ELK学习笔记之Logstash详解

0x00 Logstash概述

官方介绍：Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities。简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。

Logstash常用于日志关系系统中做日志采集设备，最常用于ELK（elasticsearch + logstash + kibane）中作为日志收集器使用；
官网介绍

从 Logstash 的名字就能看出，它主要负责跟日志相关的各类操作，在此之前，我们先来看看日志管理的三个境界吧

境界一 
『昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路』，在各台服务器上用传统的 linux 工具（如 cat, tail, sed, awk, grep 等）对日志进行简单的分析和处理，基本上可以认为是命令级别的操作，成本很低，速度很快，但难以复用，也只能完成基本的操作。

境界二 
『衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴』，服务器多了之后，分散管理的成本变得越来越多，所以会利用 rsyslog 这样的工具，把各台机器上的日志汇总到某一台指定的服务器上，进行集中化管理。这样带来的问题是日志量剧增，小作坊式的管理基本难以满足需求。

境界三 
『众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处』，随着日志量的增大，我们从日志中获取去所需信息，并找到各类关联事件的难度会逐渐加大，这个时候，就是 Logstash 登场的时候了

Logstash 的主要优势，一个是在支持各类插件的前提下提供统一的管道进行日志处理（就是 input-filter-output 这一套），二个是灵活且性能不错

logstash里面最基本的概念（先不管codec）

logstash收集日志基本流程:

 input–>filter–>output

input:从哪里收集日志

filter:对日志进行过滤

output:输出哪里

0x01 Logstash架构

Logstash 是由 JRuby 编写的，使用基于消息的简单架构，在 JVM 上运行。理念非常简单，如果说 MapReduce 框架分为 Mapper 和 Reducer 两大模块，那么 Logstash 有

Collect: 数据输入。对应 input
Enrich: 数据处理。对应 filter
Transport: 数据输出。对应 output

Logstash的事件（logstash将数据流中等每一条数据称之为一个event）处理流水线有三个主要角色完成：inputs –> filters –> outputs：

inpust：必须，负责产生事件（Inputs generate events），常用：File、syslog、redis、beats（如：Filebeats）
filters：可选，负责数据处理与转换（filters modify them），常用：grok、mutate、drop、clone、geoip
outpus：必须，负责数据输出（outputs ship them elsewhere），常用：elasticsearch、file、graphite、statsd

虽然模块仅仅比 MapReduce 框架多了一个，但是无三不成几，通过不同的拓扑结构，可以完成各类数据处理应用。不过这里我们主要还是以日志汇总处理系统的思路来进行介绍，一个典型的架构为：

0x02 Logstash安装

1. 环境清单

• 操作系统：CentOS Linux release 7.3.1611
• Logstash版本：logstash-5.4.1
• Jdk版本：1.8.0_131

2. 软件下载

• 下载Jdk：

[root@root ~]$ wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u131-b11/d54c1d3a095b4ff2b6607d096fa80163/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz

• 下载Logstash：

[root@root ~]$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-5.4.1.tar.gz

3. 安装Jdk

• 创建安装目录

[root@root ~]$ sudo mkdir /usr/local/Java

• 解压缩安装文件

## 移动安装包到安装目录 ##
[root@root ~]$ sudo mv jdk-8u131-linux-x64.tar.gz /usr/local/Java/
## 进入安装目录 ##
[root@root ~]$ cd /usr/local/Java/
## 解压缩安装包 ##
[root@root Java]$ sudo tar -zxvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz
## 删除安装包 ##
[root@root Java]$ sudo rm jdk-8u131-linux-x64.tar.gz

• 测试安装是否成功

## 进入JAVA_HOME ##
[root@root Java]$ cd jdk1.8.0_131/
## 测试java命令是否可以正常执行 ##
[root@root jdk1.8.0_131]$ ./bin/java -version

