最近在折腾logstash,其处理流程不过于input、filter、output三个处理流程,以下是我翻译的几个常用的处理参数
output流之http
output { http { codec => ... # codec (optional), default: "plain" content_type => ... # string (optional) format => ... # string, one of ["json", "form", "message"] (optional), default: "json" headers => ... # hash (optional) http_method => ... # string, one of ["put", "post"] (required) mapping => ... # hash (optional) message => ... # string (optional) url => ... # string (required) verify_ssl => ... # boolean (optional), default: true workers => ... # number (optional), default: 1 } }
codec: 数据类型,默认是“plain”,用来指定输出数据的类型
content_type: 值类型是string,默认没有设置该参数,如果没有特别指明,json格式是application/json,form格式是application/x-www-form-urlencoded
format: 值可以是json、form、message三种类型,默认是json。用来设置http body的格式,如果是form格式,http body会被影射成一个查询字符串(foo=bar&baz=fizz...),如果是message格式,http body会被格式化成事件???,否则,事件都是以json格式发送
headers: 值类型是一个hash,默认是没有设置的。默认使用的格式如下:headers => ["X-My-Header", "%{host}"]
http_method: 值可以是put或者post,默认没有设置。
mapping: 值是一个hash,默认没有设置,该值可以让你选择事件的一个结构体或者部分发送,例如:mapping => ["foo", "%{host}", "bar", "%{type}"]
message: 值是字符串,默认没有设置
url: 值是一个字符串,默认没有设置。可以让你使用http或者https进行put或者post。
verify_ssl: 值是布尔类型,默认是true,是否验证SSL
workers: 值是一个数值。默认是1,用来设置工作者数目。
input流codec之json格式
input { file { codec => json { charset => ["UTF-8"] (optional), default: "UTF-8" } } }
被用来解析完全格式的json消息,如果json数据使用' '分割的,则可以使用json_lines
filter流之json
filter { json { add_field => ... # hash (optional), default: {} add_tag => ... # array (optional), default: [] remove_field => ... # array (optional), default: [] remove_tag => ... # array (optional), default: [] source => ... # string (required) target => ... # string (optional) } }
对一个包含json的字段,可以扩展成一个数据结构
add_field: 值类型为hash,默认是{} 空。如果这个过滤成功了,会增加任意field到这个事件。例如:add_field => [ "foo_%{somefield}", "Hello world, from %{host}" ],如果这个事件有一个字段somefiled,它的值是hello,那么我们会增加一个字段foo_hello,字段值则用%{host}代替。
add_tag: 值类型为array,默认是[] 空。执行成功会增加一个任意的tags到事件。例如:add_tag => [ "foo_%{somefield}" ]
remove_field: 值类型为array,默认是[] 空,执行成功,删除一个field,例如:remove_tag => [ "foo_%{somefield}" ]
source: 值类型为字符串,默认没有设置。
filter流之json_encode
filter { json_encode { add_field => ... # hash (optional), default: {} add_tag => ... # array (optional), default: [] remove_field => ... # array (optional), default: [] remove_tag => ... # array (optional), default: [] source => ... # string (required) target => ... # string (optional) } }
把一个field序列化成json格式。
filter流之grep
filter { grep { add_field => ... # hash (optional), default: {} add_tag => ... # array (optional), default: [] drop => ... # boolean (optional), default: true ignore_case => ... # boolean (optional), default: false match => ... # hash (optional), default: {} negate => ... # boolean (optional), default: false remove_field => ... # array (optional), default: [] remove_tag => ... # array (optional), default: [] } }
grep过滤器,如果你不想通过哪些事件可以把它drop掉,或者给每个匹配的事件增加tags和fields。如果negate的值是true,则匹配到的事件会被丢弃。
add_field: 值类型是hash,默认是{} 空。过滤成功,会增加一个field到事件。例如:add_field => [ "foo_%{somefield}", "Hello world, from %{host}" ]
add_tag: 值类型是array,默认是[] 空。过滤成功,会增加一个tags到事件,例如:add_tag => [ "foo_%{somefield}" ]
drop: 值是布尔类型,默认是true。drop掉不匹配的事件,如果该值设置为false,则不会有事件被drop。
ifnore_case: 值类型是布尔类型,默认是false。不区分大小写匹配,类似于grep -i,如果是true,则区分大小写
match: 值是hash类型,默认是{} 空。一个hash匹配field=>regxp。如果有多个匹配,则必须所有的都成功。例如:match => [ "message", "hello world" ]
negate: 值是布尔类型,默认值是false。类似于grep -v
remove_field: 值是array类型,默认是[] 空。如果成功,删除一个fields。
remove_tag: 值是array类型,同上。
filter流之grok
filter { grok { add_field => ... # hash (optional), default: {} add_tag => ... # array (optional), default: [] break_on_match => ... # boolean (optional), default: true drop_if_match => ... # boolean (optional), default: false keep_empty_captures => ... # boolean (optional), default: false match => ... # hash (optional), default: {} named_captures_only => ... # boolean (optional), default: true overwrite => ... # array (optional), default: [] patterns_dir => ... # array (optional), default: [] remove_field => ... # array (optional), default: [] remove_tag => ... # array (optional), default: [] tag_on_failure => ... # array (optional), default: ["_grokparsefailure"] } }
解析任意文本并且结构化他们。grok目前是logstash中最好的解析非结构化日志并且结构化他们的工具。这个工具非常适合syslog、apache log、mysql log之类的人们可读日志的解析。