Logstash-数据流引擎

Logstash

作者 | WenasWei

一 Logstash

Logstash是具有实时流水线功能的开源数据收集引擎。Logstash可以动态统一来自不同来源的数据，并将数据标准化到您选择的目标位置。清除所有数据并使其民主化，以用于各种高级下游分析和可视化用例。

1.1 Logstash简介

Logstash 是一个数据流引擎：

它是用于数据物流的开源流式 ETL（Extract-Transform-Load）引擎
在几分钟内建立数据流管道
具有水平可扩展及韧性且具有自适应缓冲
不可知的数据源
具有200多个集成和处理器的插件生态系统
使用 Elastic Stack 监视和管理部署

官方介绍：Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities。简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。

1.2 数据处理

Logstash 是一个功能强大的工具，可与各种部署集成。它提供了大量插件，可帮助你解析，丰富，转换和缓冲来自各种来源的数据。如果你的数据需要 Beats 中没有的其他处理，则需要将 Logstash 添加到部署中。

当下最为流行的数据源:

数据源

Logstash 可以摄入日志，文件，指标或者网路真实数据。经过 Logstash 的处理，变为可以使用的 Web Apps 可以消耗的数据，也可以存储于数据中心，或变为其它的流式数据:

Logstash 可以很方便地和 Beats一起合作，这也是被推荐的方法
Logstash 也可以和那些著名的云厂商的服务一起合作处理它们的数据
它也可以和最为同样的信息消息队列，比如 redis 或 kafka 一起协作
Logstash 也可以使用 JDBC 来访问 RDMS 数据
它也可以和 IoT 设备一起处理它们的数据
Logstash 不仅仅可以把数据传送到 Elasticsearch，而且它还可以把数据发送至很多其它的目的地，并作为它们的输入源做进一步的处理

二 Logstash系统架构

Logstash 包含3个主要部分：输入（inputs），过滤器（filters）和输出（outputs）

系统架构

Logstash的事件（logstash将数据流中等每一条数据称之为一个event）处理流水线有三个主要角色完成：inputs –> filters –> outputs：

inpust：必须，负责产生事件（Inputs generate events），常用：File、syslog、redis、kakfa、beats（如：Filebeats）
filters：可选，负责数据处理与转换（filters modify them），常用：grok、mutate、drop、clone、geoip
outpus：必须，负责数据输出（outputs ship them elsewhere），常用：elasticsearch、file、graphite、kakfa、statsd

数据流

三 Logstash安装

3.1 环境清单

操作系统：Linux #56-Ubuntu SMP Tue Jun 4 22:49:08 UTC 2019 x86_64
Logstash版本：logstash-6.2.4
Jdk版本：1.8.0_152

3.2 Linux安装JDK

3.2.1 解压缩并移动到指定目录（约定的目录:/usr/local）

(1)解压缩

tar -zxvf jdk-8u152-linux-x64.tar.gz

(2)创建目录

mkdir -p /usr/local/java

(3)移动安装包

mv jdk1.8.0_152/ /usr/local/java/

(4)设置所有者

chown -R root:root /usr/local/java/

3.2.2 配置环境变量

(1)配置系统环境变量

vi /etc/environment

(2)添加如下语句

PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games"
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152
export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152/jre
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

(3)配置用户环境变量

nano /etc/profile

(4)添加如下语句(一定要放中间)

if [ "$PS1" ]; then
  if [ "$BASH" ] && [ "$BASH" != "/bin/sh" ]; then
    # The file bash.bashrc already sets the default PS1.
    # PS1='\h:\w\$ '
    if [ -f /etc/bash.bashrc ]; then
      . /etc/bash.bashrc
    fi
  else
    if [ "`id -u`" -eq 0 ]; then
      PS1='# '
    else
      PS1='$ '
    fi
  fi
fi

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152
export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152/jre
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin

if [ -d /etc/profile.d ]; then
  for i in /etc/profile.d/*.sh; do
    if [ -r $i ]; then
      . $i
    fi
  done
  unset i
fi

(5)使用户环境变量生效

source /etc/profile

(6)测试是否安装成功

$ java -version
java version "1.8.0_152"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_152-b16)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.152-b16, mixed mode)

3.3 安装Logstash

3.3.1 创建安装目录

$ sudo mkdir /usr/local/logstash

3.3.2 下载Logstash安装文件

$ wget -P /usr/local/logstash https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.2.4.tar.gz