• 配置JAVA_HOME环境变量

[root@root ~]$ cd ~
[root@root ~]$ vi .bash_profile
# .bash_profile

# Get the aliases and functions
if [ -f ~/.bashrc ]; then
. ~/.bashrc
fi

# User specific environment and startup programs

## 配置JAVA_HOME环境变量 ##
JAVA_HOME=/usr/local/Java/jdk1.8.0_131

## 将java执行目录加入到PATH下面 ##
PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin

export PATH
~  
## 使环境变量生效 ##
[root@root ~]$ source .bash_profile
## 测试JAVA_HOME是否正确配置 ##
[root@root ~]$ java -version

4. 安装Logstash

• 创建安装目录

[root@root ~]$ sudo mkdir /usr/local/logstash

• 解压缩安装文件

[root@root ~]$ sudo mv logstash-5.4.1.tar.gz /usr/local/logstash/
[root@root ~]$ cd /usr/local/logstash/
[root@root logstash]$ sudo tar -zxvf logstash-5.4.1.tar.gz

测试安装是否成功

• 测试一、快速启动，标准输入输出作为input和output，没有filter

[root@root logstash]$ cd logstash-5.4.1/
[root@root logstash-5.4.1]$ ./bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout {} }'
Sending Logstash's logs to /usr/local/logstash/logstash-5.4.1/logs which is now configured via log4j2.properties
[2018-10-31T13:37:13,449][INFO ][logstash.setting.writabledirectory] Creating directory {:setting=>"path.queue", :path=>"/usr/local/logstash/logstash-5.4.1/data/queue"}
[2018-10-31T13:37:13,467][INFO ][logstash.agent           ] No persistent UUID file found. Generating new UUID {:uuid=>"dcfdb85f-9728-46b2-91ca-78a0d6245fba", :path=>"/usr/local/logstash/logstash-5.4.1/data/uuid"}
[2018-10-31T13:37:13,579][INFO ][logstash.pipeline        ] Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>250}
[2018-10-31T13:37:13,612][INFO ][logstash.pipeline        ] Pipeline main started
The stdin plugin is now waiting for input:
[2018-10-31T13:37:13,650][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}

## 此时命令窗口停留在等待输入状态，键盘键入任意字符 ##

hello world

## 下方是Logstash输出到效果 ##

2018-10-31T12:21:14.401Z logstash.master hello world

• 测试二、在测试一堆基础上加上codec进行格式化输出

[root@root logstash-5.4.1]$ ./bin/logstash -e 'input{stdin{}} output{stdout{codec=>rubydebug}}'
Sending Logstash's logs to /usr/local/logstash/logstash-5.4.1/logs which is now configured via log4j2.properties
[2018-10-31T14:01:50,325][INFO ][logstash.pipeline        ] Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>250}
[2018-10-31T14:01:50,356][INFO ][logstash.pipeline        ] Pipeline main started
The stdin plugin is now waiting for input:
[2018-10-131T14:01:50,406][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}

## 此时命令窗口停留在等待输入状态，键盘键入任意字符 ##

hello world

## 下方是Logstash输出到效果 ##

{
"@timestamp" => 2018-10-31T06:02:19.189Z,
"@version" => "1",
"host" => "chenlei.master",
"message" => "hello world"
}

0x03 Logstash参数与配置

Logstash宏观的配置文件内容格式如下：

#　输入
input {
  ...
}

# 过滤器
filter {
  ...
}

# 输出
output {
  ...
}

配置文件参考

input {
    # 从文件读取日志信息
    file {
        path => "/var/log/error.log"
        type => "error"//type是给结果增加一个type属性,值为"error"的条目
        start_position => "beginning"//从开始位置开始读取
        # 使用 multiline 插件，传说中的多行合并
        codec => multiline {
            # 通过正则表达式匹配，具体配置根据自身实际情况而定
            pattern => "^d"
            negate => true
            what => "previous"
        }
    }
}

#可配置多种处理规则，他是有顺序，所以通用的配置写下面
# filter {
#    grok {
#       match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
     }
# }

output {
    # 输出到 elasticsearch
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.22.41:9200"]
        index => "error-%{+YYYY.MM.dd}"//索引名称
    }
}

