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logstash接收kafka日志_logstash kafka

logstash kafka

一、logstash接收kafka数据

​logstash从kafka中消费数据,并通过udp转发出去。kafka中的日志格式为json,其中formatlog下面为需求数据,利用logstash提取formatlog里面的数。 ​

logstash配置
  1. input { kafka {
  2. bootstrap_servers => "10.10.10.101:9092" #这里可以是kafka集群,如"10.10.10.101:9092,10.10.10.102:9092,10.10.10.103:9092"
  3. group_id => "host_log"
  4. client_id => "logstash1" #注意,多台logstash实例消费同一个topics时,client_id需要指定不同的名字
  5. auto_offset_reset => "latest"
  6. topics => ["host"]
  7. add_field => {"logs_type" => "host"}
  8. codec => json { charset => "UTF-8" }
  9. }
  10. kafka {
  11. bootstrap_servers => "10.10.10.101:9092"
  12. group_id => "vpn_log"
  13. client_id => "logstash1"
  14. auto_offset_reset => "latest"
  15. topics => ["vpn"]
  16. add_field => {"logs_type" => "vpn"}
  17. codec => json { charset => "UTF-8" }
  18. }
  19. }
  20. filter { mutate {
  21. remove_field => ["@version","host","@timestamp","type"] # 删除字段
  22. replace => {"message" => "%{[formatlog]}"} #重写message,只保留json中的formatlog
  23. }
  24. }
  25. output {
  26. #stdout{}
  27. if[logs_type] == "host" {
  28. syslog {
  29. appname => "host"
  30. host => "127.0.0.1"
  31. port => "8001"
  32. protocol => "udp"
  33. }
  34. }
  35. if[logs_type] == "vpn" {
  36. syslog {
  37. appname => "vpn"
  38. host => "127.0.0.1"
  39. port => "8002"
  40. protocol => "udp"
  41. }
  42. }
  43. }

说明: 以上配置中加入了group_id参数,group_id是一个的字符串,唯一标识一个group,具有相同group_id的consumer构成了一个consumer group,这样启动多个logstash进程,只需要保证group_id一致就能达到logstash高可用的目的,一个logstash挂掉同一Group内的logstash可以继续消费

注意事项
多台logstash实例消费同一个topics时,需要保证kafka的分区不能只有一个,logstash的实例数不能大于kafka的分区数。

二、kafka使用命令

kafka查看服务端topics、consumer group状态命令
以下命令中使用的bootstrap–server(即broker)地址为:10.10.10.101:9092

1、查看kafka topic列表,使用–list参数

在本地kafka客户端安装目录下执行以下命令:

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 10.10.10.101:9092 --list
2、查看kafka特定topic的详情,使用–topic与–describe参数,如查看topics:vpn
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 10.10.10.101:9092 --describe topics vpn
3、查看consumer group列表,使用–list参数
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.10.10.101:9092 --list
4、查看特定consumer group 详情,使用–group与–describe参数,如group_id:vpn_log
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.10.10.101:9092 --group vpn_log --describe

其中依次展示group名称、消费的topic名称、partition id、consumer group最后一次提交的offset、最后提交的生产消息offset、消费offset与生产offset之间的差值、当前消费topic-partition的group成员id.

5、消费
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.10.10.101:9092 --topic vpn --from-beginning

三、吞吐能力调优

1.调整consumer_threads
2.调整work数

在logstash消费kafka数据时,consumer_threads参数用于指定从kafka中读取数据的线程数,即同时从kafka中读取数据的数量。该参数的值越大,logstash从kafka读取数据的速度就越快。但是,如果该值过大,可能会导致系统性能下降。

与此不同的是,work参数则是指定logstash中并行执行的worker数,即同时进行过滤、处理数据的线程数。该参数的值越大,logstash处理数据的能力就越强。但同样地,如果该值过大,可能会导致系统性能下降。

因此,consumer_threads参数是用于调整从kafka中读取数据的速度,而work参数则是用于调整logstash的整体处理能力。

样例:

