ElasticSearch實戰系列八: Filebeat快速入門和使用-圖文詳解

ElasticSearch實戰系列八: Filebeat快速入門和使用—圖文詳解

2020 年 8 月 19 日
筆記
elasticsearch, Filebeat

前言

本文主要介紹的是ELK日誌系統中的Filebeat快速入門教程。

ELK介紹

ELK是三個開源軟體的縮寫，分別表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它們都是開源軟體。新增了一個FileBeat，它是一個輕量級的日誌收集處理工具(Agent)，Filebeat佔用資源少，適合於在各個伺服器上搜集日誌後傳輸給Logstash，官方也推薦此工具。

Elasticsearch是個開源分散式搜索引擎，提供搜集、分析、存儲數據三大功能。它的特點有：分散式，零配置，自動發現，索引自動分片，索引副本機制，restful風格介面，多數據源，自動搜索負載等。
Logstash 主要是用來日誌的搜集、分析、過濾日誌的工具，支援大量的數據獲取方式。一般工作方式為c/s架構，client端安裝在需要收集日誌的主機上，server端負責將收到的各節點日誌進行過濾、修改等操作在一併發往elasticsearch上去。
Kibana 也是一個開源和免費的工具，Kibana可以為 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日誌分析友好的 Web 介面，可以幫助匯總、分析和搜索重要數據日誌。
Filebeat是一個輕量型日誌採集器，可以方便的同kibana集成，啟動filebeat後，可以直接在kibana中觀看對日誌文件進行detail的過程。

Filebeat介紹

Filebeat 是使用 Golang 實現的輕量型日誌採集器，也是 Elasticsearch stack 裡面的一員。本質上是一個 agent ，可以安裝在各個節點上，根據配置讀取對應位置的日誌，並上報到相應的地方去。
Filebeat 的可靠性很強，可以保證日誌 At least once 的上報，同時也考慮了日誌搜集中的各類問題，例如日誌斷點續讀、文件名更改、日誌 Truncated 等。
Filebeat 並不依賴於 ElasticSearch，可以單獨存在。我們可以單獨使用Filebeat進行日誌的上報和搜集。filebeat 內置了常用的 Output 組件, 例如 kafka、ElasticSearch、redis 等，出於調試考慮，也可以輸出到 console 和 file 。我們可以利用現有的 Output 組件，將日誌進行上報。
當然，我們也可以自定義 Output 組件，讓 Filebeat 將日誌轉發到我們想要的地方。
filebeat 其實是 elastic/beats 的一員，除了 filebeat 外，還有 HeartBeat、PacketBeat。這些 beat 的實現都是基於 libbeat 框架。

Filebeat 由兩個主要組件組成：harvester 和 prospector。

採集器 harvester 的主要職責是讀取單個文件的內容。讀取每個文件，並將內容發送到 the output。每個文件啟動一個 harvester，harvester 負責打開和關閉文件，這意味著在運行時文件描述符保持打開狀態。如果文件在讀取時被刪除或重命名，Filebeat 將繼續讀取文件。

查找器 prospector 的主要職責是管理 harvester 並找到所有要讀取的文件來源。如果輸入類型為日誌，則查找器將查找路徑匹配的所有文件，並為每個文件啟動一個 harvester。每個 prospector 都在自己的 Go 協程中運行。

註：Filebeat prospector只能讀取本地文件，沒有功能可以連接到遠程主機來讀取存儲的文件或日誌。

示例圖:

Filebeat安裝使用

Filebeat下載地址推薦使用清華大學或華為的開源鏡像站。

下載地址:

//mirrors.huaweicloud.com/logstash
//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ELK

ELK7.3.2百度網盤地址:
鏈接：//pan.baidu.com/s/1tq3Czywjx3GGrreOAgkiGg
提取碼：cxng

三、Filebeat安裝

1，文件準備

將下載下來的filebeat-7.3.2-linux-x86_64.gz的配置文件進行解壓
在linux上輸入:

tar -xvf filebeat-7.3.2-linux-x86_64.tar.gz

然後移動到/opt/elk 裡面，然後將文件夾重命名為 filebeat-7.3.2
輸入

mv filebeat-7.3.2-linux-x86_64 /opt/elk
mv filebeat-7.3.2-linux-x86_64 filebeat-7.3.2

2，配置修改

這裡簡單介紹一下 filebeat.inputs，和outputs的主要配置。

inputs

inputs主要使用的幾個配置項:

paths:必選項,讀取文件的路徑，基於glob匹配語法。
enabled:是否啟用該模組。
exclude_lines: 排除匹配列表中的正則表達式。
include_lines：包含匹配列表中的正則表達式。
exclude_files: 排除的文件,匹配正則表達式的列表。
fields: 可選的附加欄位。這些欄位可以自由選擇,添加附加資訊到抓取的日誌文件進行過濾。
multiline.pattern: 多行合併匹配規則，匹配正則表達式。
multiline.match:匹配可以設置為「after」或「before」。它用於定義是否應該將行追加到模式中在之前或之後匹配的，或者只要模式沒有基於negate匹配。注意:在Logstash中，After等同於previous, before等同於next.
multiline.negate: 定義模式下的模式是否應該被否定。默認為false。這個配置有點繞，其實就是負負得正，如果符合上面的就配置false，否則就配置true。

一個簡單的input輸入示例:

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/logs/*.txt

上述這段配置表示採集/home/logs/目錄所有後綴名為.txt的日誌。

在採集日誌時，會涉及到對於應用中異常堆棧日誌的處理。在上一篇博文中，我們使用了logstash實現了日誌歸併，在本篇中我們也可以使用filbeat來實現合併。使用multiline.pattern、multiline.negate和multiline.match來實現，我們通過制定匹配規則將以空格開頭的所有行合併到上一行,並把以Caused by開頭的也追加到上一行。

示例:

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/logs/*.txt
  multiline.pattern: '^[[:space:]]+(at|\.{3})\b|^Caused by:'
  multiline.negate: false
  multiline.match: after

若是想採集多個目錄，第一種方式，直接在採集的目錄下再添加一行
示例圖:

第二種方式，想採集多個目錄並且輸出到不同的索引庫中，可以增加fields來表示，類似logstash的type。
示例圖:

判斷的時候，使用if [fields][log-test] == "true"{ } 這樣既可。

output

output主要作用是將數據進行輸出，比如輸出到kafka、elasticsearch或者logstash中。
這裡將數據輸出到ElasticSearch中，如果是集群，通過逗號可以配置多個節點。

示例:

output.elasticsearch:
  hosts: ["127.0.0.1:9200"]

按照上述配置會將讀取的數據輸出默認的模板索引庫中，如果我們想指定索引庫輸出的話，只需要添加索引庫名稱即可。

示例:

output.elasticsearch:
  hosts: ["127.0.0.1:9200"]
  index: "mylog"

輸出到Logstash配置:


output.logstash:
  hosts: ["localhost:5044"]

3，使用

demo

在/home/logs/目錄下添加一個日誌文件，然後在filebeat文件夾中創建一個filebeat_test.yml文件，然後在該文件中添加如下配置:

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/logs/*.txt
  multiline.pattern: '^[[:space:]]+(at|\.{3})\b|^Caused by:'
  multiline.negate: false
  multiline.match: after

output.elasticsearch:
  hosts: ["192.168.8.78:9200"]

使用root用戶在filebeat文件夾輸入

./filebeat -c filebeat_test.yml test config

進行配置啟動測試

啟動命令:

./filebeat -e -c filebeat_logstash.yml

後台啟動命令:

nohup ./filebeat -c filebeat_logstash.yml >/dev/null 2>&1 &

若是後台啟動，可以在filebeat統計目錄的logs目錄查看日誌資訊。

啟動filebeat採集日誌寫入到ES中，默認會使用filebeat的模板，如果想使用自定義模板實現，可以查看我上一篇博文，地址:ElasticSearch實戰系列七: Logstash實戰使用-圖文講解

示例圖如下:

自定義json寫入

有時候，我們想採集json文件並直接將json文件的數據按照格式寫入到ES對應的索引庫中，我們也可以通過filebeat去實現。

1.在filebeat的目錄下創建一個filebeat_json.yml的yml文件。

配置文件:

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  tags: ["i", "love", "json"]
  json.message_key: user_name
  json.keys_under_root: true
  json.add_error_key: true
  fields:
    qwe: xuwujing
  paths:
    - /home/logs/myjson.log
 
output.elasticsearch:
  hosts: ["127.0.0.1:9200"]
  index: "myjson_index"
 
setup.ilm.enabled: false
setup.template.name: myjson_index
setup.template.pattern: myjson_index

2.在kibana的開發工具頁面中執行如下語句:


PUT myjson_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "user_name": {
        "type": "keyword"
      },
      "blog": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

3.創建json文件


{"user_name": "xuwujing", "id": 1,  "blog": "www.panchengming.com"}
{"user_name": "xuwujing", "id": 2,  "blog": "www.panchengming.com"}
{"user_name": "xuwujing", "id": 3,  "blog": "www.panchengming.com"}

4.啟動filebeat，並在kibana查詢數據

./filebeat -e -c filebeat_json.yml

示例圖:

其它

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