上面的file可以配置多个：

file {  
        type => "tms_inbound.log"  
        path => "/JavaWeb/tms2.wltest.com/logs/tms_inbound.es.*.log"  
        codec => json {  
                charset => "UTF-8"  
            }  
    }  

  file {  
        type => "tms_outbound.log"  
        path => "/JavaWeb/tms2.wltest.com/logs/tms_outbound.es.*.log"  
        codec => json {  
                charset => "UTF-8"  
            }  
    } 

1. 常用启动参数

2. 配置文件结构及语法

• 区段

    Logstash通过{}来定义区域，区域内可以定义插件，一个区域内可以定义多个插件，如下：

input {
    stdin {
    }
    beats {
        port => 5044
    }
}

• 数据类型

  　　Logstash仅支持少量的数据类型：

​ 　　　　　　Boolean：ssl_enable => true

​ 　　　　　　Number：port => 33

​ 　　　　　　String：name => “Hello world”

​　　　　　　 Commonts：# this is a comment

• 字段引用

  　　Logstash数据流中的数据被称之为Event对象，Event以JSON结构构成，Event的属性被称之为字段，如果你像在配置文件中引用这些字段，只需要把字段的名字写在中括号[]里就行了，如[type]，对于嵌套字段每层字段名称都写在[]里就可以了，比如：[tags][type]；除此之外，对于Logstash的arrag类型支持下标与倒序下表，如：[tags][type][0],[tags][type][-1]。

• 条件判断

  　　Logstash支持下面的操作符：

​ 　　　　equality：==, !=, <, >, <=, >=

​ 　　　　regexp：=~, !~

​ 　　　　inclusion：in, not in

​ 　　　　boolean：and, or, nand, xor

​ 　　　　unary：!

  例如：

if EXPRESSION {
  ...
} else if EXPRESSION {
  ...
} else {
  ...
}

• 环境变量引用

  　　Logstash支持引用系统环境变量，环境变量不存在时可以设置默认值，例如：

export TCP_PORT=12345

input {
  tcp {
    port => "${TCP_PORT:54321}"
  }
}

0x04 常用输入插件(Input Plug)

1. File读取插件

 文件读取插件主要用来抓取文件的变化信息，将变化信息封装成Event进程处理或者传递。

• 配置事例

input
  file {
    path => ["/var/log/*.log", "/var/log/message"]
    type => "system"
    start_position => "beginning"
  }
}

• 常用参数

2. Beats监听插件

Beats插件用于建立监听服务，接收Filebeat或者其他beat发送的Events；

• 配置事例

input {
    beats {
        port => 5044
    }
}

• 常用参数（空 => 同上）

 

3. TCP监听插件

TCP插件有两种工作模式，“Client”和“Server”，分别用于发送网络数据和监听网络数据。

• 配置事例

tcp {
    port => 41414
}

• 常用参数（空 => 同上）

 

4. Redis读取插件

用于读取Redis中缓存的数据信息。

• 最小化配置

input {

redis {

data_type => "list" #logstash redis插件工作方式

key => "logstash-test-list" #监听的键值

host => "127.0.0.1" #redis地址

port => 6379 #redis端口号

}

}

output {

stdout{}

}

• 详细配置

input {

redis {

batch_count => 1 #EVAL命令返回的事件数目

data_type => "list" #logstash redis插件工作方式

key => "logstash-test-list" #监听的键值

host => "127.0.0.1" #redis地址

port => 6379 #redis端口号

password => "123qwe" #如果有安全认证，此项为密码

db => 0 #redis数据库的编号

threads => 1 #启用线程数量

}

}

output {

stdout{}

}

5. Syslog监听插件

监听操作系统syslog信息

• 配置事例

syslog {
}

• 输出至屏幕

[root@node1 conf.d]# cat syslog.conf
input{
    syslog{
        type => "system-syslog"
    port => 514
    }
}

filter{

}

output{
    stdout{
    codec => rubydebug
    }
}
[root@node1 conf.d]# /opt/logstash/bin/logstash -f syslog.conf

• 修改rsyslog配置文件

[root@node1 ~]# vim /etc/rsyslog.conf
*.* @@192.168.79.103:514
[root@node1 ~]# systemctl restart rsyslog

