Logstash 入门

Logstash 是什么

Logstash 就是一个开源的数据流工具，它会做三件事：

1.从数据源拉取数据2.对数据进行过滤、转换等处理3.将处理后的数据写入目标地

例如：

•监听某个目录下的日志文件，读取文件内容，处理数据，写入 influxdb 。•从 kafka 中消费消息，处理数据，写入 elasticsearch 。

为什么要用 Logstash ？

方便省事。

假设你需要从 kafka 中消费数据，然后写入 elasticsearch ，如果自己编码，你得去对接 kafka 和 elasticsearch 的 API 吧，如果你用 Logstash ，这部分就不用自己去实现了，因为 Logstash 已经为你封装了对应的 plugin 插件，你只需要写一个配置文件形如：

input {    kafka {        # kafka consumer 配置    }}filter {    # 数据处理配置}output {    elasticsearch {        # elasticsearch 输出配置    }}

然后运行 logstash 就可以了。

Logstash 提供了两百多个封装好的 plugin 插件，这些插件被分为三类：

•input plugin : 从哪里拉取数据•filter plugin : 数据如何处理•output plugin : 数据写入何处

使用 logstash 你只要编写一个配置文件，在配置文件中挑选组合这些 plugin 插件，就可以轻松实现数据从输入源到输出源的实时流动。

安装 logstash

请参数：官方文档

第一个示例

假设你已经安装好了 logstash ，并且可执行文件的路径已经加入到了 PATH 环境变量中。

下面开始我们的第一个示例，编写 pipeline.conf 文件，内容为：

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

这个配置文件的含义是：

•input 输入为 stdin（标准输入）•filter 为空（也就是不进行数据的处理）•output 输出为 stdout（标准输出）

执行命令：

logstash -f pipeline.conf

等待 logstash 启动完毕，输入 hello world 然后回车, 你就会看到以下输出内容:

{       "message" => "hello world",      "@version" => "1",    "@timestamp" => 2020-11-01T08:25:10.987Z,          "host" => "local"}

我们输入的内容已经存在于 message 字段中了。

当你输入其他内容后也会看到类似的输出。

至此，我们的第一个示例已经完成，正如配置文件中所定义的，Logstash 从 stdin 标准输入读取数据，不对源数据做任何处理，然后输出到 stdout 标准输出。

特定名词和字段

•event : 数据在 logstash 中被包装成 event 事件的形式从 input 到 filter 再到 output 流转。•@timestamp : 特殊字段，标记 event 发生的时间。•@version : 特殊字段，标记 event 的版本号。•message : 源数据内容。•@metadata : 元数据，key/value 的形式，是否有数据得看具体插件，例如 kafka 的 input 插件会在 @metadata 里记录 topic、consumer_group、partition、offset 等一些元数据。•tags : 记录 tag 的字符串数组。

字段引用

在配置文件中，可以通过 [field] 的形式引用字段内容，如果在字符串中，则可以通过 %{[field]} 的方式进行引用。

示例：

input {    kafka {        # kafka 配置    }}filter {    # 引用 log_level 字段的内容进行判断    if [log_level] == "debug" {    }}output {  elasticsearch {    # %{+yyyy.MM.dd} 来源于 @timestamp    index => "log-%{+yyyy.MM.dd}"    document_type => "_doc"    document_id => "%{[@metadata][kafka][key]}"    hosts => ["127.0.0.1:9200"]  }}

Plugin 插件一览

用好 Logstash 的第一步就是熟悉 plugin 插件，只有熟悉了这些插件你才能快速高效的建立数据管道。

Input plugin

Input 插件定义了数据源，即 logstash 从哪里拉取数据。

•beats : 从 Elastic Beats 框架中接收数据。

示例：

input {  beats {    port => 5044  }}

•dead_letter_queue : 从 Logstash 自己的 dead letter queue 中拉取数据，目前 dead letter queue 只支持记录 output 为 elasticsearch 时写入 400 或 404 的数据。

示例：

input {  dead_letter_queue {    path => "/var/logstash/data/dead_letter_queue"    start_timestamp => "2017-04-04T23:40:37"  }}

•elasticsearch : 从 elasticsearch 中读取 search query 的结果。

示例：

input {  elasticsearch {    hosts => "localhost"    query => '{ "query": { "match": { "statuscode": 200 } } }'  }}

