Logstash简介
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。
组成结构
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。
需求概述
本次需求如下：
统一各语言日志格式
将各个项目生成的日志进行过滤分析存入Elasticsearch
解决方案
统一log格式
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
应用logstash
添加过滤规则
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
生成配置文件
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
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
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}"
}
}
}
通过kibana查看格式化日志结果：
参考文档：
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