先扯点没用的

收集日志的目的是有效的利用日志，有效利用日志的前提是日志经过格式化符合我们的要求，这样才能真正的高效利用收集到elasticsearch平台的日志。默认的日志到达elasticsearch 是原始格式，乱的让人抓狂，这个时候你会发现Logstash filter的可爱之处，它很像一块橡皮泥，如果我们手巧的话就会塑造出来让自己舒舒服服的作品，but 如果你没搞好的话那就另说了，本文的宗旨就是带你一起飞，搞定这块橡皮泥。当你搞定之后你会觉得kibana 的世界瞬间清爽了很多！
FIlebeat 的4大金刚
Filebeat 有4个非常重要的概念需要我们知道，
Prospector（矿工）；
Harvest （收割者）；
libeat (汇聚层)；
registry（注册计入者）；
Prospector 负责探索日志所在地，就如矿工一样要找矿，而Harvest如矿主一样的收割者矿工们的劳动成果，哎，世界无处不剥削啊！每个Prospector 都有一个对应的Harvest，然后他们有一个共同的老大叫做Libbeat，这个家伙会汇总所有的东西，然后把所有的日志传送给指定的客户，这其中还有个非常重要的角色”registry“，这个家伙相当于一个会计，它会记录Harvest 都收割了些啥，收割到哪里了，这样一但有问题了之后，harvest就会跑到会计哪里问：“上次老子的活干到那块了”?Registry 会告诉Harvest 你Y的上次干到哪里了，去哪里接着干就行了。这样就避免了数据重复收集的问题！

FIlebeat 详细配置：

filebeat.prospectors:
- input_type: log
  enabled: True
  paths:
    - /var/log/mysql-slow-*
#这个地方是关键，我们给上边日志加上了tags，方便在logstash里边通过这个tags 过滤并格式化自己想要的内容；
  tags: ["mysql_slow_logs"]
#有的时候日志不是一行输出的，如果不用multiline的话，会导致一条日志被分割成多条收集过来，形成不完整日志，这样的日志对于我们来说是没有用的！通过正则匹配语句开头，这样multiline 会在匹配开头
之后，一直到下一个这样开通的语句合并成一条语句。
#pattern：多行日志开始的那一行匹配的pattern
#negate：是否需要对pattern条件转置使用，不翻转设为true，反转设置为false
#match：匹配pattern后，与前面（before）还是后面（after）的内容合并为一条日志
#max_lines：合并的最多行数（包含匹配pattern的那一行 默认值是500行
#timeout：到了timeout之后，即使没有匹配一个新的pattern（发生一个新的事件），也把已经匹配的日志事件发送出去
  multiline.pattern: ‘^\d{4}/\d{2}/\d{2}‘  (2018\05\01  我的匹配是已这样的日期开头的）
  multiline.negate: true
  multiline.match: after
  multiline.Max_lines:20
  multiline.timeout: 10s
- input_type: log
  paths:
    - /var/log/mysql-sql-*
  tags: ["mysql_sql_logs"]
  multiline.pattern: ‘^\d{4}/\d{2}/\d{2}‘
  multiline.negate: true
  multiline.match: after
  multiline.timeout: 10s
  encoding: utf-8
  document_type: mysql-proxy
  scan_frequency: 20s
  harverster_buffer_size: 16384
  max_bytes: 10485760
  tail_files: true
 #tail_files：如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，而不是从文件开始处重新发送所有内容。默认是false；

Logstash 的详细配置

input {
  kafka {
    topics_pattern => "mysql.*"
    bootstrap_servers => "x.x.x.x:9092"
    #auto_offset_rest => "latest"
    codec => json
    group_id => "logstash-g1"
   }
}
#终于到了关键的地方了，logstash的filter ，使用filter 过滤出来我们想要的日志，
filter {
     #if 还可以使用or 或者and 作为条件语句，举个栗子： if “a” or “b”  or “c” in [tags]，这样就可以过滤多个tags 的标签了，我们这个主要用在同型号的交换设备的日志正规化，比如说你有5台交换机，把日志指定到了同一个syslog-ng 上，收集日志的时候只能通过同一个filebeat，多个prospector加不同的tags。这个时候过滤就可以通过判断相应的tags来完成了。
    if "mysql_slow_logs" in [tags]{
    grok {
     #grok 里边有定义好的现场的模板你可以用，但是更多的是自定义模板，规则是这样的，小括号里边包含所有一个key和value，例子：（?<key>value），比如以下的信息，第一个我定义的key是data，表示方法为：?<key> 前边一个问号，然后用<>把key包含在里边去。value就是纯正则了，这个我就不举例子了。这个有个在线的调试库，可以供大家参考，http://grokdebug.herokuapp.com/
        match => { "message" => "(?<date>\d{4}/\d{2}/\d{2}\s(?<datetime>%{TIME}))\s-\s(?<status>\w{2})\s-\s(?<respond_time>\d+)\.\d+\w{2}\s-\s%{IP:client}:(?<client-port>\d+)\[\d+\]->%{IP:server}:(?<server-port>\d+).*:(?<databases><\w+>):(?<SQL>.*)"}
#过滤完成之后把之前的message 移出掉，节约磁盘空间。
        remove_field => ["message"]
    }
  }
    else if "mysql_sql_logs" in [tags]{
    grok {
        match => { "message" => "(?<date>\d{4}/\d{2}/\d{2}\s(?<datetime>%{TIME}))\s-\s(?<status>\w{2})\s-\s(?<respond_time>\d+\.\d+)\w{2}\s-\s%{IP:client}:(?<client-port>\d+)\[\d+\]->%{IP:server}:(?<server-port>\d+).*:(?<databases><\w+>):(?<SQL>.*)"}
        remove_field => ["message"]}
  }
}

我要过滤的日志样本：

2018/05/01 16:16:01.892 - OK - 759.2ms - 172.29.1.7:35184[485388]->172.7.1.39:3306[1525162561129639717]:<DB>:select count(*) from test[];
过滤后的结果如下：
{
  "date": [
    [
      "2018/05/01 16:16:01.892"
    ]
  ],
  "datetime": [
    [
      "16:16:01.892"
    ]
  ],
  "TIME": [
    [
      "16:16:01.892"
    ]
  ],
  "HOUR": [
    [
      "16"
    ]
  ],
  "MINUTE": [
    [
      "16"
    ]
  ],
  "SECOND": [
    [
      "01.892"
    ]
  ],
  "status": [
    [
      "OK"
    ]
  ],
  "respond_time": [
    [
      "759"
    ]
  ],
  "client": [
    [
      "172.29.1.7"
    ]
  ],
  "IPV6": [
    [
      null,
      null
    ]
  ],
  "IPV4": [
    [
      "172.29.1.7",
      "172.7.1.39"
    ]
  ],
  "client-port": [
    [
      "35184"
    ]
  ],
  "server": [
    [
      "172.7.1.39"
    ]
  ],
  "server-port": [
    [
      "3306"
    ]
  ],
  "databases": [
    [
      "<DB>"
    ]
  ],
  "SQL": [
    [
      "select count(*) from test[];"
    ]
  ]
}

#有图有真相：

原文地址：http://blog.51cto.com/seekerwolf/2110174