•exec : 定期执行一个 shell 命令，然后捕获其输出。

示例：

input {  exec {    command => "ls"    interval => 30  }}

•file : 从文件中流式读取内容。

示例：

input {  file {    path => ["/var/log/*.log", "/var/log/message"]    start_position => "beginning"  }}

•generator : 生成随机数据。

示例：

input {  generator {    count => 3    lines => [      "line 1",      "line 2",      "line 3"    ]  }}

•github : 从 github webhooks 中读取数据。•graphite : 接受 graphite 的 metrics 指标数据。•heartbeat : 生成心跳信息。这样做的一般目的是测试 Logstash 的性能和可用性。•http : Logstash 接受 http 请求作为数据。•http_poller : Logstash 发起 http 请求，读取响应数据。

示例：

input {  http_poller {    urls => {      test1 => "http://localhost:9200"      test2 => {        method => get        user => "AzureDiamond"        password => "hunter2"        url => "http://localhost:9200/_cluster/health"        headers => {          Accept => "application/json"        }     }    }    request_timeout => 60    schedule => { cron => "* * * * * UTC"}    codec => "json"    metadata_target => "http_poller_metadata"  }}

•imap : 从 IMAP 服务器读取邮件。•jdbc : 通过 JDBC 接口导入数据库中的数据。

示例：

input {  jdbc {    jdbc_driver_library => "mysql-connector-java-5.1.36-bin.jar"    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"    jdbc_user => "mysql"    parameters => { "favorite_artist" => "Beethoven" }    schedule => "* * * * *"    statement => "SELECT * from songs where artist = :favorite_artist"  }}

•kafka : 消费 kafka 中的消息。

示例：

input {  kafka {    bootstrap_servers => "127.0.0.1:9092"    group_id => "consumer_group"    topics => ["kafka_topic"]    enable_auto_commit => true    auto_commit_interval_ms => 5000    auto_offset_reset => "latest"    decorate_events => true    isolation_level => "read_uncommitted"    max_poll_records => 1000  }}

•rabbitmq : 从 RabbitMQ 队列中拉取数据。•redis : 从 redis 中读取数据。•stdin : 从标准输入读取数据。•syslog : 读取 syslog 数据。•tcp : 通过 TCP socket 读取数据。•udp : 通过 udp 读取数据。•unix : 通过 UNIX socket 读取数据。•websocket : 通过 websocket 协议 读取数据。

Output plugin

Output 插件定义了数据的输出地，即 logstash 将数据写入何处。

•csv : 将数据写入 csv 文件。•elasticsearch : 写入 Elasticsearch 。•email : 发送 email 邮件。•exec : 执行命令。•file : 写入磁盘文件。•graphite : 写入 Graphite 。•http : 发送 http 请求。•influxdb : 写入 InfluxDB 。•kafka : 写入 Kafka 。•mongodb : 写入 MongoDB 。•opentsdb : 写入 OpenTSDB 。•rabbitmq : 写入 RabbitMQ 。•redis : 使用 RPUSH 的方式写入到 Redis 队列。•sink : 将数据丢弃，不写入任何地方。•syslog : 将数据发送到 syslog 服务端。•tcp : 发送 TCP socket。•udp : 发送 UDP 。•webhdfs : 通过 webhdfs REST API 写入 HDFS 。•websocket : 推送 websocket 消息 。

Filter plugin

Filter 插件定义对数据进行如何处理。

•aggregate : 聚合数据。•alter : 修改数据。•bytes : 将存储大小如 "123 MB" 或 "5.6gb" 的字符串表示形式解析为以字节为单位的数值。•cidr : 检查 IP 地址是否在指定范围内。

示例：

filter {  cidr {    add_tag => [ "testnet" ]    address => [ "%{src_ip}", "%{dst_ip}" ]    network => [ "192.0.2.0/24" ]  }}

•cipher : 对数据进行加密或解密。•clone : 复制 event 事件。•csv : 解析 CSV 格式的数据。•date : 解析字段中的日期数据。

示例，匹配输入的 timestamp 字段，然后替换 @timestamp ：

filter {  date {    match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss ZZ"]    target => "@timestamp"  }}