3.3.2 解压缩安装文件

$ cd /usr/local/logstash/
$ sudo tar -zxvf logstash-6.2.4.tar.gz

3.3.3 测试安装是否成功

测试: 快速启动，标准输入输出作为input和output，没有filter

$ cd logstash-6.2.4/
$ ./bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout {} }'

Sending Logstash's logs to /usr/local/logstash/logstash-6.2.4/logs which is now configured via log4j2.properties
[2021-05-27T00:22:28,729][INFO ][logstash.modules.scaffold] Initializing module {:module_name=>"fb_apache", :directory=>"/usr/local/logstash/logstash-6.2.4/modules/fb_apache/configuration"}
[2021-05-27T00:22:28,804][INFO ][logstash.modules.scaffold] Initializing module {:module_name=>"netflow", :directory=>"/usr/local/logstash/logstash-6.2.4/modules/netflow/configuration"}
[2021-05-27T00:22:29,827][WARN ][logstash.config.source.multilocal] Ignoring the 'pipelines.yml' file because modules or command line options are specified
[2021-05-27T00:22:30,979][INFO ][logstash.runner          ] Starting Logstash {"logstash.version"=>"6.2.4"}
[2021-05-27T00:22:31,821][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
[2021-05-27T00:22:36,463][INFO ][logstash.pipeline        ] Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>1, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50}
[2021-05-27T00:22:36,690][INFO ][logstash.pipeline        ] Pipeline started successfully {:pipeline_id=>"main", :thread=>"#<Thread:0x55a5abea run>"}
The stdin plugin is now waiting for input:
[2021-05-27T00:22:36,853][INFO ][logstash.agent           ] Pipelines running {:count=>1, :pipelines=>["main"]}

## 此时命令窗口停留在等待输入状态，键盘键入任意字符 ##

hello world

## 下方是Logstash输出到效果 ##

{
    "@timestamp" => 2021-05-26T16:22:52.527Z,
          "host" => "*******",
       "message" => "hello world",
      "@version" => "1"
}

四 Logstash参数与配置

4.1 常用启动参数

参数	说明	举例
-e	立即执行，使用命令行里的配置参数启动实例	./bin/logstash -e ‘input {stdin {}} output {stdout {}}’
-f	指定启动实例的配置文件	./bin/logstash -f config/test.conf
-t	测试配置文件的正确性	./bin/logstash-f config/test.conf -t
-l	指定日志文件名称	./bin/logstash-f config/test.conf -l logs/test.log
-w	指定filter线程数量，默认线程数是5	./bin/logstash-f config/test.conf -w 8

4.2 配置文件结构及语法

(1)区段

Logstash通过{}来定义区域，区域内可以定义插件，一个区域内可以定义多个插件，如下：

input {
    stdin {
    }
    beats {
        port => 5044
    }
}

(2)数据类型

Logstash仅支持少量的数据类型：

Boolean：ssl_enable => true
Number：port => 33
String：name => “Hello world”
Commonts：# this is a comment

(3)字段引用

Logstash数据流中的数据被称之为Event对象，Event以JSON结构构成，Event的属性被称之为字段，如果你像在配置文件中引用这些字段，只需要把字段的名字写在中括号[]里就行了，如[type]，对于嵌套字段每层字段名称都写在[]里就可以了，比如：[tags][type]；除此之外，对于Logstash的arrag类型支持下标与倒序下表，如：[tags][type][0],[tags][type][-1]。

(4)条件判断

Logstash支持下面的操作符：

equality：==, !=, <, >, <=, >=
regexp：=~~, !~~
inclusion：in, not in
boolean：and, or, nand, xor
unary：!

