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ELK数据分析实战:导入nginx日志到ELK进行分析

ELK数据分析实战:导入nginx日志到ELK进行分析

作者: 一个没有感情的程序员 | 来源:发表于2022-11-24 16:42 被阅读0次

    前言

    这里以下面需求为例,描述如何使用ELK做数据分析
    示例需求:从线上down下来的nginx日志文件要求分析,并出图表,找到慢且访问量大的接口
    前置要去:需要读者基本了解Elasticsearch和Kibana

    环境安装

    首先需要安装Elasticsearch以及Logstash和Kibana。Elasticsearch相当于数据库,Kibana用于数据视图,Logstash主要作为转换、输入、过滤的一个工具。
    软件的安装这里就不过多描述了。这里主要讲一下如何操作去导入nginx日志文件到ELK中分析。

    nginx日志文件与Logstash配置

    nginx日志文件格式

    首先,nginx日志文件的配置如下,nginx日志文件什么格式都可以,以下只是用作示范

    log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$upstream_response_time"';
    

    基本来说,这个nginx日志文件配置只比默认的多request_time和upstream_response_time。那么logstash如何配置呢。

    logstash配置的基本结构

    logstash的配置文件在config目录下xxx.config,基本格式如下,包含了输入、过滤、输出

    input {
      
    }
    filter {
      
    }
    output {
     
    }
    

    logstash配置input

    输入就是数据的来源,这里直接填些文件的路径,输入配置如下,这里的path后面跟的就是文件地址,start_position表示从头读取文件,sincedb_path是logstash用于记录数据的一个偏移量,传输到哪里了,比如传输一个文件,传送完了,就会在sincedb的文件写入位置,下一次再运行就不会重复传数据。这里的sincedb_path我们直接自己新建了一个sincedb文件,然后配置指向责怪文件。

    input {
        file {
            # 读取文件的路径, 基于 glob 匹配语法
            path => "/down/nginx-2022-11-14.log"
            # beginning/end 是否从头读取文件, 默认从尾部读取
            start_position => "beginning"
            sincedb_path => "/down/logstash-8.1.0-windows-x86_64/logstash-8.1.0/data/sincedb"
        }
    }
    

    logstash配置filter

    filter配置用于配置过滤,字段转化功能,是核心配置。这里我们使用自定义转换,使用grok表达式去把nginx的日志格式转化为Elasticsearch的数据。

    grok表达式

    grok表达式相当于一个正则,用于匹配原始数据的一行的格式,然后按表达式转换成key,value的一个数据。举个例子

    //nginx 源日志
    "GET /xxx/xxx?s=a HTTP/1.1" 200
    
    //下面是对应的grok表达式
    \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code}
    

    接下来我们来分析上面这个例子,首先nginx源日志"GET /xxx/xxx?s=a HTTP/1.1"这里开头和结尾有个冒号,这里就需要使用\"加个反斜杠来匹配,然后是GET,GET表示请求的method,后面有个空格,所以这个字段使用%{WORD:request_method}来匹配,到时候输入到es里面的就是request_method这个字段对应的数据。GET后面带个空格,所以grop后面也要加个空格,然后后面的字符是/xxx/xxx?s=a,表示一个路径加参数,这里使用%{DATA:uri}\?%{DATA:param}来匹配,中间的?号是需要加\转义的,把url切分成路径和参数。当然有些url是不带参数的,这里需要用%{DATA:uri}来匹配,同理,后面的HTTP/1.1" 200,就用HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code}来匹配了。
    而对于上文说到的nginx格式和完整的grok表达式如下:

    //nginx日志格式
    log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$upstream_response_time"';
    //grok完整表达式
    %{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\" \"%{NUMBER:response_time:float}\"
    

    一个一个字符去扣,基本就能明白如何使用grok表达式了。

    grok表达式debug

    grok表达式本身比较复杂,为了效率,debug功能就非常的必要了,可以节省很多排查配置的时间,grok的debug功能在kiabana有。首先在左边栏里点击这个dev tools,


    image.png

    然后在上边栏可以找到grok debugger,这里Sample Data为原始数据,Grok Pattern为待debug的grok表达式,填写好后,点击simulate,会在Structured Data处生成解析后的结果


    image.png

    我们以一条nginx数据为例,nginx数据如下

    172.11.11.11 - - [08/Nov/2022:00:00:02 +0800] "GET /xxsdada/asdasd?a=123&b=123 HTTP/1.1" 200 1194 "https://xxxx.xxx.com/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36" "2804:30c:1854:d500:5926:3f37:456e:2176" "0.5" "0.5"
    
    

    提交后如图所示,grok表达式把nginx的日志行数据转换成了结构化数据。这就代表grok表达式没有问题,如果出现错误的情况,直接调整grok表达式后重试


    image.png

    特殊情况

    对于nginx日志,并不是每一行日志都有的,那么如何处理?
    比如上面的日志request_time和upstream_response_time,可能在日志里没有,这时候nginx输出的日志是 “-” “-”,nginx这里使用了横杠-来表示空值,对于我们的配置%{NUMBER:response_time:float},'-'是无法转换为NUMBER类型的,这里就会转换出错。这里就需要用到多个grok表达式了,logstash可以使用多个grok表达式来转换数据,默认是使用第一个,如果第一个过滤失败了,就会默认往后推。那我们只需要去除%{NUMBER:response_time:float}这段后生成第二个grok表达式,就能兼容上述的场景了。

    filter配置grok表达式

    对于单个表达式,配置方法如下

    filter {
        grok {
            match => { 
            "message" => "xxxxxxxxxx//grok表达式"}
        }
        # 通过date插件,把nginx日志中的时间戳用作logstash的event时间戳
       date {
        match => [ "time_local", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
      }
    }
    

