Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event，根据log event的特征去切分所需要的字段，方便kibana做visualize和dashboard的data analysis。所有logstash支持的event切分插件查看这里。下面我们主要讲grok切分。

Grok基本介绍

1. Grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件，语法如下:

%{SYNTAX:SEMANTIC}

* `SYNTAX`代表匹配值的类型，例如，`0.11`可以`NUMBER`类型所匹配，`10.222.22.25`可以使用`IP`匹配。 * `SEMANTIC`表示存储该值的一个变量声明，它会存储在`elasticsearch`当中方便`kibana`做字段搜索和统计，你可以将一个`IP`定义为客户端IP地址`client_ip_address`，eg:`%{IP:client_ip_address}`，所匹配到的值就会存储到`client_ip_address`这个字段里边，类似数据库的列名，也可以把event log中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中，比如响应时间`http_response_time`，假设event log record如下: 

55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

可以使用如下grok pattern来匹配这种记录

%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time} 

在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件，内容如下

# /etc/logstash/conf.d/01-filter.conf
filter {grok {match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}" }}
}

以下是filter结果

client_id_address: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043

grok内置的默认类型有很多种，查看所有默认类型 Grok模式库。

1. 使用自定义类型
   更多时候logstash grok没办法提供你所需要的匹配类型，这个时候我们可以使用自定义
   • 第一种，直接使用oniguruma语法去匹配文本片段，语法如下

     (?<field_name>the pattern here)
     

     假设你需要匹配的文本片段为一个长度为10或11的十六进制的值，使用下列语法可以获取该片段，并把值赋予queue_id

     (?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})
     

   • 第二种，创建自定义pattern文件
     • 创建文件夹patterns，在此文件夹下面创建一个文件，文件名随意，eg: postfix

     # contents of ./patterns/postfix:
     POSTFIX_QUEUEID [0-9A-F]{10,11}
     

     • 然后将patterns file引入，告诉logstash你的自定义类型文件，以下面的event log record为例子：

     55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 ABC24C98567
     

     在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件，内容如下

     filter {
     grok {patterns_dir => ["./patterns"]match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}" }
     }
     }
     

匹配结果如下：

client_id_address: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043
queue_id: ABC24C98567

推荐使用grokdebugger来写匹配模式，输入event log record，再逐步使用pattern微调切分，下方会根据你所写的模式将输入切分字段。

1. 其他常用内置方法
   • add_field: 当pattern匹配切分成功之后，可以动态的对某些字段进行特定的修改或者添加新的字段，使用%{fieldName}来获取字段的值
     Exmaple:

filter {grok{add_field => { "foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}" }}
}

# You can also add multiple fields at once:
filter {grok {add_field => {"foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}""new_field" => "new_static_value" } } } 

如果somefield=dad，logstash会将foo_dad新字段加入elasticsearch，并将值Hello world, dad赋予该字段

• add_tag: 为经过filter或者匹配成功的event添加标签
  Example:

filter {grok {add_tag => [ "foo_%{somefield}" ]}
}

# You can also add multiple tags at once:
filter {grok {add_tag => [ "foo_%{somefield}", "taggedy_tag"]}
}

更多内置方法在这里