ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 配置使用（采集过滤）

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ELK 使用步骤：Spring Boot 日志输出到指定目录，Filebeat 进行采集，Logstash 进行过滤，Elasticsearch 进行存储，Kibana 进行展示。

Filebeat 示例配置（vi /etc/filebeat/filebeat.yml）：

filebeat.prospectors:
- input_type: log
  paths:
    - /var/log/spring-boot-log4j2/*.log
  document_type: "spring-boot-log4j2" # 定义写入 ES 时的 _type 值
  multiline:
    #pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式（匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串）
    pattern: '^\s*("{)'                         # 指定匹配的表达式（匹配以 "{ 开头的字符串）
    negate: true                                # 是否匹配到
    match: after                                # 合并到上一行的末尾
    max_lines: 1000                             # 最大的行数
    timeout: 30s                                # 如果在规定的时候没有新的日志事件就不等待后面的日志
  fields:
    logsource: node1
    logtype: spring-boot-log4j2

- input_type: log
  paths:
    - /var/log/messages
    #- /var/log/*.log
  document_type: "syslog" # 定义写入 ES 时的 _type 值
  fields:
    logsource: node1
    logtype: syslog

#output.elasticsearch:
  #hosts: ["node1:9200"]

output.logstash:
  hosts: ["node1:10515"]

上面的配置需要注意几点：

• pattern：配置的正则表达式，是为了合并异常信息（而不是单行显示），匹配以"{开头的字符串（判断是否 Json 格式），如果匹配不到的话，就进行合并行。
• document_type：配置的是 Elasticsearch 的 Type 值，方便 Elasticsearch 对日志数据的归类。
• logtype：新增的字段，用于 Filebeat 和 Logstash 之间传递参数，进行过滤的判断逻辑。

Logstash 示例配置（vi /etc/logstash/conf.d/logstash.conf）：

input {
 beats {
   port => 10515
  }
}
filter {
  if [fields][logtype] == "syslog" {
    grok {
      match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:syslog_timestamp} %{SYSLOGHOST:syslog_hostname} %{DATA:syslog_program}(?:\[%{POSINT:syslog_pid}\])?: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
      add_field => [ "received_at", "%{@timestamp}" ]
      add_field => [ "received_from", "%{host}" ]
    }
    syslog_pri { }
    date {
      match => [ "syslog_timestamp", "MMM  d HH:mm:ss", "MMM dd HH:mm:ss" ]
    }
  }
  if [fields][logtype] == "spring-boot-log4j2" {
    json {
      source => "message"
      target => "data"
    }
  }
}
output {
  if [fields][logtype] == "spring-boot-log4j2"{
    elasticsearch {
      hosts => ["127.0.0.1:9200"]
      index => "spring-boot-log4j2-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }

  if [fields][logtype] == "syslog"{
    elasticsearch {
      hosts => ["127.0.0.1:9200"]
      index => "filebeat-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
}

上面的配置需要注意几点：

• logstash.conf：配置文件可以配置多个，input、filter和output可以单独文件配置。
• fields logtype：就是上面 Filebeat 配置的字段，这边用来判断服务来源，然后进行单独的处理。
• filter：过滤器做了两件事，一个是使用grok插件，匹配数据和增加字段值，另一个就是使用json插件，将字符串转换成 Json 对象（会创建data层级结构，如果不想新建层级的话，删掉target配置即可）。
• output：根据logtype判断，输出到指定的 Elasticsearch 地址，以及创建指定的索引。

简单总结下， Filebeat 是客户端，一般部署在 Service 所在服务器（有多少服务器，就有多少 Filebeat），不同 Service 配置不同的input_type（也可以配置一个），采集的数据源可以配置多个，然后 Filebeat 将采集的日志数据，传输到指定的 Logstash 进行过滤，最后将处理好的日志数据，存储到指定的 Elasticsearch。

好了，下面我们测试下上面的配置，是否可行。

Logstash 和 Filebeat 配置好之后，重启一下：

$ systemctl restart logstash && 
systemctl restart filebeat

Spring Boot 中log4j2.xml中的配置（参考文章）：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="OFF" monitorInterval="30">
    <Properties>
        <Property name="LOG_PATTERN">%m%n%ex</Property>
        <Property name="LOG_FILE_PATH">/Users/xishuai/Downloads/logs</Property>
    </Properties>
    <Appenders>
        <Console name="ConsoleAppender" target="SYSTEM_OUT" follow="true">
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
        </Console>
        <RollingFile name="FileAppender" fileName="${LOG_FILE_PATH}/spring-boot-log4j2-demo.log"
                     filePattern="${LOG_FILE_PATH}/spring-boot-log4j2-demo-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
            <PatternLayout>
                <Pattern>${LOG_PATTERN}</Pattern>
            </PatternLayout>
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="ERROR" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY" />
            </Filters>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="10MB" />
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" />
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="10"/>
        </RollingFile>
    </Appenders>
    <Loggers>
        <Root level="ERROR">
            <AppenderRef ref="ConsoleAppender" />
            <AppenderRef ref="FileAppender"/>
        </Root>
    </Loggers>
</Configuration>

