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第四章 LINUX ELK 企业级日志分析系统

一、ELK 概述

1.ELK 简介

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。

1）ElasticSearch

是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志
Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信
Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档

2）Kiabana

Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据

3）Logstash

作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给 Elasticsearch

Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具， 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

4）可以添加的其它组件：Filebeat

轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中

filebeat 结合 logstash 带来好处：
1）通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
2）从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取
3）将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
4）使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

5）缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）

可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦

6）Fluentd

是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案
在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储

2.为什么要使用 ELK

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误

往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用 grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心

一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率

3.完整日志系统基本特征

日志系统基本特征	说明
收集	能够采集多种来源的日志数据
传输	能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储	存储日志数据
分析	支持 UI 分析
警告	能够提供错误报告，监控机制

4.ELK 的工作原理

1）在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash

2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中

3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储

4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示

总结

logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理

二、ELK 部署

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.58.60				Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.58.61				Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.58.62			Logstash  Kibana  Apache


systemctl stop firewalld
setenforce 0

1.ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）

1．环境准备
#设置Java环境

java -version										#如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)


2．部署 Elasticsearch 软件
（1）安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

（2）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
node.master: true		#是否master节点，false为否
node.data: true			#是否数据节点，false为否
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释，避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200					#指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300		#指定es集群内部通信接口
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.58.60:9300", "192.168.58.61:9300"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

（3）es 性能调优参数
#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf
......
*  soft    nofile          65536
*  hard    nofile          65536
*  soft    nproc           32000
*  hard    nproc           32000
*  soft    memlock         unlimited
*  hard    memlock         unlimited

vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity

需重启生效

#优化elasticsearch用户拥有的内存权限
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用
2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用

vim /etc/sysctl.conf
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数，参考数据（分配 2g/262144，4g/4194304，8g/8388608）
vm.max_map_count=262144

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

（4）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

（5）查看节点信息
浏览器访问  http://192.168.58.60:9200  、 http://192.168.58.61:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息

浏览器访问 http://192.168.58.60:9200/_cluster/health?pretty，http://192.168.58.61:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

浏览器访问 http://192.168.58.60:9200/_cluster/state?pretty  检查群集状态信息。

#使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。


3．安装 Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

（1）编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y

cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz

cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install

（2）安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
cd /opt/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin

（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip
cd /opt/elasticsearch-head/
npm install		 //安装依赖包

（4）修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

（5）启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.58.60:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

（7）插入索引
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
//输出结果如下：
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

浏览器访问 http://192.168.58.60:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

2.ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch

1．更改主机名
hostnamectl set-hostname apache

2．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd

3．安装Java环境
yum -y install java
java -version

4．安装logstash
#上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm                          
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

5．测试 Logstash
Logstash 命令常用选项：
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

定义输入和输出流：
#输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道），新版本默认使用 rubydebug 格式输出
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
{
    "@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z,		#输出结果（标准输出处理后的结果）
      "@version" => "1",
          "host" => "apache",
       "message" => "www.baidu.com"
}

#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.80.10:9200"] } }'
			 输入				输出			对接
......
www.baidu.com										#键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn										#键入内容（标准输入）
www.google.com										#键入内容（标准输入）

//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.58.60:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

6．定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
●input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
file   beats   kafka   redis   stdin

●filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
grok       对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段   (?<字段名>正则表达式)   字段名: 正则表达式匹配到的内容
date       对数据中的时间格式进行统一和格式化
mutate     对一些无用的字段进行剔除，或增加字段
mutiline   对多行数据进行统一编排，多行合并或拆分

●output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
elasticsearch   stdout 

#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}

#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {
	file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
	file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
chmod +r /var/log/messages					#让 Logstash 可以读取日志

cd /etc/logstash/conf.d/
vim system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}
#path表示要收集的日志的文件位置
#type是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段
#start_position可以设置为beginning或者end，beginning表示从头开始读取文件，end表示读取最新的，这个要和ignore_older一起使用
#ignore_older表示了针对多久的文件进行监控，默认一天，单位为秒，可以自己定制，比如默认只读取一天内被修改的文件
#sincedb_path表示文件读取进度的记录，每行表示一个文件，每行有两个数字，第一个表示文件的inode，第二个表示文件读取到的位置（byteoffset）。默认为$HOME/.sincedb*
#add_field增加属性。这里使用了${HOSTNAME}，即本机的环境变量，如果要使用本机的环境变量，那么需要在启动命令上加--alow-env