  1. input {
  2. kafka {
  3. bootstrap_servers => "192.168.10.153:9092"
  4. group_id => "logstash_test"
  5. auto_offset_reset => "latest"
  6. topics => ["log_info"]
  7. consumer_threads => 2
  8. workers => 5
  9. codec => json { ##添加json插件
  10. charset => "UTF-8"
  11. }
  12. }
  13. }
3.调整queue.type

logstash中的queue.type参数用于指定队列的类型,目前支持两种类型:memory和persisted。

memory:使用内存作为队列存储方式,数据仅在内存中存储,适用于数据量较小的场景。
persisted:使用磁盘作为队列存储方式,会将数据存储到磁盘文件中,适用于数据量较大的场景。
queue.type的默认值是memory,如果需要使用persisted类型的队列,需要指定文件路径和文件名。

filter
解决@timestamp相差8小时问题
1.@timestamp为当前时间
  1. filter {
  2. ruby {
  3. code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp').time.localtime + 8*60*60)"
  4. }
  5. ruby {
  6. code => "event.set('@timestamp',event.get('timestamp'))"
  7. }
  8. mutate {
  9. remove_field => ["timestamp"]
  10. }
  11. }
2.用时间字段覆盖@timestamp 
  1. filter {
  2. date {
  3. match => ["time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
  4. target => "@timestamp"
  5. }
  6. ruby {
  7. code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp').time.localtime + 8*60*60)"
  8. }
  9. ruby {
  10. code => "event.set('@timestamp',event.get('timestamp'))"
  11. }
  12. mutate {
  13. remove_field => ["timestamp"]
  14. }
  15. }
3.使用格式化后的时间字符串
  1. filter {
  2. date {
  3. match => ["time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
  4. target => "timetest"
  5. }
  6. ruby {
  7. code => "event.set('daytime', ( event.get('timetest').time.localtime + 8*60*60).strftime('%Y-%m-%d'))"
  8. }
  9. mutate {
  10. remove_field => ["timetest"]
  11. }
  12. }
 output

按自定义模板输出到elasticsearch。
如下实现了取@timestamp的天,动态创建index索引

以itemId字段作为索引id

lush_size 和 idle_flush_time 两个参数共同控制 Logstash 向 Elasticsearch 发送批量数据的行为。以上面示例来说:Logstash 会努力攒到 5条数据一次性发送出去,但是如果 5秒钟内也没攒够 5条,Logstash 还是会以当前攒到的数据量发一次。从 5.0 开始,这个行为有了另一个前提:flush_size 的大小不能超过 Logstash 运行时的命令行参数设置的 batch_size,否则将以 batch_size 为批量发送的大小。

  1. output {
  2. elasticsearch {
  3. flush_size => 5
  4. idle_flush_time => 5
  5. hosts => ["http://192.168.10.153:9200"]
  6. index => "log_info-%{+YYYY.MM.dd}"
  7. document_type => "log_type"
  8. document_id => "%{itemId}"
  9. template => "/root/logstash-5.4.1/config/temp_log_info.json" #Elasticsearh模板路径
  10. template_name => "log_info_tmp" #Elasticsearh模板名称
  11. template_overwrite => true
  12. }
  13. stdout {
  14. codec => json_lines
  15. }
  16. }
temp_log_info.json
  1. {
  2. "template":"log_info*",
  3. "mappings":{
  4. "article":{
  5. "dynamic":"strict",
  6. "_all":{
  7. "enabled":false
  8. },
  9. "properties":{
  10. "title":{
  11. "type":"string",
  12. "index":"analyzed",
  13. "analyzer":"ik_max_word",
  14. "search_analyzer":"ik_max_word"
  15. },
  16. "author":{
  17. "type":"string",
  18. "index":"no"
  19. },
  20. "itemId":{
  21. "type":"long"
  22. },
  23. "site":{
  24. "type":"keyword"
  25. },
  26. "time":{
  27. "type":"date",
  28. "index":"not_analyzed",
  29. "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  30. }
  31. }
  32. }
  33. }
  34. }
根据不同来源写到不同索引
  1. input {
  2. file {
  3. path => "/usr/local/my.log"
  4. start_position => "beginning"
  5. type => "infolog"
  6. sincedb_path => "/dev/null"
  7. }
  8. file {
  9. path => "/usr/local/my1.log"
  10. start_position => "beginning"
  11. type => "errlog"
  12. sincedb_path => "/dev/null"
  13. }
  14. }
  15. filter {
  16. json {
  17. source => "message"
  18. }
  19. date {
  20. match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"] #匹配timestamp字段
  21. target => "@timestamp" #将匹配到的数据写到@timestamp字段中
  22. }
  23. }
  24. output {
  25. if [type] == "infolog" {
  26. elasticsearch {
  27. hosts => ["test:9200"]
  28. index => "infolog-%{+YYYY.MM.dd}"
  29. }
  30. } else if [type] == "errlog" {
  31. elasticsearch {
  32. hosts => ["test:9200"]
  33. index => "errlog-%{+YYYY.MM.dd}"
  34. }
  35. }
  36. }
启动
普通启动

