[ELK] ELK+Filebeat变成ELK stack

一、Filebeat+ELK 部署

在 Node1 节点上操作

1. 安装 Filebeat

#上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

2. 设置 filebeat 的主配置文件

cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log         #指定 log 类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  tags: ["sys"]		#设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: filebeat
    log_type: syslog
    from: 192.168.80.13

--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.80.12:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

3. 启动 filebeat

nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e：输出到标准输出，禁用syslog/文件输出
#-c：指定配置文件
#nohup：在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行

4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件

input {
   beats { port => "5044" }

}
#filter {}

output {
   elasticsearch {
        hosts => ["192.168.136.180:9200","192.168.136.190:9200","192.168.136.195:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
   }
   stdout { codec => rubydebug }
}

#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面，logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具：http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量


#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

5．浏览器访问

二、grok 正则捕获插件

作用：grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件

2.1 内置正则表达式调用

格式：%{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，如%{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:

message: 192.168.80.10 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: 192.168.80.10
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043

logstash 官方也给了一些常用的常量来表达那些正则表达式，可以到这个 Github 地址查看有哪些常用的常量：
https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/main/patterns/ecs-v1/grok-patterns

2.2 自定义表达式调用

语法：(?<field_name>pattern)

举例：捕获10或11和长度的十六进制数的queue_id可以使用表达式(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

message: 192.168.80.10 GET /index.html 15824 0.043

(?<remote_addr>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)

filter {
  grok {
    match => { "message" => "(?<remote_addr>%{IP}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)"}
  }
}


如果表达式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _grokparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确。

三、multiline 多行合并插件

java错误日志一般都是一条日志很多行的，会把堆栈信息打印出来，当经过 logstash 解析后，每一行都会当做一条记录存放到 ES，那这种情况肯定是需要处理的。这里就需要使用 multiline 插件，对属于同一个条日志的记录进行拼接。

3.1 安装 multiline 插件

在线安装插件
cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline

离线安装插件
先在有网的机器上在线安装插件，然后打包，拷贝到服务器，执行安装命令
bin/logstash-plugin prepare-offline-pack --overwrite --output logstash-filter-multiline.zip logstash-filter-multiline

bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/logstash-filter-multiline.zip

检查下插件是否安装成功，可以执行以下命令查看插件列表
bin/logstash-plugin list

3.2 使用 multiline 插件

第一步：每一条日志的第一行开头都是一个时间，可以用时间的正则表达式匹配到第一行。
第二步：然后将后面每一行的日志与第一行合并。
第三步：当遇到某一行的开头是可以匹配正则表达式的时间的，就停止第一条日志的合并，开始合并第二条日志。
第四步：重复第二步和第三步。

input {
    file {
       path => "/opt/java.log"
       start_position => "beginning"
       sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
    }
}

filter {
   multiline {
   pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2} \d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{1,3}"
   negate => true
   what => "previous"
   }

}

output {
   elasticsearch {
        hosts => ["192.168.136.180:9200","192.168.136.190:9200","192.168.136.195:9200"]
        index => "java-error-%{+yyy.MM.dd}"
   }
}


●pattern：用来匹配文本的表达式，也可以是grok表达式

●what：如果pattern匹配成功的话，那么匹配行是归属于上一个事件，还是归属于下一个事件。previous: 归属于上一个事件，向上合并。next: 归属于下一个事件，向下合并

●negate：是否对pattern的结果取反。false：不取反，是默认值。true：取反。将多行事件扫描过程中的行匹配逻辑取反（如果pattern匹配失败，则认为当前行是多行事件的组成部分）

四、mutate 数据修改插件

它提供了丰富的基础类型数据处理能力。可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。

4.1 Mutate 过滤器常用的配置选项

选项	作用
add_field	向事件添加新字段，也可以添加多个字段
remove_field	从事件中删除任意字段
add_tag	向事件添加任意标签，在tag字段中添加一段自定义的内容，当tag字段中超过一个内容的时候会变成数组
remove_tag	从事件中删除标签（如果存在）
convert	将字段值转换为另一种数据类型
id	向现场事件添加唯一的ID
lowercase	将字符串字段转换为其小写形式
replace	用新值替换字段
strip	删除开头和结尾的空格
uppercase	将字符串字段转换为等效的大写字母
update	用新值更新现有字段
rename	重命名事件中的字段
gsub	通过正则表达式替换字段中匹配到的值
merge	合并数组或 hash 事件
split	通过指定的分隔符分割字段中的字符串为数组

