Logstash Filter Plugin Grok
Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event,根据log event的特征去切分所需要的字段,方便kibana做visualize和dashboard的data analysis。所有logstash支持的event切分插件查看这里。下面我们主要讲grok切分。
Grok基本介绍
- Grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件,语法如下:
%{SYNTAX:SEMANTIC}
%{SYNTAX:SEMANTIC}
* `SYNTAX`代表匹配值的类型,例如,`0.11`可以`NUMBER`类型所匹配,`10.222.22.25`可以使用`IP`匹配。
* `SEMANTIC`表示存储该值的一个变量声明,它会存储在`elasticsearch`当中方便`kibana`做字段搜索和统计,你可以将一个`IP`定义为客户端IP地址`client_ip_address`,eg:`%{IP:client_ip_address}`,所匹配到的值就会存储到`client_ip_address`这个字段里边,类似数据库的列名,也可以把event log中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中,比如响应时间`http_response_time`,假设event log record如下:
* `SYNTAX`代表匹配值的类型,例如,`0.11`可以`NUMBER`类型所匹配,`10.222.22.25`可以使用`IP`匹配。
* `SEMANTIC`表示存储该值的一个变量声明,它会存储在`elasticsearch`当中方便`kibana`做字段搜索和统计,你可以将一个`IP`定义为客户端IP地址`client_ip_address`,eg:`%{IP:client_ip_address}`,所匹配到的值就会存储到`client_ip_address`这个字段里边,类似数据库的列名,也可以把event log中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中,比如响应时间`http_response_time`,假设event log record如下:
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
可以使用如下grok pattern来匹配这种记录
%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}
%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}
在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件,内容如下
# /etc/logstash/conf.d/01-filter.conf
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}" }
}
}
# /etc/logstash/conf.d/01-filter.conf
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}" }
}
}
以下是filter结果
client_id_address: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043
grok内置的默认类型有很多种,查看所有默认类型。
- 使用自定义类型
更多时候logstash grok没办法提供你所需要的匹配类型,这个时候我们可以使用自定义
- 第一种,直接使用oniguruma语法去匹配文本片段,语法如下
(?<field_name>the pattern here)
(?<field_name>the pattern here)
- 假设你需要匹配的文本片段为一个长度为10或11的十六进制的值,使用下列语法可以获取该片段,并把值赋予
queue_id
(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})
(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})
- 第二种,创建自定义pattern文件
- 创建文件夹
patterns
,在此文件夹下面创建一个文件,文件名随意,eg:postfix
# contents of ./patterns/postfix:
POSTFIX_QUEUEID [0-9A-F]{10,11}
- 然后将patterns file引入,告诉logstash你的自定义类型文件,以下面的event log record为例子:
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 ABC24C98567
- 在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件,内容如下
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}" }
}
}
filter {
grok {
patterns_dir => ["./patterns"]
match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}" }
}
}
匹配结果如下:
client_id_address: 55.3.244.1
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043
queue_id: ABC24C98567
推荐使用grokdebugger来写匹配模式,输入event log record,再逐步使用pattern微调切分,下方会根据你所写的模式将输入切分字段。
- 其他常用内置方法
-
add_field:
当pattern匹配切分成功之后,可以动态的对某些字段进行特定的修改或者添加新的字段,使用%{fieldName}
来获取字段的值
Exmaple:
filter {
grok{
add_field => { "foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}" }
}
}
filter {
grok{
add_field => { "foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}" }
}
}
# You can also add multiple fields at once:
filter {
grok {
add_field => {
"foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}"
"new_field" => "new_static_value"
}
}
}
# You can also add multiple fields at once:
filter {
grok {
add_field => {
"foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}"
"new_field" => "new_static_value"
}
}
}
如果somefield=dad
,logstash会将foo_dad
新字段加入elasticsearch
,并将值Hello world, dad
赋予该字段
-
add_tag:
为经过filter或者匹配成功的event添加标签
Example:
filter {
grok {
add_tag => [ "foo_%{somefield}" ]
}
}
filter {
grok {
add_tag => [ "foo_%{somefield}" ]
}
}
# You can also add multiple tags at once:
filter {
grok {
add_tag => [ "foo_%{somefield}", "taggedy_tag"]
}
}
# You can also add multiple tags at once:
filter {
grok {
add_tag => [ "foo_%{somefield}", "taggedy_tag"]
}
}