标签:anti tis 环境 arch nod 接收 home 也会 键值对
在第九章节中,我们已经安装好Logstash组件了,并且启动实例测试它的数据输入和输出,但是用的是最简单的控制台标准输入和标准输出,那这节我们就来深入的学习Logstash的详细使用。
我们在上一节中演示了启动Logstash的实例,其中我们启动的时候给Logstash脚本传入了-e的参数,但实际上,Logstash的启动参数有很多,我们来看一下各个启动参数的作用:
./logstash -e "input {stdin {}} output {stdout {}}"
./logstash -f config/test.conf
./logstash -f config/test.conf -t
./logstash -f config/test.conf -l logs/test.log
./logstash-f config/test.conf -w 8
我们刚刚知道,启动参数可以指定一个配置文件,那么接下来就有必要来了解一下配置文件的结构:
Logstash通过{}来定义区域,区域内可以定义插件,一个区域内可以定义多个插件,如下:
input {
#标准输入源插件
stdin {
}
#普通文件源插件
file {
path => ["/var/log/*.log", "/var/log/message"]
....
}
......
}
filter {
#grok过滤插件
grok {
match => ["message", "%{HTTPDATE:logdate}"]
.....
}
#date过滤插件
date {
match => ["logdate", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
.....
}
.....
}
output {
stdout {
}
elasticsearch {
hosts => ["127.0.0.1:9200"]
....
}
.....
}
我们先大概了解一下配置文件的结构,接下来我们再详细看这些插件的配置。
Logstash配置文件支持的数据类型有:
1、Boolean,例如:ssl_enable => true
2、Number,例如:port => 33
3、String,例如:name => “Hello world”
4、hash,例如:options => {key1 => "value1", key2 => "value2"}
5、array,例如:match => ["datetime", "UNIX", "ISO8601"]
Logstash数据流中的数据被称之为Event对象,Event以JSON结构构成,Event的属性被称之为字段,如果你想在配置文件中引用这些字段,只需要把字段的名字写在中括号[]
里就行了,如[type]
,对于嵌套字段每层字段名称都写在[]
里就可以了,比如:[tags][type]
;除此之外,对于Logstash的arrag类型支持下标与倒序下表,如:[tags][type][0]
和[tags][type][-1]
以下的内容就是一个Event对象:
{
"message" => "hello logstash",
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2018-08-13T17:32:01.122Z,
"host" => "localhost.localdomain"
}
Logstash支持下面的操作符:
1、==(等于), !=(不等于), <(小于), >(大于), <=(小于等于), >=(大于等于)
2、=~(匹配正则), !~(不匹配正则)
3、in(包含), not in(不包含)
4、and(与), or(或), nand(非与), xor(非或)
5、()(复合表达式), !()(对复合表达式结果取反)
例如以下的条件判断:
if "_grokparsefailure" not in [tags] {
}
else if [status] !~ /^2\d\d/ or ( [url] == "/noc.gif" nand [geoip][city] != "beijing" ) {
}
else {
}
Logstash支持引用系统环境变量,环境变量不存在时可以设置默认值,例如:
export TCP_PORT=12345
input {
tcp {
port => "${TCP_PORT:54321}"
}
}
在第九章中,我们已经使用是标准输入,以键盘的输入数据作为Logstash数据源,但实际上我们也知道,Logstash的数据源有很多,每种数据源都有相应的配置,在Logstash中,这些数据源的相应配置称为插件,我们常用的输入插件有:file、jdbc、redis、tcp、syslog,这些输入插件会监听数据源的数据,如果新增数据,将数据封装成Event进程处理或者传递,更多的输入插件大家可以看Logstash官网,接下来我们以file和jdbc两个输入插件作为例子,来学习输入插件的使用,其他输入插件使用起来大同小异,大家自行扩展。
读取文件插件主要用来抓取文件的数据变化信息,以此作为Logstash的数据源。
input{
file {
path => ["/var/log/*.log", "/var/log/message"]
type => "system"
start_position => "beginning"
}
}
output{
stdout{}
}
参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
path | array | 无 | 用于匹配被监控的文件,如"/var/logs/*.log"或者 "/var/log/message",必须使用绝对路径 |
type | string | 无 | Event的type字段,如果采用elasticsearch做store,在默认情况下将作为elasticsearch的type |
sincedb_path | string | “$HOME/.sincedb*” | 文件读取记录,必须指定一个文件而不是目录,文件中保存没个被监控的文件等当前inode和byteoffset |
sincedb_write_interval | number | 15 | 间隔多少秒写一次sincedb文件 |
