1. logstash脚本编写(采用单文件对应单表实例)
新建脚本文件夹
cd /usr/local/logstash mkdir sql & cd sql vim 表名称.conf #如: znyw_data_gkb_logstash.conf |
建立文件夹,保存资源文件更新Id
mkdir -p /data/logstash/data/last_run_metadata |
脚本JDBC插件参数说明:
增加新脚本步骤: 修改statement 查询执行SQL脚本(对应数据库表)可以通过代码工具生成。地址: 增量同步字段,建议使用更新时间字段 tracking_column => "updateDate" tracking_column_type => timestamp(类型成对出现) 修改数据存储文件路径,红色为索引名称,每个脚本对应一个。 last_run_metadata_path => "xxx_last_update_time.txt" 同步频率(可以通过在线表达式进行生成)在线Cron表达式生成器
第一步要做的事情,配置logstasht同步脚本文件,内容如下:
input {
jdbc {
type => "jdbc"
# 数据库连接地址
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://172.168.9.131:3306/gffp_om?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=CTT"
# 数据库连接账号密码
jdbc_user => "znyg"
jdbc_password => "hTORRp86!7"
# MySQL依赖包路径
jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash/mysql-connector-java-8.0.22.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
# 数据库重连尝试次数
connection_retry_attempts => "5"
# 判断数据库连接是否可用,默认false不开启
jdbc_validate_connection => "true"
# 数据库连接可用校验超时时间,默认3600S
jdbc_validation_timeout => "3600"
# 开启分页查询(默认false不开启);
jdbc_paging_enabled => "true"
# 单次分页查询条数(默认100000,若字段较多且更新频率较高,建议调低此值);
jdbc_page_size => "500"
# statement为查询数据sql,如果sql较复杂,建议配通过statement_filepath配置sql文件的存放路径;
# sql_last_value为内置的变量,存放上次查询结果中最后一条数据tracking_column的值,此处即为ModifyTime;
# statement_filepath => "mysql/jdbc.sql"
statement => "select * from xxx WHERE id>= :sql_last_value"
# 是否将字段名转换为小写,默认true(如果有数据序列化、反序列化需求,建议改为false);
lowercase_column_names => false
# Value can be any of: fatal,error,warn,info,debug,默认info;
sql_log_level => warn
#
# 是否记录上次执行结果,true表示会将上次执行结果的tracking_column字段的值保存到last_run_metadata_path指定的文件中;
record_last_run => true
# 需要记录查询结果某字段的值时,此字段为true,否则默认tracking_column为timestamp的值;
use_column_value => true
# 需要记录的字段,用于增量同步,需是数据库字段
tracking_column => "id"
# Value can be any of: numeric,timestamp,Default value is "numeric"
tracking_column_type => numeric
# record_last_run上次数据存放位置;
last_run_metadata_path => "/data/logstash/data/last_run_metadata/_last_id.txt"
# 是否清除last_run_metadata_path的记录,需要增量同步时此字段必须为false;
clean_run => false
#
# 同步频率(分 时 天 月 年),默认每分钟同步一次;
schedule => "* * * * *"
}
}
filter {
}
output {
elasticsearch {
# 配置ES集群地址
hosts => ["172.168.9.135:9200","172.168.9.136:9200","172.168.9.137:9200"]
# 索引名字,必须小写
index => ""A
# 数据唯一索引(建议使用数据库KeyID)
document_id => "%{id}"
}
}
第二部要做的事情,根据_mapping.json初始化模版在kibana中执行
PUT /_template/索引名称 (与模板名称保持一致。)
模板内容如下:
PUT /_template/A_temp A
{
A "template": "A_temp.json" ,
"order": 1,
# 索引配置设置,这里需要注意 分片数,在索引创建的时候使用,这个索引一旦创建了后就不能再修改,想改只能删索引重建了,副本数可以热更新,其他参数可以关闭索引更新内容。
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1,
"max_result_window": 65536,
"max_inner_result_window": 10000,
"translog.durability": "request",
