Filebeat + ES + kibana Ingest node 做解析

最新推荐文章于 2025-05-27 19:22:13 发布

小小毛毛虫~

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文章标签： elasticsearch

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77413046

本文介绍了如何利用Filebeat、ES和Kibana组合进行日志收集，并解决Filebeat解析能力有限的问题。文章通过实例展示了如何在ES 5.x及以上版本创建Ingest Node pipeline，使用Grok语法解析日志，提取时间、线程、日志级别、Java类名和内容等关键信息，并将时间字段转换为标准日期格式。最后，文中提及了如何配置Filebeat使用预处理pipeline以及处理可能的错误。

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/77413046

使用Filebeat + ES + Kibina的组合进行日志收集的一个优点就是轻量级，因为去掉了笨重的logstash, 占用资源更少。但这也引入了一个问题，即filebeat并没有logstash那样强大的日志解析能力，往往只能把整条日志当成一个整体扔到ES中。好消息是，ES从5.x版本开始引入了Ingest Node，即允许你在对文档进行索引之前进行预处理，且支持logstash的Grok语法。因此我们可以在ES中针对我们的日志格式创建一个预处理pipeline, 通过配置pipeline中的processor完成日志解析。

以下面这条日志为基础举例:

[2019-02-19 17:04:28:017] http-nio-8050-exec-2 INFO c.b.o.xxx.ms.api.TaskController - response = {"jobId":"123","ms":10}

我们期望能够将这条日志中的时间2019-02-19 17:04:28:017、线程http-nio-8050-exec-2、日志级别INFO、Java类名c.b.o.xxx.ms.api.TaskController和日志正文response = {"jobId":"123","ms":10}分别提取出来方便我们日后在kibana中做筛选统计, 同时时间要以日志中打印的时间为基准而不是filebeat发送消息时的时间。为了实现这一目标，我们可以向ES发一个HTTP请求创建一个名为xxx-log的pipeline:

PUT /_ingest/pipeline/xxx-log HTTP/1.1
Host: localhost:8200
Content-Type: application/json
{
  "description" : "xxx-log",
  "processors": [
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": ["\\[%{TIMESTAMP_ISO8601:log_time}\\] %{NOTSPACE:thread} %{NOTSPACE:log_level} %{NOTSPACE:java_class} - %{GREEDYDATA:content}"]
      }
    },
    {
        "date": {
            "field": "log_time",
            "formats": ["yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS"],
            "timezone": "Asia/Shanghai",
            "target_field": "@timestamp"
        }
    }
  ]
}

在这里我们定义了两个processor，第一个为grok处理器，用于解析日志字符串提取其中关键字段; 第二个是日期处理器，功能为把log_time字段以yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS格式解析成日期，然后将结果保存到@timestamp字段中。

创建完processor以后，我们只需要配置filebeat在输出日志到ES时使用这个名为xxx-log的预处理器即可:

这样就完成了所有的工作。这时启动filebeat, 如果如出以下错误信息

ERROR pipeline/output.go:92 Failed to publish events: temporary bulk send failure

大概率是因为你发送的日志格式无法与grok表达式匹配，修改processor定义json即可。也可以在启动filebeat时添加-d "*"参数来查看具体的错误原因。

下图是日志在kibana中的展示效果:

可以看到主要的字段都已经被正确解析。