ELK日志相关

转: Logstash 讲解与实战应用

原创 qw87112 2016-08-20 16:06:07 评论(1)40217人阅读

一、Logstash 介绍

Logstash 是一款强大的数据处理工具，它可以实现数据传输，格式处理，格式化输出，还有强大的插件功能，常用于日志处理。

官网地址:https://www.elastic.co/products/logstash

工作流程

Logstash 工作的三个阶段：

input 数据输入端，可以接收来自任何地方的源数据。

file：从文件中读取
syslog：监听在514端口的系统日志信息，并解析成RFC3164格式。
redis：从redis-server list 中获取
beat：接收来自Filebeat的事件

Filter 数据中转层，主要进行格式处理，数据类型转换、数据过滤、字段添加，修改等，常用的过滤器如下。

grok: 通过正则解析和结构化任何文本。Grok 目前是logstash最好的方式对非结构化日志数据解析成结构化和可查询化。logstash内置了120个匹配模式，满足大部分需求。
mutate: 在事件字段执行一般的转换。可以重命名、删除、替换和修改事件字段。
drop: 完全丢弃事件，如debug事件。
clone: 复制事件，可能添加或者删除字段。
geoip: 添加有关IP地址地理位置信息。

output 是logstash工作的最后一个阶段，负责将数据输出到指定位置，兼容大多数应用，常用的有:

elasticsearch: 发送事件数据到 Elasticsearch，便于查询，分析，绘图。
file: 将事件数据写入到磁盘文件上。
mongodb:将事件数据发送至高性能NoSQL mongodb，便于永久存储，查询，分析，大数据分片。
redis:将数据发送至redis-server，常用于中间层暂时缓存。
graphite: 发送事件数据到graphite。http://graphite.wikidot.com/
statsd: 发送事件数据到 statsd。

二、安装logstash

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# 配置yum源，新建yum文件
vim /etc/yum.repos.d/es.repo
 
# 加入以下内容
 
[kibana-4.5]
name=Kibana repository for 4.5.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/kibana/4.5/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
 
[beats]
name=Elastic Beats Repository
baseurl=https://packages.elastic.co/beats/yum/el/$basearch
enabled=1
gpgkey=https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
gpgcheck=1
 
# 执行安装指令
yum install logstash -y

三、使用命令行运行一个简单的logstash程序

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logstash/bin/logstash -e 'input{stdin{}}output{stdout{codec=>rubydebug}}'
 
# 输入 abc 输出如下
 
{
       "message" => "abc",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => "2016-08-20T03:33:00.769Z",
          "host" => "iZ23tzjZ"
}

四、配置语法讲解

logstash使用{ }来定义配置区域，区域内又可以包含其插件的区域配置。

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# 最基本的配置文件定义，必须包含input 和 output。
 
input{
    stdin{ }
}
 
 
output{
    stdout{
        codec=>rubydebug
    }
}
 
 
# 如果需要对数据进操作，则需要加上filter段
 
input{
    stdin{ }
}
 
 
filter{
  # 里面可以包含各种数据处理的插件，如文本格式处理 grok、键值定义 kv、字段添加、
  # geoip 获取地理位置信息等等... 
 
}
 
output{
    stdout{
        codec=>rubydebug
    }
}
 
 
# 可以定义多个输入源与多个输出位置
 
input{
    stdin{ }
     
    file{
        path => ["/var/log/message"]
        type => "system"
        start_position => "beginning"
    }
}
 
 
output{
    stdout{
        codec=>rubydebug
    }
     
      
    file {
        path => "/var/datalog/mysystem.log.gz"
        gzip => true
    }
     
}

启动方式

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# 通过手动指定配置文件启动
 
/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/nginx_logstash.conf
 
# 以daemon方式运行，则在指令后面加一个 & 符号
 
/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/nginx_logstash.conf &
 
 
# 如果是通过rpm包安装的logstash则可以使用自带的脚本启动
 
/etc/init.d/logstash start 
 
# 通过这种方式启动，logstash会自动加载 /etc/logstash/conf.d/ 下的配置文件

五、filebeat基本讲解

filebeat是基于原先 logstash-forwarder 的源码开发而来，无需JAVA环境，运行起来更轻便，无疑是业务服务器端的日志收集工具。

配置

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# 配置文件路径 "/etc/filebeat/filebeat.yml"
# 一个配置文件可以包含多个prospectors，一个prospectors可以包含多个path。
 
