关于后端:数据管道-Logstash-入门

33次阅读

共计 6863 个字符，预计需要花费 18 分钟才能阅读完成。

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、转换等解决
  3. 将解决后的数据写入指标地

例如：

  • 监听某个目录下的日志文件，读取文件内容，解决数据，写入 influxdb。
  • 从 kafka 中生产音讯，解决数据，写入 elasticsearch。

为什么要用 Logstash？

不便省事。

假如你须要从 kafka 中生产数据，而后写入 elasticsearch，如果本人编码，你得去对接 kafka 和 elasticsearch 的 API 吧，如果你用 Logstash，这部分就不必本人去实现了，因为 Logstash 曾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：

input {
    kafka {# kafka consumer 配置}
}

filter {# 数据处理配置}

output {
    elasticsearch {# elasticsearch 输入配置}
}

而后运行 logstash 就能够了。

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 : 数据如何解决
  • output plugin : 数据写入何处

应用 logstash 你只有编写一个配置文件，在配置文件中筛选组合这些 plugin 插件，就能够轻松实现数据从输出源到输入源的实时流动。

装置 logstash

请参数：官网文档

第一个示例

假如你曾经装置好了 logstash，并且可执行文件的门路曾经退出到了 PATH 环境变量中。

上面开始咱们的第一个示例，编写 pipeline.conf 文件，内容为：

input {stdin {}
}

filter {

}

output {stdout {}
}

这个配置文件的含意是：

  • input 输出为 stdin（规范输出）
  • filter 为空（也就是不进行数据的解决）
  • output 输入为 stdout（规范输入）

执行命令：

logstash -f pipeline.conf

期待 logstash 启动结束，输出 hello world 而后回车, 你就会看到以下输入内容:

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

咱们输出的内容曾经存在于 message 字段中了。

当你输出其余内容后也会看到相似的输入。

至此，咱们的第一个示例曾经实现，正如配置文件中所定义的，Logstash 从 stdin 规范输出读取数据，不对源数据做任何解决，而后输入到 stdout 规范输入。

特定名词和字段

  • event : 数据在 logstash 中被包装成 event 事件的模式从 input 到 filter 再到 output 流转。
  • @timestamp : 非凡字段，标记 event 产生的工夫。
  • @version : 非凡字段，标记 event 的版本号。
  • message : 源数据内容。
  • @metadata : 元数据，key/value 的模式，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。

字段援用

在配置文件中，能够通过 [field] 的模式援用字段内容，如果在字符串中，则能够通过 %{[field]} 的形式进行援用。

示例：

input {
    kafka {# kafka 配置}
}

filter {
    # 援用 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 的第一步就是相熟 plugin 插件，只有相熟了这些插件你能力疾速高效的建设数据管道。

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 本人的 dead letter queue 中拉取数据，目前 dead letter queue 只反对记录 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 的后果。

示例：

input {
  elasticsearch {
    hosts => "localhost"
    query => '{"query": {"match": {"statuscode": 200} } }'
  }
}
  • exec : 定期执行一个 shell 命令，而后捕捉其输入。

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 : 承受 graphite 的 metrics 指标数据。
  • heartbeat : 生成心跳信息。这样做的个别目标是测试 Logstash 的性能和可用性。
  • http : Logstash 承受 http 申请作为数据。
  • http_poller : Logstash 发动 http 申请，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 : 生产 kafka 中的音讯。

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 : 从规范输出读取数据。
  • 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 协定 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 申请。
  • influxdb : 写入 InfluxDB。
  • kafka : 写入 Kafka。
  • mongodb : 写入 MongoDB。
  • opentsdb : 写入 OpenTSDB。
  • rabbitmq : 写入 RabbitMQ。
  • redis : 应用 RPUSH 的形式写入到 Redis 队列。
  • sink : 将数据抛弃，不写入任何中央。
  • 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 音讯。

Filter plugin

Filter 插件定义对数据进行如何解决。

  • aggregate : 聚合数据。
  • alter : 批改数据。
  • bytes : 将存储大小如 “123 MB” 或 “5.6gb” 的字符串示意模式解析为以字节为单位的数值。
  • cidr : 查看 IP 地址是否在指定范畴内。

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 格局的数据。
  • date : 解析字段中的日期数据。

示例，匹配输出的 timestamp 字段，而后替换 @timestamp：

filter {
  date {match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss ZZ"]
    target => "@timestamp"
  }
}
  • dissect : 应用 %{} 的模式拆分字符串并提取出特定内容，比拟罕用，具体语法见 dissect 文档。
  • drop : 抛弃这个 event。

示例：

filter {if [loglevel] == "debug" {drop {}
  }
}
  • elapsed : 通过记录开始和完结工夫跟踪 event 的耗时。
  • elasticsearch : 在 elasticsearch 中进行搜寻，并将数据复制到以后 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 : 依据一个或多个字段的内容创立哈希值，并存储到新的字段中。
  • geoip : 应用绑定的 GeoLite2 数据库增加无关 IP 地址的地理位置的信息，这个插件十分有用，你能够依据 IP 地址失去对应的国家、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 : 通过正则表达式去解决字符串，比拟罕用，具体语法见 grok 文档。
  • http : 与内部 web services/REST APIs 集成。
  • i18n : 从字段中删除特殊字符。
  • java_uuid : 生成 UUID。
  • jdbc_static : 从近程数据库中读取数据，而后丰盛 event。
  • jdbc_streaming : 执行 SQL 查问而后将后果存储到指定字段。
  • json : 解析 json 字符串，生成 field 和 value。

示例：

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

如果输出的 message 字段是 json 字符串如 "{"a": 1,"b": 2}", 那么解析后就会减少两个字段，字段名别离是 a 和 b。

  • kv : 解析 key=value 模式的数据。
  • memcached : 与内部 memcached 集成。
  • metrics : logstash 在内存中去聚合指标数据。
  • mutate : 对字段进行一些惯例更改。

示例：

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

  mutate {rename => ["shortHostname", "hostname"]
  }
}
  • prune : 通过黑白名单的形式删除多余的字段。

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 模式字符串中的 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() 办法进行操作。

  • sleep : 休眠指定工夫。
  • split : 拆分字段。
  • throttle : 限流，限度 event 数量。
  • translate : 依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局部裁剪掉。
  • urldecode : 对 urlencoded 的内容进行解码。
  • useragent : 解析 user-agent 的内容失去诸如设施、操作系统、版本等信息。

示例：

filter {
  # ua_device : 设施
  # 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 格局的数据。

结语

Logstash 的插件除了本文提到的这些之外还有很多，想要具体的理解每个插件如何应用还是要去查阅官网文档。

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

正文完
后端
发表至： 后端
2020-11-01
 0
关于后端:如何在工作中学习和成长
关于后端:springbootvuemysql外卖点餐管理系统源码包安装讲解
关于后端:Docker-系列docker-学习八Docker-网络
关于后端:基于SSM框架的Java的医院管理系统的设计与实现文档