"translog.sync_interval": "3s",
"auto_expand_replicas": false,
"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word",
"analysis.search_analyzer.default.type": "ik_smart",
"shard.check_on_startup": false,
"codec": "default",
"store.type": "niofs"
},
"mappings": {
#这个需要注意一下,主要是做模板验证用的,详细参考ES template模板相关内容。
"dynamic": "true",
"dynamic_date_formats": [
"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'",
"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS+0800",
"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'",
"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss+0800",
"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss",
"yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
"yyyy-MM-dd"
],
"properties": {
"@timestamp": {
"type": "date"
},
"@version": {
"type": "integer"
},
"_class": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
#这里的是对应数据库字段,一一对于,格式可以指定,特殊的一些使用,我提供了一个工具,大家在文章中找一下。
"id": {
"type": "long"
}
}
}
}
这里想重点说几个需要注意的地方:
1.logstash同步脚本中index名称与索引名称、模板名称保持一致 看蓝色的A,三个在上面的模板文件和脚本文件中,注意这三个A是给大家标记用的,文件中不需要。
2.看索引模板的代码中,红色代码块,是需要注意的地方,我在文件中写了注释,注意这是json参数,使用时把注释删掉。
2.数据同步
2.1单表同步
#编写一个单表实例测试,如下启动日志会实时打印,便于调试错误 bin/logstash -f test-new.conf & |
注意: ES模板名称与logstash脚本index名称保存一致
检查_mapping是否与template模板一致,字段类型,长度是否与模板一致(同步完成后在kibana中执行)
如:GET idx_znyw_data_gkb_logstash/_mapping
此时会多出几个模板中没有定义,select查询不包含的字段:
有坑的地方重点标准一下
@timestamp,@version, _class, type(这里有个大坑,type属于logstash,mysql实体不能存在此字段,官方也没有解决方案)
检查数据
检查时间类型等是否与mysql中数据同步一致
脚本同步时配置的时间字段包含具体时间信息的以UTC时间,
与数据库保持一致,一种操作是同步时+8处理,一种是不处理,因为ES这块是UTC时间,ES提供的JAVA版本API也是UTC处理,这块时间会进行转换。
那么需要注意的地方是什么:
+8操作后,所有界面上显示的时间均为转换后时区时间,具体减价看服务所在的时区,界面上显示的时间指的是Kibana或者ES HEAD查询出的时间,那么需要注意的是什么呢,在java中查询时你需要注意这个+8操作。主要是查询参数,但是得到的结果你会发现,还是不准确。
我推荐的操作是怎么操作呢,我建议不要在数据同步时做什么特殊处理,这块特别绕,一会+8,一会不+8,那么怎么操作呢,我建议在VO对象中做格式转换使用注解进行view层的数据转换,给用户显示正确的时间,查询时别用vo对象做反射哦,否则参数也会根据注解进行修改,查询参数就不对了。
2.2多文件配置
修改配置文件,这里还可以修改path.config: “/map/es/soft/logstash-7.6.2/config/myconfig/*.conf” 不推荐这种方式,但是👀注意一下,这是一个大坑,与机制有关,我没有扒代码,只是把自己的推断写下来,logstash 本次任务未执行完成,有异常,会保存当前任务执行状态,包括配置文件内容,类似存储同步ID序列,也就是说,如果批量执行过程中,有任务未完成,此时logstash会把包括配置文件的状态一起保存。此时,想修改批处理为单个执行,修改配置文件后不起作用,即便指定单个文件运行,也会把所有的一起执行,只能把同步脚本做迁移,保留一个来运行,或者删除其他脚本,保留一个,当记录的任务执行成功后,此时会释放,重新加载配置文件,在生成环境中遇到了,修改配置文件不起作用,任务重新执行完,logstash才重新加载配置文件
vim /usr/local/logstash/config/pipelines.yml 追加配置所有脚本文件 – pipeline.id: znyw_data_gkb_logstash path.config: “/usr/local/logstash/sql/znyw_data_gkb_logstash.conf” – pipeline.id: znyw_data_gkb_logstash1 path.config: “/usr/local/logstash/sql/znyw_data_gkb_logstash1.conf” |
启动检查数据同步:
nohup ./bin/logstash &
tail -f /usr/local/logstash/nohup.out ps#查看执行实时情况(更详细排错)
tail -f /data/logstash/logs/logstash-plain.log #查看任务执行情况(查看执行结果)
3. 问题及解决方案
3.1″path.data” setting.