例如：

if EXPRESSION {
  ...
} else if EXPRESSION {
  ...
} else {
  ...
}

(5)环境变量引用

Logstash支持引用系统环境变量，环境变量不存在时可以设置默认值，例如：

export TCP_PORT=12345

input {
  tcp {
    port => "${TCP_PORT:54321}"
  }
}

4.3 常用输入插件（Input plugin）

输入插件包含有以下多种，详情查看官网文档-常用输入插件:

elasticsearch
exec
file
github
http
jdbc
jms
jmx
kafka
log4j
rabbitmq
redis
tcp
udp
unix
websocket

4.3.1 File读取插件

文件读取插件主要用来抓取文件的变化信息，将变化信息封装成Event进程处理或者传递。

配置事例

input
  file {
    path => ["/var/log/*.log", "/var/log/message"]
    type => "system"
    start_position => "beginning"
  }
}

常用参数

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field	hash	{}	用于向Event中添加字段
close_older	number	3600	设置文件多久秒内没有更新就关掉对文件的监听
codec	string	“plain”	输入数据之后对数据进行解码
delimiter	string	“\n”	文件内容的行分隔符，默认按照行进行Event封装
discover_interval	number	15	间隔多少秒查看一下path匹配对路径下是否有新文件产生

4.3.2 TCP监听插件

TCP插件有两种工作模式，“Client”和“Server”，分别用于发送网络数据和监听网络数据。

配置事例

tcp {
    port => 41414
}

常用参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
codec
enable_metric
host
id
mode	“server”、“client”	“server”	“server”监听“client”的连接请求，“client”连接“server”
port	number	无	必须设置项，“server”模式时指定监听端口，“client”模式指定连接端口
proxy_protocol	boolean	false	Proxyprotocol support, only v1 is supported at this time
ssl_cert
ssl_enable
ssl_extra_chain_certs
ssl_key
ssl_key_passphrase
ssl_verify
tags
type

4.3.3 Redis读取插件

用于读取Redis中缓存的数据信息。

配置事例

input {
  redis {
    host => "127.0.0.1"
    port => 6379
    data_type => "list"
    key => "logstash-list"
  }
}

常用参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
batch_count	number	125	使用redis的batch特性，需要redis2.6.0或者更新的版本
codec
data_type	list，channel， pattern_channel	无	必须设置项，根据设置不同，订阅redis使用不同的命令，依次是：BLPOP、SUBSCRIBE、PSUBSCRIBE
db	number	0	指定使用的redis数据库
enable_metric
host	string	127.0.0.1	redis服务地址
id
key	string	无	必须设置项，reidslist或者channel的key名称
password	string	无	redis密码
port	number	6379	redis连接端口号
tags
threads	number	1
timeout	number	5	redis服务连接超时时间，单位：秒
注意:

data_type 需要注意的是“channel”和“pattern_channel”是广播类型，相同的数据会同时发送给订阅了该channel的logstash，也就是说在logstash集群环境下会出现数据重复，集群中的每一个节点都将收到同样的数据，但是在单节点情况下，“pattern_channel”可以同时定于满足pattern的多个key

4.3.4 Kafka读取插件

用于读取Kafka中推送的主题数据信息。

配置事例

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "kafka-01:9092,kafka-02:9092,kafka-03:9092"
    topics_pattern  => "elk-.*"
    consumer_threads => 5
    decorate_events => true
    codec => "json"
    auto_offset_reset => "latest"
    group_id => "logstash1"##logstash 集群需相同
  }
}

常用参数:

参数名称	类型	默认值	描述信息
bootstrap_servers	string	localhost:9092	Kafka列表，用于建立与集群的初始连接
topics_pattern	string		要订阅的主题正则表达式模式。使用此配置时，主题配置将被忽略。
consumer_threads	number		并发线程数，理想情况下，您应该拥有与分区数量一样多的线程
decorate_events	string	none	可接受的值为：none/basic/extended/false
codec	codec	plain	用于输入数据的编解码器
auto_offset_reset	string		当Kafka初始偏移量
group_id	String	logstash	该消费者所属的组的标识符

注意:

auto_offset_reset: earliest-将偏移量自动重置为最早的偏移量;latest-自动将偏移量重置为最新偏移量;none-如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常;anything else-向消费者抛出异常。
decorate_events: none：未添加元数据，basic：添加了记录的属性，extended：记录的属性，添加标题，false：不建议使用的别名 none，true：不建议使用的别名 basic

4.4 常用过滤插件（Filter plugin）

丰富的过滤器插件的是 logstash威力如此强大的重要因素，过滤器插件主要处理流经当前Logstash的事件信息，可以添加字段、移除字段、转换字段类型，通过正则表达式切分数据等，也可以根据条件判断来进行不同的数据处理方式,详情查看官网文档-常用过滤插件

4.4.1 grok正则捕获

grok 是Logstash中将非结构化数据解析成结构化数据以便于查询的最好工具，非常适合解析syslog logs，apache log， mysql log，以及一些其他的web log