output {
    elasticsearch {												#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.58.60:9200","192.168.58.61:9200"]	#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"							#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

mkdir /etc/logstash/sincedb_path/
touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

logstash -f system.conf

浏览器访问 http://192.168.58.60:9100/ 查看索引信息

3.ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）

1．安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

2．设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--28--取消注释，配置es服务器的ip，如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.58.60:9200","http://192.168.58.61:9200"] 
--37--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"
--96--取消注释，配置kibana的日志文件路径（需手动创建），不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

3．创建日志文件，启动 Kibana 服务
touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

4．验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.58.60:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Management -> Index Pattern -> Create index pattern
Index pattern 输入：system-*	#在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

Next step -> Time Filter field name 选择 @timestamp -> Create index pattern

单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

5．将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.58.60:9200","192.168.58.61:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.58.60:9200","192.168.58.61:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

浏览器访问 http://192.168.58.60:9100 查看索引是否创建

浏览器访问 http://192.168.58.60:5601 登录 Kibana，单击“Index Pattern -> Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息

4.Filebeat+ELK 部署

node1节点（2C/4G）：node1/192.168.58.60 Elasticsearch
node2节点（2C/4G）：node2/192.168.58.61 Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.58.62 Logstash Kibana Apache
Filebeat节点：filebeat/192.168.58.63 Filebeat

//在 Node1 节点上操作
1．安装 Filebeat
#上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat


2．设置 filebeat 的主配置文件
cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log         #指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/access_log       #指定监控的日志文件
  tags: ["filebeat"]		#设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: httpd
    log_type: access
    from: 192.168.58.63

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.58.62:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
    beats {
        port => "5044"
    }
}

#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面，logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具：http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量
filter {
  grok {
    match => ["message", "(?<remote_addr>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) - - \[%{HTTPDATE:log_time}\] \"(?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<http_ver>.*)\" (?<response_code>[0-9]+) .+ \".+\" \"(?<user_agent>.+)\""]
  }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.58.60:9200","192.168.58.61:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf


5．浏览器访问 http://192.168.58.60:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息

三、Logstash——filter的四大过滤插件

1.grok 正则捕获插件

grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件

###内置正则表达式调用
%{SYNTAX:SEMANTIC}

●SYNTAX
代表匹配值的类型，例如，0.11可以NUMBER类型所匹配，10.222.22.25可以使用IP匹配。

●SEMANTIC
表示存储该值的一个变量声明，它会存储在elasticsearch当中方便kibana做字段搜索和统计，你可以将一个IP定义为客户端IP地址client_ip_address，如%{IP:client_ip_address}，所匹配到的值就会存储到client_ip_address这个字段里边，类似数据库的列名，也可以把 event log 中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中，比如响应时间http_response_time，假设event log record如下:

message: 192.168.58.60 GET /index.html 15824 0.043

可以使用如下grok pattern来匹配这种记录
%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}

在Kiabana网页页面左侧点击Dev Tools，选择Grok Debugger，在上面Sample Data输入需要切片的日志，在下面Grok Pattern输入grok代码，点击Simulate即可显示切片结果
%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}"

以下是filter结果
client_id_address: 192.168.80.10
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043

logstash 官方也给了一些常用的常量来表达那些正则表达式，可以到这个 Github 地址查看有哪些常用的常量：
https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/main/patterns/ecs-v1/grok-patterns

USERNAME [a-zA-Z0-9._-]+
USER %{USERNAME}
EMAILLOCALPART [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.+-=:]+
EMAILADDRESS %{EMAILLOCALPART}@%{HOSTNAME}
INT (?:[+-]?(?:[0-9]+))
BASE10NUM (?<![0-9.+-])(?>[+-]?(?:(?:[0-9]+(?:\.[0-9]+)?)|(?:\.[0-9]+)))
NUMBER (?:%{BASE10NUM})
BASE16NUM (?<![0-9A-Fa-f])(?:[+-]?(?:0x)?(?:[0-9A-Fa-f]+))
BASE16FLOAT \b(?<![0-9A-Fa-f.])(?:[+-]?(?:0x)?(?:(?:[0-9A-Fa-f]+(?:\.[0-9A-Fa-f]*)?)|(?:\.[0-9A-Fa-f]+)))\b

