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ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用(采集过滤)

程序员文章站 2022-07-09 18:16:28
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相关文章:

ELK 使用步骤:Spring Boot 日志输出到指定目录,Filebeat 进行采集,Logstash 进行过滤,Elasticsearch 进行存储,Kibana 进行展示。

Filebeat 示例配置(vi /etc/filebeat/filebeat.yml):

filebeat.prospectors:
- input_type: log
  paths:
    - /var/log/spring-boot-log4j2/*.log
  document_type: "spring-boot-log4j2" # 定义写入 ES 时的 _type 值
  multiline:
    #pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式(匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串)
    pattern: '^\s*("{)'                         # 指定匹配的表达式(匹配以 "{ 开头的字符串)
    negate: true                                # 是否匹配到
    match: after                                # 合并到上一行的末尾
    max_lines: 1000                             # 最大的行数
    timeout: 30s                                # 如果在规定的时候没有新的日志事件就不等待后面的日志
  fields:
    logsource: node1
    logtype: spring-boot-log4j2

- input_type: log
  paths:
    - /var/log/messages
    #- /var/log/*.log
  document_type: "syslog" # 定义写入 ES 时的 _type 值
  fields:
    logsource: node1
    logtype: syslog

#output.elasticsearch:
  #hosts: ["node1:9200"]

output.logstash:
  hosts: ["node1:10515"]

上面的配置需要注意几点:

  • pattern:配置的正则表达式,是为了合并异常信息(而不是单行显示),匹配以"{开头的字符串(判断是否 Json 格式),如果匹配不到的话,就进行合并行。
  • document_type:配置的是 Elasticsearch 的 Type 值,方便 Elasticsearch 对日志数据的归类。
  • logtype:新增的字段,用于 Filebeat 和 Logstash 之间传递参数,进行过滤的判断逻辑。

Logstash 示例配置(vi /etc/logstash/conf.d/logstash.conf):

input {
 beats {
   port => 10515
  }
}
filter {
  if [fields][logtype] == "syslog" {
    grok {
      match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:syslog_timestamp} %{SYSLOGHOST:syslog_hostname} %{DATA:syslog_program}(?:\[%{POSINT:syslog_pid}\])?: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
      add_field => [ "received_at", "%{@timestamp}" ]
      add_field => [ "received_from", "%{host}" ]
    }
    syslog_pri { }
    date {
      match => [ "syslog_timestamp", "MMM  d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss" ]
    }
  }
  if [fields][logtype] == "spring-boot-log4j2" {
    json {
      source => "message"
      target => "data"
    }
  }
}
output {
  if [fields][logtype] == "spring-boot-log4j2"{
    elasticsearch {
      hosts => ["127.0.0.1:9200"]
      index => "spring-boot-log4j2-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }

  if [fields][logtype] == "syslog"{
    elasticsearch {
      hosts => ["127.0.0.1:9200"]
      index => "filebeat-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
}

上面的配置需要注意几点:

  • logstash.conf:配置文件可以配置多个,inputfilteroutput可以单独文件配置。
  • fields logtype:就是上面 Filebeat 配置的字段,这边用来判断服务来源,然后进行单独的处理。
  • filter:过滤器做了两件事,一个是使用grok插件,匹配数据和增加字段值,另一个就是使用json插件,将字符串转换成 Json 对象(会创建data层级结构,如果不想新建层级的话,删掉target配置即可)。
  • output:根据logtype判断,输出到指定的 Elasticsearch 地址,以及创建指定的索引。

简单总结下, Filebeat 是客户端,一般部署在 Service 所在服务器(有多少服务器,就有多少 Filebeat),不同 Service 配置不同的input_type(也可以配置一个),采集的数据源可以配置多个,然后 Filebeat 将采集的日志数据,传输到指定的 Logstash 进行过滤,最后将处理好的日志数据,存储到指定的 Elasticsearch。


好了,下面我们测试下上面的配置,是否可行。

Logstash 和 Filebeat 配置好之后,重启一下:

$ systemctl restart logstash && 
systemctl restart filebeat

Spring Boot 中log4j2.xml中的配置(参考文章):