(1)预定义表达式调用:

Logstash提供120个常用正则表达式可供安装使用，安装之后你可以通过名称调用它们，语法如下：%{SYNTAX:SEMANTIC}
SYNTAX：表示已经安装的正则表达式的名称
SEMANTIC：表示从Event中匹配到的内容的名称

例如: Event的内容为“[debug] 127.0.0.1 - test log content”，匹配%{IP:client}将获得“client: 127.0.0.1”的结果，前提安装了IP表达式；如果你在捕获数据时想进行数据类型转换可以使用%{NUMBER:num:int}这种语法，默认情况下，所有的返回结果都是string类型，当前Logstash所支持的转换类型仅有“int”和“float”；

一个稍微完整一点的事例：

日志文件http.log内容：55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
表达式：%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}
配置文件内容：

input {
  file {
    path => "/var/log/http.log"
  }
}
filter {
  grok {
    match => {"message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"}
  }
}

输出结果：

client: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
duration: 0.043

(2)自定义表达式调用

语法：(?<field_name>the pattern here)

举例：捕获10或11和长度的十六进制queue_id可以使用表达式(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11}) 安装自定义表达式

与预定义表达式相同，你也可以将自定义的表达式配置到Logstash中，然后就可以像于定义的表达式一样使用；以下是操作步骤说明：

1、在Logstash根目录下创建文件夹“patterns”，在“patterns”文件夹中创建文件“extra”（文件名称无所谓，可自己选择有意义的文件名称）；
2、在文件“extra”中添加表达式，格式：patternName regexp，名称与表达式之间用空格隔开即可，如下：

# contents of ./patterns/postfix:
POSTFIX_QUEUEID [0-9A-F]{10,11}

3、使用自定义的表达式时需要指定“patterns_dir”变量，变量内容指向表达式文件所在的目录，举例如下：

<1>日志内容

Jan  1 06:25:43 mailserver14 postfix/cleanup[21403]: BEF25A72965: message-id=<20130101142543.5828399CCAF@mailserver14.example.com>

<2>Logstash配置

filter {
  grok {
    patterns_dir => ["./patterns"]
    match => { "message" => "%{SYSLOGBASE} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
  }
}

<3>运行结果

timestamp: Jan 1 06:25:43
logsource: mailserver14
program: postfix/cleanup
pid: 21403
queue_id: BEF25A72965

(3)grok常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
add_tag
break_on_match	boolean	true	match字段存在多个pattern时，当第一个匹配成功后结束后面的匹配，如果想匹配所有的pattern，将此参数设置为false
enable_metric
id
keep_empty_captures	boolean	false	如果为true，捕获失败的字段奖设置为空值
match	array	{}	设置pattern数组: match=> {“message” => [“Duration: %{NUMBER:duration}”,”Speed: %{NUMBER:speed}”]}
named_captures_only	boolean	true	If true, only store named captures from grok.
overwrite	array	[]	覆盖字段内容: match=> { “message” => “%{SYSLOGBASE} %{DATA:message}” } overwrite=> [ “message” ]
patterns_dir	array	[]	指定自定义的pattern文件存放目录，Logstash在启动时会读取文件夹内patterns_files_glob 匹配的所有文件内容
patterns_files_glob	string	“*”	用于匹配patterns_dir中的文件
periodic_flush	boolean	false	定期调用filter的flush方法
remove_field	array	[]	从Event中删除任意字段: remove_field=> [ “foo_%{somefield}” ]
remove_tag	array	[]	删除“tags”中的值: remove_tag=> [ “foo_%{somefield}” ]
tag_on_failure	array	[“_grokparsefailure”]	当没有匹配成功时，将此array添加到“tags”字段内
tag_on_timeout	string	“_groktimeout”	当匹配超时时，将此内容添加到“tags”字段内
timeout_millis	number	30000	设置单个match到超时时间，单位：毫秒，如果设置为0，则不启用超时设置

4.4.2 date时间处理插件

该插件用于时间字段的格式转换，比如将“Apr 17 09:32:01”（MMM dd HH:mm:ss）转换为“MM-dd HH:mm:ss”。而且通常情况下，Logstash会为自动给Event打上时间戳，但是这个时间戳是Event的处理时间（主要是input接收数据的时间），和日志记录时间会存在偏差（主要原因是buffer），我们可以使用此插件用日志发生时间替换掉默认是时间戳的值。

