Filebeat日志收集简单使用

1.简略介绍

轻量型日志采集器，用于转发和汇总日志与文件。

2.本文实现的功能

 

 

3.事先必备：

至少一台Kafka节点。

4.配置Log4j，自定义代码中日志信息输出格式以及文件名称

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="info" schema="Log4J-V2.0.xsd" monitorInterval="600">
    <Properties>
        //存放日志的文件夹名称
        <Property name="LOG_HOME">logs</Property>
        //日志文件名称
        <property name="FILE_NAME">collector</property>
        //日志格式
        //[%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZZ}] 日志输入时间，东八区
        //[%level{length=5}]    日志级别，debug、info、warn、error
        //[%thread-%tid]    当前线程信息
        //[%logger] 当前日志信息所属类全路径
        //[%X{hostName}]    当前节点主机名。需要通过MDC来自定义。
        //[%X{ip}]  当前节点ip。需要通过MDC来自定义。
        //[%X{applicationName}] 当前应用程序名。需要通过MDC来自定义。
        //[%F,%L,%C,%M] %F：当前日志信息所属的文件(类)名，%L：日志信息在所属文件中的行号，%C：当前日志所属文件的全类名，%M：当前日志所属的方法名
        //[%m]  日志详情
        //%ex   异常信息
        //%n    换行
        <property name="patternLayout">[%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZZ}] [%level{length=5}] [%thread-%tid] [%logger]
            [%X{hostName}] [%X{ip}] [%X{applicationName}] [%F,%L,%C,%M] [%m] ## '%ex'%n
        </property>
    </Properties>
    <Appenders>
        //日志输出至控制台
        <Console name="CONSOLE" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="${patternLayout}"/>
        </Console>
        //全量日志信息
        <RollingRandomAccessFile name="appAppender" fileName="${LOG_HOME}/app-${FILE_NAME}.log"
                                 filePattern="${LOG_HOME}/app-${FILE_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
            <PatternLayout pattern="${patternLayout}"/>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="20"/>
        </RollingRandomAccessFile>
        //日志级别是warn以上的日志信息
        <RollingRandomAccessFile name="errorAppender" fileName="${LOG_HOME}/error-${FILE_NAME}.log"
                                 filePattern="${LOG_HOME}/error-${FILE_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
            <PatternLayout pattern="${patternLayout}"/>
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="20"/>
        </RollingRandomAccessFile>
    </Appenders>
    <Loggers>
        <!-- 业务相关 异步logger -->
        <AsyncLogger name="com.sakura.*" level="info" includeLocation="true">
            <AppenderRef ref="appAppender"/>
        </AsyncLogger>
        <AsyncLogger name="com.sakura.*" level="info" includeLocation="true">
            <AppenderRef ref="errorAppender"/>
        </AsyncLogger>
        <Root level="info">
            <Appender-Ref ref="CONSOLE"/>
            <Appender-Ref ref="appAppender"/>
            <AppenderRef ref="errorAppender"/>
        </Root>
    </Loggers>
</Configuration>

5.Filebeat安装

#上传Filebeat至任意目录下
cd /usr/local/software
tar -zxvf filebeat-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local
mv filebeat-6.6.0-linux-x86_64/ filebeat-6.6.0
## 配置filebeat
vim /usr/local/filebeat-5.6.2/filebeat.yml
##可参考下方配置信息
启动：
## 检查配置是否正确
cd /usr/local/filebeat-6.6.0
./filebeat -c filebeat.yml -configtest
## Config OK
## 启动filebeat
/usr/local/filebeat-6.6.0/filebeat &
#查看是否启动成功
ps -ef | grep filebeat
Filebeat配置参考信息
###################### Filebeat Configuration Example #########################
filebeat.prospectors:

- input_type: log

  paths:
    ## app-服务名称.log, 为什么写死，防止发生轮转抓取历史数据
    - /usr/local/logs/app-collector.log        #日志文件地址
  #定义写入 ES 时的 _type 值
  document_type: "app-log"
  multiline:
    #pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式（匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串）
    pattern: '^\['                              # 指定匹配的表达式（匹配以 "{ 开头的字符串）。具体以哪种形式进行匹配要根据实际的日志格式来配置。
    negate: true                                # 是否必须匹配到
    match: after                                # 以[开头的多行数据，从第二行开始合并到上一行的末尾
    max_lines: 2000                             # 最大的行数，多余的不再合并到上一行末尾
    timeout: 2s                                 # 如果在规定时间没有新的日志事件就不等待后面的日志，提交数据
  fields:
    logbiz: collector
    logtopic: app-log-collector   ## 按服务划分用作kafka topic
    evn: dev