start_position | string | "end" | 值为“beginning”和“end”,从文件等开头还是结尾读取文件内容,默认是结尾,如果需要导入文件中的老数据,可以设置为“beginning”,该选项只在第一次启动logstash时有效,如果文件已经存在于sincedb的记录内,则此配置无效 |
stat_interval | number | 1 | 间隔多少秒检查一下文件是否被修改,加大此参数将降低系统负载,但是增加了发现新日志的间隔时间 |
close_older | number | 3600 | 设置文件多少秒内没有更新就关掉对文件的监听 |
codec | string | “plain” | 输入数据之后对数据进行解码 |
add_field | hash | {} | 用于向Event中添加字段 |
delimiter | string | “\n” | 文件内容的行分隔符,默认按照换行进行Event对象封装,也就是说一行数据就一个Event对象 |
discover_interval | number | 15 | 间隔多少秒查看一下path匹配的路径下是否有新文件产生 |
exclude | array | 无 | path匹配的文件中指定例外,如:path => “/var/log/“;exclude =>”*.gz” |
id | string | 无 | 区分两个相同类型的插件,比如两个filter |
ignore_older | number | 无 | 忽略历史修改,如果设置3600秒,logstash只会发现一小时内被修改过的文件,一小时之前修改的文件的变化不会被读取,如果再次修改该文件,所有的变化都会被读取,默认被禁用 |
tags | array | 无 | 可以在Event中增加标签,以便于在后续的处理流程中使用 |
该插件可以使用jdbc把关系型数据库的数据作为Logstash的数据源
input {
jdbc {
jdbc_driver_library => "/opt/logstash/mysql-connector-java-5.1.36-bin.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"
jdbc_user => "mysql"
jdbc_password => "123456"
parameters => { "favorite_artist" => "Beethoven" }
schedule => "* * * * *"
statement => "SELECT * from songs where artist = :favorite_artist"
}
}
output{
stdout{}
}
参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
jdbc_driver_library | string | 无 | jdbc连接驱动的jar包位置 |
jdbc_driver_class | string | 无 | jdbc驱动类 |
jdbc_connection_string | string | 无 | 数据库的连接地址 |
jdbc_user | string | 无 | 数据库的用户名 |
jdbc_password | string | 无 | 数据库的密码 |
jdbc_paging_enabled | boolean | false | 开启分页 |
jdbc_page_size | number | 100000 | 每页查询多少条数据 |
statement | string | 无 | 执行的SQL查询语句 |
parameters | hash | {} | 设置SQL查询语句的参数 |
use_column_value | boolean | false | 是否需要在程序中使用查询出来的列 |
tracking_column | string | 无 | 需要在程序中使用哪个查询出来的列 |
clean_run | boolean | false | 是否应该保留先前的运行状态 |
colums_charset | hsah | {} | 特定列的字符编码。此选项将覆盖指定列的原来charset配置 |
schedule | string | 无 | 定时执行数据读取的任务,使用cornexpression表达式:分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟执行任务,该cornexpression表达式于Linux系统的crontab使用方式一样,如果不会使用cornexpression表达式,可以查看crontab相关文档。不设置的话,只执行一次数据的读取 |
lowercase_column_names | boolean | true | 是否需要把查询出来的列名转换成小写,也就是说即使列名是驼峰的,也会转成全部都是小写的,默认为转小写,如果不需要,则设置为false |
record_last_run | boolean | true | 是否记录数据库中最后一条数据的位置 |
last_run_metadata_path | string | 无 | 记录数据库中最后一条数据的位置信息存放路径 |
add_field | |||
codec | |||
id | |||
tags | |||
type |
丰富的过滤器插件的是 logstash威力如此强大的重要因素,过滤器插件主要处理流经当前Logstash的事件信息,可以添加字段、移除字段、转换字段类型,通过正则表达式切分数据等,也可以根据条件判断来进行不同的数据处理方式。我们常用的过滤插件有:grok、date、geoip、mutate、json、Split、ruby,更多的过滤插件大家可以看Logstash官网,接下来我们以grok、date和geoip这3个过滤插件作为例子,来学习过滤插件的使用,其他过滤插件使用起来大同小异,大家自行扩展。
grok正则捕获是Logstash中将非结构化数据解析成结构化数据以便于查询的最好工具,非常适合解析system log,web log, database log等任意的 log文件。
内置正则表达式调用
grok提供100多个常用正则表达式可供使用,这100多个正则表达式定义在logstash/vendor/bundle/jruby/x.x/gems/logstash-patterns-core-xxx/patterns/grok-patterns
文件中,想要灵活的匹配各种数据,那么必须查看该文件,大概了解grok提供了什么内置的正则表达式。调用它们的语法如下:%{SYNTAX:SEMANTIC}
