Elastic Stack 日志分析平台搭建笔记

栏目: 后端 · 发布时间: 5年前

内容简介：Elastic Stack（旧称 ELK Stack)）是最受欢迎的开源日志平台Elastic Stack 是逐步发展而来的，一开始只有 Elasticsearch，专注做搜索引擎，2013 年 1 月 Kibana 及其作者 Rashid KhanLogstash（

Elastic Stack（旧称 ELK Stack)）是最受欢迎的开源日志平台 [ref ]。Elastic Stack 由 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats 四个组件组成：

Beats ，是轻量型采集器的平台，从边缘机器向 Logstash 和 Elasticsearch 发送数据。
Logstash ，集中、转换和存储数据，是动态数据收集管道，拥有可扩展的插件生态系统，能够与 Elasticsearch 产生强大的协同作用。
Elasticsearch ，搜索、分析和存储您的数据，是基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎，专为实现水平扩展、高可靠性和管理便捷性而设计。
Kibana ，实现数据可视化，导览 Elastic Stack。能够以图表的形式呈现数据，并且具有可扩展的用户界面，供您全方位配置和管理 Elastic Stack。

Elastic Stack 是逐步发展而来的，一开始只有 Elasticsearch，专注做搜索引擎，2013 年 1 月 Kibana 及其作者 Rashid Khan 加入 Elasticsearch 公司，同年 8 月 Logstash 及作者 Jordan Sissel 也加入，原本的非官方的 ELK Stack，正式成为官方用语。2015 年 3 月，旧金山举行的第 1 届 Elastic{ON} 大会上，Elasticsearch 公司改名为 Elastic。两个月后，Packetbeat 项目也加入 Elastic，Packetbeat 和 Filebeat（之前叫做 Logstash-forwarder ，由 Logstash 作者 Jordan Sissel 开发）项目被整合改造为 Beats。加上 Beats 以后，官方不知道如何将 “B” 和 E-L-K 组合在一起（用过 ELKB 或 BELK），ELK Stack 于是改名为 Elastic Stack，并在 2016 年 10 月正式发布 Elastic Stack 5.0 [ref1 , ref2 , ref3 ]。

使用 Logstash

Logstash（ home , github ）最初是来自 Dreamhost 运维工程师 Jordan Sissel 的开源项目，是管理事件和日志的工具，能够用于采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中（比如 Elasticsearch）。Logstash 使用 JRuby 开发，2011 年 5 月发布 1.0 版本。2013 年 8 月 Jordan Sissel 带着 Logstash 加入 Elasticsearch 公司，Logstash 成为 Elastic Stack 一员。

在 Ubuntu 下安装、启动 Logstash 可以使用下面命令：

$ sudo apt-get install logstash                # 安装 logstash
$ sudo systemctl start logstash.service        # 系统服务方式启动 logstash
$ /usr/share/logstash/bin/logstash --version   # 查看 logstash 版本
logstash 6.5.4
$ sudo vim /etc/logstash/logstash.yml          # 查看默认 logstash.yml
$ sudo vim /etc/logstash/logstash-sample.conf  # 查看示例 logstash-sample.conf

安装完成后，二进制文件在 /usr/share/logstash/bin 目录下，配置文件位于 /etc/logstash 目录，日志输出位于 /var/log/logstash 目录，其他详细的目录位置的分布情况，可以阅读官方文档。

最简单的示例

Logstash 管道（pipeline）由 input 、 filter 和 output 三个元素组成，其中 input 和 output 必须设置，而 filter 可选。 input 插件从数据源中消费数据， filter 插件按指定方式修改数据， output 插件将数据写入特定目标中 [doc ]。

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现在来试试 Logstash 下 Hello Wolrd 级别的示例，运行下面命令：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

-e 选项能够使 Logstash 直接在命令行中设置管道配置。示例中 input 插件为 stdin （标准输入）， output 插件是 stdout （标准输出）。若在控制台输入 hello world ，相应的控制台将输出：

{
      "@version" => "1",
          "host" => "ubuntu109",
    "@timestamp" => 2019-01-12T05:52:56.291Z,
       "message" => "hello world"
}