 
filebeat:
  # List of prospectors to fetch data.
  prospectors:
    # Each - is a prospector. Below are the prospector specific configurations
    -
      paths:
        - /var/log/messages
         
      input_type: log
 
      document_type: messages
 
    -
      paths:
        - /alidata/log/nginx/access/access.log.json
 
      input_type: log
 
      document_type: nginxacclog
 
    -
      paths:
        - /alidata/www/storage/logs/laravel.log
 
      input_type: log
 
      document_type: larlog
 
    -
      paths:
        - /alidata/www/500_error/500_error.log
 
      input_type: log
 
      document_type: error500
 
    -
      paths:
        - /alidata/www/deposit/deposit.log
 
      input_type: log
 
      document_type: deposit
 
 
    -
      paths:
        - /alidata/www/call_error.log
 
      input_type: log
 
      document_type: call_error
 
    -
      paths:
        - /alidata/www/weixin_deposit.log
 
      input_type: log
 
      document_type: weixin_deposit
 
 
    -
      paths:
        - /alidata/log/php/php-fpm.log.slow
 
      input_type: log
 
      document_type: phpslowlog
 
      # 多行处理
      multiline:
          pattern: '^[[:space:]]'
          negate: true
          match: after
 
 
    # Additional prospector
 
registry_file: /var/lib/filebeat/registry
 
 
############################# Libbeat Config ##################################
# Base config file used by all other beats for using libbeat features
 
############################# Output ##########################################
 
# 输出数据到 redis 
 
output:
 
 
  redis:
 
    host: "10.122.52.129"
    port: 6379
    password: "123456"
 
 
# 输出数据到 logstash ，一般两者选用其一
  
  logstash:
    hosts: ["10.160.8.221:5044"]
 
 
############################# Shipper #########################################
 
shipper:
 
# 打上服务器tag
 
  name: "host_2"
   
   
############################# Logging #########################################  
   
logging:  
   
   
  files:
   
 
    rotateeverybytes: 10485760 # = 10MB

filebeat主要配置就是这个配置文件了，设定好之后启动服务就会自动从源拉取数据发送到指定位置，当数据为普通行数据时，filebeat会自动为其添加字段信息，其中一项字段 @timestamp 为filebeat读取到这条数据的时间，默认格式为UTC时间，比中国大陆时间早8小时。

如果数据为json格式，而数据中已包含@timestamp字段，filebeat处理时会把@timestamp字段值替换为filebeat读取到该行数据的当前UTC时间。

六、实战运用

架构一

nginx 日志格式配置

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       log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
                 '"slbip":"$remote_addr",'
                 '"clientip":"$http_x_forwarded_for",'
                 '"serverip":"$server_addr",'
                 '"size":$body_bytes_sent,'
                 '"responsetime":$request_time,'
                 '"domain":"$host",'
                 '"method":"$request_method",'
                 '"requesturi":"$request_uri",'
                 '"url":"$uri",'
                 '"appversion":"$HTTP_APP_VERSION",'
                 '"referer":"$http_referer",'
                 '"agent":"$http_user_agent",'
                 '"status":"$status"}';

filebeat 配置

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filebeat:
  # List of prospectors to fetch data.
  prospectors:
    # Each - is a prospector. Below are the prospector specific configurations
 
    -
      paths:
        - /alidata/log/nginx/access/access.log.json
 
      input_type: log
 
      document_type: nginxacclog
       
 
############################# Output ##########################################
 
output:            
  
  logstash:
    hosts: ["10.160.8.221:5044"]
 
# 其他部分配置省略。

logstash 配置（此处logstash用于接收filebeat的数据，然后转存redis）

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input {
    beats {
    port => 5044
    codec => "json"
}
 
}
 
 
filter {
    if [type] == "nginxacclog" {
    geoip {
        source => "clientip"
        target => "geoip"
        database => "/u01/elk/logstash/GeoLiteCity.dat"
        add_field => [ "[geoip][coordinates]","%{[geoip][longitude]}" ]
        add_field => [ "[geoip][coordinates]","%{[geoip][latitude]}" ]
}
 
    mutate {
        convert => [ "[geoip][coordinates]","float" ]
 