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="OFF" monitorInterval="30">
    <Properties>
        <Property name="LOG_PATTERN">%m%n%ex</Property>
        <Property name="LOG_FILE_PATH">/Users/xishuai/Downloads/logs</Property>
    </Properties>
    <Appenders>
        <Console name="ConsoleAppender" target="SYSTEM_OUT" follow="true">
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
        </Console>
        <RollingFile name="FileAppender" fileName="${LOG_FILE_PATH}/spring-boot-log4j2-demo.log"
                     filePattern="${LOG_FILE_PATH}/spring-boot-log4j2-demo-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
            <PatternLayout>
                <Pattern>${LOG_PATTERN}</Pattern>
            </PatternLayout>
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="ERROR" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY" />
            </Filters>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="10MB" />
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" />
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="10"/>
        </RollingFile>
    </Appenders>
    <Loggers>
        <Root level="ERROR">
            <AppenderRef ref="ConsoleAppender" />
            <AppenderRef ref="FileAppender"/>
        </Root>
    </Loggers>
</Configuration>

配置说明可以参考之前的文章,这边的LOG_PATTERN配置改为了%m%n%ex,直接输出日志信息或异常信息。

测试代码:

@Log4j2
@RestController
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class SpringBootLog4j2Application implements ApplicationRunner {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBootLog4j2Application.class, args);
    }

    @Override
    public void run(ApplicationArguments applicationArguments) throws Exception {
        logger.debug("Debugging log");
        logger.info("Info log");
        logger.warn("Hey, This is a warning!");
        logger.error("jack! We have an Error. OK");
        logger.fatal("xishuai! Fatal error. Please fix me.");
    }

@RequestMapping("/log")
    public String log() {

        log.error("{\"msg\":\"出现一个异常错误:请求连接失败\",\"level\":\"ERROR\",\"createTime\":\"2018-5-21 20:22:22\",\"provider\":\"xishuai\",\"ip\":\"192.168.1.11\",\"stackTrace\":\"java.lang.Exception\\n\\tat com.example.log_demo.LogDemoTests.logCustomField(LogDemoTests.java:33)\\n\\tat org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner.run(SpringJUnit4ClassRunner.java:191)\\n\\tat org.junit.runner.JUnitCore.run(JUnitCore.java:137)\\n\\tat com.intellij.junit4.JUnit4IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit4IdeaTestRunner.java:68)\\n\\tat com.intellij.rt.execution.junit.IdeaTestRunner$Repeater.startRunnerWithArgs(IdeaTestRunner.java:47)\\n\\tat com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:242)\\n\\tat com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:70)\\n\",\"tag\":\"\",\"url\":\"\"}");

        return "Hello World ----spring-boot-log4j2";
    }
}

启动服务,然后访问http://localhost:8280/log,手动产生一条日志数据(Json 格式)。

查看下 Elasticsearch 中产生的索引:

[root@node1 ~]# curl http://node1:9200/_cat/indices?v
health status index                         uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   .kibana                       _8JIwyIZTJ-y9p3_o04tdA   1   1          2            0     28.3kb         28.3kb
yellow open   spring-boot-log4j2-2018.05.21 IZuVdDfjRIGXR5Rei7-gFQ   5   1          2            0     29.1kb         29.1kb

可以看到,有一条新的索引spring-boot-log4j2-2018.05.21产生。

接着,我们使用 Kibana,创建一个索引模版(``spring-boot-log4j2-*):

ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用(采集过滤)

然后,我们就可以看到日志信息了:

ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用(采集过滤)

第一条日志数据中,红框里面是我们输出的日志信息,测试代码中总共输出了 5 种日志级别的信息,因为配置文件中设置的日志级别是ERROR,所以这边ERROR以下的日志不会输出,另外,因为设置了日志匹配规则,两条数据都不是以"{开头,这边就将两条日志数据,合并成一条了。

我们再看一下自定义输出的日志信息(Json 格式):

ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用(采集过滤)

测试代码中输出的是 Json 字符串,经过 Logstash 过滤处理之后,就转换成 Json对象了。

ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用(采集过滤)

另外,我们还可以data.level:ERROR这样格式进行搜索,或者data.msg:(错误)格式进行模糊搜索。


还需要注意的是,上面多行合并的配置是在 Filebeat 中,如果每个服务都是一样的规则,那么每台服务器都需要配置,如果规则更改了,这样每台服务器的 Filebat 配置都需要更改,就比较不方便。

Logstash 也提供了多行合并的配置功能,我们只需要这样配置(使用codec/multiline):

input {
 beats {
   port => 10515
   codec => multiline {
            pattern => '^\s*({")'
            negate => true
            what => "previous"
        }
  }
}

效果和 Filebeat 配置是一样的。

如果日志组件使用 Log4j/Log4j2,Logstash 还提供了另一种处理 Log4j 的方式:input/log4j。与codec/multiline不同,这个插件是直接调用了org.apache.log4j.spi.LoggingEvent处理 TCP 端口接收的数据。

参考资料: