filebeat&logstash配置文件詳解

filebeat配置文件詳解

filebeat.prospectors:
 #日誌類型 - type: log enabled: True
 # 日誌路徑能夠寫多個，支持通配符 paths: - /tmp/test.log
 #設置字符集編碼 encoding: utf-8
 #文檔類型（6.x已經開始棄用） document_type: my-nginx-log
 #每十秒掃描一次,若是設置爲0s，則Filebeat會盡量快地感知更新（佔用的CPU會變高）。默認是10s
 scan_frequency: 10s

# 實際讀取文件時，每次讀取 16384 字節 harverster_buffer_size: 16384
 # 一次發生的log大小值； max_bytes: 10485760
 #給日誌加上tags方便在logstash過濾日誌的時候作判斷 tags: ["nginx-access"]
 #剔除以.gz 結尾的文件 exclude_files: [".gz$"]

# 包含輸入中符合正則表達式列表的那些行（默認包含全部行），include_lines執行完畢以後會執行exclude_lines
  include_lines: ["^ERR", "^WARN"]

# 在輸入中排除符合正則表達式列表的那些行。
 exclude_lines: ["^DBG"]

# 這個得意思就是會在es中多添加一個字段，格式爲 "filelds":{"level":"debug"}
  fields:
  　　level: debug
  　　review: 1

 # 若是該選項設置爲true，則新增fields成爲頂級目錄，而不是將其放在fields目錄下。自定義的field會覆蓋filebeat默認的field 
 #若是設置爲true，則在es中新增的字段格式爲："level":"debug"
  fields_under_root: false

# 能夠指定Filebeat忽略指定時間段之外修改的日誌內容，好比2h（兩個小時）或者5m(5分鐘)。
 ignore_older: 0

# 若是一個文件在某個時間段內沒有發生過更新，則關閉監控的文件handle。默認1h
 close_older: 1h

# for Java Stack Traces or C-Line Continuation
# 適用於日誌中每一條日誌佔據多行的狀況，好比各類語言的報錯信息調用棧
multiline:

# 多行日誌開始的那一行匹配的pattern
 pattern: ^\[

# 是否須要對pattern條件轉置使用，不翻轉設爲true，反轉設置爲false。 【建議設置爲true】
 negate: false

# 匹配pattern後，與前面（before）仍是後面（after）的內容合併爲一條日誌
 match: after

# 合併的最多行數（包含匹配pattern的那一行）
max_lines: 500

# 到了timeout以後，即便沒有匹配一個新的pattern（發生一個新的事件），也把已經匹配的日誌事件發送出去
timeout: 5s

# 若是設置爲true，Filebeat從文件尾開始監控文件新增內容，把新增的每一行文件做爲一個事件依次發送，而不是從文件開始處從新發送全部內容
 tail_files: false

# Filebeat檢測到某個文件到了EOF（文件結尾）以後，每次等待多久再去檢測文件是否有更新，默認爲1s
 backoff: 1s

# 若是要在本配置文件中引入其餘位置的配置文件，能夠寫在這裏（須要寫完整路徑），可是隻處理prospector的部分
 config_dir:

 #output 部分的配置文檔 
#配置輸出爲kafka，不管你是tar包仍是rpm安裝，目錄裏邊會看到官方提供的filebeat.full.yml OR filebeat.reference.yml 這裏邊有filebeat 全部的input 方法和output 方法供你參考； output.kafka: enabled: true
 #kafka 的server，能夠配置集羣，例子以下： hosts:["ip:9092","ip2:9092","ip3:9092"]
 #這個很是重要，filebeat做爲provider，把數據輸入到kafka裏邊，logstash 做爲消費者去消費這些信息，logstash的input 中須要這個topic，否則logstash沒有辦法取到數據。 topic: elk-%{[type]}
 # kafka 的併發運行進程 worker: 2
 #當傳輸給kafka 有問題的時候，重試的次數； max_retries: 3
 #單個kafka請求裏面的最大事件數，默認2048 bulk_max_size: 2048
 #等待kafka broker響應的時間，默認30s timeout: 30s
 #kafka broker等待請求的最大時長，默認10s broker_timeout: 10s
 #每一個kafka broker在輸出管道中的消息緩存數，默認256 channel_buffer_size: 256
 #網絡鏈接的保活時間，默認爲0，不開啓保活機制 keep_alive: 60 
#輸出壓縮碼，可選項有none, snappy, lz4 and gzip，默認爲gzip （kafka支持的壓縮，數據會先被壓縮，而後被生產者發送，而且在服務端也是保持壓縮狀態，只有在最終的消費者端纔會被解壓縮） compression: gzip
 #容許的最大json消息大小，默認爲1000000，超出的會被丟棄，應該小於broker的  message.max.bytes（broker能接收消息的最大字節數） max_message_bytes: 1000000
 #kafka的響應返回值，0位無等待響應返回，繼續發送下一條消息；1表示等待本地提交（leader broker已經成功寫入，但follower未寫入），-1表示等待全部副本的提交，默認爲1 required_acks: 0
 #客戶端ID 用於日誌排錯，審計等，默認是beats。 client_id: beats
 #測試配置文件：/opt/elk/filebeat/filebeat -c  /opt/elk/filebeat/filebeat.yml test config
#若是配置文件沒有問題的話，會出現config ok ，若是有問題會提示具體問題在哪裏。
 #啓動filebeat 能夠先經過 /filebeat -c  -e filebeat.yml 查看一下輸入filebeat是否工做正常，會有不少信息打印到屏幕上； nohup filebeat -c  filebeat.yml >>/dev/null 2>&1&