值得注意的是，输出内容编码格式默认为 rubydebug ，使用 Ruby 的 " awesome_print " 库打印。另外，响应输出 @timestamp 字段的值为 2019-01-12T05:52:56.291Z ，这是 ISO 8601 时间格式，时区是 0（zero），和北京时间相差 8 个小时。

输出内容编码格式，可以通过 codec 指令指定。除了默认的 rubydebug 外，官方还支持其他 20 多种编码格式，参见 doc 。若把编码格式改为 json ，即 stdout { codec => json } ，输出结果将变成：

{"message":"hello world","@version":"1","@timestamp":"2019-01-12T05:52:56.291Z","host":"ubuntu109"}

管道配置也可以保存到文件中，以 *.conf 作为文件后缀，比如保存为 test-stdin-stdout.conf ：

input {
  stdin { }
}
output {
  stdout { }
}

启动 logstash 时， -f 选项用于指定管道配置文件的路径：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f ~/test-stdin-stdout.conf

默认情况下，在启动 logstash 后，若再修改管道配置文件，新的修改需要重启 logstash 才能加载生效。在开发调试时，不太方便。解决这个问题，可以使用 -r 命令行选项。开启这个选项后，只要确定配置文件已经发生变更，便会自动重新加载配置文件。

file 输入插件

上文日志是控制台输入的，但真实情况日志在日志文件中，要想使用 Logstash 读取日志文件，官方提供了 file 输入插件。管道配置文件示例 test-file-stdout.conf ，如下：

input {
 file {
   path => ["/home/yulewei/test.log"]
   sincedb_path => "/dev/null"
   start_position => "beginning"
  }
}
filter {
}
output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

启动 Logstash：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-file-stdout.conf

配置文件中的 path 指令用于指定日志文件的路径。 start_position 指令设置 Logstash 启动时读取日志文件的位置，可以设置为 beginning 或者 end ，默认是 end ，即文件末尾。

为了跟踪每个输入文件中已处理了哪些数据，Logstash 文件输入插件会使用名为 sincedb 的文件来记录现有位置。由于我们的配置用于开发，所以我们希望能够重复读取文件，并进而希望禁用 sincedb 文件。在 Linux 系统上，将 sincedb_path 指令设置为 “/dev/null” 即可禁用。若没有禁用，默认保存的 sincedb 文件将在 /usr/share/logstash/data/plugins/inputs/file/ 目录下。

grok 过滤插件

上文的例子，做的核心事情就是把日志行转换到 message 字段，并附加某些元数据，如 @timestamp 。如果要想解析自己的日志，把非结构化日志转换结构换日志，有两个过滤器特别常用： dissect 会根据分界符来解析日志，而 grok 则会根据正则表达式匹配来运行。

如果数据结构定义非常完善，dissect 过滤插件的运行效果非常好，而且运行速度非常快捷高效。同时，其也更加容易上手，对于不熟悉正则表达式的用户而言，更是如此。通常而言，grok 的功能更加强大，而且可以处理各种各样的数据。然而，正则表达式匹配会耗费更多资源，而且速度也会慢一些，如果未能正确进行优化的话，尤为如此。

现在先来看下 grok 过滤插件。grok 模式的基本语法是 %{SYNTAX:SEMANTIC} ， SYNTAX 是用于匹配数据的模式（或正则表达式）名称， SEMANTIC 是标识符或字段名称。Logstash 提供了超过 120 种默认的 grok 模式，全部预定义的模式可以在 github 上找到。典型的预定义模式（非完整列表） [github ]：

WORD - 匹配单个词汇的模式
NUMBER - 匹配整数或浮点数（正值或负值均可）的模式
POSINT - 匹配正整数的模式
EMAILADDRESS - 邮箱地址
IP - 匹配 IPv4 或 IPv6 IP 地址的模式
URI - URI 地址
TIMESTAMP_ISO8601 - ISO8601 格式的时间
NOTSPACE - 匹配非空格的任何内容的格式
SPACE - 匹配任何数量的连续空格的模式
DATA - 匹配任何数据类型的限定数量的模式
GREEDYDATA - 匹配剩余所有数据的格式