• 输出至es

[root@node1 conf.d]# cat syslog.conf
input{
    syslog{
        type => "system-syslog"
    port => 514
    }
}

filter{

}

output{
    elasticsearch{
    hosts => ["192.168.79.103:9200"]
    index => "system-syslog-%{+YYYY.MM}"
    }
}
[root@node1 conf.d]# /opt/logstash/bin/logstash -f syslog.conf

0x05 常用过滤插件（Filter plugin）

丰富的过滤器插件的是 logstash威力如此强大的重要因素，过滤器插件主要处理流经当前Logstash的事件信息，可以添加字段、移除字段、转换字段类型，通过正则表达式切分数据等，也可以根据条件判断来进行不同的数据处理方式。

1. grok正则捕获

  grok 是Logstash中将非结构化数据解析成结构化数据以便于查询的最好工具，非常适合解析syslog logs，apache log， mysql log，以及一些其他的web log

预定义表达式调用

  Logstash提供120个常用正则表达式可供安装使用，安装之后你可以通过名称调用它们，语法如下：%{SYNTAX:SEMANTIC}

  SYNTAX：表示已经安装的正则表达式的名称

  SEMANTIC：表示从Event中匹配到的内容的名称

  例如：Event的内容为“[debug] 127.0.0.1 - test log content”，匹配%{IP:client}将获得“client: 127.0.0.1”的结果，前提安装了IP表达式；如果你在捕获数据时想进行数据类型转换可以使用%{NUMBER:num:int}这种语法，默认情况下，所有的返回结果都是string类型，当前Logstash所支持的转换类型仅有“int”和“float”；

  一个稍微完整一点的事例：

​ 日志文件http.log内容：55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

​ 表达式：%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}

​ 配置文件内容：

input {
  file {
    path => "/var/log/http.log"
  }
}
filter {
  grok {
    match => {"message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"}
  }
}

输出结果：

client: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
duration: 0.043

• 自定义表达式调用

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

• 安装自定义表达式

  　　与预定义表达式相同，你也可以将自定义的表达式配置到Logstash中，然后就可以像于定义的表达式一样使用；以下是操作步骤说明：

  　　1、在Logstash根目录下创建文件夹“patterns”，在“patterns”文件夹中创建文件“extra”（文件名称无所谓，可自己选择有意义的文件名称）；

  　　2、在文件“extra”中添加表达式，格式：patternName regexp，名称与表达式之间用空格隔开即可，如下：

# contents of ./patterns/postfix:
POSTFIX_QUEUEID [0-9A-F]{10,11}

　　　　3、使用自定义的表达式时需要指定“patterns_dir”变量，变量内容指向表达式文件所在的目录，举例如下：

## 日志内容 ##
Jan  1 06:25:43 mailserver14 postfix/cleanup[21403]: BEF25A72965: message-id=<20130101142543.5828399CCAF@mailserver14.example.com>

## Logstash配置 ##
filter {
  grok {
    patterns_dir => ["./patterns"]
    match => { "message" => "%{SYSLOGBASE} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}: %{GREEDYDATA:syslog_message}" }
  }
}

## 运行结果 ##
timestamp: Jan 1 06:25:43
logsource: mailserver14
program: postfix/cleanup
pid: 21403
queue_id: BEF25A72965

• grok常用配置参数（空 => 同上）

- 其他
- 一般的正则表达式只能匹配单行文本，如果一个Event的内容为多行，可以在pattern前加“(?m)”
- 对于Hash和Array类型，Hash表示键值对，Array表示数组
- Grok表达式在线debug地址：http://grokdebug.herokuapp.com
- 预定义正则表达式参考地址：https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns

2. date时间处理插件

  该插件用于时间字段的格式转换，比如将“Apr 17 09:32:01”（MMM dd HH:mm:ss）转换为“MM-dd HH:mm:ss”。而且通常情况下，Logstash会为自动给Event打上时间戳，但是这个时间戳是Event的处理时间（主要是input接收数据的时间），和日志记录时间会存在偏差（主要原因是buffer），我们可以使用此插件用日志发生时间替换掉默认是时间戳的值。

