(21)go-micro微服务logstash使用

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: (21)go-micro微服务logstash使用

一 Logstash介绍

Logstash是具有实时流水线能力的开源的数据收集引擎。Logstash可以动态统一不同来源的数据,并将数据标准化到您选择的目标输出。它提供了大量插件,可帮助我们解析,丰富,转换和缓冲任何类型的数据。


logstash常用于日志系统中做日志采集设备,最常用于ELK中作为日志收集器使用


二 Logstash作用

集中、转换和存储你的数据,是一个开源的服务器端数据处理管道,可以同时从多个数据源获取数据,并对其进行转换,然后将其发送到你最喜欢的存储


三 Logstash工作原理

管道(Logstash Pipeline)是Logstash中独立的运行单元,每个管道都包含两个必须的元素输入(input)和输出(output),和一个可选的元素过滤器(filter),事件处理管道负责协调它们的执行。 输入和输出支持编解码器,使您可以在数据进入或退出管道时对其进行编码或解码,而不必使用单独的过滤器。

13.png


Logstash工作原理(三个阶段: inputs→filters→outputs )


Input ( 数据输入阶段) :会把数据输入数据到logstash


Filters (数据清洗) : 数据中间处理,对数据进行操作


Outputs (数据输出) : outputs是logstash处理管道的最末端组件


Logstash-Input阶段常见的输入


file :从文件系统的文件中读取,类似于tail -f命令


syslog :在514端口上监听系统日志消息,并根据RFC3164标准进行解析


beats :从Filebeat中读取


Logstash-Filter数据中间件处理插件grok (可解析任意文本数据)


GROK基础语法如: %{SYNTAX:SEMANTIC}


SYNTAX: 代表匹配值的类型


SEMANTIC: 代表存储该值的一一个变量名称


例: %{ERROR|DEBUG |INFO |WARN:1og_level}


Logstash-Output数据输出


输出到kafka和ES也可以输出到redis


14.png


编解码器


Codecs是基本的流过滤器,可以作为输入或输出的一部分进行操作,Codecs使你能够轻松地将消息的传输与序列化过程分开,流行的codecs包括json、msgpack和plain(text)。


json:以JSON格式对数据进行编码或解码。


multiline:将多行文本事件(如java异常和stacktrace消息)合并到单个事件中。


执行模型


Logstash事件处理管道协调输入、过滤器和输出的执行。


Logstash管道中的每个输入阶段都在自己的线程中运行,输入将事件写入位于内存(默认)或磁盘上的中央队列,每个管道工作线程从这个队列中取出一批事件,通过配置的过滤器运行事件批处理,然后通过任何输出运行过滤的事件,可以配置批处理的大小和管道工作线程的数量。


四 Logstash安装

1.拉取镜像

docker pull logstash


2.运行命令

docker run -d --name logstash -p 5044:5044 -p 5000:5000 -p 9600:9600 logstash


3.查看是否运行

docker ps


五 Logstash使用

  • 为了方便同时使用ELK,新建一个目录docker-elk
  • 在docker-elk目录下新建logstash/logstash.yml
  • logstash.yml,输入以下代码:
---
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
xpack.monitoring.enabled: true
xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic
xpack.monitoring.elasticsearch.password: pwd
  • 在docker-elk目录下新建logstash/logstash.conf
  • logstash.conf,输入以下代码:
input {
    beats {
        port => 5044
    }
    tcp {
        port => 5000
    }
}
output {
    elasticsearch {
        hosts => "elasticsearch:9200"
        user => "elastic"
        password => "pwd"
        index => "%{[@metadata][-imooc]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
}
  • 在docker-elk目录下建立一个docker-stack.yml,同时启动ELK
  • 输入以下代码:


version: '3.3'
services:
  logstash:
    image: logstash:latest
    ports:
      - "5044:5044"
      - "5000:5000"
      - "9600:9600"
    volumes:
      - ./logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml
      - ./logstash/pipeline/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
    environment:
      LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
  • 至此,logstash使用至此完成


六 最后

  • 至此,go-micro微服务项目logstash使用工作就正式完成。
  • 接下来就开始kibana使用的代码编写了,希望大家关注博主和关注专栏,第一时间获取最新内容,每篇博客都干货满满。
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