EFK实战二

前言

在EFK基础架构中，我们需要在客户端部署Filebeat，通过Filebeat将日志收集并传到LogStash中。在LogStash中对日志进行解析后再将日志传输到ElasticSearch中，最后通过Kibana查看日志。

上文EFK实战一 - 基础环境搭建已经搭建好了EFK的基础环境，本文我们通过真实案例打通三者之间的数据传输以及解决EFK在使用过程中的一些常见问题。

首先看一下实际的业务日志

2020-01-09 10:03:26,719 INFO ========GetCostCenter Start===============
2020-01-09 10:03:44,267 WARN 成本中心编码少于10位！{"deptId":"D000004345","companyCode":"01"}
2020-01-09 10:22:37,193 ERROR java.lang.IllegalStateException: SessionImpl[abcpI7fK-WYnW4nzXrv7w,]: can't call getAttribute() when session is no longer valid.
	at com.caucho.server.session.SessionImpl.getAttribute(SessionImpl.java:283)
	at weaver.filter.PFixFilter.doFilter(PFixFilter.java:73)
	at com.caucho.server.dispatch.FilterFilterChain.doFilter(FilterFilterChain.java:87)
	at weaver.filter.MonitorXFixIPFilter.doFilter(MonitorXFixIPFilter.java:30)
	at weaver.filter.MonitorForbiddenUrlFilter.doFilter(MonitorForbiddenUrlFilter.java:133)

日志组成格式为：
时间 日志级别 日志详情
主要任务就是将这段日志正常写入EFK中。

filebeat安装配置

• 下载filebeat7.5.1
• 将下载后的文件上传至服务器并解压
  tar -zxvf filebeat-7.5.1-linux-x86_64.tar.gz
• 修改filebeat.yml,

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /app/weaver/Resin/log/xxx.log

此段配置日志输入，指定日志存储路径

output.logstash:
  # The Logstash hosts
  hosts: ["172.31.0.207:5044"]

此段配置日志输出，指定Logstash存储路径

• 启动filebeat
  ./filebeat -e -c filebeat.yml
  如果需要静默启动，则使用nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml & 命令启动即可

logstash配置

logstash的配置主要分为三段input，filter，output。
input用于指定输入，主要是开放端口给Filebeat用于接收日志
filter用于指定过滤，对日志内容进行解析过滤。
output用于指定输出，直接配置ES的地址即可

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://172.31.0.127:9200"]
    index => "myindex-%{+YYYY.MM.dd}"
    user => "elastic"
    password => "xxxxxx"
  }
}

我们配置好logstash后通过命令重启logstash
docker-compose -f elk.yml restart logstash

经过上述两步配置后应用程序往日志文件写入日志，filebeat会将日志写入logstash。在kibana查看写入的日志结果如下：

日志显示有2个问题：

• 由于错误日志堆栈信息有多行，在kibana中展示成了多行，数据查看很乱。需要将堆栈异常整理成一行显示。
• 需要对日志进行解析，拆成“时间 日志级别 日志详情”的显示格式。

优化升级

• 在filebeat中设置合并行
  filebeat默认是行传输的，但是我们的日志肯定是多行一个日志，我们要把多行合并到一起就要找到日志的规律。比如我们的日志格式全都是以时间格式开头，所以我们在filebeat中filebeat.inputs区域添加如下几行配置

  # 以日期作为前缀
  multiline.pattern: ^d{4}-d{1,2}-d{1,2}
  # 开启多行合并
  multiline.negate: true
  # 合并到上一行之后
  multiline.match: after

• 在logstash中设置对日志的解析
  将日志解析成“时间 日志级别 日志详情”的展示格式，所以我们需要在logstash配置文件中添加filter段

filter {
	grok{
		match => {
			"message" => "(?<date>d{4}-d{2}-d{2}sd{2}:d{2}:d{2}),d{3} %{LOGLEVEL:loglevel} (?<des>.*)"
		}
	}
}

这里主要是使用grok语法对日志进行解析，通过正则表达式对日志进行过滤。大家可以通过kibana里的grok调试工具进行调试

配置完成后我们重新打开kibana Discover界面查看日志，符合预期，完美！

常见问题

kibana 乱码

这个主要原因还是客户端日志文件格式有问题，大家可以通过file xxx.log查看日志文件的编码格式，如果是ISO8859的编码基本都会乱码，我们可以在filebeat配置文件中通过encoding指定日志编码进行传输。

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /app/weaver/Resin/log/xxx.log
  encoding: GB2312

kibana 提取字段出错

如上所示，打开kibana Discover面板时出现此异常，大家只要删除ES中的.kibana_1索引然后重新访问Kibana即可。

查看周围文件

我们在终端查看日志某关键字时一般会查上下文信息便于排查问题，如经常用到的指令cat xxx.log | grep -C50 keyword，那么在Kibana中如何实现这功能呢。

在Kibana中搜索关键字，然后找到具体日志记录，点击左边向下箭头，然后再点击“查看周围文档”即可实现。

动态索引

我们日志平台可能需要对接多个业务系统，需要根据业务系统建立不同的索引。

• 在filebeat中给日志打上标记

- type: log
  ......
  fields:
    logType: oabusiness

• 在logstash中根据标记生成索引

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
filter {
  if [fields][logType] == "oabusiness" {
		grok{
			match => {
				"message" => "(?<date>d{4}-d{2}-d{2}sd{2}:d{2}:d{2}),d{3} %{LOGLEVEL:loglevel} (?<des>.*)"
			}
		}
	}
}
output {
	elasticsearch {
		hosts => ["http://172.31.0.207:9200"]
		index => "%{[fields][logType]}-%{+YYYY.MM.dd}"
		user => "elastic"
		password => "elastic"
	}
}

好了，各位朋友们，本期的内容到此就全部结束啦，能看到这里的同学都是优秀的同学，下一个升职加薪的就是你了！
如果觉得这篇文章对你有所帮助的话请扫描下面二维码加个关注。“转发” 加 “在看”，养成好习惯！咱们下期再见！