SYNTAX:表示内置的正则表达式的名称
SEMANTIC:表示在Event中创建该字段名来存储匹配到的值
例如:输入的数据内容为“[debug] 127.0.0.1 - test log content”,我们想提取127.0.0.1这个IP地址,那么可以使用以下语法来匹配:%{IP:client}
,将获得“client: 127.0.0.1”的结果,该结果将成为Event的一个新的字段和字段值;如果你在捕获数据时想进行数据类型转换可以使用%{NUMBER:num:int}这种语法,默认情况下,所有的返回结果都是string类型,当前Logstash所支持的转换类型仅有“int”和“float”;
自定义表达式调用
与预定义表达式相同,你也可以将自定义的表达式配置到Logstash中,然后就可以像于定义的表达式一样使用;以下是操作步骤说明:
1、在Logstash根目录下创建文件夹“patterns”,在“patterns”文件夹中创建文件“extra”(文件名称无所谓,可自己选择有意义的文件名称);
2、在文件“extra”中添加表达式,格式:patternName regexp,名称与表达式之间用空格隔开即可,例如:POSTFIX_QUEUEID [0-9A-F]{10,11}
3、使用自定义的表达式时需要在grok插件配置“patterns_dir”属性,属性值为extra文件所在的目录。
配置示例
日志文件http.log每行内容为:55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 message-id:BEF25A72965
grok表达式:表达式:%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}
配置文件内容:
input {
file {
path => "/var/log/http.log"
}
}
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => {"message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration} message\-id:%{POSTFIX_QUEUEID:queueid}"}
}
}
output{
stdout{}
}
输出结果:
client: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
duration: 0.043
queueid: BEF25A72965
/var/log/http.log
文件每一行的格式为55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 message-id:BEF25A72965
,到时候会把每一行数据封装成一个Event。55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 message-id:BEF25A72965
。%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration} message\-id:%{POSTFIX_QUEUEID:queueid}
表达式,把一条message拆成client、method、request、bytes、duration、queueid这6个字段,并添加到Event中。%{POSTFIX_QUEUEID:queueid}
为自定义表达式的调用,其他5个是grok内置的表达式调用,如果需要使用自定义表达式,则需要在grok插件配置patterns_dir
属性,属性值数据类型为array,就是自定义表达式定义的文件所在的目录。\
来转义,比如-
,""
,[]
这些特殊字符,所以我们上面实例中的message-id
数据在用表达式匹配的时候是使用了message\-id
去匹配了。参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
match | array | {} | 设置pattern数组 |
patterns_dir | array | [] | 指定自定义的pattern文件存放目录,Logstash在启动时会读取文件夹内所有文件,但前提是这些文件的内容是按照grok语法语法来定义的表达式变量 |
patterns_files_glob | string | "*" | 用于匹配patterns_dir中的文件 |
add_field | |||
add_tag | |||
id | |||
break_on_match | boolean | true | match字段存在多个pattern时,当第一个匹配成功后结束后面的匹配,如果想匹配所有的pattern,将此参数设置为false |
keep_empty_captures | boolean | false | 如果为true,捕获失败的字段奖设置为空值 |
clean_run | boolean | false | 是否应该保留先前的运行状态 |
colums_charset | hsah | {} | 特定列的字符编码。此选项将覆盖指定列的原来charset配置 |
overwrite | array | [] | 覆盖字段内容: match=> { “message” => “%{SYSLOGBASE} %{DATA:message}” } overwrite=> [ “message” ] |
periodic_flush | boolean | false | 定期调用filter的flush方法 |
remove_field | array | [] | 从Event中删除指定字段: remove_field=> [ “fieldname” ] |
remove_tag | array | [] | 删除“tags”中的值: remove_tag=> [ “tagname” ] |
tag_on_failure | array | [“_grokparsefailure”] | 当没有匹配成功时,将此array添加到“tags”字段内 |
tag_on_timeout | string | “_groktimeout” | 当匹配超时时,将此字符串内容添加到“tags”字段内 |
timeout_millis | number | 30000 | 设置单个match到超时时间,单位:毫秒,如果设置为0,则不启用超时设置 |