}
 
}
 
}
 
 
output{
    if [type] == "nginxacclog" {
    redis {
        data_type => "list"
        key => "nginxacclog"
        host => "127.0.0.1"
        port => "26379"
        password => "123456"
        db => "0"
 
}
 
}
 
    if [type] == "messages" {
    redis {
        data_type => "list"
        key => "messages"
        host => "127.0.0.1"
        port => "26379"
        password => "123456"
        db => "0"
 
}
 
}
 
}

logstash 配置（此处logstash用于读取redis list中的数据，然后转存elasticsearch）

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input{
    redis {
        host => "10.10.1.2"
        port => "26379"
        db => "0"
        key => "nginxacclog"
        threads => 300
        password => "123456"
        data_type => "list"
        codec => "json"
}
 
 
    redis {
        host => "10.10.1.2"
        port => "26379"
        db => "0"
        key => "messages"
        password => "123456"
        threads => 50
        data_type => "list"
        codec => "json"
}
 
}
 
 
 
output {
    if [type] == "nginxacclog" {
        elasticsearch {
            hosts => ["127.0.0.1:9200"]
            index => "logstash-nginxacclog-%{+YYYY.MM.dd}"
            manage_template => true
            flush_size => 50000
            idle_flush_time => 10
            workers => 2
}
 
}
 
 
    if [type] == "messages" {
        elasticsearch {
            hosts => ["127.0.0.1:9200"]
            index => "logstash-messages-%{+YYYY.MM.dd}"
            manage_template => true
            flush_size => 50000
            idle_flush_time => 30
            workers => 1
}
 
}
 
}

关键指令解释:

threads 开启多少个线程读取redis数据，也就是从redis输入到logstash的速度，线程越多读取速度越快，但是根据接收节点的接收速度来设置，如果输入过快，接收速度不够，则会出现丢数据的情况，设置一个最佳的threads值需要和接收节点做反复测试才能得出。

flush_size 控制logstash向Elasticsearch批量发送数据，上面的配置表示，logstash会努力赞到50000条数据一次发送给Elasticsearch。

idle_flush_time 控制logstash多长时间向Elasticsearch发送一次数据，默认为1秒，根据以上配置，logstash积攒数据未到flush_size 10秒后也会向Elasticsearch发送一次数据。

workers 建议设置为1或2，如果机器性能不错可以设置为2. 不建议设置的更高。

架构二

filebeat 配置（从日志文件读取到的数据直接缓存至redis队列）

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filebeat:
  # List of prospectors to fetch data.
  prospectors:
    # Each - is a prospector. Below are the prospector specific configurations
 
    -
      paths:
        - /alidata/log/nginx/access/access.log.json
 
      input_type: log
 
      document_type: nginxacclog
 
 
############################# Output ##########################################
 
output:
 
 
  redis:
 
    host: "10.160.8.221"
    port: 26379
    password: "123456"

document_type 自定义日志类型，在logstash中可通过type判断做不同的处理。

logstash 配置（此处logstash用于读取redis list中的数据，然后转存mongodb）

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input {
 
        redis {
            host => "10.160.8.221"
            port => "26379"
            key => "filebeat"
            data_type => "list"
            password => "123456"
            threads => 50
         }
     
 
        redis {
            host => "10.160.8.221"
            port => "26379"
            key => "mycat"
            data_type => "list"
            password => "123456"
            threads => 50
            type => "mycat"
        }
         
}
 
 
output {
 
if [type] == "mycat" {
        mongodb{
            collection => "mycat%{+yyyyMMdd}"
            isodate => true
            database => "logdb"
            uri => "mongodb://log_user:123456@10.10.1.102:27017/logdb"
        }
}
 
if [type_xi09wnk] == "nginxacclog" {
        mongodb{
            collection => "nginx_accress%{years_dik3k}%{months_dik3k}%{days_dik3k}"
            isodate => true
            database => "logdb"
            uri => "mongodb://log_user:123456@10.10.1.102:27017/logdb"
 
        }
}
 
}

https://blog.csdn.net/qq897958555/article/details/53504221

logback通过kafka接入ELK详解

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