本文介绍: Logstash一个开源数据收集引擎具有实时管道功能。它可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地。尽管Logstash的早期目标是搜集日志,现在它的功能已完全不只于此。任何事件类型可以加入分析通过输入过滤器输出插件进行转换。与此同时,还提供了很多原生编解码工具简化消息处理。Logstash通过海量数据处理和多种多样的数据格式支持延伸了我们对数据的洞察力。集中、转换存储数据是Logstash的典型用法输入采集各种样式大小和来源的数据。

介绍

Logstash一个开源数据收集引擎具有实时管道功能。它可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地。尽管Logstash的早期目标是搜集日志,现在它的功能已完全不只于此。任何事件类型可以加入分析通过输入过滤器输出插件进行转换。与此同时,还提供了很多原生编解码工具简化消息处理。Logstash通过海量数据处理和多种多样的数据格式支持延伸了我们对数据的洞察力。集中、转换存储数据是Logstash的典型用法。具体介绍如下

  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,轻松地从日志指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。
  2. 过滤器实时解析和转换数据。数据从源传输存储库的过程中,Logstash 过滤器能够解析各个事件,识别命名字段构建结构,并将它们转换成通用格式以便更轻松、更快速分析实现商业价值。Logstash 能够动态地转换和解析数据,不受格式复杂度影响
  3. 输出选择存储导出数据。尽管Elasticsearch是首选输出方向,能够为搜索分析带来无限可能,但它并非唯一选择。 Logstash 提供众多输出选择,可以将数据发送到要指定的地方,并且能够灵活地解锁众多下游用例

总之,Logstash一个功能强大的数据收集引擎可以帮助用户从各种来源采集、转换和存储数据,为数据分析提供有力支持。

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主要优势

Logstash的主要优势在于其强大的数据处理能力,具体体现在以下几个方面:

  1. 插件化:Logstash支持丰富的插件,包括输入过滤器和输出插件,可以灵活地适配不同的数据源目标
  2. 扩展性:Logstash具有高度的可扩展性,可以通过添加插件配置来满足不断变化的需求
  3. 实时性:Logstash具有实时性,可以快速地处理转发数据,适用于实时性要求较高的场景
  4. 稳定性:Logstash经过多年的发展和维护,具有较高的稳定性和可靠性,可以保证长时间稳定运行
  5. 开源性:Logstash是开源的,可以免费使用修改,同时社区活跃,有大量的插件和解决方案可供选择。

综上所述,Logstash的主要优势在于其强大的数据处理能力、插件化、可扩展性、实时性和稳定性,适用于各种需要对数据进行采集、解析、转换和发送场景

插件列表

Input插件用于从不同的数据源获取数据,如文件、TCP/UDP、HTTP、Kafka等。
Filter插件用于对数据进行过滤和处理,如解析、转换、删除字段等。
Output插件用于处理后的数据发送到不同的目标,如Elasticsearch、Kafka、文件、HTTP等。

grok用于将非结构化日志转换为结构化日志,使得日志更容易被分析搜索
date用于日期转换,将日期类型字符串生成一个新的字段,用以替代默认的@timestamp字段。这个插件可以解决日志本身产生的时间与Kibana收集时间不一致的问题
mutate :这是一个非常灵活的插件,可以对日志进行各种转换和操作,例如添加字段删除字段、转换字段类型等。
geoip :可以将IP地址转换为地理位置信息,对日志进行更深入的分析可视化
useragent :可以提取出用户代理字符串中的有用信息,如浏览器类型、操作系统等,有助于对用户行为进行分析
gsub :用于字符替换,可以在日志中搜索并替换指定字符串。
split :用于拆分日志记录,将一条日志记录拆分成多条记录,可以用于处理多行日志。
clone :可以复制日志事件,以便在同一个pipeline中进行多次处理。
jdbc :用于将数据从关系数据库导入到Logstash中,可以用于处理数据库中的日志数据。
elasticsearch :这是一个输出插件,可以将日志发送到Elasticsearch中进行存储和分析。

这些插件都是Logstash中常用的插件,可以根据实际需求选择使用

应用场景

Logstash的应用实例非常广泛,以下是一些常见的应用实例

  1. 实时日志分析:Logstash可以用于实时分析应用程序日志、系统日志等各类日志,帮助开发人员运维人员及时发现解决问题
  2. 安全监控:Logstash可以用于监控系统安全性,例如监控异常登录异常操作行为,及时发现并阻止潜在的安全威胁
  3. 性能监控:Logstash可以用于监控应用程序性能系统资源使用情况,例如CPU、内存磁盘资源使用情况,帮助开发人员及时发现并解决性能问题。
  4. 审计和合规性:Logstash可以用于记录系统操作和事件,帮助企业满足审计和合规性要求。
  5. 数据收集和汇总:Logstash可以用于收集和汇总分布式系统中各种数据源的数据,例如服务器网络设备应用程序等的数据,方便集中管理和分析。

