数据管道 Logstash 入门

时间 2020-11-02 标签 html java mysql git github web 正则表达式 redis sql mongodb

Logstash 入门

Logstash 是什么

Logstash 就是一个开源的数据流工具，它会作三件事：html

从数据源拉取数据
对数据进行过滤、转换等处理
将处理后的数据写入目标地

例如：java

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 。

为何要用 Logstash ？

方便省事。mysql

假设你须要从 kafka 中消费数据，而后写入 elasticsearch ，若是本身编码，你得去对接 kafka 和 elasticsearch 的 API 吧，若是你用 Logstash ，这部分就不用本身去实现了，由于 Logstash 已经为你封装了对应的 plugin 插件，你只须要写一个配置文件形如：git

input {
    kafka {
        # kafka consumer 配置
    }
}

filter {
    # 数据处理配置
}

output {
    elasticsearch {
        # elasticsearch 输出配置
    }
}

而后运行 logstash 就能够了。github

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

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，就能够轻松实现数据从输入源到输出源的实时流动。正则表达式

安装 logstash

请参数：官方文档redis

第一个示例

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

下面开始咱们的第一个示例，编写 pipeline.conf 文件，内容为：mongodb

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 而后回车, 你就会看到如下输出内容:

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

咱们输入的内容已经存在于 message 字段中了。

当你输入其余内容后也会看到相似的输出。

至此，咱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，不对源数据作任何处理，而后输出到 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，能够经过 [field] 的形式引用字段内容，若是在字符串中，则能够经过 %{[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创建数据管道。

`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 本身的 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 : 按期执行一个 shell 命令，而后捕获其输出。

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。这样作的通常目的是测试 Logstash 的性能和可用性。
http : Logstash 接受 http 请求做为数据。
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 : 经过 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 : 经过 TCP socket 读取数据。
udp : 经过 udp 读取数据。
unix : 经过 UNIX socket 读取数据。
websocket : 经过 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 : 经过 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，而后替换 @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，比较经常使用，具体语法见 dissect 文档。
drop : 丢弃这个 event 。

示例：

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

elapsed : 经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全部数字。
fingerprint : 根据一个或多个字段的内容建立哈希值，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，这个插件很是有用，你能够根据 IP 地址获得对应的国家、省份、城市、经纬度等地理位置数据。

示例，经过 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 : 经过正则表达式去处理字符串，比较经常使用，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，而后丰富 event 。
jdbc_streaming : 执行 SQL 查询而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"
  }
}

若是输入的 message 字段是 json 字符串如 "{"a": 1, "b": 2}", 那么解析后就会增长两个字段，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 : 经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，字段的获取和设置经过 event.get() 和 event.set() 方法进行操做。

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 的内容获得诸如设备、操做系统、版本等信息。

示例：

filter {
  # ua_device : 设备
  # ua_name : 浏览器
  # ua_os : 操做系统
  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以外还有不少，想要详细的了解每一个插件如何使用仍是要去查阅官方文档。

得益于 Logstash 的插件体系，你只须要编写一个配置文件，声明使用哪些插件，就能够很轻松的构建数据管道。