此系列文章将会描述Java框架Spring Boot、服务治理框架Dubbo、应用容器引擎Docker，及使用Spring Boot集成Dubbo、Mybatis等开源框架，其中穿插着Spring Boot中日志切面等技术的实现，然后通过gitlab-CI以持续集成为Docker镜像。
本文为Logstash 使用文档
本系列文章中所使用的框架版本为Spring Boot 2.0.3-RELEASE，Spring 5.0.7-RELEASE，Dubbo 2.6.2。
Logstash
Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到存储库中。(ELK套件中存储库为ES)
Logstash 启动
pipelines目录下存放了logstash所有的数据处理管道配置文件，故会启动所有流水线
--config.reload.automatic参数，自动重载配置
nohup ./bin/logstash --config.reload.automatic -f ./pipelines/ &
!> 目前为nohup实现后台启动，后续可考虑统一至supervisor管理
Logstash input
为了接收到日志信息，需要配置input插件
tcp
若日志信息为
json格式，则codec为json，文本为plain
input {
tcp {
host => "172.16.7.7"
port => "5045"
codec => "json"
}
}
beat
input{
beats {
host => "172.16.7.7"
port => "5044"
add_field => ["log_channel", "nginx"]
}
}
Logstash filter
Logstash filter插件在事件执行的中间过程进行相关的数据处理，通常根据事件的特征选择性地使用相应的过滤器。
Filter插件列表详见Logstash Filter
grok
简述
Grok可以将非结构化日志数据解析为结构化和可查询的内容。
此工具非常适用于syslog日志，apache和其他Web服务器日志，mysql日志，以及通常为人类而非计算机使用而编写的任何日志格式。
Logstash默认提供约120种模式。详见grok原生正则，亦可在patterns_dir参数使用自定义的正则模式串
工作原理
Grok的工作原理是将文本模式组合成与日志匹配的内容。grok模式的语法是 %{SYNTAX:SEMANTIC}
示例
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
上述HTTP日志可使用以下模式匹配
%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}
对应Logstash文件为
input {
file {
path => "/var/log/http.log"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
}
}
经过grok过滤后，日志事件解析为以下字段
- client: 55.3.244.1
- method: GET
- request: /index.html
- bytes: 15824
- duration: 0.043
json
skip_on_invalid_json:允许对无效json不进行过滤操作source:进行json转换的字段remove_field:删除字段(可用于剔除转换前的字段)
json {
skip_on_invalid_json => true
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
详细配置见Json filter plugin
geoip
geoip过滤器根据Maxmind geolite2数据库的数据，转换相应IP地址地理位置的信息。
geoip {
source => "client_ip"
}
详细配置见Geoip filter plugin
FAQ
- 数据处理管道配置文件会在启动时自动merge，注意各pipeline中的操作会应用在所有流水线中
