LOGSTASH+ELASTICSEARCH+KIBANA处理OSS访问日志

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• Logstash+ElasticSearch+Kibana处理nginx访问日志
  • 1. nginx日志 -> logstash shipper -> redis
  • 2. redis -> logstash indexer -> elasticsearch
  • 3. elasticsearch -> kibana
  • 后续
  • 其他
    • 1. 关于logformat和对应grok的配置
    • 2. elasticsearch插件
    • 3. supervisor
    • 4. logstash坑

ELK似乎是当前最为流行的日志收集-存储-分析的全套解决方案.

去年年初, 公司里已经在用, 当时自己还山寨了一个统计系统(postgresql-echarts, 日志无结构化, json形式存储到postgresql, 构建统一前端配置生成, 调用统一查询接口, 具体细节), 已经过了一年有余.

一年刚好, 发生了很多事, 那套系统不知现在如何了.

在新的公司, 一切都得从0到1, 近期开始关注日志/数据上报/统计, 以及后续的数据挖掘等.

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搭建, 测试并上线了一套简单的系统, 初期将所有服务器的nginx日志, 以及搜索日志进行处理.

下面主要介绍对nginx日志进行处理的过程, 不是针对elk的介绍, 所有涉及ip的地方都改成127.0.0.1了, 根据自己环境进行修改

1. OSS日志 -> logstash shipper -> redis

数据接入和获取

Elastic栈使用Logstash和Beats来进行数据的消化和获取。

Logstash用jruby实现，有点像一个数据管道，把输入的数据进行处理，变形，过滤，然后输出到其它地方。Logstash 设计了自己的 DSL，包括有区域，注释，数据类型(布尔值，字符串，数值，数组，哈希)，条件判断，字段引用等。

Logstash的数据管道包含三个步骤，Input，Filter和Output，每一步都可以通过plugin来扩展。另外Input和Output还支持配置Codecs，完成对输入输出数据的编解码工作。

Logstash支持的常见的Input包含File，syslog，beats等。Filter中主要完成数据的变形处理，可以增删改字段，加标签，等等。作为一个开源软件，Output不仅仅支持ElasticSearch，还可以和许多其它软件集成和目标，Output可以是文件，graphite，数据库，Nagios，S3，Hadoop等。

在实际运用中，logstash 进程会被分为两个不同的角色。运行在应用服务器上的，尽量减轻运行压力，只做读取和转发，这个角色叫做 shipper；运行在独立服务器上，完成数据解析处理，负责写入 Elasticsearch 的角色，叫 indexer。

logstash 作为无状态的软件，配合消息队列系统，可以很轻松地做到线性扩展。

Beats是 Elastic 从 packetbeat 发展出来的数据收集器系统。beat 收集器可以直接写入 Elasticsearch，也可以传输给 Logstash。其中抽象出来的 libbeat，提供了统一的数据发送方法，输入配置解析，日志记录框架等功能。

开源社区已经贡献了许多的beats种类。

因为Beats是使用Golang编写的，效率上很不错。

OSS  log通过logstash shipper读取, 转json, 发送到redis, 由后续的logstash indexer进行处理

步骤

1.在日志所在机器部署logstash

2.在logstash安装目录下的patterns中加入一个文件nginx

内容(与上面的log_format相对应)

NGUSERNAME [a-zA-Z\.\@\-\+_%]+NGUSER %{NGUSERNAME}NGINXACCESS %{IPORHOST:clientip} - %{NOTSPACE:remote_user} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"(?:%{WORD:verb} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest})\" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) %{QS:referrer} %{QS:agent} %{NOTSPACE:http_x_forwarded_for}

3.增加一个logstash配置文件: logstash-project-access-log.conf

注意, input的file, filter的grok, output的redis-key

    input {    file {        path => [ "/data/logs/nginx/xxxx_access.log" ]        start_position => "beginning"    }    }    filter {    mutate { replace => { "type" => "nginx_access" } }    grok {        match => { "message" => "%{NGINXACCESS}" }    }    date {        match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z" ]    }    geoip {        source => "clientip"    }    }    output {    redis { host => "127.0.0.1" data_type => "list" key => "logstash:xxxx:access_log" }    }

4.使用supervisor启动shipper.

    [program:logstash_xxxx_shipper]    command=/var/shell/logstash/bin/logstash -f /var/shell/logstash/configs/nginx-xxxx-shipper.conf    numprocs=1    autostart=true    autorestart=true    log_stdout=true    log_stderr=true    logfile=/data/logs/logstash/logstash_xxxx_access.log

2. redis -> logstash indexer -> elasticsearch

注意, input的redis为上一步redis配置, key要对应, output的elasticsearch配置, index指定了最终es中存储对应的index, 加日期, 方便对日志进行定期删除

input {redis {    host => "127.0.0.1"    port => "6379"    key => "logstash:xxxx:access_log"    data_type => "list"    codec  => "json"    type => "logstash-arthas-access"    tags => ["arthas"]}}output {elasticsearch {    host => "127.0.0.1"    index => "logstash-arthas-access-%{+YYYY.MM.dd}"}}