• 常用配置参数（空 => 同上）

3. mutate数据修改插件

mutate 插件是 Logstash另一个重要插件。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。

# logstash-filter-mutate 插件是Logstash 另一个重要插件,它提供了丰富的基础类型数据处理能力,包括类型转换,字符串处理和字段处理等
 
#1.类型转换
 
#类型转换是logstash-filter-mutate 插件最初诞生时的唯一功能,

#可以设置的转换类型包括："integer"，"float" 和 "string"。示例如下：
 
input {
   stdin {
     }
 }
 
filter {
  grok {
   match =>{
   "message" =>"(?<request_time>d+(?:.d+)?)"
     }
}
}
output {
   stdout {
   codec =>rubydebug
   }
}
 
[elk@Vsftp logstash]$ logstash -f t2.conf 
Settings: Default pipeline workers: 4
Pipeline main started
23.45
{
         "message" => "23.45",
        "@version" => "1",
      "@timestamp" => "2017-01-11T02:07:33.581Z",
            "host" => "Vsftp",
    "request_time" => "23.45"
}
 

#字符串 转换为float型

[elk@Vsftp logstash]$ cat t2.conf 
input {
   stdin {
     }
 }
 
filter {
  grok {
   match =>{
   "message" =>"(?<request_time>d+(?:.d+)?)"
     }
    }
     mutate {
        convert => ["request_time", "float"]
}
}
output {
   stdout {
   codec =>rubydebug
   }
}
 
[elk@Vsftp logstash]$ logstash -f t2.conf 
Settings: Default pipeline workers: 4
Pipeline main started
23.45
{
         "message" => "23.45",
        "@version" => "1",
      "@timestamp" => "2017-01-11T02:10:07.045Z",
            "host" => "Vsftp",

 
#字符串转换成数值型:
 
[elk@Vsftp logstash]$ cat t2.conf 
input {
   stdin {
     }
 }
 
filter {
  grok {
   match =>{
   "message" =>"(?<request_time>d+(?:.d+)?)"
     }
    }
     mutate {
        convert => ["request_time", "integer"]
}
}
output {
   stdout {
   codec =>rubydebug
   }
}
 
[elk@Vsftp logstash]$ logstash -f t2.conf 
Settings: Default pipeline workers: 4
Pipeline main started
23.45
{
         "message" => "23.45",
        "@version" => "1",
      "@timestamp" => "2017-01-11T02:11:21.071Z",
            "host" => "Vsftp",
    "request_time" => 23

4. JSON插件

JSON插件用于解码JSON格式的字符串，一般是一堆日志信息中，部分是JSON格式，部分不是的情况下

• 配置事例

json {
    source => ...
}

## 事例配置，message是JSON格式的字符串："{"uid":3081609001,"type":"signal"}" ##
filter {
    json {
        source => "message"
        target => "jsoncontent"
    }
}

## 输出结果 ##
{
    "@version": "1",
    "@timestamp": "2014-11-18T08:11:33.000Z",
    "host": "web121.mweibo.tc.sinanode.com",
    "message": "{"uid":3081609001,"type":"signal"}",
    "jsoncontent": {
        "uid": 3081609001,
        "type": "signal"
    }
}
## 如果从事例配置中删除`target`，输出结果如下 ##
{
    "@version": "1",
    "@timestamp": "2014-11-18T08:11:33.000Z",
    "host": "web121.mweibo.tc.sinanode.com",
    "message": "{"uid":3081609001,"type":"signal"}",
    "uid": 3081609001,
    "type": "signal"
}

• 常用配置参数（空 => 同上）

5. elasticsearch查询过滤插件

用于查询Elasticsearch中的事件，可将查询结果应用于当前事件中

• 常用配置参数（空 => 同上）

 

