一文学会目前最火热的大数据技术

qcloudcommunity · · 1842 次点击 · 开始浏览    置顶
这是一个创建于 的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

**欢迎大家前往[腾讯云+社区](https://cloud.tencent.com/developer/?fromSource=waitui),获取更多腾讯海量技术实践干货哦~** > 本文由[michelmu](https://cloud.tencent.com/developer/user/1330019?fromSource=waitui)发表于[云+社区专栏](https://cloud.tencent.com/developer/column/4008?fromSource=waitui) **Elasticsearch**是当前主流的分布式大数据存储和搜索引擎,可以为用户提供强大的全文本检索能力,广泛应用于日志检索,全站搜索等领域。**Logstash**作为Elasicsearch常用的实时数据采集引擎,可以采集来自不同数据源的数据,并对数据进行处理后输出到多种输出源,是Elastic Stack 的重要组成部分。本文从Logstash的工作原理,使用示例,部署方式及性能调优等方面入手,为大家提供一个快速入门Logstash的方式。文章最后也给出了一些深入了解Logstash的的链接,以方便大家根据需要详细了解。 ![img](https://main.qcloudimg.com/raw/8dcab6bc4b83d84cf4b2008a4df1c8f8.png)Logstash简介 ## 1 Logstash工作原理 ### 1.1 处理过程 ![img](https://main.qcloudimg.com/raw/7367005a46890c48d27e8518a14a1772.png)Logstash处理过程 如上图,Logstash的数据处理过程主要包括:**Inputs**, **Filters**, **Outputs** 三部分, 另外在Inputs和Outputs中可以使用**Codecs**对数据格式进行处理。这四个部分均以插件形式存在,用户通过定义pipeline配置文件,设置需要使用的input,filter,output, codec插件,以实现特定的数据采集,数据处理,数据输出等功能 - (1)**Inputs**:用于从数据源获取数据,常见的插件如file, syslog, redis, beats 等[[详细参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/input-plugins.html)] - (2)**Filters**:用于处理数据如格式转换,数据派生等,常见的插件如grok, mutate, drop, clone, geoip等[[详细参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/output-plugins.html)] - (3)**Outputs**:用于数据输出,常见的插件如elastcisearch,file, graphite, statsd等[[详细参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/filter-plugins.html)] - (4)**Codecs**:Codecs不是一个单独的流程,而是在输入和输出等插件中用于数据转换的模块,用于对数据进行编码处理,常见的插件如json,multiline[[详细参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/codec-plugins.html)] 可以点击每个模块后面的*详细参考*链接了解该模块的插件列表及对应功能 ### 1.2 执行模型: - (1)每个Input启动一个线程,从对应数据源获取数据 - (2)Input会将数据写入一个队列:默认为内存中的有界队列(意外停止会导致数据丢失)。为了防止数丢失Logstash提供了两个特性: [Persistent Queues](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/persistent-queues.html):通过磁盘上的queue来防止数据丢失 [Dead Letter Queues](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/dead-letter-queues.html):保存无法处理的event(仅支持Elasticsearch作为输出源) - (3)Logstash会有多个pipeline worker, 每一个pipeline worker会从队列中取一批数据,然后执行filter和output(worker数目及每次处理的数据量均由配置确定) ## 2 Logstash使用示例 ### 2.1 Logstash Hello world 第一个示例Logstash将采用标准输入和标准输出作为input和output,并且不指定filter - (1)下载Logstash并解压(需要预先安装JDK8) - (2)cd到Logstash的根目录,并执行启动命令如下: ```js cd logstash-6.4.0 bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }' ``` - (3)此时Logstash已经启动成功,-e表示在启动时直接指定pipeline配置,当然也可以将该配置写入一个配置文件中,然后通过指定配置文件来启动 - (4)在控制台输入:hello world,可以看到如下输出: ```js { "@version" => "1", "host" => "localhost", "@timestamp" => 2018-09-18T12:39:38.514Z, "message" => "hello world" } ``` Logstash会自动为数据添加@version, host, @timestamp等字段 在这个示例中Logstash从标准输入中获得数据,仅在数据中添加一些简单字段后将其输出到标准输出。 ### 2.2 日志采集 这个示例将采用Filebeat input插件(Elastic Stack中的轻量级数据采集程序)采集本地日志,然后将结果输出到标准输出 - (1)下载示例使用的日志文件[[地址](https://download.elastic.co/demos/logstash/gettingstarted/logstash-tutorial.log.gz)],解压并将日志放在一个确定位置 - (2)安装filebeat,配置并启动[[参考](https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-getting-started.html)] filebeat.yml配置如下(paths改为日志实际位置,不同版本beats配置可能略有变化,请根据情况调整) ```js filebeat.prospectors: - input\_type: log paths: - /path/to/file/logstash-tutorial.log output.logstash: hosts: "localhost:5044" ``` 启动命令: ```js ./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish" ``` - (3)配置logstash并启动 1)创建first-pipeline.conf文件内容如下(该文件为pipeline配置文件,用于指定input,filter, output等): ```js input { beats { port => "5044" } } #filter { #} output { stdout { codec => rubydebug } } ``` codec => rubydebug用于美化输出[[参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.4/plugins-codecs-rubydebug.html)] 2)验证配置(注意指定配置文件的路径): ```js ./bin/logstash -f first-pipeline.conf --config.test_and_exit ``` 3)启动命令: ```js ./bin/logstash -f first-pipeline.conf --config.reload.automatic ``` --config.reload.automatic选项启用动态重载配置功能 4)预期结果: 可以在Logstash的终端显示中看到,日志文件被读取并处理为如下格式的多条数据 ```js { "@timestamp" => 2018-10-09T12:22:39.742Z, "offset" => 24464, "@version" => "1", "input_type" => "log", "beat" => { "name" => "VM_136_9_centos", "hostname" => "VM_136_9_centos", "version" => "5.6.10" }, "host" => "VM_136_9_centos", "source" => "/data/home/michelmu/workspace/logstash-tutorial.log", "message" => "86.1.76.62 - - [04/Jan/2015:05:30:37 +0000] \"GET /style2.css HTTP/1.1\" 200 4877 \"http://www.semicomplete.com/projects/xdotool/\" \"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20140205 Firefox/24.0 Iceweasel/24.3.0\"", "type" => "log", "tags" => [ [0] "beats_input_codec_plain_applied" ] } ``` 相对于示例2.1,该示例使用了filebeat input插件从日志中获取一行记录,这也是Elastic stack获取日志数据最常见的一种方式。另外该示例还采用了rubydebug codec 对输出的数据进行显示美化。 ### 2.3 日志格式处理 可以看到虽然示例2.2使用filebeat从日志中读取数据,并将数据输出到标准输出,但是日志内容作为一个整体被存放在message字段中,这样对后续存储及查询都极为不便。可以为该pipeline指定一个[grok filter](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.4/plugins-filters-grok.html)来对日志格式进行处理 - (1)在first-pipeline.conf中增加filter配置如下 ```js input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"} } } output { stdout { codec => rubydebug } } ``` - (2)到filebeat的根目录下删除之前上报的数据历史(以便重新上报数据),并重启filebeat ```js sudo rm data/registry sudo ./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish" ``` - (3)由于之前启动Logstash设置了自动更新配置,因此Logstash不需要重新启动,这个时候可以获取到的日志数据如下: ```js { "request" => "/style2.css", "agent" => "\"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20140205 Firefox/24.0 Iceweasel/24.3.0\"", "offset" => 24464, "auth" => "-", "ident" => "-", "input_type" => "log", "verb" => "GET", "source" => "/data/home/michelmu/workspace/logstash-tutorial.log", "message" => "86.1.76.62 - - [04/Jan/2015:05:30:37 +0000] \"GET /style2.css HTTP/1.1\" 200 4877 \"http://www.semicomplete.com/projects/xdotool/\" \"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20140205 Firefox/24.0 Iceweasel/24.3.0\"", "type" => "log", "tags" => [ [0] "beats_input_codec_plain_applied" ], "referrer" => "\"http://www.semicomplete.com/projects/xdotool/\"", "@timestamp" => 2018-10-09T12:24:21.276Z, "response" => "200", "bytes" => "4877", "clientip" => "86.1.76.62", "@version" => "1", "beat" => { "name" => "VM_136_9_centos", "hostname" => "VM_136_9_centos", "version" => "5.6.10" }, "host" => "VM_136_9_centos", "httpversion" => "1.1", "timestamp" => "04/Jan/2015:05:30:37 +0000" } ``` 可以看到message中的数据被详细解析出来了 ### 2.4 数据派生和增强 