Logstash常用配置和日志解析

logstash

它组要组成部分是数据输入，数据源过滤，数据输出三部分。

数据源input使用详解

input 及输入是指日志数据传输到Logstash中。其中常见的配置如下：

• file：从文件系统中读取一个文件，很像UNIX命令 “tail -0a”
• syslog：监听514端口，按照RFC3164标准解析日志数据
• redis：从redis服务器读取数据，支持channel(发布订阅)和list模式。redis一般在Logstash消费集群中作为”broker”角色，保存events队列共Logstash消费。
• lumberjack：使用lumberjack协议来接收数据，目前已经改为 logstash-forwarder。

stdin { } # 从控制台中输入来源 file { # 从文件中来 path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*" #单一文件 #监听文件的多个路径 path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*.log","F:/*.log"] #排除不想监听的文件 exclude => "1.log" #添加自定义的字段 add_field => {"test"=>"test"} #增加标签 tags => "tag1" #设置新事件的标志 delimiter => "\n" #设置多长时间扫描目录，发现新文件 discover_interval => 15 #设置多长时间检测文件是否修改 stat_interval => 1 #监听文件的起始位置，默认是end start_position => beginning #监听文件读取信息记录的位置 sincedb_path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/test.txt" #设置多长时间会写入读取的位置信息 sincedb_write_interval => 15 } syslog { # 系统日志方式 type => "system-syslog" # 定义类型 port => 10514 # 定义监听端口 } beats { # filebeats方式 port => 5044 } 

以上文件来源file，syslog,beats 只能选择其中一种

注意：

• 文件的路径名需要时绝对路径
• 支持globs写法
• 如果想要监听多个目标文件可以改成数组

数据过滤filter

Fillters 在Logstash处理链中担任中间处理组件。他们经常被组合起来实现一些特定的行为来，处理匹配特定规则的事件流。常见的filters如下：

• grok：解析无规则的文字并转化为有结构的格式。Grok 是目前最好的方式来将无结构的数据转换为有结构可查询的数据。有120多种匹配规则，会有一种满足你的需要。
• mutate：mutate filter 允许改变输入的文档，你可以从命名，删除，移动或者修改字段在处理事件的过程中。
• drop：丢弃一部分events不进行处理，例如：debug events。
• clone：拷贝 event，这个过程中也可以添加或移除字段。
• geoip：添加地理信息(为前台kibana图形化展示使用)

filter { #定义数据的格式 grok { match => { "message" => "%{DATA:timestamp}\|%{IP:serverIp}\|%{IP:clientIp}\|%{DATA:logSource}\|%{DATA:userId}\|%{DATA:reqUrl}\|%{DATA:reqUri}\|%{DATA:refer}\|%{DATA:device}\|%{DATA:textDuring}\|%{DATA:duringTime:int}\|\|"} } #定义时间戳的格式 date { match => [ "timestamp", "yyyy-MM-dd-HH:mm:ss" ] locale => "cn" } #定义客户端的IP是哪个字段（上面定义的数据格式） geoip { source => "clientIp" } } 

 #需要进行转换的字段，这里是将访问的时间转成int，再传给Elasticsearch mutate { convert => ["duringTime", "integer"] } 

输出配置output

outputs是logstash处理管道的最末端组件。一个event可以在处理过程中经过多重输出，但是一旦所有的outputs都执行结束，这个event也就完成生命周期。一些常用的outputs包括：

• elasticsearch：如果你计划将高效的保存数据，并且能够方便和简单的进行查询.
• file：将event数据保存到文件中。
• graphite：将event数据发送到图形化组件中，一个很流行的开源存储图形化展示的组件。http://graphite.wikidot.com/。
• statsd：statsd是一个统计服务，比如技术和时间统计，通过udp通讯，聚合一个或者多个后台服务，如果你已经开始使用statsd，该选项对你应该很有用。

  默认情况下将过滤扣的数据输出到elasticsearch，当我们不需要输出到ES时需要特别声明输出的方式是哪一种，同时支持配置多个输出源

output { #将输出保存到elasticsearch，如果没有匹配到时间就不保存，因为日志里的网址参数有些带有换行 if [timestamp] =~ /^\d{4}-\d{2}-\d{2}/ { elasticsearch { host => localhost } } #输出到stdout # stdout { codec => rubydebug } #定义访问数据的用户名和密码 # user => webService # password => 1q2w3e4r } 

Codecs

codecs 是基于数据流的过滤器，它可以作为input，output的一部分配置。Codecs可以帮助你轻松的分割发送过来已经被序列化的数据。流行的codecs包括 json,msgpack,plain(text)。

• json：使用json格式对数据进行编码/解码
• multiline：将汇多个事件中数据汇总为一个单一的行。比如：java异常信息和堆栈信息
  获取完整的配置信息，请参考 Logstash文档中 “plugin configuration”部分。
  
  