常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
add_tag
enable_metric
id
locale
match	array	[]	时间字段匹配,可自定多种格式，直到匹配到或匹配结束
periodic_flush
remove_field
remove_tag
tag_on_failure
target	string	“@timestamp”	指定match匹配并且转换为date类型的存储位置（字段），默认覆盖到“@timestamp”
timezone	string	无	指定时间格式化的时区

注意:

match的格式:时间字段匹配,可自定多种格式，直到匹配到或匹配结束，格式: [ field,formats…]，如：match=>[ “logdate”,“MMM dd yyyy HH:mm:ss”,“MMM d yyyy HH:mm:ss”,“ISO8601”]

4.4.3 mutate数据修改插件

mutate 插件是 Logstash另一个重要插件。它提供了丰富的基础类型数据处理能力。可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。

常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
add_tag
convert	hash	无	将指定字段转换为指定类型，字段内容是数组，则转换所有数组元素，如果字段内容是hash，则不做任何处理，目前支持的转换类型包括：integer,float, string, and boolean.例如： convert=> { “fieldname” => “integer” }
enable_metric
gsub	array	无	类似replace方法，使用指定内容替换掉目标字符串的现有内容，前提是目标字段必须是字符串，否则不做任何处理，例如：[ “fieldname”, “/”, ““, “fieldname2”, “[\?#-]”, “.”]，解释：使用“”替换掉“fieldname”中的所有“／”，使用“.”替换掉“fieldname2”中的所有“\”“?”、“#”和“-”
id
join	hash	无	使用指定的符号将array字段的每个元素连接起来，对非array字段无效。例如：使用“,”将array字段“fieldname”的每一个元素连接成一个字符串： join=> { “fieldname” => “,” }
lowercase	array	无	将自定的字段值转换为小写
merge	hash	无	合并两个array或者hash，如果是字符串，将自动转换为一个单元素数组；将一个array和一个hash合并。例如：将”added_field”合并到”dest_field”： merge=> { “dest_field” => “added_field” }
periodic_flush
remove_field
remove_tag
rename	hash	无	修改一个或者多个字段的名称。例如：将”HOSTORIP”改名为”client_ip”： rename=> { “HOSTORIP” => “client_ip” }
replace	hash	无	使用新值完整的替换掉指定字段的原内容，支持变量引用。例如：使用字段“source_host”的内容拼接上字符串“: My new message”之后的结果替换“message”的值： replace=> { “message” => “%{source_host}: My new message” }
split	hash	无	按照自定的分隔符将字符串字段拆分成array字段，只能作用于string类型的字段。例如：将“fieldname”的内容按照“,”拆分成数组： split=> { “fieldname” => “,” }
strip	array	无	去掉字段内容两头的空白字符。例如：去掉“field1”和“field2”两头的空格： strip=> [“field1”, “field2”]
update	hash	无	更新现有字段的内容，例如：将“sample”字段的内容更新为“Mynew message”： update=> { “sample” => “My new message” }
uppercase	array	无	将字符串转换为大写

4.4.4 JSON插件

JSON插件用于解码JSON格式的字符串，一般是一堆日志信息中，部分是JSON格式，部分不是的情况下

(1)配置事例

json {
    source => ...
}

事例配置，message是JSON格式的字符串："{\"uid\":3081609001,\"type\":\"signal\"}"

filter {
    json {
        source => "message"
        target => "jsoncontent"
    }
}

输出结果:

{
    "@version": "1",
    "@timestamp": "2014-11-18T08:11:33.000Z",
    "host": "web121.mweibo.tc.sinanode.com",
    "message": "{\"uid\":3081609001,\"type\":\"signal\"}",
    "jsoncontent": {
        "uid": 3081609001,
        "type": "signal"
    }
}

如果从事例配置中删除target，输出结果如下:

{
    "@version": "1",
    "@timestamp": "2014-11-18T08:11:33.000Z",
    "host": "web121.mweibo.tc.sinanode.com",
    "message": "{\"uid\":3081609001,\"type\":\"signal\"}",
    "uid": 3081609001,
    "type": "signal"
}

(2)常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
add_tag
enable_metric
id
periodic_flush
remove_field
remove_tag
skip_on_invalid_json	boolean	false	是否跳过验证不通过的JSON
source	string	无	必须设置项，指定需要解码的JSON字符串字段
tag_on_failure
target	string	无	解析之后的JSON对象所在的字段名称，如果没有，JSON对象的所有字段将挂在根节点下