POSINT \b(?:[1-9][0-9]*)\b
NONNEGINT \b(?:[0-9]+)\b
WORD \b\w+\b
NOTSPACE \S+
SPACE \s*
DATA .*?
GREEDYDATA .*
QUOTEDSTRING (?>(?<!\\)(?>"(?>\\.|[^\\"]+)+"|""|(?>'(?>\\.|[^\\']+)+')|''|(?>(?>\\.|[^\\]+)+)|))
UUID [A-Fa-f0-9]{8}-(?:[A-Fa-f0-9]{4}-){3}[A-Fa-f0-9]{12}
# URN, allowing use of RFC 2141 section 2.3 reserved characters
URN urn:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,31}:(?:%[0-9a-fA-F]{2}|[0-9A-Za-z()+,.:=@;$_!*'/?#-])+

# Networking
MAC (?:%{CISCOMAC}|%{WINDOWSMAC}|%{COMMONMAC})
CISCOMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{4}\.){2}[A-Fa-f0-9]{4})
WINDOWSMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}-){5}[A-Fa-f0-9]{2})
COMMONMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}:){5}[A-Fa-f0-9]{2})
IPV6 ((([0-9A-Fa-f]{1,4}:){7}([0-9A-Fa-f]{1,4}|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){6}(:[0-9A-Fa-f]{1,4}|((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){5}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,2})|:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){4}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,3})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4})?:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){3}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,4})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,2}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){2}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,5})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,3}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){1}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,6})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,4}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(:(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,7})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,5}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:)))(%.+)?
IPV4 (?<![0-9])(?:(?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]))(?![0-9])
IP (?:%{IPV6}|%{IPV4})
HOSTNAME \b(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62})(?:\.(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62}))*(\.?|\b)
IPORHOST (?:%{IP}|%{HOSTNAME})
HOSTPORT %{IPORHOST}:%{POSINT}

# paths
PATH (?:%{UNIXPATH}|%{WINPATH})
UNIXPATH (/([\w_%!$@:.,+~-]+|\\.)*)+
TTY (?:/dev/(pts|tty([pq])?)(\w+)?/?(?:[0-9]+))
WINPATH (?>[A-Za-z]+:|\\)(?:\\[^\\?*]*)+
URIPROTO [A-Za-z]([A-Za-z0-9+\-.]+)+
URIHOST %{IPORHOST}(?::%{POSINT:port})?
# uripath comes loosely from RFC1738, but mostly from what Firefox
# doesn't turn into %XX
URIPATH (?:/[A-Za-z0-9$.+!*'(){},~:;=@#%&_\-]*)+
#URIPARAM \?(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?(?:&(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?)?)*)?
URIPARAM \?[A-Za-z0-9$.+!*'|(){},~@#%&/=:;_?\-\[\]<>]*
URIPATHPARAM %{URIPATH}(?:%{URIPARAM})?
URI %{URIPROTO}://(?:%{USER}(?::[^@]*)?@)?(?:%{URIHOST})?(?:%{URIPATHPARAM})?

# Months: January, Feb, 3, 03, 12, December
MONTH \b(?:[Jj]an(?:uary|uar)?|[Ff]eb(?:ruary|ruar)?|[Mm](?:a|ä)?r(?:ch|z)?|[Aa]pr(?:il)?|[Mm]a(?:y|i)?|[Jj]un(?:e|i)?|[Jj]ul(?:y)?|[Aa]ug(?:ust)?|[Ss]ep(?:tember)?|[Oo](?:c|k)?t(?:ober)?|[Nn]ov(?:ember)?|[Dd]e(?:c|z)(?:ember)?)\b
MONTHNUM (?:0?[1-9]|1[0-2])
MONTHNUM2 (?:0[1-9]|1[0-2])
MONTHDAY (?:(?:0[1-9])|(?:[12][0-9])|(?:3[01])|[1-9])

# Days: Monday, Tue, Thu, etc...
DAY (?:Mon(?:day)?|Tue(?:sday)?|Wed(?:nesday)?|Thu(?:rsday)?|Fri(?:day)?|Sat(?:urday)?|Sun(?:day)?)