Logstash的应用实例非常广泛,可以用于实时分析、安全性监控、性能监控、审计和合规性等多个方面,帮助企业及时发现问题并采取相应的措施。

Logstash性能监控

Logstash的监控可以通过以下几种方式进行:

  1. Logstash提供的监控API:Logstash默认提供了监控API,可以通过这些API获取Logstash的指标,例如节点信息、插件信息节点统计信息和热线程等。这些API可以直接使用,不需要任何额外配置
  2. X-Pack监控:X-Pack是Elasticsearch的一个插件,提供了很多额外的功能,其中包括监控功能。如果使用X-Pack,可以将数据发送到监控集群,并通过X-Pack中的监控UI来查看指标和深入了解Logstash的部署情况。
  3. 使用插件:Logstash还提供了很多插件,例如Metricbeat,可以用于对Logstash进行监控。这些插件可以提供更详细的信息和更丰富的功能。

Logstash的监控可以通过多种方式进行,其中最简单方式是使用Logstash提供的默认监控API。如果需要更详细的信息和更丰富的功能,可以选择使用X-Pack或其他插件来进行监控。

安装步骤

Logstash的安装步骤如下

  1. 首先,需要下载Logstash的安装包,可以在Elasticsearch官网上下载最新版本的Logstash安装包
  2. 下载完成后,解压安装包指定目录
  3. 解压完成后,进入Logstash的安装目录运行Logstash的启动命令启动命令位于安装路径bin目录中,需要按如下方式提供参数:./logstash -e”input {stdin {}} output {stdout{}}”。
  4. 启动时应注意:-e 参数后要使用双引号。 如果在命令行启动日志中看到 “Successfully started Logstash API endpoint l:port= >9600”,就证明启动成功。

配置参数

Logstash主要有两种类型的配置文件

  1. pipeline配置文件,用于定义Logstash处理管道。
  2. Logstash本身的配置文件,用于指定控制Logstash启动运行参数

Logstash本身的配置文件位于安装路径config目录下,包括以下几个:

安装过程中可能遇到的问题及解决方案

版本不同 ,自身所带的插件也不同。例如6.x版本本身不带logstashinputjdbc插件,需要手动安装。
下载问题 :在下载Logstash的安装包时,可能会遇到下载速度慢、下载中断或下载错误等问题。此时,可以尝试更换下载源或使用加速器工具解决下载问题。
安装问题 :在安装Logstash时,可能会遇到安装失败、插件冲突等问题。此时,可以尝试手动安装缺失的插件、修改配置文件重新安装Logstash来解决安装问题。
配置问题 :在配置Logstash时,可能会遇到配置错误配置文件丢失等问题。此时,可以尝试检查配置文件语法、路径和文件权限,或者重新创建配置文件来解决配置问题。
插件问题 :Logstash的插件可能会存在兼容性问题或安装错误。此时,可以尝试更新插件版本、禁用冲突的插件或手动安装缺失的插件来解决插件问题。
环境问题 :Logstash的运行需要Java环境的支持,如果Java环境正确安装或配置,可能会导致Logstash无法正常运行。此时,可以尝试检查Java环境的安装和配置情况,并确保Logstash可以正确访问Java运行环境

总之,Logstash的安装可能会遇到各种问题,需要根据实际情况进行排查解决。同时,建议在安装前仔细阅读Logstash的官方文档教程,以避免遇到不必要的安装问题。

Java使用案例

下面是一个简单的Java服务使用Logstash的示例

首先,需要添加Logstash的Java客户端库,例如Logstash-Java,可以通过Maven或Gradle等工具添加依赖

接下来,需要创建一个Logger对象,并使用Logstash的Appender将日志输出到Logstash。示例代码如下:

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.apache.logging.log4j.core.Appender;
import org.apache.logging.log4j.core.Layout;
import org.apache.logging.log4j.core.LoggerContext;
import org.apache.logging.log4j.core.config.Configuration;
import org.apache.logging.log4j.core.layout.PatternLayout;

public class LogstashExample {
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(LogstashExample.class);
    
    public static void main(String[] args) {
        LoggerContext ctx = (LoggerContext) LogManager.getContext(false);
        Configuration config = ctx.getConfiguration();
        Appender appender = config.getAppender("Logstash");
        Layout<?> layout = appender.getLayout();
        String pattern = ((PatternLayout) layout).getPattern();
        logger.info("Sending log message to Logstash via TCP connection");
        logger.error("This is an error message");
    }
}

