前篇介绍过Logstash的使用，本篇继续深入，介绍下最常用的input插件——file。 这个插件可以从指定的目录或者文件读取内容，输入到管道处理，也算是logstash的核心插件了，大多数的使用场景都会用到这个插件，因此这里详细讲述下各个参数的含义与使用。 最小化的配置文件 在Logstash中可以在 input{} 里面添加file配置，默认的最小化配置如下： input { file { path => "E:/software/logstash-1.5.
现在索引也可以创建了，现在可以来输出nginx、apache、message、secrue的日志到前台展示（Nginx有的话直接修改，没有自行安装）
在ELK架构中，使用logstash收集服务器中的日志并写入到Elasticsearch中，有时候需要对日志中的字段mapping进行特殊的设置，此时可以通过自定义模板template解决，但是因为logstash默认会向Elasticsearch提交一个名为logstash的模板，所以在定义logstash配置文件时有一些关键点需要注意。本文基于logstash-5.6.4和elastcisearch-5.6.4对需要注意的关键点进行列举。
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
作者：Json、 一、ELK搭建篇 官网地址: https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南: https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.html ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全
官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
1.在微服务服务器上部署Logstash，作为Shipper的角色，对微服务日志文件数据进行数据采集，将采集到的数据输出到Redis消息队列。
接着上篇文章，我们把环境搭建好后，我们需要对一些应用程序进行日志收集了，方便我们对整个项目的监控和管理。虽然这种东西在单节点项目上带来的好处比带来的成本要低的低，但是对于我们开发一些分布式的项目是有极大的便利的。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
本节作用：收集java日志【日志收集得有些缺陷，不方便查看，需要改进配置】
Elasticsearch是当前主流的分布式大数据存储和搜索引擎，可以为用户提供强大的全文本检索能力，广泛应用于日志检索，全站搜索等领域。Logstash作为Elasicsearch常用的实时数据采集引擎，可以采集来自不同数据源的数据，并对数据进行处理后输出到多种输出源，是Elastic Stack 的重要组成部分。本文从Logstash的工作原理，使用示例，部署方式及性能调优等方面入手，为大家提供一个快速入门Logstash的方式。文章最后也给出了一些深入了解Logstash的的链接，以方便大家根据需要详细了解。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
请参考 《Spring Boot Log4j2 日志性能之巅》，此处为了收集、处理日志信息，所以修改下日志的 Pattern，将
tomcat里的几类日志: catalina(catalina.out,catalina.log) localhost manager admin host-manager
今天跟峡谷金桥聊天，询问起Logstash的性能，金桥提示说Logstash中json的序列化是浪费性能的一方面。于是便有了下面的测试: 第一步，造数据 首先需要造一份数据，数据可以通过logstash的generator来造。 input{ generator{} } output{ file{ path => "E:/test.log" } } 生成的数据格式如下: {"message":"Hello world!","@version":"1","@tim
日志分析是我们运维解决系统故障、发现问题的主要手段。为了可以集中管理多台服务器的日志记录，开源实时日志分析ELK平台应用而生，ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成，这三个工具可以分别部署在不同的服务器上，并且相互关联，不过需要收集哪台服务器的日志，就必须在该服务器上部署Logstash。ELK的官网是：https://www.elastic.co/cn/ .
Logstash 提供众多输出选择，您可以将数据发送到您要指定的地方，并且能够灵活地解锁众多下游用例。
需求：需要利用同一logstash进程采集不同日志，输出到es的不同index，各输入输出隔离；
ES负责存储、分析数据，但是这一切前提是需要有数据，ES本身是不能够收集数据的，数据的收集如何来做呢？我们可以通过两个软件来实现数据的收集，那就是：
Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。
Logstash是一款优秀的开源ETL工具/数据搜集处理引擎，可以对采集到的数据做一系列的加工和处理，目前已支持200+插件具有比较成熟的生态。
3 使用Logstash采集、解析和转换数据 理解Logstash如何采集、解析并将各种格式和类型的数据转换成通用格式，然后被用来为不同的应用构建多样的分析系统 ---- 配置Logstash 输入插
#直接yum安装： [root@elk-node1 ~]# yum install nginx -y 官方文档：http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_log_module.html#log_format #修改配置文件的日志格式： vim /etc/nginx/nginx.conf #在http模块中添加 log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",' '"@version":"1",' '"client":"$remote_addr",' '"url":"$uri",' '"status":"$status",' '"domain":"$host",' '"host":"$server_addr",' '"size":$body_bytes_sent,' '"responsetime":$request_time,' '"referer": "$http_referer",' '"ua": "$http_user_agent"' '}'; #在server模块中添加 access_log /var/log/nginx/access_json.log json; #修改后的nginx.conf文件 [root@elk-node1 ~]# grep -Ev "#|^&" /etc/nginx/nginx.conf user nginx; worker_processes auto; error_log /var/log/nginx/error.log; pid /run/nginx.pid; include /usr/share/nginx/modules/*.conf; events { worker_connections 1024; } http { log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",' '"@version":"1",' '"client":"$remote_addr",' '"url":"$uri",' '"status":"$status",' '"domain":"$host",' '"host":"$server_addr",' '"size":$body_bytes_sent,' '"responsetime":$request_time,' '"referer": "$http_referer",' '"ua": "$http_user_agent"' '}'; sendfile on; tcp_nopush on; tcp_nodelay on; keepalive_timeout 65; types_hash_max_size 2048;
在之前公司做过一个项目叫监控app首页接口及其下的二级接口的状态码和接口响应时间.
