• Elasticsearch 滞后8个小时等时区问题


    1、实战问题

    如下都是实战环节遇到的问题:

    • logstash谁解决过时区问题,mysql是东八区shanghai 但是这玩意读完存到es就少了8小时?

    • 目前索引会比真正时间晚8小时,导致8点前的日志写到昨天索引里,大佬们有招吗?

    • 问一下 logstash输出日志到本地文件中,按照小时生成索引,但是他这边的时区是utc,生成的时间和北京时间少8小时,这一块大佬们是咋操作的?

    • ......从浏览器kibana那里看timestamp时间戳变成了utc的时区?

    上面的问题都涉及到时区问题,涉及到数据的同步(logstash)、写入、检索(elasticsearch)、可视化(kibana)的几个环节。

    2、时区问题拆解

    我们通过如下几个问题展开拆解。

    2.1 Elasticserch 默认时区是?能改吗?

    官方文档强调:在 Elasticsearch 内部,日期被转换为 UTC时区并存储为一个表示自1970-01-01 00:00:00  以来经过的毫秒数的值。

    Internally, dates are converted to UTC (if the time-zone is specified) and stored as a long number representing milliseconds-since-the-epoch.

    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/date.html

    Elasticsearch date 类型默认时区:UTC。

    正如官方工程师强调(如下截图所示):Elasticsearch 默认时区不可以修改。

    https://discuss.elastic.co/t/index-creates-in-different-timezone-other-than-utc/148941但,我们可以“曲线救国”,通过:

    • ingest pipeline 预处理方式写入的时候修改时区;
    • logstash filter 环节做时区转换;
    • 查询时指定时区;
    • 聚合时指定时区。

    2.2 Kibana 默认时区是?能改吗?

    kibana 默认时区是浏览器时区。可以修改,修改方式如下:Stack Management -> Advanced Settings ->Timezone for data formatting.

    2.3 Logstash 默认时区是?能改吗?

    默认:UTC。可以通过中间:filter 环节进行日期数据处理,包括:转时区操作。小结一下:

    • logstash 默认 UTC 时区。
    • Elasticsearch 默认 UTC 时区。
    • Kibana 默认浏览器时区,基本我们用就是:东八区。
    • 如果基于Mysql 同步数据,Mysql 数据是:东八区。

    我们看一下东8区百度百科定义:东八区(UTC/GMT+08:00)是比世界协调时间(UTC)/格林尼治时间(GMT)快8小时的时区,理论上的位置是位于东经112.5度至127.5度之间,是东盟标准的其中一个候选时区。当格林尼治标准时间为0:00时,东八区的标准时间为08:00。通过上面的定义,能加深对 logstash 同步数据后,数据滞后8小时的理解。

    3、时区问题解决方案

    基于上面的分析,如何解决时区问题呢?由于 kibana 支持手动修改时区,不在下文讨论 的范围之内。实战项目中,自己根据业务需求修改即可。那么问题就转嫁为:写入的时候转换成给定时区(如:东8区)就可以了。

    3.1 方案一:ingest 预处理为东8区时区

    • 步骤 1:定义预处理管道:chage_utc_to_asiash(名称自己定义即可)。

    在该管道中实现了时区转换。

    • 步骤 2:创建索引同时指定缺省管道:chage_utc_to_asiash。
    • 步骤 3:写入数据(单条或 bulk 批量均可)
    PUT _ingest/pipeline/chage_utc_to_asiash
    {
      "processors": [
        {
          "date" : {
            "field" : "my_time",
            "target_field": "my_time", 
            "formats" : ["yyyy-MM-dd HH:mm:ss"],
            "timezone" : "Asia/Shanghai"
          }
        }
      ]
    }
    
    PUT my-index-000001
    {
      "settings": {
        "default_pipeline": "chage_utc_to_asiash"
      },
      "mappings": {
        "properties": {
          "my_time": {
            "type": "date"
          }
        }
      }
    }
    
    PUT my-index-000001/_doc/1
    {
      "my_time": "2021-08-09 08:07:16"
    } 

    当写入数据后,执行检索时,kibana dev tool 返回结果如下:

     "hits" : [
          {
            "_index" : "my-index-000001",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "1",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "my_time" : "2021-08-09T08:07:16.000+08:00"
            }
          }
        ]

    最明显的特征是:多了+08:00 时区(东8区)标志。然后,我们用:kibana discover可视化展示一下:

    上图中,kibana 采用默认浏览器时区。如果不做上面的 ingest 预处理实现,会怎么样呢?大家如果实现过,肯定会感触很深。需要我们在kibana中切换时间范围,才能找到之前写入的数据。ingest 预处理时区的好处:方便、灵活的实现了写入数据的时区转换。

    3.2 方案二:logstash 中间 filter 环节处理

    拿真实同步案例讲解一下时区处理:

    • 数据源端:Mysql;
    • 数据目的端:Elasticsearch;
    • 同步方式:logstash,本质借助:logstash_input_jdbc 插件同步;
    • 时区处理:logstash filter 环节 ruby 脚本处理。 

    如下只给出了中间 filter 环节的脚本:

    filter {
     ruby { 
       code => "event.set('timestamp', event.get('publish_time').time.localtime + 8*60*60)" 
     }
     ruby {
       code => "event.set('publish_time',event.get('timestamp'))"
     }
     mutate {
       remove_field => ["timestamp"]
     }
    }

    三行脚本含义,解释如下:

    • 第一行:将 publish_time 时间加 8 小时处理,赋值给 timestamp。

    publish_time  到了 logstash 已转成了 UTC 时区了。timestamp 类似似 C 语言中的交换两个数函数中的 temp 临时变量。

    • 第二行:将 timestamp 时间赋值给 publish_time。
    • 第三行:删除中转字段:timestamp。

    源数据Mysql 效果:

     

    同步后 效果:

     

     如上两个截图,对比一下区别:

    • publish_time 做了时区处理,两者时间已一致,都是东 8 区。
    • update_time 未做时间处理,写入Elasticsearch 后由东8区时间 10:57:31 转为UTC时区时间 02:57:31,少了8小时。

    4、检索和聚合的时候指定时区

    假定我们写入ES前未做时区处理(实战环节常有的场景),但是检索或者聚合的时候想做时区处理可以吗?

    可以的,具体实现方式如下:

    POST testindex/_search?pretty
    {
      "query": {
        "range": {
          "date": {
            "gte": "2020-01-01 00:00:00",
            "lte": "2020-01-03 23:59:59",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
            "time_zone": "+08:00"
          }
        }
    },
      "size": 0,
      "aggs": {
        "per_day": {
          "date_histogram": {
            "calendar_interval": "day",
            "field": "date",
            "time_zone": "+08:00"
          }
        }
      }
    }

    如上示例中,整合了检索和聚合,有两个要点:

    • 要点1:range query 中指定时区检索。
    • 要点2:data_histogram 聚合中指定时区聚合。

    5、小结

    数据写入时间不一致、数据滞后8小时等时区问题的本质是:各个处理端时区不一致,写入源的时区、Kibana默认是本地时区(如中国为:东8区时区),而 logstash、Elasticsearch 是UTC时区。

     本文给出了两种写入前预处理的解决方案,方案一:基于管道预处理;方案二:基于logstash filter 中间环节过滤。两种方案各有利弊,预处理管道相对更轻量级,实战选型建议根据业务需求。本文最后指出在检索和聚合环节使用时区处理方式。

    参考

    https://t.zsxq.com/2nYnq76

    https://mp.weixin.qq.com/s/gBY7uNSjy-4fux0cf3rBDg

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fat-girl-spring/p/15122906.html
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