异常问题:
Logstash could not be started because there is already another instance using the configured data directory. If you wish to run multiple instances, you must change the “path.data” setting.
- 查看是否存在正在运行的进程
ps aux|grep logstash
kill -9 73803
3.2、数据同步后,ES没有数据
output.elasticsearch模块的index必须是全小写;
3.3、增量同步后last_run_metadata_path文件内容不改变
如果lowercase_column_names配置的不是false,那么tracking_column字段配置的必须是全小写。
3.4、提示找不到jdbc_driver_library
2032 com.mysql.jdbc.Driver not loaded.
Are you sure you've included the correct jdbc driver in :jdbc_driver_library?
检测配置的地址是否正确,如果是linux环境,注意路径分隔符是“/”,而不是“\”。
3.5、数据丢失
statement配置的sql中,如果比较字段使用的是大于“>”,可能存在数据丢失。
假设当同步完成后last_run_metadata_path存放的时间为2019-01-30 20:45:30,而这时候新入库一条数据的更新时间也为2019-01-30 20:45:30,那么这条数据将无法同步。
解决方案:将比较字段使用 大于等于“>=”。
3.6、数据重复更新
上一个问题“数据丢失”提供的解决方案是比较字段使用“大于等于”,但这时又会产生新的问题。
假设当同步完成后last_run_metadata_path存放的时间为2019-01-30 20:45:30,而数据库中更新时间最大值也为2019-01-30 20:45:30,那么这些数据将重复更新,直到有更新时间更大的数据出现。
当上述特殊数据很多,且长期没有新的数据更新时,会导致大量的数据重复同步到ES。
何时会出现以上情况呢:①比较字段非“自增”;②比较字段是程序生成插入。
解决方案:
①比较字段自增保证不重复或重复概率极小(比如使用自增ID或者数据库的timestamp),这样就能避免大部分异常情况了;
②如果确实存在大量程序插入的数据,其更新时间相同,且可能长期无数据更新,可考虑定期更新数据库中的一条测试数据,避免最大值有大量数据。
3.7 logstash突然报Unable to connect to database. Tried 1 times
检查一下上服务部署的机器用命令:
>telnet 172.168.9.131 3306
若报错显示:MySql Host is blocked because of many connection errors; unblock with ‘mysqladmin flush-hosts’
2、使用mysqladmin flush-hosts 命令清理一下hosts文件(不知道mysqladmin在哪个目录下可以使用命令查找:whereis mysqladmin);
① 在查找到的目录下使用命令修改:/usr/local/bin/mysqladmin flush-hosts -uroot -p
备注:
其中端口号,用户名,密码都可以根据需要来添加和修改;
配置有master/slave主从数据库的要把主库和从库都修改一遍的(我就吃了这个亏明明很容易的几条命令结果折腾了大半天);
第二步也可以在数据库中进行,命令如下:flush hosts;
4. 最后一定要做的事情
4.1 索引副本数配置
因环境节点数量不同,所以特殊索引副本数量需要设置,如下索引进行动态修改
idx_znyg_devicemodel idx_znyg_devicetype idx_znyg_sysdevtype idx_znyg_sysinfo |
在kibana中执行如下代码修改副本数量,参数为副本数量为节点数-1,如下操作还可以修改索引settings相关属性,除了分片数量不能动态修改外,只有副本数量可以热更新,其他属性需要关闭索引后,进行修改。
PUT /idx_znyg_sysinfo/_settings { “index”:{ “number_of_replicas”: 2 } } |
4.2服务健康状态检查任务配置
crontab -e 0 * * * /bin/sh /opt/logstash/logstash-7.1.1/logstash_health.sh |
提供一个索引配置工具,自己写的,包括生产SQL语句,显示表数据量,生成ruby关于时间字段的脚步,批量创建更新ES模板,但是模板需要事先写好。