ELK 经典用法—企业自定义日志收集切割和mysql模块

一、收集切割公司自定义的日志

很多公司的日志并不是和服务默认的日志格式一致，因此，就需要我们来进行切割了。

1、需切割的日志示例

2018-02-24 11:19:23,532 [143] DEBUG performanceTrace 1145 http://api.114995.com:8082/api/Carpool/QueryMatchRoutes 183.205.134.240 null 972533 310000 TITTL00 HUAWEI 860485038452951 3.1.146 HUAWEI 5.1 113.552344 33.332737 发送响应完成 Exception:(null)

2、切割的配置

在logstash 上，使用fifter 的grok 插件进行切割

input {beats {port => "5044"}
}filter {grok {match => {"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{NUMBER:thread:int}\] %{DATA:level} (?<logger>[a-zA-Z]+) %{NUMBER:executeTime:int} %{URI:url} %{IP:clientip} %{USERNAME:UserName} %{NUMBER:userid:int} %{NUMBER:AreaCode:int} (?<Board>[0-9a-zA-Z]+[-]?[0-9a-zA-Z]+) (?<Brand>[0-9a-zA-Z]+[-]?[0-9a-zA-Z]+) %{NUMBER:DeviceId:int} (?<TerminalSourceVersion>[0-9a-z\.]+) %{NUMBER:Sdk:float} %{NUMBER:Lng:float} %{NUMBER:Lat:float} (?<Exception>.*)"}remove_field => "message"}date {match => ["timestamp","dd/MMM/YYYY:H:m:s Z"]remove_field => "timestamp"}geoip {source => "clientip"target => "geoip"database => "/etc/logstash/maxmind/GeoLite2-City.mmdb"}
}output {elasticsearch {hosts => ["http://192.168.10.101:9200/"]index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"document_type => "apache_logs"}
}

3、切割解析后效果

4、最终kibana 展示效果

① top10 clientip

② top5 url

③ 根据ip 显示地理位置

⑤ top10 executeTime

⑥ 其他字段都可进行设置，多种图案，也可将多个图形放在一起展示

二、grok 用法详解

1、简介

　　Grok是迄今为止使蹩脚的、无结构的日志结构化和可查询的最好方式。Grok在解析 syslog logs、apache and other webserver logs、mysql logs等任意格式的文件上表现完美。

　　Grok内置了120多种的正则表达式库，地址:https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns。

2、入门例子

① 示例

55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

② 分析

　　这条日志可切分为5个部分，IP(55.3.244.1)、方法(GET)、请求文件路径(/index.html)、字节数(15824)、访问时长(0.043),对这条日志的解析模式(正则表达式匹配)如下:

%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}

③ 写到filter中

filter { grok { match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"} } }

④ 解析后效果

client: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
duration: 0.043

3、解析任意格式日志

（1）解析任意格式日志的步骤：

① 先确定日志的切分原则，也就是一条日志切分成几个部分。

② 对每一块进行分析，如果Grok中正则满足需求，直接拿来用。如果Grok中没用现成的，采用自定义模式。

③ 学会在Grok Debugger中调试。

（2）grok 的分类

满足自带的grok 正则 grok_pattern

① 可以查询

# less /usr/share/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-4.1.1/patterns/grok-patterns

② 使用格式

grok_pattern 由零个或多个 %{SYNTAX:SEMANTIC}组成

例： %{IP:clientip}

　　其中SYNTAX 是表达式的名字，是由grok提供的：例如数字表达式的名字是NUMBER，IP地址表达式的名字是IP

　　SEMANTIC 表示解析出来的这个字符的名字，由自己定义，例如IP字段的名字可以是 client

自定义SYNTAX

使用格式：(?<field_name>the pattern here)

例：(?<Board>[0-9a-zA-Z]+[-]?[0-9a-zA-Z]+)

（3）正则解析容易出错，强烈建议使用Grok Debugger调试，姿势如下（我打开这个网页不能用）

三、使用mysql 模块，收集mysql 日志

1、官方文档使用介绍

https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-module-mysql.html

2、配置filebeat ，使用mysql 模块收集mysql 的慢查询

# vim filebeat.yml

#=========================== Filebeat prospectors =============================
filebeat.modules:
- module: mysqlerror:enabled: truevar.paths: ["/var/log/mariadb/mariadb.log"]slowlog:enabled: truevar.paths: ["/var/log/mariadb/mysql-slow.log"]
#----------------------------- Redis output --------------------------------
output.redis:hosts: ["192.168.10.102"]password: "ilinux.io"key: "httpdlogs"datatype: "list"db: 0timeout: 5

