Logstash 初探

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到 Elasticsearch 中。

这篇文章你会学习到:

  • 安装
  • 使用
  • 配置

安装

[logstash-6.x]
name=Elastic repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

使用

  • 启动:
    • cd /usr/share/logstash
    • ./bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'
  • sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/
  • or sudo nohup /usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/ &> /dev/null
  • 做成服务:
    • cd /etc/init.d
    • l
    • ln -sf /etc/init.d/logstash /etc/rc3.d/S50logstash

配置

普通文本日志收集

# test-log.conf

input {
    file {
        path => ["/var/log/logstash/messages"]
        type => "system"
        start_position => "beginning"
    }
}

filter {

}
 
output {
    elasticsearch {
        hosts => "10.5.11.234:9200"
        index => "testlog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
}

Nginx 收集

# sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/

input {
    file {
        path => "/var/log/nginx/*access*.log"
        start_position => beginning
    }
}
 
filter {
    grok {
        match => [ "message" , "%{COMBINEDAPACHELOG}+%{GREEDYDATA:extra_fields}"]
        overwrite => [ "message" ]
    }
    mutate {
        convert => ["response", "integer"]
        convert => ["bytes", "integer"]
        convert => ["responsetime", "float"]
    }
    #geoip {
    #    source => "clientip"
    #    target => "geoip"
    #    add_tag => [ "nginx-geoip" ]
    #}
    date {
        match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z" ]
        remove_field => [ "timestamp" ]
    }
    useragent {
        source => "agent"
    }
}
 
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["0.5.11.234:9200"]
        index => "nginxlog-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout { codec => rubydebug }
}

总结

Logstash 的确是一个非常好的日志搜集解决方案,但是它的耗资源较大,运行占用CPU和内存高,再加上它没有消息队列缓存,存在数据丢失隐患。Elasticsearch 团队也在找一些轻量级的日志搜集工具解决这一问题,例如:Filebeat、Logagent、Rsyslog 等等,当然它作出的贡献也是有目共睹的,技术在发展,社会在进步,新技术会越来越多越来越好。

〖坚持的一俢〗

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,036评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,046评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,411评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,622评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,661评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,521评论 1 304
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,288评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,200评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,644评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,837评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,953评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,673评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,281评论 3 329
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,889评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,011评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,119评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,901评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容