4.4.5 elasticsearch查询过滤插件

用于查询Elasticsearch中的事件，可将查询结果应用于当前事件中

常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
add_field
add_tag
ca_file	string	无	SSL Certificate Authority file path
enable_sort	boolean	true	是否对结果进行排序
fields	array	{}	从老事件中复制字段到新事件中，老事件来源于elasticsearch（用于查询更新）
hosts	array	[“localhost:9200”]	elasticsearch服务列表
index	string	“”	用逗号分隔的elasticsearch索引列表，如果要操作所有所有使用“_all”或者“”，保存数据到elasticsearch时，如果索引不存在会自动以此创建
password	string	无	密码
periodic_flush
query	string	无	查询elasticsearch的查询字符串
remove_field
remove_tag
result_size	number	1	查询elasticsearch时，返回结果的数量
sort	string	“@timestamp:desc”	逗号分隔的“:”列表，用于查询结果排序
ssl	boolean	false	SSL
tag_on_failure
user	string	无	用户名

4.5 常用输出插件（Output plugin）

4.5.1 ElasticSearch输出插件

用于将事件信息写入到Elasticsearch中，官方推荐插件，ELK必备插件

(1)配置事例

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["127.0.0.1:9200"]
        index => "filebeat-%{type}-%{+yyyy.MM.dd}"
        template_overwrite => true
    }
}

(2)常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
absolute_healthcheck_path	boolean	false	当配置了“healthcheck_path”时，决定elasticsearch健康检查URL是否按照绝对路径配置。例如： elasticsearch访问路径为：”http://localhost:9200/es“，“healthcheck_path”为”/health”，当前参数为true时的访问路径为：”http://localhost:9200/es/health“，当前参数为false时的访问路径为：”http://localhost:9200/health”
absolute_sniffing_path	boolean	false	当配置了“sniffing_path”时，决定elasticsearch的sniffing访问路径配置。例如： elasticsearch访问路径为：“http://localhost:9200/es”，“sniffing_path”为“/_sniffing”，当前参数为true时的访问路径为：“http://localhost:9200/es/_sniffing”，当前参数为false时的访问路径为：“http://localhost:9200/_sniffing”
action	string	“index”	对elasticsearch的操作类型，可用的操作类型： index：索引Logstash事件数据到elasticsearch； delete：根据id删除文档，id必须指定； delete：根据id删除文档，id必须指定； update：根据id更新文档
cacert	string	无	.cer或者.pem证书文件路径，使用证书进行elasticsearch认证
codec
doc_as_upsert	boolean	false	使update启用upsert模式，即文档不存在时创建新文档
document_id	string	无	elasticsearch中的文档id，用来覆盖已经保存到elasticsearch中的文档

4.5.2 Redis输出插件

用于将Event写入Redis中进行缓存，通常情况下Logstash的Filter处理比较吃系统资源，复杂的Filter处理会非常耗时，如果Event产生速度比较快，可以使用Redis作为buffer使用

(1)配置事例

output {
    redis {
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => "list"
        key => "logstash-list"
    }
}

(2)常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
batch	boolean	false	是否启用redis的batch模式，仅在data_type=”list”时有效
batch_events	number	50	batch大小，batch达到此大小时执行“RPUSH”
batch_timeout	number	5	batch超时时间，超过这个时间执行“RPUSH”
codec
congestion_interval	number	1	间隔多长时间检查阻塞，如果设置为0，则没个Event检查一次
congestion_threshold	number	0
data_type	“list”、“channel”	无	存储在redis中的数据类型，如果使用“list”，将采用“RPUSH”操作，如果是“channel”，将采用“PUBLISH”操作
db	number	0	使用的redis数据库编号
enable_metric
host	array	[“127.0.0.1”]	redis服务列表，如果配置多个，将随机选择一个，如果当前的redis服务不可用，将选择下一个
id
key	string	无	Thename of a Redis list or channel. Dynamic names are valid here, forexample logstash-%{type}.
password	string	无	redis服务密码
port	number	6379	redis服务监听端口
reconnect_interval	number	1	连接失败时的重连间隔
shuffle_hosts	boolean	true	Shufflethe host list during Logstash startup.
timeout	number	5	redis连接超时时间
workers	number	1	whenwe no longer support the :legacy type This is hacky, but it can only be herne