比如， 3.44 可以使用 NUMBER 模式进行匹配， 192.168.2.104 可以使用 IP 模式。 %{NUMBER:num} %{IP:client} 模式，将会用 NUMBER 模式把 3.44 识别为 num 字段，用 IP 模式把 192.168.2.104 识别为 client 字段。默认情况识别获得的字段值是字符串类型，grok 插件支持把类型转换为 int 或 float 。要想把 3.44 转换为浮点数，可以使用 %{NUMBER:num:float} 。

假设有如下日志内容：

Will, yulewei@gmail.com, 42, 1024, 3.14

grok 匹配表达式可以写成这样：

%{WORD:name}, %{EMAILADDRESS:email}, %{NUMBER:num1}, %{NUMBER:num2:int}, %{NUMBER:pi:float}

即，在这一行日志中依次提取出， name 、 email 、 num1 、 num2 和 pi 字段。完整的 filter 过滤器配置的写法：

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{WORD:name}, %{EMAILADDRESS:email}, %{NUMBER:num1}, %{NUMBER:num2:int}, %{NUMBER:pi:float}" }
  }
}

启动 logstash：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-file-grok-stdout.conf

控制台将输出：

{
      "@version" => "1",
       "message" => "Will, yulewei@gmail.com, 42, 1024, 3.14",
          "num1" => "42",
            "pi" => 3.14,
    "@timestamp" => 2019-01-12T08:12:49.581Z,
          "path" => "/home/yulewei/test-grok.log",
          "host" => "ubuntu109",
         "email" => "yulewei@gmail.com",
          "name" => "Will",
          "num2" => 1024
}

Logstash 提供了超过 120 种默认的 grok 模式，基本上满足大多数使用场景。若没有符合要求的预定义的模式，可以使用 Oniguruma 语法指定正则表达式：

(?<field_name>the pattern here)

上文中的 %{WORD:name} 和 %{EMAILADDRESS:email} ，等价的正则表达式的写法如下 [ref1 , ref2 ]：

(?<name>\w+)
(?<email>[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.+-=:]+@[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62}\.[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62})

调试 grok 匹配表达式容易出错，官方提供可视化的 Grok Debugger 工具，提高调试效率。

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解析 http 服务器日志

现在来看下，真实的日志解析案例，使用 grok 过滤插件解析 http 服务器日志。通用日志格式（ Common Log Format ），是 http 服务器的标准的日志格式。对通用日志格式扩展，加上额外的 referer 和 user-agent 字段，称为组合日志格式（Combined Log Format）。两种日志格式包含的字段如下：

# 通用日志格式
%remote-host %ident %authuser %timestamp "%request" %status %bytes
# 组合日志格式
%remote-host %ident %authuser %timestamp "%request" %status %bytes "%referer" "%user-agent"

Apache 和 Nginx 服务器默认的日志格式，采用的就是通用日志格式或者组合日志格式。解析这两种日志格式，Logstash 提供预定义模式 COMMONAPACHELOG 和 COMBINEDAPACHELOG 。

典型的 nginx 日志例子：

192.168.2.104 - - [13/Jan/2019:02:01:15 +0800] "GET /images/avatar.png HTTP/1.1" 200 266975 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0"

管道配置文件示例 test-file-grokhttp-stdout.conf ，如下：

input {
  file {
    path => ["/var/log/nginx/access.log"]
    sincedb_path => "/dev/null"
    start_position => "beginning"
  }
}
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
    remove_field => ["message"]
  }
}
output {
  stdout { }
}

示例中使用了 grok 的预定义模式 COMBINEDAPACHELOG 。另外， remove_field 指令用于把输出事件中某字段删除，示例中是 message 字段。

启动 logstash：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-file-grokhttp-stdout.conf