./bin/logstash -f ./config/test.conf

自动重新加载配置文件

bin/logstash -f apache.config --config.reload.automatic 

启动多个实体

修改config/logstash.yml

path.data: /path/to/data/directory

注意:在设置 path.data 的时候,需要确保 Logstash 进程对该目录有读写权限。同时如果你运行了多个 Logstash 实例,需要保证每个实例的 path.data 目录是不同的,以便避免数据冲突。带认证的es入库

  1. input {
  2. kafka {
  3. bootstrap_servers => "kafka_host:9092" # 替换为Kafka的主机和端口
  4. topics => ["topic_name"] # 替换为要消费的Kafka主题名称
  5. group_id => "logstash_consumer"
  6. codec => json
  7. }
  8. }
  9. output {
  10. elasticsearch {
  11. hosts => ["http://elasticsearch_host:9200"] # 替换为Elasticsearch的主机和端口
  12. user => "aaa" # Elasticsearch的用户名
  13. password => "ccc" # Elasticsearch的密码
  14. index => "your_index_name" # 替换为要写入的Elasticsearch索引名称
  15. document_id => "%{id}" # 替换为JSON数据中表示文档ID的字段名称
  16. }
  17. }

测试

启动生产者:

./bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 192.168.10.153:9092 --topic log_info

插入测试数据:

{"title":"aa","author":"bbbb","itemId":12335,"site":"dafadf","time":"2023-01-01 01:00:00"}

#大批量测试用这种更方便 

cat log.txt | ./bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 192.168.10.153:9092 --topic log_info

一次logstash-7.3.2同步实践

#创建模板

curl -u 'elastic:xxx' -X PUT --header 'Content-Type: application/json' --header 'Accept: application/json'  'http://10.x.x.x:9200/_template/tmp_news' -d@tmp_news.json
tmp_news.json 
  1. {
  2. "template":"news_*",
  3. "aliases": {
  4. "news_total": {}
  5. },
  6. "mappings": {
  7. "properties": {
  8. "content":{
  9. "type":"text",
  10. "analyzer":"ik_max_word",
  11. "search_analyzer":"ik_max_word"
  12. },
  13. "data_id":{
  14. "type":"keyword"
  15. },
  16. "uid":{
  17. "type":"keyword"
  18. },
  19. "group_id":{
  20. "type":"keyword"
  21. },
  22. "pubtime":{
  23. "type":"date",
  24. "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  25. },
  26. "insert_time":{
  27. "type":"date",
  28. "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  29. }
  30. }
  31. }
  32. }
curl -u 'elastic:xxx' -X PUT --header 'Content-Type: application/json' --header 'Accept: application/json'  'http://10.x.x.x:9200/_template/tmp_tg' -d@tmp_tg.json
tmp_tg.json
  1. {
  2. "template":"tg_*",
  3. "aliases": {
  4. "tg_total": {}
  5. },
  6. "mappings": {
  7. "properties": {
  8. "content":{
  9. "type":"text",
  10. "analyzer":"ik_max_word",
  11. "search_analyzer":"ik_max_word"
  12. },
  13. "data_id":{
  14. "type":"keyword"
  15. },
  16. "uid":{
  17. "type":"keyword"
  18. },
  19. "group_id":{
  20. "type":"keyword"
  21. },
  22. "pubtime":{
  23. "type":"date",
  24. "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  25. },
  26. "insert_time":{
  27. "type":"date",
  28. "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  29. }
  30. }
  31. }
  32. }

