1 Logstash简介

Logstash是一个具有实时流水线功能的开源数据收集引擎.Logstash可以动态地统一来自不同来源的数据，并将数据规范化为您选择的目的地。为多样化的高级下游分析和可视化用例清理和民主化所有数据。

虽然Logstash最初推动了日志收集方面的创新，但它的功能远远超出了该用例。任何类型的事件都可以通过大量的输入、筛选和输出插件来丰富和转换，许多本机编解码器进一步简化了摄入过程。Logstash通过利用更大的数据量和更多的数据来加速您的洞察力。

1.1 参加资料

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html

1.2 用途

2 部署安装

Logstash主要是将数据源的数据进行一行一行的处理，同时还直接过滤切割等功能。

首先到官网下载logstash：https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

选择我们需要下载的版本：

下载完成后，使用xftp工具，将其丢入到服务器中

#检查jdk环境，要求jdk1.8+
java -version

#解压安装包
tar -xvf logstash-7.9.1.tar.gz

#第一个logstash示例
bin/logstash -e 'input  stdin    output  stdout  '

其实原来的logstash的作用，就是为了做数据的采集，但是因为logstash的速度比较慢，所以后面使用beats来代替了Logstash，当我们使用上面的命令进行启动的时候，就可以发现了，因为logstash使用java写的，首先需要启动虚拟机，最后下图就是启动完成的截图

2.1 测试

我们在控制台输入 hello，马上就能看到它的输出信息

2.2 配置详解

Logstash的配置有三部分，如下所示

input  #输入
stdin  ...  #标准输入

filter  #过滤，对数据进行分割、截取等处理
...

output  #输出
stdout  ...  #标准输出

2.2.1 输入

• 采集各种样式、大小和来源的数据，数据往往以各种各样的形式，或分散或集中地存在于很多系统中。
• Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

输入input配置文件详解:

在Logstash中可以在 input 里面添加file配置，默认的最小化配置如下：

input 
    file 
        path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*"
    

filter 
    

output 
    stdout 

当然也可以监听多个目标文件：

input 
    file 
        path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*","F:/test.txt"]
    

filter 
    

output 
    stdout 

文件的路径名需要时绝对路径，并且支持globs写法。

其他的配置

另外，处理path这个必须的项外，file还提供了很多其他的属性：

input 
    file 
        #监听文件的路径
        path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*","F:/test.txt"]
        #排除不想监听的文件
        exclude => "1.log"
        
        #添加自定义的字段
        add_field => "test"=>"test"
        #增加标签
        tags => "tag1"

        #设置新事件的标志
        delimiter => "\\n"

        #设置多长时间扫描目录，发现新文件
        discover_interval => 15
        #设置多长时间检测文件是否修改
        stat_interval => 1

         #监听文件的起始位置，默认是end
        start_position => beginning

        #监听文件读取信息记录的位置
        sincedb_path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/test.txt"
        #设置多长时间会写入读取的位置信息
        sincedb_write_interval => 15
        
    

filter 
    

output 
    stdout 

其中值得注意的是：

1 path

是必须的选项，每一个file配置，都至少有一个path

2 exclude

是不想监听的文件，logstash会自动忽略该文件的监听。配置的规则与path类似，支持字符串或者数组，但是要求必须是绝对路径。

3 start_position

是监听的位置，默认是end，即一个文件如果没有记录它的读取信息，则从文件的末尾开始读取，也就是说，仅仅读取新添加的内容。对于一些更新的日志类型的监听，通常直接使用end就可以了；相反，beginning就会从一个文件的头开始读取。但是如果记录过文件的读取信息，这个配置也就失去作用了。

4 sincedb_path

这个选项配置了默认的读取文件信息记录在哪个文件中，默认是按照文件的inode等信息自动生成。其中记录了inode、主设备号、次设备号以及读取的位置。因此，如果一个文件仅仅是重命名，那么它的inode以及其他信息就不会改变，因此也不会重新读取文件的任何信息。类似的，如果复制了一个文件，就相当于创建了一个新的inode，如果监听的是一个目录，就会读取该文件的所有信息。

5 其他的关于扫描和检测的时间，按照默认的来就好了，如果频繁创建新的文件，想要快速监听，那么可以考虑缩短检测的时间。

6 add_field
就是增加一个字段，例如：

file 
     add_field => "test"=>"test"
        path => "D:/tools/logstash/path/to/groksample.log"
        start_position => beginning
    

2.2.2 过滤

• 实时解析和转换数据
• 数据从源传输到存储库的过程中，Logstash 过滤器能够解析各个事件，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式，以便更轻松、更快速地分析和实现商业价值。

2.2.3 输出

Logstash 提供众多输出选择，您可以将数据发送到您要指定的地方，并且能够灵活地解锁众多下游用例。

3 读取自定义日志

前面我们通过Filebeat读取了nginx的日志，如果是自定义结构的日志，就需要读取处理后才能使用，所以，这个时候就需要使用Logstash了，因为Logstash有着强大的处理能力，可以应对各种各样的场景。

3.1 日志结构

2019-03-15 21:21:21|ERROR|1 读取数据出错|参数：id=1002

可以看到，日志中的内容是使用“|”进行分割的，使用，我们在处理的时候，也需要对数据做分割处理。

3.2 编写配置文件

vim mogublog-pipeline.conf

然后添加如下内容

input 
    file 
        path => "/soft/beats/logs/app.log"
        start_position => "beginning"
    

filter 
    mutate 
    	split => "message"=>"|"
    

output 
	stdout  codec => rubydebug 

启动

#启动
./bin/logstash -f ./mogublog-pipeline.conf

然后我们就插入我们的测试数据

echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002" >> app.log

然后我们就可以看到logstash就会捕获到刚刚我们插入的数据，同时我们的数据也被分割了

3.3 输出到Elasticsearch

我们可以修改我们的配置文件，将我们的日志记录输出到ElasticSearch中

input 
    file 
        path => "/soft/beats/logs/app.log"
        start_position => "beginning"
    

filter 
    mutate 
    	split => "message"=>"|"
    

output 
	elasticsearch 
		hosts => ["127.0.0.1:9200"]
	

然后在重启我们的logstash

./bin/logstash -f ./mogublog-pipeline.conf

然后向日志记录中，插入两条数据

echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002" >> app.log
echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002" >> app.log

最后就能够看到我们刚刚插入的数据了