解析获得的结构化数据，如下：

{
           "auth" => "-",
           "host" => "ubuntu109",
           "verb" => "GET",
       "clientip" => "192.168.2.104",
       "@version" => "1",
    "httpversion" => "1.1",
     "@timestamp" => 2019-01-13T13:35:52.983Z,
          "bytes" => "266975",
      "timestamp" => "13/Jan/2019:02:01:15 +0800",
        "request" => "/images/avatar.png",
       "response" => "200",
       "referrer" => "\"-\"",
           "path" => "/var/log/nginx/access.log",
          "agent" => "\"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:64.0) Gecko/20100101 Firefox/64.0\"",
          "ident" => "-"
}

dissect 过滤插件

和 grok 过滤插件使用正则表达式提取字段不同，dissect 过滤插件使用分界符切割来提取字段。由于没有使用正则表达式，运行速度相对 grok 快很多。使用 dissect 过滤插件时，需要指明提取字段的顺序，还要指明这些字段之间的分界符。过滤插件会对数据进行单次传输，并匹配模式中的分界符。同时，过滤插件还会将分界符之间的数据分配至指定字段。过滤插件不会对所提取数据的格式进行验证。

现在看下示例， test-dissect.log 文件内容如下：

Will, yulewei@gmail.com, 42, 1024, 3.14

dissect 匹配规则可以写成这样：

%{name}, %{email}, %{num1}, %{num2}, %{num3}

完整的配置文件， test-file-dissect-stdout.conf ：

input {
 file {
   path => ["/home/yulewei/test-dissect.log"]
   sincedb_path => "/dev/null"
   start_position => "beginning"
  }
}
filter {
  dissect {
    mapping => {
      "message" => "%{name}, %{email}, %{num1}, %{num2}, %{num3}"
    }
    convert_datatype => {
      "num2" => "int"
      "num3" => "float"
    }
  }
}
output {
  stdout { }
}

和 grok 插件一样，默认提取的字段是字符串类型。配置文件中的 convert_datatype 指令用于将类型转为 int 或 float 。

启动 logstash：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-file-dissect-stdout.conf

输出结果：

{
          "host" => "ubuntu109",
          "num1" => "42",
       "message" => "Will, yulewei@gmail.com, 42, 1024, 3.14",
      "@version" => "1",
          "name" => "Will",
          "num2" => 1024,
    "@timestamp" => 2019-01-13T13:32:10.900Z,
          "path" => "/home/yulewei/test-dissect.log",
         "email" => "yulewei@gmail.com",
          "num3" => 3.14
}

输出到 Elasticsearch

上文举的例子全部都是，输出控制台，使用 stdout 输出插件，没有实用价值。Elastic Stack 的核心其实是 Elasticsearch，使用Elasticsearch 搜索和分析日志。想要将数据发送到 Elasticsearch，可以使用 elasticsearch 输出插件。

安装 Elasticsearch

如果没有安装 Elasticsearch，参考官方文档按步骤安装。唯一要注意的是，在执行 apt install 命令前，必须先添加 elastic 的软件源地址，否则无法正常启动。核心命令如下：

$ sudo apt-get install elasticsearch           # 安装 elasticsearch
$ sudo systemctl start elasticsearch.service   # 系统服务方式启动 elasticsearch
$ curl http://localhost:9200/                  # 用 rest 接口查看 elasticsearch
{
  "name" : "1t9JXt5",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "yQgVsvupSqGCGQbwqnanIg",
  "version" : {
    "number" : "6.5.4",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "deb",
    "build_hash" : "d2ef93d",
    "build_date" : "2018-12-17T21:17:40.758843Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.5.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

默认情况下 elasticsearch 服务器绑定的 ip 地址是回环地址 127.0.0.1 ，若想绑定特定 ip 地址，可以修改 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 配置文件中的 network.host 选项：

network.host: 192.168.2.109

修改完成并重启后，elasticsearch 服务器访问地址从 http://localhost:9200/ 变成 http://192.168.2.109:9200/ 。

输出到 Elasticsearch

现在来看下 elasticsearch 输出插件。示例， test-file-elasticsearch.conf ：

input {
 file {
   path => ["/home/yulewei/test.log"]
   sincedb_path => "/dev/null"
   start_position => "beginning"
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.2.109:9200"]
    index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

示例的 elasticsearch 输出插件使用了 hosts 和 index 指令。 hosts 指令，用于指定 elasticsearch 服务器的地址。而 index 指令，用于指定 elasticsearch 索引的名称模式，该指令默认值为 logstash-%{+YYYY.MM.dd} 。在字符串内部的 %{...} ，是 Logstash 字符串插值语法，官方称之为 sprintf format [doc ]。 +YYYY.MM.dd ，用于指定 @timestamp 的格式化的格式。 logstash-%{+YYYY.MM.dd} ，格式化后最终生成的值可能将是 logstash-2019.01.13 。

