ELK使用Grok解析日志

原文链接:https://blog.csdn.net/napoay/article/details/62885899

一、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。

二、入门例子

下面是一条tomcat日志：

83.149.9.216 - - [04/Jan/2015:05:13:42 +0000] "GET /presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png
HTTP/1.1" 200 203023 "http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel
Mac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36"

从filebeat中输出到logstash，配置如下:

input {
    beats {
        port => "5043"
    }
}
filter {
    grok {
        match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}
    }
}
output {
    stdout { codec => rubydebug }
}

fileter中的message代表一条一条的日志，%{COMBINEDAPACHELOG}代表解析日志的正则表达式，COMBINEDAPACHELOG的具体内容见:https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/master/patterns/httpd。解析后:

{
        "request" => "/presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png",
          "agent" => ""Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36"",
         "offset" => 325,
           "auth" => "-",
          "ident" => "-",
     "input_type" => "log",
           "verb" => "GET",
         "source" => "/path/to/file/logstash-tutorial.log",
        "message" => "83.149.9.216 - - [04/Jan/2015:05:13:42 +0000] "GET /presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png HTTP/1.1" 200 203023 "http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36"",
           "type" => "log",
           "tags" => [
        [0] "beats_input_codec_plain_applied"
    ],
       "referrer" => ""http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/"",
     "@timestamp" => 2016-10-11T21:04:36.167Z,
       "response" => "200",
          "bytes" => "203023",
       "clientip" => "83.149.9.216",
       "@version" => "1",
           "beat" => {
        "hostname" => "My-MacBook-Pro.local",
            "name" => "My-MacBook-Pro.local"
    },
           "host" => "My-MacBook-Pro.local",
    "httpversion" => "1.1",
      "timestamp" => "04/Jan/2015:05:13:42 +0000"
}

再比如,下面这条日志：

55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

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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}

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写到filter中:

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

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解析后:

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

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三、解析任意格式日志

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。

下面给出例子，来两条日志:

2017-03-07 00:03:44,373 4191949560 [          CASFilter.java:330:DEBUG]  entering doFilter()

2017-03-16 00:00:01,641 133383049 [    UploadFileModel.java:234:INFO ]  上报内容准备写入文件

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切分原则:

2017-03-16 00:00:01,641:时间
133383049：编号
UploadFileModel.java:java类名
234:代码行号
INFO：日志级别
entering doFilter()：日志内容

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前五个字段用Grok中已有的，分别是TIMESTAMP_ISO8601、NUMBER、JAVAFILE、NUMBER、LOGLEVEL，最后一个采用自定义正则的形式，日志级别的]之后的内容不论是中英文，都作为日志信息处理，使用自定义正则表达式子的规则如下:

(?<field_name>the pattern here)

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最后一个字段的内容用info表示，正则如下:

(?<info>([sS]*))

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上面两条日志对应的完整的正则如下，其中s*用于剔除空格。

s*%{TIMESTAMP_ISO8601:time}s*%{NUMBER:num} [s*%{JAVAFILE:class}s*:s*%{NUMBER:lineNumber}s*:%{LOGLEVEL:level}s*]s*(?<info>([sS]*))

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正则解析容易出错，强烈建议使用Grok Debugger调试，姿势如下。

四、参考资料

1. plugins-filters-grok
2. Parsing Logs with Logstash