分布式日志收集之Logstash 笔记（二）

进入正题吧，上篇介绍了Logstash的基础知识和入门demo，本篇介绍几个比较常用的命令和案例 
通过上篇介绍，我们大体知道了整个logstash处理日志的流程： 
input  => filter => output 

除了上面几个基础命令，还有ruby，mutate，gork，codes几个命令比较常用： 

在线gork正则的地址：http://grokdebug.herokuapp.com/ 

Logstash基础正则地址：https://github.com/elastic/logstash/blob/v1.4.2/patterns/grok-patterns 

如果你是做运维的，那么很幸运，内置的120多个正则，对运维人员来说非常方面，比如常见的Apache的log格式，Nginx的log格式 
上面的正则库都有成型的正则式，省去了自己编写正则一大部分的工作。 

如果你是做开发的，那么稍微麻烦点，开发需要面对各种业务log+系统log，这时候，掌握gork用法，使用正则提取任意内容，变得比较重要了，不过相信大部分人都会一些基础的正则，所以还是比较轻松的。 

下面看几个案例： 

案例（一）使用gork提取Solr搜索的log里面的一些字段内容： 

例子数据（注意这是一行数据）： 

Java代码  

1. INFO  - 2015-11-03 06:10:53.106; [   company] org.apache.solr.core.SolrCore; [company] webapp=/solr path=/select params={mm=100%25&sort=score+desc,regCapital+desc,foundDate+asc,cpyNamePy+asc&start=0&q=+cpyName:兰州顶津食品有限公司++OR+sname:"兰州顶津食品有限公司"^10+OR+oldName:兰州顶津食品有限公司  
2. +&wt=javabin&fq=&version=2&rows=10&defType=edismax} hits=0 status=0 QTime=2   

使用gork正则语法+内置正则，能够提取出，log级别，UTC时间，查询关键词等等内容 

Java代码  

1. log级别：  
2. %{LOGLEVEL:loglevel}   
3. 查询时间：  
4. %{TIMESTAMP_ISO8601:time};  
5. 查询关键词  :  
6. cpyName:(?<kw>.*)\+\+  
7. 命中数量 ：  
8. hits=(?<hits>\d+)  
9. 查询时间  
10. QTime=(?<qtime>\d+)  
11. 查询偏移开始：  
12. start=(?<start>\d+)  
13. 返回数量：  
14. rows=(?<rows>\d+)  

案例（二）使用filter-date插件提取日志文件里面的时间，覆盖logstash自己默认生成log时的时间 
官网介绍：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-date.html 
这个案例也比较常见，因为我们需要的时间，肯定是log日志里面记录的时间，而不是logstash接入时的那个时间，保证时间正确，才能在 
Kibana里面正确的展示，关于UTC时间的+8的问题，这里就不说了，搜索时自己可以控制搜到正确的内容即可 

内容如下截图，写了一个固定的时间： 


 


结果如下图，已经被转换成UTC时间 

 





案例（三）使用ruby内嵌代码，将一个yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式的日期，转换成long时间戳 

接着案例二的代码，再其filter里面再加入如下一段代码： 




运行后，再看结果： 

 

写个程序验证是否正确，发现没有问题： 

 




如果会点JRuby或者Ruby语法，来使用Logstash则可以做更多的自定义的处理任务 

案例（四）使用codec+multiline来处理跨行的日志 

什么场景下，需要使用multiline插件呢？ 最常见的就是我们的log4j里面的记录的java程序发生异常时，经常 
会抛出一大堆异常，如下： 






注意这么多行日志，从业务角度来讲，它是一行的，如果默认我们不做任何处理，logstash就会把它解析成多个事件，这样以来 
基本上偏离了我们预期的设想，那么该如何处理呢？ 

方法（1）： 
在input阶段的编码过程中，加入正则判断： 






方法（2）： 
还是在input阶段，但是使用的触发模式，直到遇到下一行日志前，把这一行与下一行之间的所有内容都当成是一行，这种做法比较简单，优点时在性能与准确度上可能会比上一个方法好，但是缺点是，必须有下一行日志产生，当前的这一行日志，才能被收集完毕 ! 


 




参考文章：http://blog.sematext.com/2015/05/26/handling-stack-traces-with-logstash/ 


案例（五）使用mutate+gsub来去除一些字段里面的换行符 

Java代码  

1. mutate {  
2.    gsub => [ "message", "\r", "" ]  
3.  }