- input_type: log


  paths:
    - /usr/local/logs/error-collector.log
  document_type: "error-log"
  multiline:
    #pattern: '^\s*(\d{4}|\d{2})\-(\d{2}|[a-zA-Z]{3})\-(\d{2}|\d{4})'   # 指定匹配的表达式（匹配以 2017-11-15 08:04:23:889 时间格式开头的字符串）
    pattern: '^\['                              # 指定匹配的表达式（匹配以 "{ 开头的字符串）
    negate: true                                # 是否匹配到
    match: after                                # 合并到上一行的末尾
    max_lines: 2000                             # 最大的行数
    timeout: 2s                                 # 如果在规定时间没有新的日志事件就不等待后面的日志
  fields:
    logbiz: collector
    logtopic: error-log-collector   ## 按服务划分用作kafka topic
    evn: dev
    
output.kafka:
  enabled: true
  hosts: ["192.168.204.139:9092"]
  topic: '%{[fields.logtopic]}'
  partition.hash:
    reachable_only: true
  compression: gzip
  max_message_bytes: 1000000
  required_acks: 1
logging.to_files: true
View Code

6.在kafka上创建对应的topic

略

7.启动kafka、代码程序，最后启动Filebeat。

这个时候一切正常的话，Filebeat就会将数据推送至Kafka。可以进入到kafka的“kafka-logs/{topic-partition}”目录下查看日志文件等，当对程序进行访问时相应的日志信息将会被Filebeat采集推送到Kafka指定的topic上。

8.使用Logstash消费Kafka中的数据

A.安装Logstash

Logstash安装及基础命令：https://www.cnblogs.com/monument/p/12950290.html

B.配置Logstash启动脚本

input {
  kafka {
    ## app-log-服务名称
    topics_pattern => "app-log-.*"
    bootstrap_servers => "192.168.11.51:9092"
    codec => json
    consumer_threads => 1    ## 因为只设置了一个partition，所以消费者线程数设置为1
    decorate_events => true
    #auto_offset_rest => "latest"
    group_id => "app-log-group"
   }
   kafka {
    ## error-log-服务名称
    topics_pattern => "error-log-.*"
    bootstrap_servers => "192.168.11.51:9092"
    codec => json
    consumer_threads => 1
    decorate_events => true
    #auto_offset_rest => "latest"
    group_id => "error-log-group"
   }
   
}

filter {
  
  ## 时区转换
  ruby {
    code => "event.set('index_time',event.timestamp.time.localtime.strftime('%Y.%m.%d'))"
  }

  if "app-log" in [fields][logtopic]{
    grok {
        ## 表达式
        match => ["message", "\[%{NOTSPACE:currentDateTime}\] \[%{NOTSPACE:level}\] \[%{NOTSPACE:thread-id}\] \[%{NOTSPACE:class}\] \[%{DATA:hostName}\] \[%{DATA:ip}\] \[%{DATA:applicationName}\] \[%{DATA:location}\] \[%{DATA:messageInfo}\] ## (\'\'|%{QUOTEDSTRING:throwable})"]
    }
  }

  if "error-log" in [fields][logtopic]{
    grok {
        ## 表达式
        match => ["message", "\[%{NOTSPACE:currentDateTime}\] \[%{NOTSPACE:level}\] \[%{NOTSPACE:thread-id}\] \[%{NOTSPACE:class}\] \[%{DATA:hostName}\] \[%{DATA:ip}\] \[%{DATA:applicationName}\] \[%{DATA:location}\] \[%{DATA:messageInfo}\] ## (\'\'|%{QUOTEDSTRING:throwable})"]
    }
  }
  
}

## 测试输出到控制台：
output {
  stdout { codec => rubydebug }
}

## elasticsearch，未实现：
output {

  if "app-log" in [fields][logtopic]{
    ## es插件
    elasticsearch {
          # es服务地址
        hosts => ["192.168.11.35:9200"]
        # 用户名密码      
        user => "elastic"
        password => "123456"
        ## 索引名，+ 号开头的，就会自动认为后面是时间格式：
        ## javalog-app-service-2019.01.23 
        index => "app-log-%{[fields][logbiz]}-%{index_time}"
        # 是否嗅探集群ip：一般设置true；http://192.168.11.35:9200/_nodes/http?pretty
        # 通过嗅探机制进行es集群负载均衡发日志消息
        sniffing => true
        # logstash默认自带一个mapping模板，进行模板覆盖
        template_overwrite => true
    } 
  }
  
  if "error-log" in [fields][logtopic]{
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.11.35:9200"]    
        user => "elastic"
        password => "123456"
        index => "error-log-%{[fields][logbiz]}-%{index_time}"
        sniffing => true
        template_overwrite => true
    } 
  }
  

}
View Code

C.启动Logstash

过程较慢，CPU、内存占用极高。启动完成后可以在控制台（上一步配置的是将消息输出到控制台）看到消息输出。

9.将Logstash消费的数据推送到ElasticSearch

待续（太耗资源了，机器内存有限，装不了这么多节点，待扩容、整理后再写。）。
posted @ 2020-05-23 22:06  你学会了吗  阅读(5314)  评论(0)  编辑  收藏  举报