Logstash中的一些filter可以根据现有数据生成一些新的数据,如[geoip](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.4/plugins-filters-geoip.html)可以根据ip生成经纬度信息 - (1)在first-pipeline.conf中增加geoip配置如下 ```js input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"} } geoip { source => "clientip" } } output { stdout { codec => rubydebug } } ``` - (2)如2.3一样清空filebeat历史数据,并重启 - (3)当然Logstash仍然不需要重启,可以看到输出变为如下: ```js { "request" => "/style2.css", "agent" => "\"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20140205 Firefox/24.0 Iceweasel/24.3.0\"", "geoip" => { "timezone" => "Europe/London", "ip" => "86.1.76.62", "latitude" => 51.5333, "continent_code" => "EU", "city_name" => "Willesden", "country_name" => "United Kingdom", "country_code2" => "GB", "country_code3" => "GB", "region_name" => "Brent", "location" => { "lon" => -0.2333, "lat" => 51.5333 }, "postal_code" => "NW10", "region_code" => "BEN", "longitude" => -0.2333 }, "offset" => 24464, "auth" => "-", "ident" => "-", "input_type" => "log", "verb" => "GET", "source" => "/data/home/michelmu/workspace/logstash-tutorial.log", "message" => "86.1.76.62 - - [04/Jan/2015:05:30:37 +0000] \"GET /style2.css HTTP/1.1\" 200 4877 \"http://www.semicomplete.com/projects/xdotool/\" \"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20140205 Firefox/24.0 Iceweasel/24.3.0\"", "type" => "log", "tags" => [ [0] "beats_input_codec_plain_applied" ], "referrer" => "\"http://www.semicomplete.com/projects/xdotool/\"", "@timestamp" => 2018-10-09T12:37:46.686Z, "response" => "200", "bytes" => "4877", "clientip" => "86.1.76.62", "@version" => "1", "beat" => { "name" => "VM_136_9_centos", "hostname" => "VM_136_9_centos", "version" => "5.6.10" }, "host" => "VM_136_9_centos", "httpversion" => "1.1", "timestamp" => "04/Jan/2015:05:30:37 +0000" } ``` 可以看到根据ip派生出了许多地理位置信息数据 ### 2.5 将数据导入Elasticsearch Logstash作为Elastic stack的重要组成部分,其最常用的功能是将数据导入到Elasticssearch中。将Logstash中的数据导入到Elasticsearch中操作也非常的方便,只需要在pipeline配置文件中增加Elasticsearch的output即可。 - (1)首先要有一个已经部署好的Logstash,当然可以使用腾讯云快速创建一个Elasticsearch[创建地址](https://console.cloud.tencent.com/es) - (2)在first-pipeline.conf中增加Elasticsearch的配置,如下 ```js input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"} } geoip { source => "clientip" } } output { elasticsearch { hosts => [ "localhost:9200" ] } } ``` - (3)清理filebeat历史数据,并重启 - (4)查询Elasticsearch确认数据是否正常上传(注意替换查询语句中的日期) ```js curl -XGET 'http://172.16.16.17:9200/logstash-2018.10.09/_search?pretty&q=response=200' ``` - (5)如果Elasticsearch关联了Kibana也可以使用kibana查看数据是否正常上报 ![img](https://main.qcloudimg.com/raw/2ff1b0162995971ff16e12d48dde3ce5.png)kibana图示 Logstash提供了大量的Input, filter, output, codec的插件,用户可以根据自己的需要,使用一个或多个组件实现自己的功能,当然用户也可以自定义插件以实现更为定制化的功能。自定义插件可以参考[[logstash input插件开发](https://cloud.tencent.com/developer/article/1171033)] ## 3 部署Logstash 演示过如何快速使用Logstash后,现在详细讲述一下Logstash的部署方式。 ### 3.1 安装 - **安装JDK**:Logstash采用JRuby编写,运行需要JDK环境,因此安装Logstash前需要先安装JDK。(当前6.4仅支持JDK8) - **安装Logstash**:可以采用直接下载压缩包方式安装,也通过APT或YUM安装,另外Logstash支持安装到Docker中。