配置说明可以参考之前的文章，这边的LOG_PATTERN配置改为了%m%n%ex，直接输出日志信息或异常信息。

测试代码：

@Log4j2
@RestController
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class SpringBootLog4j2Application implements ApplicationRunner {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBootLog4j2Application.class, args);
    }

    @Override
    public void run(ApplicationArguments applicationArguments) throws Exception {
        logger.debug("Debugging log");
        logger.info("Info log");
        logger.warn("Hey, This is a warning!");
        logger.error("jack! We have an Error. OK");
        logger.fatal("xishuai! Fatal error. Please fix me.");
    }

@RequestMapping("/log")
    public String log() {

        log.error("{\"msg\":\"出现一个异常错误：请求连接失败\",\"level\":\"ERROR\",\"createTime\":\"2018-5-21 20:22:22\",\"provider\":\"xishuai\",\"ip\":\"192.168.1.11\",\"stackTrace\":\"java.lang.Exception\\n\\tat com.example.log_demo.LogDemoTests.logCustomField(LogDemoTests.java:33)\\n\\tat org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner.run(SpringJUnit4ClassRunner.java:191)\\n\\tat org.junit.runner.JUnitCore.run(JUnitCore.java:137)\\n\\tat com.intellij.junit4.JUnit4IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit4IdeaTestRunner.java:68)\\n\\tat com.intellij.rt.execution.junit.IdeaTestRunner$Repeater.startRunnerWithArgs(IdeaTestRunner.java:47)\\n\\tat com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:242)\\n\\tat com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:70)\\n\",\"tag\":\"\",\"url\":\"\"}");

        return "Hello World ----spring-boot-log4j2";
    }
}

启动服务，然后访问http://localhost:8280/log，手动产生一条日志数据（Json 格式）。

查看下 Elasticsearch 中产生的索引：

[root@node1 ~]# curl http://node1:9200/_cat/indices?v
health status index                         uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   .kibana                       _8JIwyIZTJ-y9p3_o04tdA   1   1          2            0     28.3kb         28.3kb
yellow open   spring-boot-log4j2-2018.05.21 IZuVdDfjRIGXR5Rei7-gFQ   5   1          2            0     29.1kb         29.1kb

可以看到，有一条新的索引spring-boot-log4j2-2018.05.21产生。

接着，我们使用 Kibana，创建一个索引模版（``spring-boot-log4j2-*）：

然后，我们就可以看到日志信息了：

第一条日志数据中，红框里面是我们输出的日志信息，测试代码中总共输出了 5 种日志级别的信息，因为配置文件中设置的日志级别是ERROR，所以这边ERROR以下的日志不会输出，另外，因为设置了日志匹配规则，两条数据都不是以"{开头，这边就将两条日志数据，合并成一条了。

我们再看一下自定义输出的日志信息（Json 格式）：

测试代码中输出的是 Json 字符串，经过 Logstash 过滤处理之后，就转换成 Json对象了。

另外，我们还可以data.level:ERROR这样格式进行搜索，或者data.msg:(错误)格式进行模糊搜索。

还需要注意的是，上面多行合并的配置是在 Filebeat 中，如果每个服务都是一样的规则，那么每台服务器都需要配置，如果规则更改了，这样每台服务器的 Filebat 配置都需要更改，就比较不方便。

Logstash 也提供了多行合并的配置功能，我们只需要这样配置（使用codec/multiline）：

input {
 beats {
   port => 10515
   codec => multiline {
            pattern => '^\s*({")'
            negate => true
            what => "previous"
        }
  }
}

效果和 Filebeat 配置是一样的。

如果日志组件使用 Log4j/Log4j2，Logstash 还提供了另一种处理 Log4j 的方式：input/log4j。与codec/multiline不同，这个插件是直接调用了org.apache.log4j.spi.LoggingEvent处理 TCP 端口接收的数据。

参考资料：

• ELK 使用 - 多个日志源 filebeat 配置详解
• filebeat和logstash收集处理java多行日志
• JSON 编解码（官网推荐）
• 合并多行数据(Multiline)（官网推荐）