启动 logstash：

$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-file-elasticsearch.conf

查看在 elasticsearch 上新创建的 logstash-* 索引以及从 logstash 同步过来的日志数据：

$ curl http://192.168.2.109:9200/_cat/indices
yellow open logstash-2019.01.13       tFjc5xL_QYeNw4oqe4odeg 5 1     3 0 15.5kb 15.5kb
$ curl 'http://192.168.2.109:9200/logstash-*/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'{"size": 1}'
{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "logstash-2019.01.13",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "RUHNRWgBLIBntI4FV8Rf",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "path" : "/home/yulewei/test.log",
          "@timestamp" : "2019-01-13T06:01:51.303Z",
          "@version" : "1",
          "host" : "ubuntu109",
          "message" : "hello world"
        }
      }
    ]
  }
}

可以看到，新的索引名为 logstash-2019.01.13 。同步过来的日志记录全部有 5 条，第 1 条日志的 message 内容是 hello world 。

使用 Kibana

Kibana，能够对 Elasticsearch 中的数据进行可视化，是 Elastic Stack 的窗口。在 Ubuntu 下安装 Kibana 可以使用下面命令：

$ sudo apt-get install kibana          # 安装 kibana，当前最新版为 6.5.4
$ sudo systemctl start kibana.service  # 系统服务方式启动 kibana

默认配置下，kibana 服务访问地址是 http://localhost:5601/ ，连接的 elasticsearch 地址是 http://localhost:9200 ，这两个配置分别由 server.host 和 elasticsearch.url 控制 [doc ]。上文尝试过把 elasticsearch 服务 ip 地址绑定到 192.168.2.109 。现在来试下绑定 ip 地址到 kibana，编辑配置文件 /etc/kibana/kibana.yml ，修改为：

server.host: "192.168.2.109"
elasticsearch.url: "http://192.168.2.109:9200"

使用 sudo systemctl restart kibana.service 重启后，kibana 服务访问地址变成 http://192.168.2.109:5601/ 。

elasticsearch 服务器上存在索引 logstash-2019.01.13 ，要想把这个索引导入到 kibana，参考官方教程即可。点击 Management 菜单，然后创建索引模式（index pattern）。索引模式可以直接为 logstash-2019.01.13 ，这样匹配单个索引。若要匹配多个时间的 logstash 索引，可以使用通配符 * ，比如 logstash-* 。如果要匹配全部 2019 年 01 月的索引，可以写成 logstash-2019.01* 。完成索引模式定义后，便可以在 Discover 菜单下查看索引，如图：

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使用 Filebeat

Filebeat，轻量型日志采集器 [home ]。其前身是由 Logstash 作者 Jordan Sissel 开发的 Logstash Forwarder 。Logstash Forwarder 项目因为和收购过来的 Packetbeat 项目功能相近，并且都是 Go 语言开发，就一起被整合改造为 Beats [ref ]。

我们知道，Logstash 使用 JRuby 开发，运行依赖 JVM，会消耗较多的系统资源。为了减少系统资源（CPU、内存和网络）的使用，Logstash Forwarder 改用 Go 语言开发。另外，在功能上也做了精简，只做单一的数据传输，不像 Logstash 有数据过滤能力。Logstash 类似于功能多样的“瑞士军刀”，能提供从多个数据源加载数据的功能，使用各种强大的插件来处理日志，并提供将多个来源的输出数据进行存储的功能。简而言之，Logstash 提供数据 ETL（数据的提取、变换和加载）的功能；而 Beats 是轻量级的数据传输工具，能将数据传输到 Logstash 或 Elasticsearch 中，其间没有对数据进行任何转换 [Gupta2017 ]。Filebeat 和 Logstash 的关系如下图所示 [logz.io ]：

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安装 filebeat 很简单，参考官方文档即可，核心命令如下：