Logstash 是由 JRuby 编写的，使用基于消息的简单架构，在 JVM 上运行(本篇博客主要介绍 Logstash 基本使用，介绍请见 ☞【全文检索_09】Logstash 基本介绍)。Logstash 的事件处理流水线有三个主要角色完成：inputs → filters → outputs。必须定义这些过程的配置才能使用 Logstash，尽管不是每一个都必须的。在过滤器的部分，它可以对数据源的数据进行分析，丰富，处理等等，但是我们可以不使用过滤器。在输出的部分，我们可以有多于一个以上的输出。
ELK stack:elasticsearch logstash kibana logstash 需要安装java yum安装
Logstash 1.1 安装 注：安装在需要收集日志的机器上。 cd /data/softs sudo wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.4.0.tar.gz sudo tar -zxf logstash-2.4.0.tar.gz sudo mv logstash-2.4.0 /usr/local/logstash 1.2 创建配置 cd /usr/local/logstash sudo vim logstash
在进行我们这个实践之前，相信大家已经安装好自己的 Logstash 环境。如果大家还没安装好Logstash，可以参照我之前的文章 “如何安装Elastic栈中的Logstash”。
PS：可以监听当前服务器的流量。电脑配置至少4G内存，ES默认是2G的内存，目前是使用的伪分布式的方式，多台电脑也是这样的。
注:本博文只用于实现简单群集配置，更深入的资料可以参考官方文档 Elasticsearch官方文档 kibana官方文档
其中，第2步是每天的主要工作，有时候你会是 Sql boy，有时候又变身 TF boy （TensorFlow）。其他步骤都是傻瓜式操作。
ELK是日志收益与分析的利器。 1、elasticsearch集群搭建 略 2、logstash日志收集 我这里的实现分如下2步，中间用redis队列做缓冲，可以有效的避免es压力过大： 1、n个agent对n个服务的log做日志收集(1对1的方式)，从日志文件解析数据，存入broker，这里用的是redis的发布订阅模式的消息队列，当然你可以选用kafka，redis比较方便； 2、indexer做日志汇总，从redis队列中拿数据入es； 下面给出agent和index的配置示例： 1、driver_s
https://github.com/chudaozhe/efk/tree/master/logstash
ELK官网https://www.elastic.co/products 分别提供包进行下载安装。
这里的 input 可以支持多个 input，同时多个 worker 可以处理 filter 及 output:
在日常运维工作中，对于系统和业务日志的处理尤为重要。今天，在这里分享一下自己部署的ELK（+Redis）-开源实时日志分析平台的记录过程（仅依据本人的实际操作为例说明，如有误述，敬请指出）~ 一、概念介绍 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。 通常，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
path => "/var/log/ucdisk/ucdisk-error.log"
特别说明：以下数据是基于测试环境, 有一些数据是直接把老项目的日志文件覆盖到指定位置，所以界面的查询日期跨度比较大. nginx access 的日志
这篇文章介绍的是单独监控nginx 日志分析再进行可视化图形展示，并在用户前端使用nginx 来代理kibana的请求响应，访问权限方面暂时使用HTTP 基本认证加密用户登录。（关于elk权限控制，我所了解的还有一种方式－Shield），等以后有时间了去搞下。下面开始正文吧。。。
logstash之所以功能强大和流行，还与其丰富的过滤器插件是分不开的，过滤器提供的并不单单是过滤的功能，还可以对进入过滤器的原始数据进行复杂的逻辑处理，甚至添加独特的事件到后续流程中。
大多数情况下Logstash有不止一个输入与输出，在配置更为复杂的情况下使用配置文件进行行为设定
Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有实时管道功能，可以用来统一处理来自不同源的数据，并将其发送到你选择的目标。Logstash 支持多种类型的输入数据，包括日志文件、系统消息队列、数据库等，可以对数据进行各种转换和处理，然后将数据发送到各种目标，如 Elasticsearch、Kafka、邮件通知等。
ELK（Elasticsearch , Logstash, Kibana）是一套开源的日志收集、存储和分析软件组合。而且不只是java能用，其他的开发语言也可以使用，今天给大家带来的是elk+logback+kafka搭建分布式日志分析平台。本文主要讲解一下两种流程，全程linux环境（模拟现实环境，可用内存一定要大于2G，当然也可以使用windows），至于elk这些组件的原理，百度太多了，我就不重复了，重在整合。
export CLASSPATH=:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
本文节选自《Netkiller Monitoring 手札》 ElasticSearch + Logstash + Kibana 一键安装 配置 logstash 将本地日志导入到 elasticsearch input { file { type => "syslog" path => [ "/var/log/maillog", "/var/log/messages", "/var/log/secure" ] start_position => "beginning"
https://segmentfault.com/a/1190000011784259
（图片来自：https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash）
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