② 对每一块进行分析,如果Grok中正则满足需求,直接拿来用。如果Grok中没用现成的,采用自定义模式。

    ③ 学会在Grok Debugger中调试。

     

    (2)grok 的分类

    • 满足自带的grok 正则 grok_pattern

    ① 可以查询

    # less /usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-4.1.1/patterns/grok-patterns

     

    ② 使用格式

    grok_pattern 由零个或多个 %{SYNTAX:SEMANTIC}组成

    例: %{IP:clientip}

      其中SYNTAX 是表达式的名字,是由grok提供的:例如数字表达式的名字是NUMBER,IP地址表达式的名字是IP

      SEMANTIC 表示解析出来的这个字符的名字,由自己定义,例如IP字段的名字可以是 client

     

    • 自定义SYNTAX

    使用格式:(?<field_name>the pattern here)

    例:(?<Board>[0-9a-zA-Z]+[-]?[0-9a-zA-Z]+)

     

    (3)正则解析容易出错,强烈建议使用Grok Debugger调试,姿势如下(我打开这个网页不能用)

     

    三、使用mysql 模块,收集mysql 日志

    1、官方文档使用介绍

    https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-module-mysql.html

     

    2、配置filebeat ,使用mysql 模块收集mysql 的慢查询

    # vim filebeat.yml

    复制代码
    #=========================== Filebeat prospectors =============================
    filebeat.modules:
    - module: mysql
      error:
        enabled: true
        var.paths: ["/var/log/mariadb/mariadb.log"]
    
      slowlog:
        enabled: true
        var.paths: ["/var/log/mariadb/mysql-slow.log"]
    #----------------------------- Redis output --------------------------------
    output.redis:
      hosts: ["192.168.10.102"]
      password: "ilinux.io"
      key: "httpdlogs"
      datatype: "list"
      db: 0
      timeout: 5
    复制代码

    3、elk—logstash 切割mysql 的慢查询日志

    ① 切割配置

    # vim mysqllogs.conf

    复制代码
    input {
            redis {
                    host => "192.168.10.102"
                    port => "6379"
                    password => "ilinux.io"
                    data_type => "list"
                    key => "httpdlogs"
                    threads => 2
            }
    }

    filter {
      if [fields][type] == "pachongmysql" {
        grok {
          match => {
            "message" => "^# Time: (?<Time>.*)"
          }
          match => {
            "message" => "^# User@Host: (?<User>.*)[exiuapp] @ [%{IP:hostip}] Id: %{NUMBER:Id:int}"
          }
          match => {
            "message" => "^# Query_time: %{NUMBER:Query_time:float} Lock_time: %{NUMBER:Lock_time:float} Rows_sent: %{NUMBER:Rows_sent:int} Rows_examined: %{NUMBER:Rows_examined:int}"
          }
          match => {
            "message" => "^use (?<database>.*)"
          }
          match => {
            "message" => "^SET timestamp=%{NUMBER:timestamp:int};"
          }
          match => {
            "message" => "(?<sql>.*);"
          }
          remove_field => "message"
        }
      }
    }

    output {

            elasticsearch {
                    hosts => ["http://192.168.10.101:9200/"]
                    index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
                    document_type => "mysql_logs"
            }
    } 
    复制代码

    ② 切割后显示结果

    4、kibana 最终显示效果

    ① 哪几个的数据库最多,例:top2 库

    表无法显示,因为有些语句不涉及表,切割不出来

     

    ② 哪几个sql语句出现的最多,例:top5 sql语句

     

    ③ 哪几个sql语句出现的最多,例:top5 sql语句

     

    ④ 哪几台服务器慢查询日志生成的最多,例:top5 服务器

     

    ⑤ 哪几个用户慢查询日志生成的最多,例:top2 用户

     

    可以合并显示

     

    5、使用mysql 模块收集mysql 的慢查询

    (1)filebeat 配置和上边一样

     

    (2)elk—logstash 切割mysql 的错误日志

    # vim mysqllogs.conf

    复制代码
    filter {
            grok {
                    match => { "message" => "(?<timestamp>d{4}-d{2}-d{2}s+d{2}:d{2}:d{2}) %{NUMBER:pid:int} [%{DATA:level}] (?<content>.*)" }
            }
            date {
                    match => ["timestamp","dd/MMM/YYYY:H:m:s Z"]
                    remove_field => "timestamp"
            }
    }
    复制代码

    (3)就不在展示结果了

     

    四、ELK 收集多实例日志

    很多情况下,公司资金不足,不会一对一收集日志;因此,一台logstash 使用多实例收集处理多台agent 的日志很有必要。

    1、filebeat 的配置

    主要是output 的配置,只需不同agent 指向不同的端口即可

    ① agent 1 配置指向5044 端口

    #----------------------------- Logstash output --------------------------------
    output.logstash:
      # The Logstash hosts
      hosts: ["192.168.10.107:5044"]

    ② agent 2 配置指向5045 端口

    #----------------------------- Logstash output --------------------------------
    output.logstash:
      # The Logstash hosts
      hosts: ["192.168.10.107:5045"]

    2、logstash 的配置

    针对不同的agent ,input 指定对应的端口

    ① agent 1

    复制代码
    input {
            beats {
                    port => "5044"
            }
    }
    output {   #可以在output 加以区分
            elasticsearch {
                    hosts => ["http://192.168.10.107:9200/"]
                    index => "logstash-apache1-%{+YYYY.MM.dd}"
                    document_type => "apache1_logs"
            }
    }
    复制代码

    ② agent 1

    复制代码
    input {
            beats {
                    port => "5045"
            }
    }
    output {   #可以在output 加以区分
            elasticsearch {
                    hosts => ["http://192.168.10.107:9200/"]
                    index => "logstash-apache2-%{+YYYY.MM.dd}"
                    document_type => "apache2_logs"
            }
    }
    复制代码

    开启对应的服务就ok 了

  • 相关阅读:
    HDU 1455 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1455
    UVA 11300 Spreading the Wealth
    HDU 1702 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1702
    栈的简单应用 HDU 1022 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1022
    HDU 1702 队列与栈的简单运用http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1702
    背包模板(01背包,完全背包,多重背包)
    XSS内容拓展--伪造你的IP
    Linux文件系统
    2015阿里校招研发工程师笔试题
    鸟哥的私房菜复习一
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dengbingbing/p/10485962.html
Copyright © 2020-2023  润新知