$ sudo apt-get install filebeat           # 安装 filebeat
$ filebeat version                        # 查看 filebeat 版本
filebeat version 6.5.4 (amd64), libbeat 6.5.4 [bd8922f1c7e93d12b07e0b3f7d349e17107f7826 built 2018-12-17 20:22:29 +0000 UTC]
$ sudo systemctl start filebeat.service   # 系统服务方式启动 filebeat

输出到 Elasticsearch

修改 filebeat 配置文件 /etc/filebeat/ filebeat.yml ，示例如下：

filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /home/yulewei/test.log

output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.2.109:9200"]

filebeat.inputs 选项用于配置日志的输入方式。子选项 type 支持 log 、 stdin 、 redis 、 udp 、 tcp 等，示例中使用了 log ，表明从日志文件输入。

output 选项用于配置日志的输出方式，配置支持 elasticsearch、logstash、kafka、 redis 、file、console 等，一次只能选择配置其中某一个。示例配置了 output.elasticsearch.hosts ，指定日志输出目标 elasticsearch 的主机地址。 output.elasticsearch.index 可以用来指定索引 index 名称模式，默认是 filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd} （比如 filebeat-6.5.4-2019.01.12 ） [doc ]。

完成 filebeat.yml 修改后，重启 filebeat，将可以看到，在 elasticsearch 上新创建的 filebeat-* 索引：

$ curl http://192.168.2.109:9200/_cat/indices
yellow open filebeat-6.5.4-2019.01.12 B4JbQDnZQuK5XvsQ77uedA 3 1 11043 0  1.7mb  1.7mb

输出到 Logstash

上文的示例直接把 Filebeat 采集的日志传输到 Elasticsearch，日志数据并没有被解析或者转换。若想解析和转换日志，需要在Filebeat 和 Elasticsearch 中间引入 Logstash。现在看下把日志输出到 Logstash 的示例配置文件， filebeat.yml 示例：

filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /home/yulewei/test.log

output.logstash:
  hosts: ["localhost:5044"]

filebeat.inputs 和上文的示例一样。不同的是，把 output.elasticsearch.hosts 改成了 output.logstash.hosts ，指定日志输出目标 Logstash 的主机地址。 5044 这个端口是 Logstash 用于监听 Filebeat 的端口。

现在来看下 Logstash 的管道配置文件，示例 test-beats-stdout.conf ：

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

示例中，使用了 beats 输入插件，配置的端口就 filebeat.yml 中指定的 5044 。输出插件为 stdout ，即把 Logstash 采集到日志输出到控制台。

重启 filebeat 和 logstash：

$ cat test.log                              # 查看日志文件内容
hello world
$ sudo systemctl restart filebeat.service   # 重启 filebeat
$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-beats-stdout.conf

控制台输出：

{
          "tags" => [
        [0] "beats_input_codec_plain_applied"
    ],
        "source" => "/home/yulewei/test.log",
         "input" => {
        "type" => "log"
    },
       "message" => "hello world",
    "@timestamp" => 2019-01-12T13:32:05.131Z,
      "@version" => "1",
    "prospector" => {
        "type" => "log"
    },
          "beat" => {
        "hostname" => "ubuntu109",
         "version" => "6.5.4",
            "name" => "ubuntu109"
    },
        "offset" => 0,
          "host" => {
                   "os" => {
             "version" => "16.04.4 LTS (Xenial Xerus)",
            "platform" => "ubuntu",
            "codename" => "xenial",
              "family" => "debian"
        },
         "architecture" => "x86_64",
                   "id" => "29b1bf39547d4ca9ae26c3b7656ff9e3",
        "containerized" => false,
                 "name" => "ubuntu109"
    }
}

集成 Filebeat, Logstash, Elasticsearch, Kibana

真实场景下，日志文件可能分布在多台服务器上，同一台服务器上也可能分布着不同来源类型的日志。现在我们来尝试下，使用 Filebeat 把两个日志文件各自采集到两个不同的 Elasticsearch 索引中，并用 Kibana 可视化。有两个日志文件 test-beats1.log 和 test-beats2.log ，内容如下：

$ cat test-beats1.log
hello world1
hello world1
$ cat test-beats2.log
hello world2

filebeat.yml 配置示例：

filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /home/yulewei/test-beats1.log
  fields:
    log_type: test1
- type: log 
  paths:
    - /home/yulewei/test-beats2.log
  fields:
    log_type: test2

output.logstash:
  hosts: ["localhost:5044"]