在上面的示例中,我们首先获取Logger对象然后获取LoggerContext对象,通过LoggerContext获取Configuration对象,再通过Configuration获取Logstash的Appender对象和Layout对象最后我们使用Layout对象中的格式化字符串将日志消息输出到Logstash。

需要注意的是,上面的示例中使用了TCP连接方式将日志消息输出到Logstash。如果使用UDP连接方式,需要修改Appender的Type属性为”UDP”。同时,还需要在Logstash的配置文件中配置相应的Input插件来接收日志消息

Kafka消费配置案例

以下是一个使用Logstash从Kafka接收消息的配置案例:

首先,需要在Logstash的配置文件中添加一个Kafka input插件来接收消息。在Logstash的配置目录下创建一个新的配置文件,例如kafka.conf,并将以下内容添加到该文件中:

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    topics => ["my_topic"]
    group_id => "my_group"
    auto_offset_reset => "earliest"
    consumer_threads => 1
    decorate_events => true
  }
}

output {
  stdout { codec => json_lines }
}

在上面的配置中,我们使用了一个Kafka input插件来从Kafka接收消息。在Kafka配置中,我们指定了Kafka的bootstrap_servers地址端口号,以及要监听topic名称。在这里我们topic名称设置为“my_topic”。同时,我们还指定了group_id和auto_offset_reset参数来配置Kafka消费者行为。在这里,我们将group_id设置为“my_group”,auto_offset_reset设置为“earliest”,这意味着如果从Kafka中没有找到之前的消费记录,将从最早的消息开始消费。

在输出部分,我们使用了一个stdout插件来将接收到的消息输出到控制台这里使用json_lines编码格式输出消息。

保存配置文件后,启动Logstash并指定该配置文件:

/path/to/logstash/bin/logstash -f /path/to/kafka.conf

Logstash将启动并连接到Kafka集群,开始接收并处理从Kafka发送的消息。在这里,我们将消息输出到控制台以便进行调试测试。在实际使用中,可以将输出插件替换为其他插件,例如Elasticsearch插件,将消息存储到Elasticsearch中进行后续分析和处理。

参数信息

Kafka input插件中的各个参数的作用如下:

这些参数可以根据实际情况进行调整,以优化Kafka input插件的性能和稳定性。

需要注意的是,这些高级配置选项需要更高的配置和管理成本,并且在使用时需要谨慎考虑其必要性和成本效益。同时,在配置这些高级选项时需要注意参数之间的依赖关系和可能的影响,以确保系统的稳定性和性能。建议在生产环境中进行充分的测试和调整,以确保配置的正确性和效果

需要注意的是,以上参数的默认值可能并不适用于所有场景,建议根据实际情况进行调整。同时,在调整参数时需要注意参数之间的依赖关系,以确保参数的调整不会对其他部分的性能造成负面影响。建议在生产环境中进行充分的测试和调整,以确保系统的稳定性和性能。

写入Elasticsearch配置案例

以下是一个将消息写入Elasticsearch的配置案例,使用Logstash的Elasticsearch output插件:

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    topics => ["my_topic"]
    group_id => "my_group"
    auto_offset_reset => "earliest"
    consumer_threads => 1
    decorate_events => true
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "my_index"
    document_id => "%{[@metadata][kafka][offset]}"
    manage_template => false
    idle_timeout => "30s"
  }
}

在上面的配置中,我们使用了一个Kafka input插件来从Kafka接收消息,并将其发送到Elasticsearch。在输出部分,我们使用了一个elasticsearch插件来将消息写入Elasticsearch。在这里,我们指定了Elasticsearch的主机地址端口号,以及要写入的index名称。同时,我们还指定了document_id,这是每个消息在Elasticsearch中的唯一标识符。在这里,我们使用[@metadata][kafka][offset]作为document_id,这意味着每个消息都将具有不同的document_id。此外,我们还指定了manage_template参数为false表示管理Elasticsearch的模板最后,我们指定了idle_timeout参数以控制输出插件的超时时间。

保存配置文件后,启动Logstash并指定该配置文件:

/path/to/logstash/bin/logstash -f /path/to/kafka.conf

Logstash将启动并连接到Kafka集群,开始接收并处理从Kafka发送的消息。在处理过程中,Logstash将消息写入Elasticsearch中。

写入配置参数

当将数据写入Elasticsearch时,Logstash提供了许多配置参数来控制写入行为。以下是一些常用的配置参数:

这些参数可以帮助您控制写入Elasticsearch的行为,并根据需要进行调整。请根据您的具体需求和Elasticsearch环境进行适当的配置。

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原文地址:https://blog.csdn.net/zhangzehai2234/article/details/134724417

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