标签:mon 列表 读取 文件夹 host == asi 增加 取数
一个开源的数据收集引擎,具有实时数据传输能力,可以统一过滤来自不同源的数据,并按照开发者制定的规范输出到目的地。
顾名思义,Logstash 收集数据对象就是日志文件,由于日志文件来源众多(如,系统日志,服务器日志等),且内容杂乱,不便于人类进行观察。因此,可以使用Logstash对日志文件进行收集和统一过滤,变成可读性高的内容。
Logstash 通过管道进行运作,管道有两个必需的元素,输入和输出,还有一个可选的元素:过滤器
输入插件从数据源读取数据,过滤器插件根据用户指定的数据格式修改数据,输出插件则将数据写入到目的地,如下图
接下来讲解一个工作中的实例。
本次需求如下:
因小组内测试代码语言较多(go/java/shell/python等),为了简化更确切的应该是统一过滤规则,首先需要统一日志格式。
熟悉java语言的童鞋对log4j一定不陌生,log4j可以控制日志信息输送的目的地,控制日志的输出格式,日志级别,而且这些只需一个配置文件即可灵活配置,无需修改代码。
那么go,python,shell是否有类似的框架呢,答案是肯定的,它们分别是log4go,log4p,log4sh
我们先来统一日志格式,根据以往经验及今后扩展,日志格式如下:
时间 - 日志级别 - 日志logid- 文件名及行数 - 日志内容
2018-07-09 15:50:35,907 [DEBUG] logid:000 demo.py:fun1:10 Type some log.
此处对各语言log4日志框架不详细说明,可参见本人实现的demo:https://github.com/tianruiMM/log4pgoshj 查看各语言日志模版
其他说明:本项目中的bin/init.sh可以根据给定的语言初始化log4相关的项目,可参考脚本中的说明
2018-07-09 15:50:35,907 [DEBUG] logid:000 demo.py:fun1:10 Type some log.
统一日志格式后,接下来将每行日志转换成结构化的日志,在Logstash中,这项工作由logstash-filter-grok来完成,它有超过200个可用的,大家都认为比较有用的Grok模式,例如IPv6地址,UNIX路径等。
使用Grok库,我们可以很容易的就完成日志格式化提取的任务
%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp}\s+\[%{LOGLEVEL:loglevel}\]\s+%{DATA:logid}\s+%{DATA:method}\s+%{GREEDYDATA:msg}
提取后的数据格式如下:
{ "timestamp": [ "2018-07-09 15:50:35,907" ], "loglevel": [ "DEBUG" ], "logid": [ "logid:000" ], "method": [ "demo.py:fun1:10" ], "msg": [ "Type some log." ] }
Grok部分模式对应的正则如下:
TIMESTAMP_ISO8601:%{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}? LOGLEVEL:([A-a]lert|ALERT|[T|t]race|TRACE|[D|d]ebug|DEBUG|[N|n]otice|NOTICE|[I|i]nfo|INFO|[W|w]arn?(?:ing)?|WARN?(?:ING)?|[E|e]rr?(?:or)?|ERR?(?:OR)?|[C|c]rit?(?:ical)?|CRIT?(?:ICAL)?|[F|f]atal|FATAL|[S|s]evere|SEVERE|EMERG(?:ENCY)?|[Ee]merg(?:ency)?) DATA:.*? SPACE:\s* 其中\s+匹配一个或多个空格
grok其它模式说明请参考:http://grokdebug.herokuapp.com/patterns#
备注:可以使用在线调试器Grok Debugger进行调试
在生产环境中,Logstash的管道要复杂很多,可能需要配置多个输入,过滤器和输出插件。
因此需要一个配置文件管理输入,过滤器和输出相关的配置,配置文件内容格式如下:
# 输入 input { ... } # 过滤器 filter { ... } # 输出 output { ... }
在实际测试过程中,日志目录往往配置在当前项目路径下。对于收集单一项目日志,这没有什么问题,但当收集多个项目日志或增加新项目时,每次都需要手动更新input、output内容。为了解决上述问题,首先统一日志放置目录,其次根据目录自动生成配置文件。
本人实现了一个shell脚本:
- 根据给定目录,遍历当前路径下最深子目录;
- 根据子目录列表生成Logstash配置文件
- 根据配置文件及最深子目录列表,启动Logstash Docker容器以启动Logstash服务
精简后的代码如下:
#!/usr/bin/env bash # 存储最深子目录列表 dir_list=() # 给定的log根目录 base_dir="/data0/dorylus/local/gitlab/logs" # logstash目录 conf_path="/data0/dorylus/pipeline" conf_file="$conf_path/logstash.conf" # elasticsearch服务 address="127.0.0.1:9200" # logstash docker image docker_file="docker.elastic.co/logstash/logstash:6.3.2" # container name container_name="logstash" # 递归读取最深子目录 function read_dir(){ # echo -e $1 if [ "`ls $1`" = "" ] || [ `ls -l $1|grep ^d|wc -l` -eq 0 ] then dir_list[${#dir_list[@]}]=$1 else for file in `ls $1` do if [ -d $1"/"$file ] then read_dir $1"/"$file fi done fi } # 将根目录下所有最深文件夹写入配置文件 function write_conf_file(){ # 写入input配置 echo -e "input {" > $conf_file for dir in ${dir_list[@]} do path=$dir # 除根路径的子目录 obj_dir=${dir:((${#base_dir}+1))} # 将/替换成-,type为索引名 type=${obj_dir//\//-} echo " file { path => [\"$path/*.log*\"] type => \"$type\" start_position => "beginning" }" >> $conf_file done echo -e "}" >> $conf_file # 写入filter配置,过滤日志信息 echo "filter { grok { match => [ \"message\", \"%{TIMESTAMP_ISO8601:logtime}\s+\[%{LOGLEVEL:loglevel}\]\s+%{DATA:logid}\s+%{DATA:method}\s+%{GREEDYDATA:msg}\", \"message\", \"\[%{DATA:logtime}\] *\[%{LOGLEVEL:loglevel}\] *%{DATA:method} * %{GREEDYDATA:msg}\" ] } }" >> $conf_file # 写入output配置 echo -e "output {" >> $conf_file for dir in ${dir_list[@]} do obj_dir=${dir:((${#base_dir}+1))} type=${obj_dir//\//-} echo " if [type] == \"$type\" { elasticsearch { hosts => [\"$address\"] index => \"$type-%{+YYYY.MM.dd}\" } }" >> $conf_file done echo "}" >> $conf_file } function conf(){ if [ ! -d $conf_path ];then mkdir -p $conf_path fi read_dir $base_dir write_conf_file $dir_list } # 启动logstash服务 function start(){ conf $1 # echo ${dir_list[*]} v_conf="" # 根据获取的子目录列表,挂载各子目录 for dir in ${dir_list[@]} do v_conf=$v_conf" -v $dir/:$dir/" done command="sudo docker run --name $container_name --net=host -d --env XPACK.MONITORING.ELASTICSEARCH.URL=http://$address -v $conf_path/:/usr/share/logstash/pipeline/ $v_conf $docker_file" $command # sudo docker run --name $container_name --net=host --rm -ti -v $conf_path/:/usr/share/logstash/pipeline/ -v /data0/dorylus/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml $docker_file }
完整版参见:https://github.com/tianruiMM/log4pgoshj/blob/master/bin/operateLogstash.sh
举例说明:日志目录如下:
├── durian
│ └── case
│ ├── 20180822-065527_deploy.log
│ ├── 20180823-032739_deploy.log
│ ├── 20180824-041952_deploy.log
│ ├── 20180824-085657_deploy.log
│ ├── 20180824-091059_deploy.log
│ ├── consul.log
│ ├── debug.log
│ ├── error.log
│ ├── FailedCaseId.txt
│ ├── nginx.log
│ └── result.log
└── fig
└── case
├── error.log
└── info.log
通过脚本生成的配置文件如下:
input { file { path => ["/data0/dorylus/local/gitlab/logs/durian/case/*.log*"] type => "durian-case" start_position => beginning } file { path => ["/data0/dorylus/local/gitlab/logs/fig/case/*.log*"] type => "fig-case" start_position => beginning } } filter { grok { match => [ "message", "%{TIMESTAMP_ISO8601:logtime}\s+\[%{LOGLEVEL:loglevel}\]\s+%{DATA:logid}\s+%{DATA:method}\s+%{GREEDYDATA:msg}", "message", "\[%{DATA:logtime}\] *\[%{LOGLEVEL:loglevel}\] *%{DATA:method} * %{GREEDYDATA:msg}" ] } } output { if [type] == "durian-case" { elasticsearch { hosts => ["127.0.0.1:9200"] index => "durian-case-%{+YYYY.MM.dd}" } } if [type] == "fig-case" { elasticsearch { hosts => ["127.0.0.1:9200"] index => "fig-case-%{+YYYY.MM.dd}" } } }
启动Logstash容器后,通过kibana可以查看格式化日志结果:
参考文档:
https://www.jianshu.com/p/86133dd66ca4
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html
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原文地址:https://www.cnblogs.com/shining5/p/9542710.html