# Years?
YEAR (?>\d\d){1,2}
HOUR (?:2[0123]|[01]?[0-9])
MINUTE (?:[0-5][0-9])
# '60' is a leap second in most time standards and thus is valid.
SECOND (?:(?:[0-5]?[0-9]|60)(?:[:.,][0-9]+)?)
TIME (?!<[0-9])%{HOUR}:%{MINUTE}(?::%{SECOND})(?![0-9])
# datestamp is YYYY/MM/DD-HH:MM:SS.UUUU (or something like it)
DATE_US %{MONTHNUM}[/-]%{MONTHDAY}[/-]%{YEAR}
DATE_EU %{MONTHDAY}[./-]%{MONTHNUM}[./-]%{YEAR}
ISO8601_TIMEZONE (?:Z|[+-]%{HOUR}(?::?%{MINUTE}))
ISO8601_SECOND (?:%{SECOND}|60)
TIMESTAMP_ISO8601 %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}?
DATE %{DATE_US}|%{DATE_EU}
DATESTAMP %{DATE}[- ]%{TIME}
TZ (?:[APMCE][SD]T|UTC)
DATESTAMP_RFC822 %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{YEAR} %{TIME} %{TZ}
DATESTAMP_RFC2822 %{DAY}, %{MONTHDAY} %{MONTH} %{YEAR} %{TIME} %{ISO8601_TIMEZONE}
DATESTAMP_OTHER %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{TIME} %{TZ} %{YEAR}
DATESTAMP_EVENTLOG %{YEAR}%{MONTHNUM2}%{MONTHDAY}%{HOUR}%{MINUTE}%{SECOND}

# Syslog Dates: Month Day HH:MM:SS
SYSLOGTIMESTAMP %{MONTH} +%{MONTHDAY} %{TIME}
PROG [\x21-\x5a\x5c\x5e-\x7e]+
SYSLOGPROG %{PROG:program}(?:\[%{POSINT:pid}\])?
SYSLOGHOST %{IPORHOST}
SYSLOGFACILITY <%{NONNEGINT:facility}.%{NONNEGINT:priority}>
HTTPDATE %{MONTHDAY}/%{MONTH}/%{YEAR}:%{TIME} %{INT}

# Shortcuts
QS %{QUOTEDSTRING}

# Log formats
SYSLOGBASE %{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:

# Log Levels
LOGLEVEL ([Aa]lert|ALERT|[Tt]race|TRACE|[Dd]ebug|DEBUG|[Nn]otice|NOTICE|[Ii]nfo|INFO|[Ww]arn?(?:ing)?|WARN?(?:ING)?|[Ee]rr?(?:or)?|ERR?(?:OR)?|[Cc]rit?(?:ical)?|CRIT?(?:ICAL)?|[Ff]atal|FATAL|[Ss]evere|SEVERE|EMERG(?:ENCY)?|[Ee]merg(?:ency)?)

//自定义表达式调用
语法：(?<field_name>pattern)
举例：捕获10或11和长度的十六进制数的queue_id可以使用表达式(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

message: 192.168.58.60 GET /index.html 15824 0.043

(?<remote_addr>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)

filter {
  grok {
    match => { "message" => "(?<remote_addr>%{IP}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)"}
  }
}

如果表达式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _grokparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确

2.mutate 数据修改插件

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

Mutate 过滤器常用的配置选项	说明
add_field	向事件添加新字段，也可以添加多个字段
remove_field	从事件中删除任意字段
add_tag	向事件添加任意标签，在tag字段中添加一段自定义的内容，当tag字段中超过一个内容的时候会变成数组
remove_tag	从事件中删除标签（如果存在）
convert	将字段值转换为另一种数据类型
id	向现场事件添加唯一的ID
lowercase	将字符串字段转换为其小写形式
replace	用新值替换字段
strip	删除开头和结尾的空格
uppercase	将字符串字段转换为等效的大写字母
update	用新值更新现有字段
rename	重命名事件中的字段
gsub	通过正则表达式替换字段中匹配到的值
merge	合并数组或 hash 事件
split	通过指定的分隔符分割字段中的字符串为数组

###示例：
●将字段old_field重命名为new_field
filter {
    mutate {
	    #写法1，使用中括号括起来
        rename => ["old_field" => "new_field"]