在讲date插件的使用前,我们需要先讲解一下Logstash的时间记录方式。在Logstash产生了一个Event对象的时候,会给该Event设置一个时间,字段为“@timestamp”,同时,我们的日志内容一般也会有时间,但是这两个时间是不一样的,因为日志内容的时间是该日志打印出来的时间,而“@timestamp”字段的时间是input插件接收到了一条数据并创建Event的时间,所有一般来说的话“@timestamp”的时间要比日志内容的时间晚一点,因为Logstash监控数据变化,数据输入,创建Event导致的时间延迟。这两个时间都可以使用,具体要根据自己的需求来定。
但是不管“@timestamp”字段的时间还是日志内容中的时间,其时间格式一般都不是我们想要的,所以我们就需要使用date插件,把时间格式转成我们想要的格式,比如:比如将Apr 17 09:32:01(MMM dd HH:mm:ss)转换为04-17 09:32:01 (MM-dd HH:mm:ss)
。
filter {
date {
match => ["timestamp","dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z"]
}
}
timestamp
是自定义的Event字段,用于存放通过grok解析到的日志内容中的时间,dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z
是日志内容中的时间格式,比如:16/Sep/2018:00:42:38 +0800,匹配到了之后,date插件会默认把该时间转成本地格式的时间,并且覆盖掉Event为我们创建的@timestamp
字段中的时间。参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
add_field | |||
add_tag | |||
periodic_flush | |||
id | |||
remove_field | |||
remove_tag | |||
remove_tag | |||
tag_on_failure | |||
match | array | [] | 时间字段匹配,可自定多种格式,直到匹配到或者匹配结束,格式:[ field,formats… ],如:match=> [ “logdate”, “MMM dd yyyy HH:mm:ss”, “MMM d yyyy HH:mm:ss”, “ISO8601” ] |
target | string | “@timestamp” | 指定match匹配并且转换为date类型的存储位置(字段),默认覆盖到“@timestamp” |
timezone | string | 无 | 指定时间格式化的时区 |
geoip插件是用于根据IP地址来确定该IP的归属地,默认的数据来源于Maxmind公司GeoLite2(https://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/)数据库,该数据库内嵌在geoip插件中,存储位置为:logstash/vendor/bundle/jruby/x.x/gems/logstash-filter-geoip-x.x-java/vendor
目录中,数据库文件名分别为GeoLite2-City.mmdb
和GeoLite2-ASN.mmdb
。
从Maxmind的描述 ----“GeoLite2数据库是免费的IP地理位置数据库,可与MaxMind收费的GeoIP2数据库相媲美,但没有GeoIP2准确”。 有关更多详细信息,请参阅GeoIP Lite2许可证。
Maxmind的商业数据库GeoIP2(https://www.maxmind.com/en/geoip2-databases)也支持geoip插件。简单来说就是两个数据库一个免费的一个商业的,免费的不如商业的地理位置精准。
如果您需要使用内嵌的GeoLite2以外的数据库,则可以直接从Maxmind网站下载数据库,并使用数据库选项指定其位置(下面会讲到如果使用数据选项)。
filter {
if [remote_ip] !~ "^127\.|^192\.168\.|^172\.1[6-9]\.|^172\.2[0-9]\.|^172\.3[01]\.|^10\." {
geoip {
source => "remote_ip"
database => "/usr/share/GeoIP/GeoLite2-Country.mmdb"
}
}
}
参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
add_field | |||
add_tag | |||
periodic_flush | |||
id | |||
remove_field | |||
remove_tag | |||
remove_tag | |||
source | string | 无 | 要通过geoip插件查询的IP地址所在的字段 |
tag_on_failure | array | [“_geoip_lookup_failure”] | 如果ip地址查询不到地理位置信息,这在标签中添加该值 |
cache_size | number | 1000 | 由于geoip查询很耗时间,所以默认情况下,查询过一次的ip地址会缓存起来,目前geoip没有内存数据驱逐策略,设置的缓存用完了就不能在缓存新的数据了,所以缓存需要设置一个合理值,太小查询性能增加不明显,太大就很占用服务器的内存 |
target | string | “geoip” | 把IP地址匹配到的信息放到该字段中 |
database | string | 无 | 使用的Maxmind数据库文件的路径。 如果不指定,则默认数据库是GeoLite2-City。 GeoLite2-City,GeoLite2-Country,GeoLite2-ASN是Maxmind支持的免费数据库。 GeoIP2-City,GeoIP2-ISP,GeoIP2-Country是Maxmind支持的商业数据库。 |
default_database_type | string | "City" | 该字段的值只能接受"City"和"ASN",GeoLite2数据库下细分为GeoLite2-City,GeoLite2-ASN和GeoLite2-Country,geoip插件内嵌了GeoLite2-City和GeoLite2-ASN,默认使用GeoLite2-City,如果需要使用GeoLite2-ASN,则需设置该字段并设置为ASN |