3、elk—logstash 切割mysql 的慢查询日志

① 切割配置

# vim mysqllogs.conf

input {redis {host => "192.168.10.102"port => "6379"password => "ilinux.io"data_type => "list"key => "httpdlogs"threads => 2}
}

filter {
　　if [fields][type] == "pachongmysql" {
　　　　grok {
　　　　　　match => {
　　　　　　　　"message" => "^#\ Time:\ (?<Time>.*)"
　　　　　　}
　　　　　　match => {
　　　　　　　　"message" => "^#\ User\@Host:\ (?<User>.*)\[exiuapp\]\ \@\ \ \[%{IP:hostip}\]\ \ Id:\ \ \ \ %{NUMBER:Id:int}"
　　　　　　}
　　　　　　match => {
　　　　　　　　"message" => "^#\ Query_time:\ %{NUMBER:Query_time:float}\ \ Lock_time:\ %{NUMBER:Lock_time:float}\ Rows_sent:\ %{NUMBER:Rows_sent:int}\ \ Rows_examined:\ %{NUMBER:Rows_examined:int}"
　　　　　　}
　　　　　　match => {
　　　　　　　　"message" => "^use\ (?<database>.*)"
　　　　　　}
　　　　　　match => {
　　　　　　　　"message" => "^SET\ timestamp=%{NUMBER:timestamp:int}\;"
　　　　　　}
　　　　　　match => {
　　　　　　　　"message" => "(?<sql>.*);"
　　　　　　}
　　　　　　remove_field => "message"
　　　　}
　　}
}

output {

        elasticsearch {hosts => ["http://192.168.10.101:9200/"]index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"document_type => "mysql_logs"}
}

② 切割后显示结果

4、kibana 最终显示效果

① 哪几个的数据库最多，例：top2 库

表无法显示，因为有些语句不涉及表，切割不出来

② 哪几个sql语句出现的最多，例：top5 sql语句

③ 哪几个sql语句出现的最多，例：top5 sql语句

④ 哪几台服务器慢查询日志生成的最多，例：top5 服务器

⑤ 哪几个用户慢查询日志生成的最多，例：top2 用户

可以合并显示

5、使用mysql 模块收集mysql 的慢查询

（1）filebeat 配置和上边一样

（2）elk—logstash 切割mysql 的错误日志

# vim mysqllogs.conf

filter {grok {match => { "message" => "(?<timestamp>\d{4}-\d{2}-\d{2}\s+\d{2}:\d{2}:\d{2}) %{NUMBER:pid:int} \[%{DATA:level}\] (?<content>.*)" }}date {match => ["timestamp","dd/MMM/YYYY:H:m:s Z"]remove_field => "timestamp"}
}

（3）就不在展示结果了

四、ELK 收集多实例日志

很多情况下，公司资金不足，不会一对一收集日志；因此，一台logstash 使用多实例收集处理多台agent 的日志很有必要。

1、filebeat 的配置

主要是output 的配置，只需不同agent 指向不同的端口即可

① agent 1 配置指向5044 端口

#----------------------------- Logstash output --------------------------------
output.logstash:# The Logstash hostshosts: ["192.168.10.107:5044"]

② agent 2 配置指向5045 端口

#----------------------------- Logstash output --------------------------------
output.logstash:# The Logstash hostshosts: ["192.168.10.107:5045"]

2、logstash 的配置

针对不同的agent ，input 指定对应的端口

① agent 1

input {beats {port => "5044"}
}
output {   #可以在output 加以区分elasticsearch {hosts => ["http://192.168.10.107:9200/"]index => "logstash-apache1-%{+YYYY.MM.dd}"document_type => "apache1_logs"}
}

② agent 1

input {beats {port => "5045"}
}
output {   #可以在output 加以区分elasticsearch {hosts => ["http://192.168.10.107:9200/"]index => "logstash-apache2-%{+YYYY.MM.dd}"document_type => "apache2_logs"}
}

开启对应的服务就ok 了

转载于:https://www.cnblogs.com/dengbingbing/p/10485962.html