 

logstash

kafka配置詳解

input { #數據來源 kafka { #這個對應filebeat的output 的index topics_pattern => "elk-.*"
 #kafka 的配置 bootstrap_servers => "IP1:9092,IP2:9092,IP3:9092"
 #kafka 中的group ID group_id => "logstash-g1" } } #過濾器，http://grokdebug.herokuapp.com/ 是在線調試logstash filter的工具，你能夠在線調試你的過濾規則。
 filter { grok { match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"}  
　　 #由於咱們取出了字段，因此不須要原來這個message字段，這個字段裏邊包含以前beat 輸入的全部字段。 remove_field => ["message"] } } output { elasticsearch { hosts => ["IP:9200"] 
 #這個是在kibana上的index Patterns 的索引，建議什麼服務就用幹什麼名字，由於beat 提供了些kibana的模板能夠導入，導入的模板匹配的時候用的索引是對應服務的名稱開頭 。 index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}" document_type => "nginx"
 #每次20000 發送一次數據到elasticsearch flush_size => 20000
 #若是不夠20000，沒10秒會發送一次數據；、 idle_flush_time =>10 } }

 

file配置文件詳解

input {
  #file能夠屢次使用，也能夠只寫一個file而設置它的path屬性配置多個文件實現多文件監控 file {
 #type是給結果增長了一個屬性叫type值爲"<xxx>"的條目。這裏的type，對應了ES中index中的type，即若是輸入ES時，沒有指定type，那麼這裏的type將做爲ES中index的type。 type => "apache-access" path => "/apphome/ptc/Windchill_10.0/Apache/logs/access_log*"
 #start_position能夠設置爲beginning或者end，beginning表示從頭開始讀取文件，end表示讀取最新的，這個也要和ignore_older一塊兒使用。 start_position => beginning
 #sincedb_path表示文件讀取進度的記錄，每行表示一個文件，每行有兩個數字，第一個表示文件的inode，第二個表示文件讀取到的位置（byteoffset）。默認爲$HOME/.sincedb* sincedb_path => "/opt/logstash-2.3.1/sincedb_path/access_progress"
 #ignore_older表示了針對多久的文件進行監控，默認一天，單位爲秒，能夠本身定製，好比默認只讀取一天內被修改的文件。 ignore_older => 604800
 #add_field增長屬性。這裏使用了${HOSTNAME}，即本機的環境變量，若是要使用本機的環境變量，那麼須要在啓動命令上加--alow-env。 add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
 #這個值默認是\n 換行符，若是設置爲空""，那麼後果是每一個字符表明一個event delimiter => ""
 #這個表示關閉超過（默認）3600秒後追蹤文件。這個對於multiline來講特別有用。... 這個參數和logstash對文件的讀取方式有關，兩種方式read tail，若是是read close_older => 3600 coodec => multiline { pattern => "^\s"
 #這個negate是否認的意思，意思跟pattern相反，也就是不知足patter的意思。 # negate => ""
 #what有兩個值可選 previous和next，舉例說明，java的異常從第二行以空格開始，這裏就能夠pattern匹配空格開始，what設置爲previous意思是空格開頭這行跟上一行屬於同一event。
　　　　#另外一個例子，有時候一條命令太長，當以\結尾時表示這行屬於跟下一行屬於同一event，這時須要使用negate=>true，what=>'next'。 what => "previous"
 auto_flush_interval => 60 } } file { type => "methodserver-log" path => "/apphome/ptc/Windchill_10.0/Windchill/logs/MethodServer-1604221021-32380.log" start_position => beginning sincedb_path => "/opt/logstash-2.3.1/sincedb_path/methodserver_process" # ignore_older => 604800 } } filter{  #執行ruby程序，下面例子是將日期轉化爲字符串賦予daytag ruby { code => "event['daytag'] = event.timestamp.time.localtime.strftime('%Y-%m-%d')" }
 # if [path] =~ "access" {} else if [path] =~ "methodserver" {} else if [path] =~ "servermanager" {} else {} 注意語句結構 if [path] =~ "MethodServer" { 　　　　　　　　　　　　#這裏的=~是匹配正則表達式 grok { patterns_dir => ["/opt/logstash-2.3.1/patterns"] 　　　　　　#自定義正則匹配 # Tue 4/12/16 14:24:17: TP-Processor2: hirecode---->77LS match => { "message" => "%{DAY:log_weekday} %{DATE_US:log_date} %{TIME:log_time}: %{GREEDYDATA:log_data}"} } #mutage是作轉換用的 mutate { replace => { "type" => "apache" } 　　　　　　#替換屬性值 convert => { 　　　　　　　　　　　　　　　　#類型轉換 "bytes" => "integer" 　　　　　　　　#例如還有float "duration" => "integer"
        "state" => "integer" } #date主要是用來處理文件內容中的日期的。內容中讀取的是字符串，經過date將它轉換爲@timestamp。
　　　#參考https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-date.html#plugins-filters-date-match
# date { # match => [ "logTime" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ] # } }else if [type] in ['tbg_qas','mbg_pre'] { # if ... else if ... else if ... else結構 }else { drop{} # 將event丟棄 } } output { stdout{ codec=>rubydebug}　　　　　　　　　　　　　　　　　　 # 直接輸出，調試用起來方便

  # 輸出到redis redis { host => '10.120.20.208' data_type => 'list' key => '10.99.201.34:access_log_2016-04' } 
 # 輸出到ES elasticsearch { hosts =>"192.168.0.15:9200" index => "%{sysid}_%{type}" document_type => "%{daytag}" } }