•dissect : 使用 %{} 的形式拆分字符串并提取出特定内容，比较常用，具体语法见 dissect 文档。•drop : 丢弃这个 event 。

示例：

filter {  if [loglevel] == "debug" {    drop { }  }}

•elapsed : 通过记录开始和结束时间跟踪 event 的耗时。•elasticsearch : 在 elasticsearch 中进行搜索，并将数据复制到当前 event 中。•environment : 将环境变量中的数据存储到 @metadata 字段中。•extractnumbers : 提取字符串中找到的所有数字。•fingerprint : 根据一个或多个字段的内容创建哈希值，并存储到新的字段中。•geoip : 使用绑定的 GeoLite2 数据库添加有关 IP 地址的地理位置的信息，这个插件非常有用，你可以根据 IP 地址得到对应的国家、省份、城市、经纬度等地理位置数据。

示例，通过 clent_ip 字段获取对应的地理位置信息：

filter {  geoip {    cache_size => 1000    default_database_type => "City"    source => "clent_ip"    target => "geo"    tag_on_failure => ["_geoip_city_fail"]    add_field => {      "geo_country_name" => "%{[geo][country_name]}"      "geo_region_name" => "%{[geo][region_name]}"      "geo_city_name" => "%{[geo][city_name]}"      "geo_location" => "%{[geo][latitude]},%{[geo][longitude]}"    }    remove_field => ["geo"]  }}

•grok : 通过正则表达式去处理字符串，比较常用，具体语法见 grok 文档。•http : 与外部 web services/REST APIs 集成。•i18n : 从字段中删除特殊字符。•java_uuid : 生成 UUID 。•jdbc_static : 从远程数据库中读取数据，然后丰富 event 。•jdbc_streaming : 执行 SQL 查询然后将结果存储到指定字段。•json : 解析 json 字符串，生成 field 和 value。

示例：

filter {  json {    skip_on_invalid_json => true    source => "message"  }}

如果输入的 message 字段是 json 字符串如 "{"a": 1, "b": 2}", 那么解析后就会增加两个字段，字段名分别是 a 和 b 。

•kv : 解析 key=value 形式的数据。•memcached : 与外部 memcached 集成。•metrics : logstash 在内存中去聚合指标数据。•mutate : 对字段进行一些常规更改。

示例：

filter {  mutate {    split => ["hostname", "."]    add_field => { "shortHostname" => "%{hostname[0]}" }  }  mutate {    rename => ["shortHostname", "hostname"]  }}

•prune : 通过黑白名单的方式删除多余的字段。

示例：

filter {  prune {    blacklist_names => [ "method", "(referrer|status)", "${some}_field" ]  }}

•ruby : 执行 ruby 代码。

示例，解析 http://example.com/abc?q=haha 形式字符串中的 query 参数 q 的值 ：

filter {  ruby {    code => "      require 'cgi'      req = event.get('request_uri').split('?')      query = ''      if req.length > 1        query = req[1]        qh = CGI::parse(query)        event.set('search_q', qh['q'][0])      end    "  }}

在 ruby 代码中，字段的获取和设置通过 event.get() 和 event.set() 方法进行操作。

•sleep : 休眠指定时间。•split : 拆分字段。•throttle : 限流，限制 event 数量。•translate : 根据指定的字典文件将数据进行对应转换。

示例：

filter {  translate {    field => "[http_status]"    destination => "[http_status_description]"    dictionary => {      "100" => "Continue"      "101" => "Switching Protocols"      "200" => "OK"      "500" => "Server Error"    }    fallback => "I'm a teapot"  }}

•truncate : 将字段内容超出长度的部分裁剪掉。•urldecode : 对 urlencoded 的内容进行解码。•useragent : 解析 user-agent 的内容得到诸如设备、操作系统、版本等信息。

示例：

filter {  # ua_device : 设备  # ua_name : 浏览器  # ua_os : 操作系统  useragent {    lru_cache_size => 1000    source => "user_agent"    target => "ua"    add_field => {      "ua_device" => "%{[ua][device]}"      "ua_name" => "%{[ua][name]}"      "ua_os" => "%{[ua][os_name]}"    }    remove_field => ["ua"]  }}

•uuid : 生成 UUID 。•xml : 解析 XML 格式的数据。

结语

Logstash 的插件除了本文提到的这些之外还有很多，想要详细的了解每个插件如何使用还是要去查阅官方文档。

得益于 Logstash 的插件体系，你只需要编写一个配置文件，声明使用哪些插件，就可以很轻松的构建数据管道。