4.5.3 File输出插件

用于将Event输出到文件内

(1)配置事例

output {
    file {
        path => ...
        codec => line { format => "custom format: %{message}"}
    }
}

(2)常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
codec
create_if_deleted	boolean	true	如果目标文件被删除，则在写入事件时创建新文件
dir_mode	number	-1	设置目录的访问权限，如果为“-1”，使用操作系统默认的访问权限
enable_metric
file_mode	number	-1	设置文件的访问权限，如果为“-1”，使用操作系统默认的访问权限
filename_failure	string	“_filepath_failures”	如果指定的文件路径无效，这会在目录内创建这个文件并记录数据
flush_interval	number	2	flush间隔
gzip	boolean	false	是否启用gzip压缩
id
path	string	无	必须设置项，文件输出路径，如：path =>”./test-%{+YYYY-MM-dd}.txt”
workers	string	1	whenwe no longer support the :legacy type This is hacky, but it can only be herne

4.5.4 Kafka输出插件

用于将Event输出到Kafka指定的Topic中,官网Kafka详情配置

(1)配置事例

output {
    kafka {
        bootstrap_servers => "localhost:9092"
        topic_id => "test"
        compression_type => "gzip"
    }
}

(2)常用配置参数（空 => 同上）

参数名称	类型	默认值	描述信息
bootstrap_servers	string		Kafka集群信息，格式为 host1:port1,host2:port2
topic_id	string		产生消息的主题
compression_type	String	none	生产者生成的所有数据的压缩类型。默认为无（即无压缩）。有效值为 none、gzip、snappy 或 lz4。
batch_size	number	16384	配置以字节为单位控制默认批处理大小
buffer_memory	number	33554432(32MB)	生产者可用于缓冲等待发送到服务器的记录的总内存字节数
max_request_size	number	1048576(1MB)	请求的最大大小
flush_interval	number	2	flush间隔
gzip	boolean	false	是否启用gzip压缩
id
path	string	无	必须设置项，文件输出路径，如：path =>”./test-%{+YYYY-MM-dd}.txt”
workers	string	1	whenwe no longer support the :legacy type This is hacky, but it can only be herne

4.6 常用编码插件（Codec plugin）

4.6.1 JSON编码插件

直接输入预定义好的 JSON 数据，这样就可以省略掉 filter/grok 配置

配置事例

json {
}

常用配置参数 | 参数名称 | 类型 | 默认值 | 描述信息 | | ------------- | ------ | ------- | -------- | | charset | string | “UTF-8” | 字符集 | | enable_metric | | | | | id | | | |

五 Logstash实例

5.1 接收Filebeat事件，输出到Redis

input {
    beats {
        port => 5044
    }
}

output {
    redis {
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => "list"
        key => "logstash-list"
    }
}

5.2 读取Redis数据，根据“type”判断，分别处理，输出到ES

input {
    redis {
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => "list"
        key => "logstash-list"
    }
}

filter {
    if [type] == "application" {
        grok {
            match => ["message", "(?m)-(?<systemName>.+?):(?<logTime>(?>\d\d){1,2}-(?:0?[1-9]|1[0-2])-(?:(?:0[1-9])|(?:[12][0-9])|(?:3[01])|[1-9]) (?:2[0123]|[01]?[0-9]):(?:[0-5][0-9]):(?:(?:[0-5][0-9]|60)(?:[:.,][0-9]+)?)) \[(?<level>(\b\w+\b)) *\] (?<thread>(\b\w+\b)) \((?<point>.*?)\) - (?<content>.*)"]
        }
        date {
            match => ["logTime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        }
        json {
            source => "message"
        }
        date {
            match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        }
    }
    if [type] == "application_bizz" {
        json {
            source => "message"
        }
        date {
            match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        }
    }
    mutate {
        remove_field => ["@version", "beat", "logTime"]
    }
}

output {
    stdout{
    }
    elasticsearch {
        hosts => ["127.0.0.1:9200"]
        index => "filebeat-%{type}-%{+yyyy.MM.dd}"
        document_type => "%{documentType}"
        template_overwrite => true
    }
}

