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

12020-01-09 10:03:26,719 INFO ========GetCostCenter Start===============
22020-01-09 10:03:44,267 WARN 成本中心编码少于10位！{"deptId":"D000004345","companyCode":"01"}
32020-01-09 10:22:37,193 ERROR java.lang.IllegalStateException: SessionImpl[abcpI7fK-WYnW4nzXrv7w,]: can't call getAttribute() when session is no longer valid.
4 at com.caucho.server.session.SessionImpl.getAttribute(SessionImpl.java:283)
5 at weaver.filter.PFixFilter.doFilter(PFixFilter.java:73)
6 at com.caucho.server.dispatch.FilterFilterChain.doFilter(FilterFilterChain.java:87)
7 at weaver.filter.MonitorXFixIPFilter.doFilter(MonitorXFixIPFilter.java:30)
8 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
那么我们的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

1output.logstash:
2  # The Logstash hosts
3  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

1input {
2  beats {
3    port => 5044
4  }
5}
6
7output {
8  elasticsearch {
9    hosts => ["http://172.31.0.127:9200"]
10    index => "myindex-%{+YYYY.MM.dd}"
11    user => "elastic"
12    password => "xxxxxx"
13  }
14}

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}\s\d{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。

1filebeat.inputs:
2- type: log
3  enabled: true
4  paths:
5    - /app/weaver/Resin/log/xxx.log
6  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}\s\d{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" } }

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