调试模式

日志解析时需要不停的对数据进行格式调试，因此这里直接配置成调试模式下使用，其实就是控制台输入模式。

logstash-7.3.0\config\logstash.conf

input { stdin { } # file { #文件配置方式 # path => "/opt/logstash/1.log" # start_position => "beginning" # } } filter { # 配置过滤器 grok { patterns_dir => "D:\mnt\work_space\ELK\logstash-7.3.0\config\patterns" match => { "message" =>"%{IPORHOST:remote_addr} - - \[%{HTTPDATE:log_timestamp}\] %{HOSTNAME:http_host} %{WORD:request_method} \"%{URIPATH1:uri}\" \"%{URIPARM1:param}\" %{BASE10NUM:http_status} %{BASE10NUM:body_bytes_sent} \"(?:%{URI1:http_referrer}|-)\" (%{BASE10NUM:upstream_status}|-) (?:%{HOSTPORT:upstream_addr}|-) (%{BASE16FLOAT:upstream_response_time}|-) (%{BASE16FLOAT:request_time}|-) (?:%{QUOTEDSTRING:user_agent}|-) \"(%{WORD:x_forword_for}|-)\"" } } date { match => [ "log_timestamp", "yyyy-MM-dd-HH:mm:ss" ] locale => "cn" } } output { stdout { codec => rubydebug # 将日志输出到当前的终端上显示 } } 

message是根据下面的日志数据格式进行的解析，它会自动解析成k-v键值对形式在控制台打印出来，这也是后面数据导入到es或者其他持久化文件中的格式，便于其他地方直接使用。

启动logstash

D:\mnt\work_space\ELK\logstash-7.3.0\bin # .\logstash -f D:\mnt\work_space\ELK\logstash-7.3.0\config\logstash.conf --config.reload.automatic 

配置文件更新时，logstash会自动重启模式

nginx日志数据格式实操

需要解析的日志格式ngxin的access.log日志格式配置如下

log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] $http_host $request_method "$uri" "$query_string" '
                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" $upstream_status $upstream_addr $request_time $upstream_response_time '
                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"' ;
    access_log  logs/access.log  main;




192.168.0.200 - - [12/Aug/2019:01:11:51 +0800] 192.168.0.200 GET "/index.html" "name=bamboo" 200 612 "-" - - 0.000 - "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36" "-"

为了方便，我们这里直接把上面这条数据作为测数据，在控制台贴入回车，即可所见所得。

测试,启动后把上面的测试数据贴入测试环境中，可以看到打印出如下数据，

{
                      "host" => "DESKTOP-VLO4B8K",
                     "param" => "name=bamboo",
                   "message" => "192.168.0.200 - - [12/Aug/2019:01:11:51 +0800] 192.168.0.200 GET \"/index.html\" \"name=bamboo\" 200 612 \"-\" - - 0.000 - \"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36\" \"-\"\r",
            "request_method" => "GET",
                       "uri" => "/index.html",
               "http_status" => "200",
           "body_bytes_sent" => "612",
                      "tags" => [
        [0] "_dateparsefailure"
    ],
             "log_timestamp" => "12/Aug/2019:01:11:51 +0800",
               "remote_addr" => "192.168.0.200",
                  "@version" => "1",
                 "http_host" => "192.168.0.200",
                "@timestamp" => 2019-08-11T17:12:25.607Z,
    "upstream_response_time" => "0.000",
                "user_agent" => "\"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36\""
}

@version，@timestamp，host，message是logstash本身就需要的基本数据，其他数据则是我们在message解析后得到的键值对数据。

字符串正则和自定义grok正则表达式

 # mkdir -p /usr/local/logstash/patterns # vi /usr/local/logstash/patterns/nginx 

然后写入上面自定义的正则

URIPARM1 [A-Za-z0-9$.+!*'|(){},~@#%&/=:;_?\-\[\]]* URIPATH1 (?:/[A-Za-z0-9$.+!*'(){},~:;=@#%&_\- ]*)+ URI1 (%{URIPROTO}://)?(?:%{USER}(?::[^@]*)?@)?(?:%{URIHOST})?(?:%{URIPATHPARAM})? NGINXACCESS %{IPORHOST:remote_addr} - (%{USERNAME:user}|-) \[%{HTTPDATE:log_timestamp}\] %{HOSTNAME:http_host} %{WORD:request_method} \"%{URIPATH1:uri}\" \"%{URIPARM1:param}\" %{BASE10NUM:http_status} (?:%{BASE10NUM:body_bytes_sent}|-) \"(?:%{URI1:http_referrer}|-)\" (%{BASE10NUM:upstream_status}|-) (?:%{HOSTPORT:upstream_addr}|-) (%{BASE16FLOAT:upstream_response_time}|-) (%{BASE16FLOAT:request_time}|-) (?:%{QUOTEDSTRING:user_agent}|-) \"(%{IPV4:client_ip}|-)\" \"(%{WORD:x_forword_for}|-)\" 

使用方式

 grok { patterns_dir => "/usr/local/logstash/patterns" //设置自定义正则路径 match => { "message" => "%{NGINXACCESS}" } } 

其他格式日志解析样例

常见的日志样例，便于参考解析

内容： - 2015-04-29 13:04:23,733 [main] INFO (api.batch.ThreadPoolWorker) Command-line options for this run: 正则：- %{TIMESTAMP_ISO8601:time} \[%{WORD:main}\] %{LOGLEVEL:loglevel} \(%{JAVACLASS:class}\) %{GREEDYDATA:mydata} 

结果：

 { "time": [ "2015-04-29 13:04:23,733" ], "main": [ "main" ], "loglevel": [ "INFO" ], "class": [ "api.batch.ThreadPoolWorker" ], "mydata": [ "Command-line options for this run:" ] } 

 内容：/wls/applogs/rtlog/icore-pamsDRServer1351/icore-pamsDRServer1351.out 正则：/wls/applogs/rtlog/(?(?[a-zA-Z-]+)([0-9]*(?:SF)|(?:WII)|(?:DMZ)|(?:DR))([0-9a-zA-Z]+))%{UNIXPATH:filepath} 

结果：

 { "host": [ "icore-pamsDRServer1351" ], "appname": [ "icore-pams" ], "filepath": [ "/icore-pamsDRServer1351.out" ] } 

参考资料

https://www.cnblogs.com/xd502djj/p/8253139.html