    对于多个表达式,配置方法如下

    filter {
        grok {
            match => { 
            "message" => ["xxxxxxxxxx//grok表达式1","xxxxxxxxxx//grok表达式2","xxxxxxxxxx//grok表达式3"}
        }
        # 通过date插件,把nginx日志中的时间戳用作logstash的event时间戳
       date {
        match => [ "time_local", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
      }
    }
    

    上述nginx日志对应的filter完整配置

    配置如下,仅作示范,也有一些情况可能没有兼容

    filter {
        grok {
            match => { 
            "message" => 
            [
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\" \"%{NUMBER:response_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" ",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\" \"%{NUMBER:response_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" ",
            "%{HTTPD_COMBINEDLOG}"
            ]}
        }
        # 通过date插件,把nginx日志中的时间戳用作logstash的event时间戳
      date {
        match => [ "time_local", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
      }
    }
    

    logstash 的output配置

    因为这里的数据要存在es中,所以这里直接把output配置es的端口

    output {
        # 输出到 ES 中
        elasticsearch {
            hosts => ["127.0.0.1:9200","127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9400"]
            index => "nginx-log-test"
        }
    }
    

    这里hosts后面就是es或者es集群的ip端口,index为要存入的索引(即数据库表名),这里无需手动创建索引,logstash会自动帮我们创建。

    完整配置

    至此,logstash的配置就完成了,合在一起如下,存入logstash.conf文件中

    input {
        file {
            # 读取文件的路径, 基于 glob 匹配语法
            path => "/down/xxxxxx.log"
            # beginning/end 是否从头读取文件, 默认从尾部读取
            start_position => "beginning"
            sincedb_path => "/down/logstash-8.1.0-windows-x86_64/logstash-8.1.0/data/sincedb"
        }
    }
    
    filter {
        grok {
            match => { 
            "message" => 
            [
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\" \"%{NUMBER:response_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri}\?%{DATA:param} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" ",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\" \"%{NUMBER:response_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" \"%{NUMBER:request_time:float}\"",
            "%{IPORHOST:remote_addr} - %{DATA:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_local}\] \"%{WORD:request_method} %{DATA:uri} HTTP/%{NUMBER:http_version}\" %{NUMBER:response_code} %{NUMBER:body_sent_bytes} \"%{DATA:http_referrer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\" ",
            "%{HTTPD_COMBINEDLOG}"
            ]}
        }
        # 通过date插件,把nginx日志中的时间戳用作logstash的event时间戳
      date {
        match => [ "time_local", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
      }
    }
    
    output {
        # 输出到 ES 中, 自动按天创建索引
        elasticsearch {
            hosts => ["127.0.0.1:9200","127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9400"]
            index => "nginx-local"
        }
    }
    

    logstash启动并收集文件到es

    这里以我的安装目录为例首先先运行检查程序
    \down\logstash-8.1.0-windows-x86_64\logstash-8.1.0\bin\logstash --config.test_and_exit -f \down\logstash-8.1.0-windows-x86_64\logstash-8.1.0\config\logstash.conf
    如果配置ok,那么输出会提示配置ok
    然后执行下面命令启动logstash,对于导入静态文件这种一次性的数据导入,启动完成导入数据后可以关闭logstash,节约资源。
    \down\logstash-8.1.0-windows-x86_64\logstash-8.1.0\bin\logstash -f \down\logstash-8.1.0-windows-x86_64\logstash-8.1.0\config\logstash.conf

    使用Kibana分析数据

    基础配置

    上传完数据后,可以在Management-Data-Index Management上看见刚上传的索引信息。然后在在Management-Kibana-Data Views上Create data view,名字使用刚才配置的索引名nginx-local。配置完成后,在侧边栏的Analytics-Discover就可以看见刚才导入的数据行,可以对数据进行搜索等操作了。


    image.png

    配置图标分析

    侧边栏点击Analytics-Dashboard,然后点击Create dashboard,然后点击Create visualization,


    image.png

    然后左边数据视图就选刚才创建的nginx-local,时间可以选全部,然后图表类型按需要选择


    image.png

    水平轴Horizontal axis配置,这用uri作为水平轴Rank by先用默认的。然后点击X自动保存。


    image.png

    然后点击垂直轴Vertical axis,这里选用responseTime作纵轴,可以看到,这个聚合数据可以选择中位数,最大,最小,计数,和,最新值等聚合方式,我这里选择中位数,比较能体现。然后点X自动保存。


    image.png

    因为这里数据分析我们还想要知道一个路径具体的请求数是多少,所以我们再在纵轴加一个维度,这里直接统计数量,用count+record,然后轴选则放在右边


    image.png
    image.png

    完成配置如下


    image.png

    可以看到url太长了没法完全显示,这时候我们可以调整图的类型


    image.png

    使用横向图并把请求数量的轴调到top,这样图就很直观了,然后找到请求比较多,响应又比较慢的接口就比较容易了。
    最后右上角点击

    image.png 然后右上角点击 image.png

    然后输入名字,保存,下次分析就不用建图了,直接就能看见


    image.png

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