        #写法2，使用大括号{}括起来
	    rename => { "old_field" => "new_field" }		
    }
}


●添加字段
filter {
    mutate {
        add_field => {
        	"f1" => "field1"
        	"f2" => "field2"
        }
    }
}


●将字段删除
filter {
    mutate {
        remove_field  =>  ["message", "@version", "tags"]
    }
}


●将filedName1字段数据类型转换成string类型，filedName2字段数据类型转换成float类型
filter {
    mutate {
        #写法1，使用中括号括起来
        convert  =>  ["filedName1", "string"]
		
        #写法2，使用大括号{}括起来
		convert => { "filedName2" => "float" }
    }
}


●将filedName字段中所有"/“字符替换为”_"
filter {
    mutate {
        gsub => ["filedName", "/" , "_"]
    }
}


●将filedName字段中所有",“字符后面添加空格
filter {
    mutate {
        gsub => ["filedName", "," , ", "]
    }
}


●将filedName字段以"|"为分割符拆分数据成为数组
filter {
    mutate {
        split => ["filedName", "|"]
    }
}


●合并 “filedName1” 和 “ filedName2” 两个字段
filter {
    merge  { "filedName2" => "filedName1" }
}


●用新值替换filedName字段的值
filter {
    mutate {
        replace => { "filedName" => "new_value" }
    }
}


●添加字段first，值为message数组的第一个元素的值
filter {
    mutate {
        split => ["message", "|"]
        add_field => {
            "first" => "%{[message][0]}"　　　　
        }　
    }
}


●有条件的添加标签
filter {
    #在日志文件路径包含 access 的条件下添加标签内容
    if [path] =~ "access" {
        mutate {
            add_tag => ["Nginx Access Log"]
        }
    }
    
    #在日志文件路径是 /var/log/nginx/error.log 的条件下添加标签内容
    if [path] == "/var/log/nginx/error.log" {
        mutate {
            add_tag => ["Nginx Error Log"]
        }
    }
}

3.multiline 多行合并插件

java错误日志一般都是一条日志很多行的，会把堆栈信息打印出来，当经过 logstash 解析后，每一行都会当做一条记录存放到 ES， 那这种情况肯定是需要处理的。 这里就需要使用 multiline 插件，对属于同一个条日志的记录进行拼接

2022-11-11 17:09:19.774[XNIo-1 task-1]ERROR com.passjava.controlle .NembercController-查询用户 活动数据失败,异常信息为:
    com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
    at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
    at com.passjava.service.impl.dailyserviceImpL$$FastcLass
2022-11-11 17:10:56.256][KxNIo-1 task-1] ERROR com.passjava.controlle .NemberControl1er-查询员工 饭活动数据失败,异常信息为:
    com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
    at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
    at com.passjava.service.impL.daiLyserviceImpL$$FastcLass

###安装 multiline 插件
在线安装插件
cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline

离线安装插件
先在有网的机器上在线安装插件，然后打包，拷贝到服务器，执行安装命令
bin/logstash-plugin prepare-offline-pack --overwrite --output logstash-filter-multiline.zip logstash-filter-multiline

bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/logstash-filter-multiline.zip

检查下插件是否安装成功，可以执行以下命令查看插件列表
bin/logstash-plugin list


###使用 multiline 插件
第一步：每一条日志的第一行开头都是一个时间，可以用时间的正则表达式匹配到第一行。
第二步：然后将后面每一行的日志与第一行合并。
第三步：当遇到某一行的开头是可以匹配正则表达式的时间的，就停止第一条日志的合并，开始合并第二条日志。
第四步：重复第二步和第三步。

filter {
  multiline {
    pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}"
    negate => true
    what => "previous"
  }
}


●pattern：用来匹配文本的表达式，也可以是grok表达式

●what：如果pattern匹配成功的话，那么匹配行是归属于上一个事件，还是归属于下一个事件。previous: 归属于上一个事件，向上合并。next: 归属于下一个事件，向下合并

●negate：是否对pattern的结果取反。false：不取反，是默认值。true：取反。将多行事件扫描过程中的行匹配逻辑取反（如果pattern匹配失败，则认为当前行是多行事件的组成部分）