fields | array | 无 | 要包含在Event中的geoip字段的信息(每个数据库的信息都不一样)。 默认情况下,所有信息都会列出。对于内置的GeoLite2-City数据库,可以使用以下信息:city_name, continent_code, country_code2, country_code3, country_name, dma_code, ip, latitude, longitude, postal_code, region_name 和 timezone |
经过以上的学习,我们已经学习了Logstash三大主件中的其中两个了,分别是input和filter,那现在我们就来学习最后一个组件:output。
每个数据流经过input和filter后,最终要由output输出,以上的内容我们都是使用最简单的标准输出:stdout,把数据输出到显示器,但实际上stdout只是Logstash的其中一个输出插件而已,它的常用输出插件有:Elasticsearch,Redis,File,TCP等等,更多的输出插件大家可以看Logstash官网,接下来我们以Elasticsearch和Redis输出插件作为例子,来学习输出插件的使用,其他过滤插件使用起来大同小异,大家自行扩展。
用于将Event信息写入到Elasticsearch中,官方推荐插件,ELK技术栈必备插件。
output {
elasticsearch {
hosts => ["127.0.0.1:9200"]
index => "logstash-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "%{type}"
}
}
参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
add_field | |||
add_tag | |||
periodic_flush | |||
flush_size | |||
id | |||
remove_field | |||
remove_tag | |||
codec | |||
enable_metric | |||
hosts | array | 无 | elasticsearch服务器集群所在的地址 |
index | string | [无] | 文档索引库名称 |
document_type | string | [无] | 文档类型,不指定的话,类型名为“doc” |
document_id | string | [无] | 文档id,不指定的话,由elasticsearch自动生成 |
user | string | [无] | elasticsearch用户名 |
password | string | [无] | elasticsearch集群访问密码 |
parent | string | “nil” | 为文档子节点指定父节点的id |
pool_max | number | 1000 | elasticsearch最大连接数 |
pool_max_per_route | number | 100 | 每个“endpoint”的最大连接数 |
proxy | string | 无 | 代理URL |
template | string | 无 | 设置自定义的文档映射模版存放路径 |
template_name | string | 无 | 设置使用的默版名称 |
template_overwrite | boolean | false | 是否始终覆盖现有模版 |
manage_template | boolean | true | 是否启用elasticsearch模版,Logstash自带一个模版,但是只有名称匹配“logstash-*”的索引才会应用该默版 |
parameters | hash | 无 | 添加到elasticsearch URL后面的参数键值对 |
timeout | number | 60 | 网络超时时间 |
用于将Event写入Redis中进行缓存,由于Redis数据库是先把数据存在内存的,所以效率会非常高,是一个常用的logstash输出插件
output {
redis {
host => ["127.0.0.1"]
port => 6379
data_type => "list"
key => "logstash-list"
}
}
参数名称 | 数据类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
add_field | |||
add_tag | |||
periodic_flush | |||
flush_size | |||
id | |||
remove_field | |||
remove_tag | |||
codec | |||
enable_metric | |||
hosts | array | ["127.0.0.1"] | redis服务列表,如果配置多个,将随机选择一个,如果当前的redis服务不可用,将选择下一个 |
port | number | 6379 | 文档索引库名称 |
db | number | 0 | 使用的redis数据库编号,默认使用0号数据库 |
password | string | 无 | redis的密码 |
data_type | string | 无 | 存储在redis中的数据类型,只能使用“list”和“channel”这两个值。如果使用“list”,将采用“RPUSH”操作,如果是“channel”,将采用“PUBLISH”操作 |
key | string | 无 | 给redis设置一个key,来存储收集到的数据库 |
batch | boolean | false | 是否启用redis的batch模式,仅在data_type=”list”时有效 |
batch_events | number | 50 | batch大小,batch达到此大小时执行“RPUSH” |
那到这里,我们已经介绍了Logstash配置文件的语法和常用插件的配置方式了,这些常用的插件都是使用频率非常高的,所有我们后面需要来做一个Logstash的实战案例,综合运用我们这章所学的内容。
标签:anti tis 环境 arch nod 接收 home 也会 键值对
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