六应用场景

6.1 以logstash作为日志搜索器

架构：logstash采集、处理、转发到elasticsearch存储，在kibana进行展示

特点：这种结构因为需要在各个服务器上部署 Logstash，而它比较消耗 CPU 和内存资源，所以比较适合计算资源丰富的服务器，否则容易造成服务器性能下降，甚至可能导致无法正常工作。

6.2 消息模式

消息模式：Beats 还不支持输出到消息队列（新版本除外：5.0版本及以上），所以在消息队列前后两端只能是 Logstash 实例。logstash从各个数据源搜集数据，不经过任何处理转换仅转发出到消息队列（kafka、redis、rabbitMQ等），后logstash从消息队列取数据进行转换分析过滤，输出到elasticsearch，并在kibana进行图形化展示

架构（Logstash进行日志解析所在服务器性能各方面必须要足够好）：

模式特点：这种架构适合于日志规模比较庞大的情况。但由于 Logstash 日志解析节点和 Elasticsearch 的负荷比较重，可将他们配置为集群模式，以分担负荷。引入消息队列，均衡了网络传输，从而降低了网络闭塞，尤其是丢失数据的可能性，但依然存在 Logstash 占用系统资源过多的问题

工作流程：Filebeat采集—> logstash转发到kafka—> logstash处理从kafka缓存的数据进行分析—> 输出到es—> 显示在kibana

6.3 logstash（非filebeat）进行文件采集，输出到kafka缓存，读取kafka数据并处理输出到文件或es

6.4 logstash同步mysql数据库数据到es（logstash5版本以上已集成jdbc插件，无需下载安装，直接使用）

七 Logstash和Flume对比

首先从结构对比，我们会惊人的发现，两者是多么的相似！Logstash的Shipper、Broker、Indexer分别和Flume的Source、Channel、Sink各自对应！只不过是Logstash集成了，Broker可以不需要，而Flume需要单独配置，且缺一不可，但这再一次说明了计算机的设计思想都是通用的！只是实现方式会不同而已。

从程序员的角度来说，上文也提到过了，Flume是真的很繁琐，你需要分别作source、channel、sink的手工配置，而且涉及到复杂的数据采集环境，你可能还要做多个配置，这在上面提过了，反过来说Logstash的配置就非常简洁清晰，三个部分的属性都定义好了，程序员自己去选择就行，就算没有，也可以自行开发插件，非常方便。当然了，Flume的插件也很多，但Channel就只有内存和文件这两种（其实现在不止了，但常用的也就两种）。读者可以看得出来，两者其实配置都是非常灵活的，只不过看场景取舍罢了。

其实从作者和历史背景来看，两者最初的设计目的就不太一样。Flume本身最初设计的目的是为了把数据传入HDFS中（并不是为了采集日志而设计，这和Logstash有根本的区别），所以理所应当侧重于数据的传输，程序员要非常清楚整个数据的路由，并且比Logstash还多了一个可靠性策略，上文中的channel就是用于持久化目的，数据除非确认传输到下一位置了，否则不会删除，这一步是通过事务来控制的，这样的设计使得可靠性非常好。相反，Logstash则明显侧重对数据的预处理，因为日志的字段需要大量的预处理，为解析做铺垫。

回过来看我当初为什么先讲Logstash然后讲Flume？这里面有几个考虑

其一：Logstash其实更有点像通用的模型，所以对新人来说理解起来更简单，而Flume这样轻量级的线程，可能有一定的计算机编程基础理解起来更好；
其二：目前大部分的情况下，Logstash用的更加多，这个数据我自己没有统计过，但是根据经验判断，Logstash可以和ELK其他组件配合使用，开发、应用都会简单很多，技术成熟，使用场景广泛。相反Flume组件就需要和其他很多工具配合使用，场景的针对性会比较强，更不用提Flume的配置过于繁琐复杂了。

最后总结下来，我们可以这么理解他们的区别：

Logstash就像是买来的台式机，主板、电源、硬盘，机箱（Logstash）把里面的东西全部装好了，你可以直接用，当然也可以自己组装修改；

Flume就像提供给你一套完整的主板，电源、硬盘，Flume没有打包，只是像说明书一样指导你如何组装，才能运行的起来。

参考文档:

[1] 迷途的攻城狮.CSDN: blog.csdn.net/chenleiking… , 2017-06-22.
[2] Logstash 官网: www.elastic.co/cn/logstash

Logstash-数据流引擎