使用filebeat收集并解析springboot日志

原创

code4it

发布于 2023-08-05 21:27:50

4120

发布于 2023-08-05 21:27:50

文章被收录于专栏：码匠的流水账码匠的流水账

序

本文主要研究一下如何使用filebeat收集并解析springboot日志

安装

在官网的下载页面filebeat/downloads提供了一些特定平台的安装包，不过对应linux最为省事的安装方式就是直接下载x86_64压缩包，然后解压即可

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.9.0-linux-x86_64.tar.gz

解析

filebat.yml主要有input和output组成

json

比如对于json格式的日志，其input示例如下

filebeat.inputs:
  - type: log
    paths:
      - "/data/logs/*/error.log"
    document_type: json
    json.message_key: log
    json.keys.under_root: true
    json.overwrite_keys: true
    fields:
      logType: errJson
    fields_under_root: true

对于json类型的指定document_type为json，其中json.message_key用于指定json中哪个字段为message

logback

springboot logback默认的file pattern为 org/springframework/boot/spring-boot/2.7.14/spring-boot-2.7.14.jar!/org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml

	<property name="FILE_LOG_PATTERN" value="${FILE_LOG_PATTERN:-%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN:-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}} ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} ${PID:- } --- [%t] %-40.40logger{39} : %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>

打印出来的示例如下

2023-08-05 20:47:11.069  INFO 3396 --- [           main] org.example.Main                         : Started Main in 1.662 seconds (JVM running for 2.228)

针对这个，可以用filebeat的dissect来解析，如下

filebeat.inputs:
- type: stdin
  processors:
    - dissect:
        tokenizer: "%{logDate} %{logTime}  %{logLevel} %{pid} --- [%{thread}] %{logger} : %{message}"
        field: "message"
output.console:
  enabled: true
  pretty: true

解析出来的json如下

{
  "@timestamp": "2023-08-05T12:53:28.738Z",
  "@metadata": {
    "beat": "filebeat",
    "type": "_doc",
    "version": "8.9.0"
  },
  "log": {
    "offset": 0,
    "file": {
      "path": ""
    }
  },
  "message": "2023-08-05 20:47:11.069  INFO 3396 --- [           main] org.example.Main                         : Started Main in 1.662 seconds (JVM running for 2.228)",
  "input": {
    "type": "stdin"
  },
  "dissect": {
    "logTime": "20:47:11.069",
    "logLevel": "INFO",
    "pid": "3396",
    "thread": "           main",
    "logger": "org.example.Main                        ",
    "message": "Started Main in 1.662 seconds (JVM running for 2.228)",
    "logDate": "2023-08-05"
  },
  "agent": {
    "name": "dembp",
    "type": "filebeat",
    "version": "8.9.0",
    "ephemeral_id": "4e4a9ee3-4682-41ab-ad9b-f4821543d991",
    "id": "597a1a87-8165-492b-a9e8-d6530376b179"
  },
  "ecs": {
    "version": "8.0.0"
  },
  "host": {
    "name": "dembp"
  }
}

处理换行

上面给的例子其实没有处理换行的情况，这个时候可以使用filebeat的multiline来指定，比如

filebeat.inputs:
- type: stdin
  multiline:
    pattern: '^\d{4}-\d{2}-\d{2}'
    negate: true
    match: after

这里指定用^\d{4}-\d{2}-\d{2}来匹配日期开头的日志，匹配上了就是一条日志；negate为true表示没有匹配上的那一行归属上面一条日志，而match的after代表合并到上一行的末尾，before代表合并到下一行的开头

输出

对于大型的应用，一般filebeat做轻量级的收集，不做解析，解析交给logstash或者elasticsearch pipeline或者其他中间服务；而对于一些小型规模的或者是非生产环境，在多部署一个logstash显得有点繁琐，可以用dissect替代logstash的grok进行日志解析，然后就可以直接output到目标服务，比如elasticsearch

logstash

output:
  logstash:
    hosts: ["192.168.99.100:5044"]

elasticsearch

output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.99.100:9200"]
  username: "xxxx"
  password: "xxxx"

小结

filebeat提供了processor能力，其中dissect替代logstash的grok进行日志解析，非常便捷。

doc

dissect

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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