4.2 将字段path重命名为new_path

filter {
    mutate {
	    #写法1，使用中括号括起来
        rename => ["path" => "new_path"]

        #写法2，使用大括号{}括起来
	    rename => { "path" => "new_path" }		
    }
}

4.3 添加字段

filter {
    mutate {
        add_field => {
        	"f1" => "field1"
        	"f2" => "field2"
        }
    }
}

4.4 将字段删除

filter {
    mutate {
        remove_field  =>  ["message", "@version", "tags"]
    }
}

五、date 时间处理插件

用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的logstash时间戳。

在Logstash产生了一个Event对象的时候，会给该Event设置一个时间，字段为“@timestamp”，同时，我们的日志内容一般也会有时间，但是这两个时间是不一样的，因为日志内容的时间是该日志打印出来的时间，而“@timestamp”字段的时间是input插件接收到了一条数据并创建Event的时间，所有一般来说的话“@timestamp”的时间要比日志内容的时间晚一点，因为Logstash监控数据变化，数据输入，创建Event导致的时间延迟。这两个时间都可以使用，具体要根据自己的需求来定。

filter {    
   grok{    
           match => {"message" => ".+\[(?<log_time>.+)\].+"}
      }    
      date{  
           match => ["log_time","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
           target => "@timestamp"
           timezone => "Asia/Shanghai"
    }
}   


●match：用于配置具体的匹配内容规则，前半部分内容表示匹配实际日志当中的时间戳的名称，后半部分则用于匹配实际日志当中的时间戳格式，这个地方是整条配置的核心内容，如果此处规则匹配是无效的，则生成后的日志时间戳将会被input插件读取的时间替代。
如果时间格式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _dateparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确。

●target：将匹配的时间戳存储到给定的目标字段中。如果未提供，则默认更新事件的@timestamp字段。

●timezone：当需要配置的date里面没有时区信息，而且不是UTC时间，需要设置timezone参数。

时间戳详解：
●年
yyyy #全年号码。例如：2015。
yy #两位数年份。例如：2015年的15。

●月
M #最小数字月份。例如：1 for January and 12 for December.。
MM #两位数月份。如果需要，填充零。例如：01 for January and 12 for Decembe
MMM #缩短的月份文本。例如： Jan for January。注意：使用的语言取决于您的语言环境。请参阅区域设置以了解如何更改语言。
MMMM #全月文本，例如：January。注意：使用的语言取决于您的语言环境。

●日
d #最少数字的一天。例如：1月份的第一天1。
dd #两位数的日子，如果需要的话可以填零.例如：01 for the 1st of the month。

●时
H #最小数字小时。例如:0表示午夜。
HH #两位数小时，如果需要填零。例如：午夜00。

●分
m #最小的数字分钟。例如：0。
mm #两位数分钟，如果需要填零。例如：00。

●秒
s #最小数字秒。例如：0。
ss #两位数字，如果需要填零。例如：00。

●毫秒（秒的小数部分最大精度是毫秒（SSS）。除此之外，零附加。）
S #十分之一秒。例如：0为亚秒值012
SS #百分之一秒例如：01为亚秒值01
SSS #千分之一秒例如：012为亚秒值012

●时区偏移或身份
Z #时区偏移，结构为HHmm（Zulu/UTC的小时和分钟偏移量）。例如：-0700。
ZZ #时区偏移结构为HH:mm（小时偏移和分钟偏移之间的冒号）。例如：-07:00。
ZZZ #时区身份。例如：America/Los_Angeles。注意：有效的ID在列表中列出http://joda-time.sourceforge.net/timezones.html