#测试模板是否生效

curl -u 'elastic:xxx' -X PUT --header 'Content-Type: application/json' --header 'Accept: application/json' 'http://10.x.x.x:9200/news_test'

#查看实体

curl  -u 'elastic:xxx' -XGET 'http://10.x.x.x:9200/_cat/indices?v'

#查看mapping

curl -u 'elastic:xxx' -XGET 'http://10.x.x.x:9200/news_test/_mapping?pretty'

#查看索引的别名

curl -u 'elastic:xxx' -XGET '10.x.x.x:9200/news_test/_alias'

#查看模板

curl -u 'elastic:xxx' -XGET http://10.x.x.x:9200/_template/tmp_tg?pretty

#删除模板

curl -u 'elastic:xxx' -XDELETE 10.x.x.x:9200/_template/tmp_tg

#准备logstash配置

news_tmp.conf
  1. input {
  2. kafka {
  3. bootstrap_servers => "10.x.x.x:9092"
  4. topics => ["line_new_3"]
  5. group_id => "logstash_consumer_news"
  6. codec => json
  7. }
  8. }
  9. filter {
  10. ruby {
  11. code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp').time.localtime + 8*60*60)"
  12. }
  13. ruby {
  14. code => "event.set('@timestamp',event.get('timestamp'))"
  15. }
  16. mutate {
  17. remove_field => ["timestamp"]
  18. }
  19. }
  20. output {
  21. elasticsearch {
  22. hosts => ["http://10.x.x.x:9200"]
  23. index => "news_%{+YYYY-MM}"
  24. user => "elastic"
  25. password => "xxx"
  26. document_id => "%{data_id}"
  27. template => "/data/es7/tmp_news.json" #Elasticsearh模板路径
  28. template_name => "tmp_news" #Elasticsearh模板名称
  29. template_overwrite => true
  30. }
  31. stdout {
  32. codec => json_lines
  33. }
  34. }
tg_tmp.conf
  1. input {
  2. kafka {
  3. bootstrap_servers => "10.x.x.x:9092"
  4. topics => ["tggv1_3"]
  5. group_id => "logstash_consumer_tg"
  6. codec => json
  7. }
  8. }
  9. filter {
  10. ruby {
  11. code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp').time.localtime + 8*60*60)"
  12. }
  13. ruby {
  14. code => "event.set('@timestamp',event.get('timestamp'))"
  15. }
  16. mutate {
  17. remove_field => ["timestamp"]
  18. }
  19. }
  20. output {
  21. elasticsearch {
  22. hosts => ["http://10.x.x.x:9200"]
  23. index => "tg_%{+YYYY-MM}"
  24. user => "elastic"
  25. password => "xxx"
  26. document_id => "%{data_id}"
  27. template => "/data/es7/tmp_tg.json" #Elasticsearh模板路径
  28. template_name => "tmp_tg" #Elasticsearh模板名称
  29. template_overwrite => true
  30. }
  31. stdout {
  32. codec => json_lines
  33. }
  34. }

#启动配置

  1. ./bin/logstash -f config/news_tmp.conf
  2. ./bin/logstash -f config/tg_tmp.conf

#查看实体

curl  -u 'elastic:xxx' -XGET 'http://10.x.x.x:9200/_cat/indices?v'

#查看索引创建是否正常

curl -u 'elastic:xxx' -XGET 'http://10.x.x.x:9200/news_2023-08/_mapping?pretty'

#查看数据否正常

curl  -u 'elastic:xxx' -X GET "http://10.x.x.x:9200/news_2023-08/_doc/005eadb0b289abef5f02d553bb07f164"
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