示例配置文件使用了 filebeat.inputs.fields 选项， fields 选项用于在日志事件输出中添加字段。添加的字段名可以任意指定，示例中名为 log_type 。因为现在在 filebeat 配置中同时导入两个日志文件，输出到同一个 logstash 中。使用这个额外字段是为了区分日志是来自 test-beats1.log 还是 test-beats2.log 。示例中，第 1 个日志事件输出的 log_type 字段值配置为 test1 ，第 2 个日志配置为 test2 。

管道配置文件示例， test-beats-elasticsearch.conf ：

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.2.109:9200"]
    index => "filebeat-%{[fields][log_type]}-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

输出插件同时使用了 elasticsearch 和 stdout 。配置文件中的 elasticsearch 输出插件的 index 指令被设置为 filebeat-%{[fields][log_type]}-%{+YYYY.MM.dd} 。 [fields][log_type] 引用的是在 filebeat.yml 的 filebeat.inputs.fields 选项添加的 log_type 字段（关于在配置文件引用字段的语法，可以参考官方文档）。根据 log_type 字段不同，把日志将输出到不同的索引中。因为 filebeat.yml 配置文件中设置的 log_type 字段是 test1 或者 test2 ，所以最终生成的索引名是 filebeat-test1-* 或者 filebeat-test1-* 。 filebeat-test1-* 索引中全部日志数据来自 test-beats1.log 日志文件， filebeat-test2-* 索引数据来自 test-beats2.log 。

启动 filebeat 和 logstash：

$ sudo systemctl restart filebeat.service
$ sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -r -f ~/test-beats-elasticsearch.conf

控制台输出：

...
{
      "@version" => "1",
          "host" => {
        "name" => "ubuntu109"
    },
       "message" => "hello world2",
    "prospector" => {
        "type" => "log"
    },
        "fields" => {
        "log_type" => "test2"
    },
        "offset" => 0,
          "tags" => [
        [0] "beats_input_codec_plain_applied"
    ],
          "beat" => {
            "name" => "ubuntu109",
         "version" => "6.5.4",
        "hostname" => "ubuntu109"
    },
    "@timestamp" => 2019-01-13T09:32:11.845Z,
        "source" => "/home/yulewei/test-beats2.log",
         "input" => {
        "type" => "log"
    }
}
...

查看在 elasticsearch 上新创建的 filebeat-test1-* 和 filebeat-test1-* 索引：

$ curl http://192.168.2.109:9200/_cat/indices/filebeat-*
yellow open filebeat-test1-2019.01.13 NLVfFJl5TQ-7I1r9KoVLaQ 5 1 5 0 31.8kb 31.8kb
yellow open filebeat-test2-2019.01.13 NnsBp3P9Q3-mLc8chE-Tiw 5 1 3 0 24.1kb 24.1kb

在 kibana 上查看收集的日志：

Elastic Stack 日志分析平台搭建笔记

参考资料

发展历程| Elastic https://www.elastic.co/cn/abo...
2013-01 Welcome Drew & Rashid (Kibana) https://www.elastic.co/blog/w...
2013-08 Welcome Jordan & Logstash https://www.elastic.co/blog/w...
2015-05 Welcome Packetbeat, Tudor & Monica https://www.elastic.co/blog/w...
2015-11 The Beats 1.0.0 https://www.elastic.co/blog/b...
2016-02 Heya, Elastic Stack and X-Pack https://www.elastic.co/blog/h...
2016-10 Elastic Stack 5.0 正式发布 https://www.elastic.co/cn/blo...
2018-05 官方：Logstash 实用介绍 https://www.elastic.co/cn/blo...
Filebeat vs. Logstash — The Evolution of a Log Shipper https://logz.io/blog/filebeat...
精通Elastic Stack，Gupta，2017 https://book.douban.com/subje...
logstash - open source log management https://web.archive.org/web/2...
Logstash Config Language https://web.archive.org/web/2...
Accessing Event Data and Fields in the Configuration https://www.elastic.co/guide/...
Logstash Configuration Examples https://www.elastic.co/guide/...

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持码农网

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