kibana使用日志时间进行排序

        kibana默认的是按照客户端的采集时间（@timestamp）进行排序，这往往不是我们所需要的，我们需要的是对日志实际时间进行排序，要解决这个问题，有很多种方法，可以在elasticsearch建立索引，不采取默认的索引模式，当然这种方法比较繁琐，需要懂得如何在elasticsearch建立索引及运用索引；今天我们主要研究的是另一种方法,通logstash的过滤插件将日志时间转换成默认@timestamp进行排序；

 1、我们要解析的时间格式是标准的java日期格式：

2019-06-18 10:21:49,755

2、一般解析：

input {
    stdin {}
 }
filter {
    grok {
        match => ["message", "%{TIMESTAMP_ISO8601:times}"]
    }
 }
output {
    stdout {
        codec=>rubydebug{}
    }
 }

将我们的时间解析出来

可以发现@timestamp为我们实际的采集时间，而time才是我们所需要的日志时间。

3、使用data插件解析：

input {
    stdin {}
 }
filter {
    grok {
        match => ["message", "%{TIMESTAMP_ISO8601:times}"]
    }
    date {
        match => ["times", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
    }
 }
output {
    stdout {
        codec=>rubydebug{}
    }
 }

这里的"yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"是时间格式，常用的格式有：

nginx access日志："dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"
nginx error日志："yyyy/MM/dd HH:mm:ss"
tomcat access日志："dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"
tomcat catalina.out日志："yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"

date其他详细内容介绍见官网https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.8/plugins-filters-date.html；

通过解析可以看到已经解析出我们需要的时间，但是可以看到解析出来的时间要比实际时间少了八个小时，并且第一次解析还会有提示，大致的意思是该文件已经弃用，在低版本，是可以通过修改这个文件来修复时间，现在弃用了，只能使用配置来满足需求。具体是通过在date下添加参数,并移除多余字段。

input {
    stdin {}
 }
filter {
    grok {
        match => ["message", "%{TIMESTAMP_ISO8601:times}"]
    }
    date {
        match => ["times", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
        locale => "en"
        timezone => "+00:00"
        remove_field => "times"
    }
 }
output {
    stdout {
        codec=>rubydebug{}
    }
 }

经解析

通过最后一次解析，达到了我们的需求；

有时候通过上面的方法，可能也会不成功，那么可以使用下面这种方法，在解析时间时，更新@timestamp事件的字段；虽然是默认更新，但是由于某些原因，并不能默认解析，需要手动添加

date {
      match => ["times", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
      target => "@timestamp"
}

到此本次研究结束，可以将配置导入到生产中！