ELK日志收集系统调研(三) -- LogStash常用配置

1.合并日志

部分日志在打印的时候由于格式问题分成多行打印的,但是实际上是一条日志,需要合并成一行显示。可以通过filter中的multiline

filter {

  multiline {

    type => "type"   #类型

    pattern => "pattern, aregexp" #参数,也可以认为是字符,有点像grep ,如果符合什么字符就交给下面的 what去处理

    negate => boolean

    what => "previous" or "next" #这个是符合上面pattern的要求后具体怎么处理,处理方法有两种,合并到上面一条日志或者下面的日志

  }

}

举例:

filter

{

    multiline

    {

        pattern => "^\s+"

        what => "previous"

    }

}

以上配置说明,以空格开始的行都合并到上一行。

2. 邮件

if [nginx_status] != "200"

{

    exec

    {

        command => "echo '%{@timestamp} %{clientip}: %{message}' | mail -slogstash_errorXXXX@XXX.com"

    }

}

3.删除多余行(drop)

 if [message] =~ /^[\s]*$/

 {

        drop {}

 }

以上配置为删除空白行。

4.结构化日志

对于格式固定的日志,可以使用filter中的grok对原日志进行结构化处理并解析出自己需要的信息,比如日志内容如下:

55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

filter

{

     grok {

         match => [ "message", "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" ]

} }

通过该filter处理后,在输出的日志中就多出了一些额外的fields.

client: 55.3.244.1  method: GETrequest: /index.htmlbytes: 15824 duration: 0.043

 

 

<think> 嗯,用户想了解ELK栈的基本概念和个组件的功能。根据提供的引用材料,ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana个开源工具的缩写组合,主要用于日志分析但不仅限于此。 用户可能刚接触日志分析领域,需要基础概念科普。从引用[1]看,ELK的核心价值在于提供完整的数据处理流水线:Logstash负责数据采集(引用[2]提到配置细节),Elasticsearch负责存储检索(引用[2]有集群配置示例),Kibana实现可视化(引用[3]涉及安装步骤)。 注意到引用[4]提到Head插件,虽然用户没直接问,但可能后续会关注监控工具。用户提问比较清晰,说明已经做过初步调研,重点需要权威的功能定义。个组件的解释要突出协作关系:Logstash像"输送带",Elasticsearch是"智能仓库",Kibana则是"控制面板"。 在整理功能描述时,特别注意引用[1]强调的"不仅限于日志"特性,所以举例时补充了应用监控等场景。技术细节如Elasticsearch的全文检索能力、Logstash的Grok插件、Kibana的DevTools都源自官方文档,确保准确性。最后的相关问题设计成阶梯式,从部署到调优覆盖用户可能的发展路径。 </think>ELK栈是**Elasticsearch、Logstash、Kibana**个开源工具的集成技术栈,用于实现数据的**采集、存储、搜索、分析和可视化**。其核心价值在于提供端到端的日志/数据处理解决方案,但不仅限于日志分析,还支持监控、安全分析、业务智能等多种场景[^1]。以下是各组件定义与功能: --- ### **1. Elasticsearch (ES)** - **定义**:分布式、RESTful 风格的搜索和分析引擎,基于 Apache Lucene 构建。 - **核心功能**: - **数据存储**:以 JSON 文档形式存储数据,支持结构化/非结构化数据。 - **实时搜索**:全文检索、聚合分析(如统计、分组、平均值计算)。 - **高扩展性**:通过分片(Shard)和副本(Replica)实现水平扩展与高可用。 - **RESTful API**:通过 HTTP 接口操作数据(如 `GET/POST /index/_search`)。 - **典型应用**:日志存储、商品检索、实时数据分析[^1][^2]。 --- ### **2. Logstash** - **定义**:数据采集与处理管道,支持多源输入、过滤转换、多目标输出。 - **核心功能**: - **数据采集**:从文件、数据库、消息队列(如 Kafka)、API 等获取数据。 - **数据过滤**:使用插件(如 `grok` 解析日志、`mutate` 修改字段)清洗和丰富数据。 - **数据输出**:将处理后的数据推送至 ES、Hadoop、S3 等存储或分析系统- **典型应用**:日志标准化(如解析 Nginx 日志)、数据格式转换、多源集成[^1][^4]。 --- ### **3. Kibana** - **定义**:基于 Web 的数据可视化与探索平台,与 Elasticsearch 深度集成。 - **核心功能**: - **数据可视化**:创建图表(柱状图、热力图等)、仪表盘(Dashboard)。 - **数据探索**:通过 **Discover** 功能交互式查询 ES 中的数据。 - **运维监控**:集成 **APM**(应用性能监控)、**Alerting**(告警)等工具。 - **开发支持**:提供 **Dev Tools** 直接执行 ES 查询语句(如 DSL 语法)。 - **典型应用**:日志可视化分析、业务指标监控、安全事件调查[^1][^3]。 --- ### **集成 ELK 栈的含义** 将个组件组合为统一工作流: 1. **Logstash** 采集原始数据(如日志)→ 过滤清洗 → 输出到 **Elasticsearch**。 2. **Elasticsearch** 存储数据并建立索引 → 提供快速检索与分析能力。 3. **Kibana** 连接 ES → 可视化数据并生成报告。 **价值**:实现数据从采集到洞察的自动化,提升运维效率与决策速度[^1][^3]。 --- ### **典型 ELK 架构** ```mermaid graph LR A[数据源 Logs/DBs/APIs] --> B(Logstash) B --> C{Elasticsearch集群} C --> D[Kibana可视化] D --> E[用户] ```
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