分布集群和扩展性

ElasticSearch

ElasticSearch是为分布式设计的，有很好的扩展性，在一个典型的分布式配置中，每一个节点（node）可以配制成不同的角色，如上图所示：

• Client Node，负责API和数据的访问的节点，不存储／处理数据；

• Data Node，负责数据的存储和索引；

• Master Node， 管理节点，负责Cluster中的节点的协调，不存储数据。

每一种角色可以通过ElasticSearch的配置文件或者环境变量来配置。每一种角色都可以很方便的Scale，因为Elastic采用了对等性的设计，也就是所有的角色是平等的，（Master Node会进行Leader Election，其中有一个是领导者）这样的设计使得在集群环境的伸缩性非常好，尤其是在容器环境，例如Docker Swarm或者Kubernetes中使用。

参考：

• https://elk-docker.readthedocs.io/#elasticsearch-cluster

• https://github.com/pires/kubernetes-elasticsearch-cluster

产品线

Elastic

Elastic的产品线除了大家熟悉的ELK（ElasticSearch，Logstash，Kikana），主要包含：

• Beats Beats是一个开源组件，提供一个代理，把本地抓到的数据传送到ElasticSearch；

• Elastic Cloud， Elasti提供的云服务；

• X-Pack， Elastic的扩展组件，提供安全，告警，监控，机器学习和图处理能力。主要功能需要付费使用

3. elasticsearch -> kibana

剩下的其实没什么了, 启动kibana后, 配置好指向的es, 就可以在kibana中查看到实时的日志数据

demo环境截图

kibana中, 支持各种统计, 着实让人惊艳了一把.

除了基本的nginx日志, 还需要在各类url入口, 加入平台, 渠道等信息, 这样通过nginx访问日志, 可以统计到更多的信息

当然, 如果需要一些更为精确/特殊的统计, 需要自行进行数据上报的工作.

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后续

1. 更多的类型的日志聚合, 包括各类访问日志, 统计上报日志等, 日志落地成文件, 永久留存, 转入es中, 只留存三个月
2. 如何对各类数据进行拆分/汇总
3. ELK整体部署/运维/扩容等, 包括数据清理
4. 基于ES日志的业务自定义统计后台(kibana无法满足一些具体业务的统计需求)
5. 为什么不使用logstash forwarder, 因为目前日志组成等较为简单, 简单处理 , 后续需要用到时再考虑

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其他

1. 关于logformat和对应grok的配置

grok是logstash的一个插件, 文档

Grok is currently the best way in logstash to parse crappy unstructured log data into something structured and queryable

所以, 我们在处理nginx日志时, 需要根据具体logformat定义对应的grok表达式

除了上面例子中用的那套, 另一份

logformat

  log_format logstash '$http_host '                      '$remote_addr [$time_local] '                      '"$request" $status $body_bytes_sent '                      '"$http_referer" "$http_user_agent" '                      '$request_time '                      '$upstream_response_time';

patterns/nginx

NGUSERNAME [a-zA-Z\.\@\-\+_%]+NGUSER %{NGUSERNAME}NGINXACCESS %{IPORHOST:http_host} %{IPORHOST:clientip} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"(?:%{WORD:verb} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest})\" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) %{QS:referrer} %{QS:agent} %{NUMBER:request_time:float} %{NUMBER:upstream_time:float}

如果想自行定义, 可以使用 grokdebug, 将要解析的日志和配置的正则放入, 可以查看最终得到的结构化数据

2. elasticsearch插件

初期只安装了一个 kopf, web界面查看

3. supervisor

建议使用supervisor对elk进行管理,(ps. 不要用yum自带的, 版本太旧好多坑, 浪费1小时......使用pip install安装最新版本即可)

配置示例elk.conf

[program:elasticsearch]command=/var/shell/elk/elasticsearch/bin/elasticsearchnumprocs=1autostart=trueautorestart=true[program:kibana]command=/var/shell/elk/kibana/bin/kibananumprocs=1autostart=trueautorestart=true[program:logstash_arthas]command=/var/shell/elk/logstash/bin/logstash -f /var/shell/elk/logstash/config/xxxx_access.confnumprocs=1autostart=trueautorestart=truelog_stdout=truelog_stderr=truelogfile=/data/logs/elk/logstash/logstash_arthas_access.log

4. logstash坑

start_position => "beginning"

logstash, 会记录一份文件读到的位置, 在$HOME/.sincedb_xxxxx 如果要让logstash重新读取文件, 删除之即可, 重启shipper.

但是你可能发现es中重复记录了, 这是因为, 在output中, 没有定义存储到es时使用的document_id, es全部当成新纪录存入, 导致数据重复

应团队ELK使用需要，特写了一篇Kibana介绍使用相关文章。

以下演示基于官方Kibana演示页面：http://demo.elastic.co/packetbeat/#/discover

一、Kibana界面说明

    1.Discover页面

    这个面板主要提供了给用户基于记录做快速检索，查询框中输入的查询表达式为luence的query syntax. 在本文后面会分享一些常用的luence语法使用

    1.1 时间区间选择

        在查询面板中，一般默认是显示最近15分钟的数据。如果我们想查最近30分钟、一周、一年或者从2010-01-01到2010-02-01等区间就可以用到这个功能。

    1.2 自动刷新

在日志量比较大的时候，我们查看日志时一般会自己手动点击刷新来查看最新的数据。 那么能不能偷下懒，让Kibana来帮我们完成这个动作，也就是自动刷新呢？ 当前可以，请看下面：

    

    2.Visualize页面

可视化页面可以基于查询条件组合生成很多类型的图表，例如：区域图、数据表、折线图、拼图、竖向图和能基于IP在地图展示的拼贴图等待，如下图所示：

    2.1 饼图演示（基于访问IP分析）

    下面基于访问IP，统计了在15分钟内访问TOP 50的客户端分布。其他的图表可以自己尝试去玩玩看，都大同小异。

3.Dashboard页面

这个页面上可以将多个已保存的图表创建为一个Dashboard，用作大屏展示。还提供了ifame的方式能将指定Dashboard嵌入到其他你想显示的页面里面。

多个图表支持鼠标拖动位置，同时还能选定指定区间数据进行细化查看。都是挺好用的功能。

下面我们来从官方提供的Dashboard挑选两个看看，对其他的感兴趣的可以自行去：http://demo.elastic.co/packetbeat/#/dashboard?_g=() 查看。

3.1 HTTP

这里显示总请求数、HTTP code分布数、按照时间序列柱状图展示、HTTP error分布、TOP N 请求等常用图表展示，如下图：

3.2 MySQL performance

提供了查询错误分布、CRUD以及ROLLBACK分布、MySQL读写、慢查询SQL语句、TOP N 语句等常用图表。

二、查询语法

    1.全文检索

        例子：在搜索框中检索和http相关的记录

        

    2.字段查询

        2.1 精确匹配

            字符串的话用英文双引号括起来，例如：查询server为app.server2的表达式为–>:server:”app.server2″

    

      

    2.2 整形查询

其他的类似，只不过特殊字符需要转义。

  2.3 限定字段全文搜索

    例如只在path中检索console存在的记录，取消双引号就好了。

    

 

 3.范围检索（数字、时间）

        3.1 查询输出字节数100~200之间的：bytes_out:[100 TO 200]，可以用*代表无边界。

        

    3.2 查询时间区间

        这里一般会存在时区的问题，相差8个小时，但是我们不影响我们查询，查询的时候也少8个小时就好了。

        3.2.1 从指定时间到现在/或者查询指定时间前数据 

        表达式如下：

        dataField:{startTime TO endTime}  // 指定区间范围

        dataField:{* TO endTime}               // 指定结束时间

        dataField:{startTime TO *}              // 指定开始时间

 

        比如查询2016-06-30T09:20:41.943之后的数据，可以用：–>@timestamp:{2016-06-30T09:20:41.943Z TO *} , 上面是09:20:41事实上是17:20:41，8个小时差。

        

    4.正则

查询所有host非pub打头的记录，表达式为： –> !host:/pub*/，前面的英文感叹号用作取反。

下面来个复杂点的，多个条件组合查询。表达式为：

!host:”tjwq01-cp-net-neutron002204.tjwq01.ksyun.com” AND !host:”tjwq01-cp-control002193.tjwq01.ksyun.com” AND !host:”tjwq01*” AND !host:/pub*/

可用用AND和OR来做逻辑与、逻辑或，和RDBMS查询意思一样。

    5.逻辑操作

基于AND 和 OR做条件连接即可，

语法为：

condition1 AND condition2 OR condition3

比如：

age:20 AND address:”beijing” OR address:”shanghai”

    6.存在/不存在

一条语句解释两个关键字: _exists_:host AND _missing_:bill ， 表达的意思是查询存在host并且没有bill字段的记录。

    7.特殊转义字符

+ – && || ! () {} [] ^” ~ * ? : \

以上字符当作值搜索的时候需要用\转义

8.模糊搜索

~:在一个单词后面加上~启用模糊搜索

first~ 也能匹配到 frist

还可以指定需要多少相似度，cromm~0.3 会匹配到 from 和 chrome

数值范围0.0 ~ 1.0，默认0.5，越大越接近搜索的原始值

 

 

9.近似搜索

    在短语后面加上~

    “select where”~3 表示 select 和 where 中间隔着3个单词以内

    拓展阅读：

    0.《Elasticsearch 权威指南（中文版）》http://es.xiaoleilu.com/index.html

    参考资料：

    0.《ELK：kibana使用的lucene查询语法》https://segmentfault.com/a/1190000002972420

    1.《ELK kibana查询与过滤(17th)》http://www.ttlsa.com/elk/elk-kibana-query-and-filter/

    2.《Kibana示例》http://demo.elastic.co/packetbeat/