6. 其他

  还有很多其他有用插件，如：Split、GeoIP、Ruby，这里就不一一写了，等以后用到再补充

0x06 常用输出插件（Output plugin）

1. ElasticSearch输出插件

用于将事件信息写入到Elasticsearch中，官方推荐插件，ELK必备插件

• 配置事例

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["127.0.0.1:9200"]
        index => "filebeat-%{type}-%{+yyyy.MM.dd}"
        template_overwrite => true
    }
}

• 常用配置参数（空 => 同上）

2、Redis输出插件

  用于将Event写入Redis中进行缓存，通常情况下Logstash的Filter处理比较吃系统资源，复杂的Filter处理会非常耗时，如果Event产生速度比较快，可以使用Redis作为buffer使用

• 配置事例

output {
    redis {
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => "list"
        key => "logstash-list"
    }
}

• 常用配置参数（空 => 同上）

3. File输出插件

用于将Event输出到文件内

• 配置事例

output {
    file {
        path => ...
        codec => line { format => "custom format: %{message}"}
    }
}

• 常用配置参数（空 => 同上）

4. TCP插件

  Write events over a TCP socket.Each event json is separated by a newline.Can either accept connections from clients or connect to a server, depending on mode.

• 配置事例

tcp {
    host => ...
    port => ...
}

• 常用配置参数（空 => 同上）

0x07 常用编码插件（Codec plugin）

1. JSON编码插件

直接输入预定义好的 JSON 数据，这样就可以省略掉 filter/grok 配置

• 配置事例

json {
}

• 常用配置参数

 

0x08 Logstash实例

1. 接收Filebeat事件，输出到Redis

input {
    beats {
        port => 5044
    }
}

output {
    redis {
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => "list"
        key => "logstash-list"
    }
}

2. 读取Redis数据，根据“type”判断，分别处理，输出到ES

input {
    redis {
        host => "127.0.0.1"
        port => 6379
        data_type => "list"
        key => "logstash-list"
    }
}

filter {
    if [type] == "application" {
        grok {
            match => ["message", "(?m)-(?<systemName>.+?):(?<logTime>(?>dd){1,2}-(?:0?[1-9]|1[0-2])-(?:(?:0[1-9])|(?:[12][0-9])|(?:3[01])|[1-9]) (?:2[0123]|[01]?[0-9]):(?:[0-5][0-9]):(?:(?:[0-5][0-9]|60)(?:[:.,][0-9]+)?)) [(?<level>(w+)) *] (?<thread>(w+)) ((?<point>.*?)) - (?<content>.*)"]
        }
        date {
            match => ["logTime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        }
        json {
            source => "message"
        }
        date {
            match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        }
    }
    if [type] == "application_bizz" {
        json {
            source => "message"
        }
        date {
            match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        }
    }
    mutate {
        remove_field => ["@version", "beat", "logTime"]
    }
}

output {
    stdout{
    }
    elasticsearch {
        hosts => ["127.0.0.1:9200"]
        index => "filebeat-%{type}-%{+yyyy.MM.dd}"
        document_type => "%{documentType}"
        template_overwrite => true
    }
}

0x09 Logstash注意事项

• 问题记录

　　　　启动logstash慢，输入./bin/logstash没有反应，多出现在新安装的操作系统上

• 原因

  　　jruby启动的时候jdk回去从/dev/random中初始化随机数熵，新版本的jruby会用RPNG算法产生随后的随机数，但是旧版本的jruby会持续从/dev/random中获取数字。但是不幸的是，random发生器会跟不上生成速度，所以获取随机数的过程会被阻塞，直到随机数池拥有足够的熵然后恢复。这在某些系统上，尤其是虚拟化系统，熵数池可能会比较小从而会减慢jruby的启动速度。

  　　检查一下系统的熵数池 cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail，正常情况这个数字推荐大于1000，对比了一下独立主机的这个数值，大约在700-900之间晃悠。

• 解决

  　　使用伪随机，编辑/usr/local/logstash/logstash-5.4.1/config/jvm.options，在最后增加一行：-Djava.security.egd=file:/dev/urandom

• 参考

　　　　https://github.com/elastic/logstash/issues/5507
　　　　http://www.tuicool.com/articles/jEBBZbb

参考