4.date 时间处理插件

用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的logstash时间戳

在Logstash产生了一个Event对象的时候，会给该Event设置一个时间，字段为“@timestamp”，同时，我们的日志内容一般也会有时间，但是这两个时间是不一样的，因为日志内容的时间是该日志打印出来的时间，而“@timestamp”字段的时间是input插件接收到了一条数据并创建Event的时间，所有一般来说的话“@timestamp”的时间要比日志内容的时间晚一点，因为Logstash监控数据变化，数据输入，创建Event导致的时间延迟。这两个时间都可以使用，具体要根据自己的需求来定

filter {
    date {
        match => ["log_time", "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z", "UNIX", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss"]
		target => "@timestamp"
		timezone => "Asia/Shanghai"
    } 
}

date配置项	说明
match	用于配置具体的匹配内容规则，前半部分内容表示匹配实际日志当中的时间戳的名称，后半部分则用于匹配实际日志当中的时间戳格式，这个地方是整条配置的核心内容，如果此处规则匹配是无效的，则生成后的日志时间戳将会被input插件读取的时间替代 如果时间格式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _dateparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确
target	将匹配的时间戳存储到给定的目标字段中。如果未提供，则默认更新事件的@timestamp字段
timezone	当需要配置的date里面没有时区信息，而且不是UTC时间，需要设置timezone参数

###时间戳详解：
●年
yyyy  #全年号码。 例如：2015。
yy    #两位数年份。 例如：2015年的15。

●月
M     #最小数字月份。 例如：1 for January and 12 for December.。
MM    #两位数月份。 如果需要，填充零。 例如：01 for January  and 12 for Decembe
MMM   #缩短的月份文本。 例如： Jan for January。 注意：使用的语言取决于您的语言环境。 请参阅区域设置以了解如何更改语言。
MMMM  #全月文本，例如：January。 注意：使用的语言取决于您的语言环境。

●日
d   #最少数字的一天。 例如：1月份的第一天1。
dd  #两位数的日子，如果需要的话可以填零.例如：01 for the 1st of the month。

●时
H   #最小数字小时。 例如:0表示午夜。
HH  #两位数小时，如果需要填零。 例如：午夜00。

●分
m   #最小的数字分钟。 例如：0。
mm  #两位数分钟，如果需要填零。 例如：00。

●秒
s    #最小数字秒。 例如：0。
ss   #两位数字，如果需要填零。 例如：00。

●毫秒（ 秒的小数部分最大精度是毫秒（SSS）。除此之外，零附加。）
S    #十分之一秒。例如：0为亚秒值012
SS   #百分之一秒 例如：01为亚秒值01
SSS  #千分之一秒 例如：012为亚秒值012

●时区偏移或身份
Z    #时区偏移，结构为HHmm（Zulu/UTC的小时和分钟偏移量）。例如：-0700。
ZZ   #时区偏移结构为HH:mm（小时偏移和分钟偏移之间的冒号）。 例如：-07:00。
ZZZ  #时区身份。例如：America/Los_Angeles。 注意：有效的ID在列表中列出http://joda-time.sourceforge.net/timezones.html


//案例：
192.168.58.60 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] “GET /HTTP/1.1” 403 5039

现在我们想转换时间，那就要写出"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"
你发现中间有三个M，你要是写出两个就不行了，因为两个大写的M表示两位数字的月份，可是我们要解析的文本中，月份则是使用简写的英文，所以只能去找三个M。还有最后为什么要加上个大写字母Z，因为要解析的文本中含有“+0800”时区偏移，因此我们要加上去，否则filter就不能正确解析文本数据，从而转换时间戳失败。

filter{
      grok{
           match => {"message" => ".+ - - \[%{HTTPDATE:timestamp}\] .+" }
      }
      date{
        match => ["log_time", "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z", "UNIX", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss"]
		target => "@timestamp"
		timezone => "Asia/Shanghai"
    }
}

在上面那段rubydebug编码格式的输出中，@timestamp字段虽然已经获取了timestamp字段的时间，但是仍然比北京时间晚了8个小时，这是因为在Elasticsearch内部，对时间类型字段都是统一采用UTC时间，而日志统一采用UTC时间存储，是国际安全、运维界的一个共识。其实这并不影响什么，因为ELK已经给出了解决方案，那就是在Kibana平台上，程序会自动读取浏览器的当前时区，然后在web页面自动将UTC时间转换为当前时区的时间