ELK 实战之解析各类日志文件

ELK实战之解析各类日志文件

摘要:本文属于原创,未经允许不得转载!

ELK环境是基于docker进行的容器化部署

关于容器化部署,详情见上一篇 “ELK:基于ELK+Filebeat的日志搭建”

当前环境

  1. logstash:5.2

介绍

基于上一篇讲述了ELK日志系统的搭建,那么就该讲讲ELK在生产中的实际使用场景了。

作为一个日志中心,它会收集各种各样的日志,可以用于问题排查,数据监控,统计分析等等。那么对于繁多的日志,它们都有各自的存储格式,我们如何来区分它们,对于不同的日志格式,我们又是如何去解析的呢?

一个串没有结构化的日志,给人的感觉很凌乱。我们需要的是提取日志中的有效字段,并以我们期望的形式进行展现。下面我将和大家一起来探究日志解析的奥秘。

原理

依照前文,使用filebeat来上传日志数据,logstash进行日志收集与处理,elasticsearch作为日志存储与搜索引擎,最后使用kibana展现日志的可视化输出。所以不难发现,日志解析主要还是logstash做的事情。

说到logstash,它到底有哪些东西呢?我们来简单看下:

从上图中可以看到,logstash主要包含三大模块:

  1. INPUTS: 收集所有数据源的日志数据( 源有file、redis、beats等 , filebeat就是使用了beats源 );
  2. FILTERS: 解析、整理日志数据( 本文重点 );
  3. OUTPUTS: 将解析的日志数据输出至存储器( elasticseach、file、syslog等 );

看来FILTERS是我们探究的重点,先来来看看它常用到的几个插件( 后面日志解析会用到 ):

  1. grok:采用正则的方式,解析原始日志格式,使其结构化;
  2. geoip:根据IP字段,解析出对应的地理位置、经纬度等;
  3. date:解析选定时间字段,将其时间作为logstash每条记录产生的时间( 若没有指定该字段,默认使用read line的时间作为该条记录时间 );

注意:codec也是经常会使用到的,它主要作用在INPUTS和OUTPUTS中, 提供有json的格式转换、multiline的多行日志合并等

场景

说了这么多,到底怎么用呢?我们还是通过几个例子,具体来看看是怎么实现的吧。

秉承先易后难的原则,希望大家全部看完后,对以后遇到更复杂的日志,也能处理的游刃有余。

1. NodeJS 日志

  • 日志格式
$time - $remote_addr $log_level $path - $msg
  • 日志内容
2017-03-15 18:34:14.535 - 112.65.171.98 INFO /root/ws/socketIo.js - xxxxxx与ws server断开连接
  • filebeat配置( 建议filebeat使用rpm安装,以systemctl start filebeat方式启动
filebeat:
  prospectors:
    - document_type: nodejs #申明type字段为nodejs,默认为log
      paths:
        - /var/log/nodejs/log #日志文件地址
      input_type: log #从文件中读取
      tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
output:
  logstash:
      hosts: ["${LOGSTASH_IP}:5044"]

#General Setting
name: "server1" #设置beat的名称,默认为主机hostname
  • logstash中FILTERS配置
filter {
	if [type] == "nodejs" { #根据filebeat中设置的type字段,来过滤不同的解析规则
    	grok{
       		match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} - %{IPORHOST:clientip} %{LOGLEVEL:level} %{PATH:path} - %{GREEDYDATA:msg}" }
	    }
    	geoip {
       		source => "clientip" #填写IP字段
    	}
    }
}
  • 结果( 为方便演示,数据有删减

  • Filter配置讲解

    1. grok中的match内容:
      1. key:表示所需解析的内容;
      2. value:表示解析的匹配规则,提取出对应的字段;
      3. 解析语法:%{正则模板:自定义字段},其中TIMESTAMP_ISO8601、IPORHOST等都是grok提供的正则模板( 可在此查阅 );
    2. geoip:通过分析IP值,产生IP对应的地理位置信息;

    这里是否发现@timestamp与timestamp不一致,@timestamp表示该日志的读取时间,在elasticsearch中作为时间检索索引。下面讲解Nginx日志时,会去修正这一问题。

2. Nginx 访问日志

  • 日志格式
$remote_addr - $remote_user [$time_local] 
"$request" $status $body_bytes_sent "$http_referer" 
"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"
  • 日志内容
112.65.171.98 - - [15/Mar/2017:18:18:06 +0800] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1150 "http://www.yourdomain.com/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36" "-"
  • filebeat中prospectors的配置
- document_type: nginx
  paths:
    - /var/log/nginx/access.log #日志文件地址
  input_type: log #从文件中读取
  tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
  • logstash中FILTERS配置
filter {
	if [type] == "nginx" {
		grok{
	       match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
	    }
	
	   date {
	        match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z", "ISO8601" ]
	        target => "@timestamp" #可省略
	    }
	}
    
}
  • 结果

  • Filter配置讲解

    1. grok:
      1. 是不是很不可思议,上一示例中我们匹配规则写了一长串,这个仅仅一个COMBINEDAPACHELOG就搞定了!
      2. grok除了提供上面那种基础的正则规则,还对常用的日志(java,http,syslog等)提供的相应解析模板,本质还是那么一长串正则, 详情见grok的120中正则模板
    2. date:
      1. match:数组中第一个值为要匹配的时间字段,后面的n个是匹配规则,它们的关系是or的关系,满足一个即可;
      2. target:将match中匹配的时间替换该字段,默认替换@timestamp;

    目前为止我们解析的都是单行的日志,向JAVA这样的,若果是多行的日志我们又该怎么做呢?

3. JAVA Log4j 日志

  • 日志内容
'2017-03-16 15:52:39,580 ERROR TestController:26 - test:
java.lang.NullPointerException
	at com.test.TestController.tests(TestController.java:22)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
	at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:221)
	at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:137)'
  • filebeat中prospectors的配置
- document_type: tomcat
  paths:
    - /var/log/java/log #日志文件地址
  input_type: log #从文件中读取
  tail_files: true #以文件末尾开始读取数据
  multiline:
    pattern: ^\d{4}
    match: after
    negate: true
  • logstash中FILTERS配置
filter {
	if [type] == "tomcat" {
		grok{
			match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{JAVALOGMESSAGE:msg}" }
		}
		
		date {
	   		match => [ "timestamp" , "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,S", "ISO8601" ]
		}
	}
    
}I
  • 结果

  • Filebeat配置讲解

    1. multiline 合并多行日志:

      1. pattern:匹配规则,这里指匹配每条日志开始的年份;
      2. match:有before与after,这里指从该行开始向后匹配;
      3. negate:是否开始一个新记录,这里指当pattern匹配后,结束之前的记录,创建一条新日志记录;

      当然在logstash input中使用codec multiline设置是一样的

小技巧:关于grok的正则匹配,官方有给出 Grok Constructor 方法,在这上面提供了debugger、自动匹配等工具,方便大家编写匹配规则

总结

本文开始简单介绍了logstash的三大模块:INPUTS、FILTERS、OUTPUTS。之后通过Demo了3个小示例,给大家讲解了FILTERS中grok、geoip、date三个常用插件的使用,以及在处理多行日志上的做法。

在描述的过程中可能不能面面俱到,但我还是始终坚持“知其然知其所以然”的理念。写的每一行代码,你都得心中有数。功能的实现不意味着结束,我们何不多折磨自己一下,走好最后的一公里。

最后,有兴趣可以去看一下它的官方手册,对这三大模块,各自都提供了非常多的插件支持。我这里只是一个简单的使用,希望对大家有所帮助。

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