Logstash

介绍

Logstash是一个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，然后将数据发送到最喜欢的存储库中（我们的存储库当然是ElasticSearch）

我们回到我们ElasticStack的架构图，可以看到Logstash是充当数据处理的需求的，当我们的数据需要处理的时候，会将它发送到Logstash进行处理，否则直接送到ElasticSearch中

用途

Logstash可以处理各种各样的输入，从文档，图表中=，数据库中，然后处理完后，发送到

部署安装

Logstash主要是将数据源的数据进行一行一行的处理，同时还直接过滤切割等功能。

首先到官网下载logstash：https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash
选择我们需要下载的版本：

下载完成后，使用xftp工具，将其丢入到服务器中
#检查jdk环境，要求jdk1.8+ java -version #解压安装包 tar -xvf logstash-7.9.1.tar.gz #第一个logstash示例 bin/logstash -e ‘input { stdin { } } output { stdout {} }’
其实原来的logstash的作用，就是为了做数据的采集，但是因为logstash的速度比较慢，所以后面使用beats来代替了Logstash，当我们使用上面的命令进行启动的时候，就可以发现了，因为logstash使用java写的，首先需要启动虚拟机，最后下图就是启动完成的截图

测试

我们在控制台输入 hello，马上就能看到它的输出信息

配置详解

Logstash的配置有三部分，如下所示
input { #输入 stdin { … } #标准输入 } filter { #过滤，对数据进行分割、截取等处理 … } output { #输出 stdout { … } #标准输出 }

输入

• 采集各种样式、大小和来源的数据，数据往往以各种各样的形式，或分散或集中地存在于很多系统中。
• Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

过滤

• 实时解析和转换数据
• 数据从源传输到存储库的过程中，Logstash 过滤器能够解析各个事件，识别已命名的字段以构建结构，并将它们转换成通用格式，以便更轻松、更快速地分析和实现商业价值。

输出

Logstash 提供众多输出选择，您可以将数据发送到您要指定的地方，并且能够灵活地解锁众多下游用例。

读取自定义日志

前面我们通过Filebeat读取了nginx的日志，如果是自定义结构的日志，就需要读取处理后才能使用，所以，这个时候就需要使用Logstash了，因为Logstash有着强大的处理能力，可以应对各种各样的场景。

日志结构

2019-03-15 21:21:21|ERROR|1 读取数据出错|参数：id=1002
可以看到，日志中的内容是使用“|”进行分割的，使用，我们在处理的时候，也需要对数据做分割处理。

编写配置文件

vim mogublog-pipeline.conf
然后添加如下内容
input { file { path => “/soft/beats/logs/app.log” start_position => “beginning” } } filter { mutate { split => {“message”=>”|”} } } output { stdout { codec => rubydebug } }
启动
#启动 ./bin/logstash -f ./mogublog-pipeline.conf
然后我们就插入我们的测试数据
echo “2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002” >> app.log
然后我们就可以看到logstash就会捕获到刚刚我们插入的数据，同时我们的数据也被分割了

输出到Elasticsearch

我们可以修改我们的配置文件，将我们的日志记录输出到ElasticSearch中
input { file { path => “/soft/beats/logs/app.log” start_position => “beginning” } } filter { mutate { split => {“message”=>”|”} } } output { elasticsearch { hosts => [“127.0.0.1:9200”] } }
然后在重启我们的logstash
./bin/logstash -f ./mogublog-pipeline.conf
然后向日志记录中，插入两条数据
echo “2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002” >> app.log echo “2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数：id=1002” >> app.log
最后就能够看到我们刚刚插入的数据了