[[Logstash安装参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html)] - **安装X-PACK**:在6.3及之后版本X-PACK会随Logstash安装,在此之前需要手动安装[[参考链接](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.2/installing-xpack-log.html)] ### 3.2 目录结构 logstash的目录主要包括:**根目录**、**bin目录**、**配置目录**、**日志目录**、**插件目录**、**数据目录** 不同安装方式各目录的默认位置参考[[此处](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/dir-layout.html)] ### 3.3 配置文件 - Pipeline配置文件,名称可以自定义,在启动Logstash时显式指定,编写方式可以参考前面示例,对于具体插件的配置方式参见具体插件的说明(使用Logstash时必须配置): 用于定义一个pipeline,数据处理方式和输出源 - Settings配置文件(可以使用默认配置): 在使用Logstash时可以不用设置,用于性能调优,日志记录等 - logstash.yml:用于控制logstash的执行过程[[参考链接](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/logstash-settings-file.html)] - pipelines.yml: 如果有多个pipeline时使用该配置来配置多pipeline执行[[参考链接](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/multiple-pipelines.html)] - jvm.options:jvm的配置 - log4j2.properties:log4j 2的配置,用于记录logstash运行日志[[参考链接](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/logging.html#log4j2)] - startup.options: 仅适用于Lniux系统,用于设置系统启动项目! - 为了保证敏感配置的安全性,logstash提供了配置加密功能[[参考链接](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/keystore.html)] ### 3.4 启动关闭方式 #### 3.4.1 启动 - [命令行启动](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/running-logstash-command-line.html) - [在debian和rpm上以服务形式启动](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/running-logstash.html) - [在docker中启动](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/docker.html)3.4.2 关闭 - [关闭Logstash](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/shutdown.html) - Logstash的关闭时会先关闭input停止输入,然后处理完所有进行中的事件,然后才完全停止,以防止数据丢失,但这也导致停止过程出现延迟或失败的情况。 ### 3.5 扩展Logstash 当单个Logstash无法满足性能需求时,可以采用横向扩展的方式来提高Logstash的处理能力。横向扩展的多个Logstash相互独立,采用相同的pipeline配置,另外可以在这多个Logstash前增加一个LoadBalance,以实现多个Logstash的负载均衡。 ## 4 性能调优 [[详细调优参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/performance-tuning.html)] - (1)**Inputs和Outputs的性能**:当输入输出源的性能已经达到上限,那么性能瓶颈不在Logstash,应优先对输入输出源的性能进行调优。 - (2) 系统性能指标 : - **CPU**:确定CPU使用率是否过高,如果CPU过高则先查看JVM堆空间使用率部分,确认是否为GC频繁导致,如果GC正常,则可以通过调节Logstash worker相关配置来解决。 - **内存**:由于Logstash运行在JVM上,因此注意调整JVM堆空间上限,以便其有足够的运行空间。另外注意Logstash所在机器上是否有其他应用占用了大量内存,导致Logstash内存磁盘交换频繁。 - **I/O使用率**: 1)*磁盘IO*: 磁盘IO饱和可能是因为使用了会导致磁盘IO饱和的创建(如file output),另外Logstash中出现错误产生大量错误日志时也会导致磁盘IO饱和。Linux下可以通过iostat, dstat等查看磁盘IO情况 2)*网络IO*: 网络IO饱和一般发生在使用有大量网络操作的插件时。linux下可以使用dstat或iftop等查看网络IO情况 - (3) JVM堆检查 : - 如果JVM堆大小设置过小会导致GC频繁,从而导致CPU使用率过高 - 快速验证这个问题的方法是double堆大小,看性能是否有提升。注意要给系统至少预留1GB的空间。 - 为了精确查找问题可以使用jmap或VisualVM。[[参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/tuning-logstash.html#profiling-the-heap)] - 设置Xms和Xmx为相同值,防止堆大小在运行时调整,这个过程非常消耗性能。 - (4)**Logstash worker设置**: worker相关配置在logstash.yml中,主要包括如下三个: - *pipeline.workers*: 该参数用以指定Logstash中执行filter和output的线程数,当如果发现CPU使用率尚未达到上限,可以通过调整该参数,为Logstash提供更高的性能。建议将Worker数设置适当超过CPU核数可以减少IO等待时间对处理过程的影响。实际调优中可以先通过-w指定该参数,当确定好数值后再写入配置文件中。 - *pipeline.batch.size*: 该指标用于指定单个worker线程一次性执行flilter和output的event批量数。增大该值可以减少IO次数,提高处理速度,但是也以为这增加内存等资源的消耗。当与Elasticsearch联用时,该值可以用于指定Elasticsearch一次bluck操作的大小。 - *pipeline.batch.delay*: 该指标用于指定worker等待时间的超时时间,如果worker在该时间内没有等到pipeline.batch.size个事件,那么将直接开始执行filter和output而不再等待。 ### 结束语 Logstash作为Elastic Stack的重要组成部分,在Elasticsearch数据采集和处理过程中扮演着重要的角色。本文通过简单示例的演示和Logstash基础知识的铺陈,希望可以帮助初次接触Logstash的用户对Logstash有一个整体认识,并能较为快速上手。对于Logstash的高阶使用,仍需要用户在使用过程中结合实际情况查阅相关资源深入研究。当然也欢迎大家积极交流,并对文中的错误提出宝贵意见。 ### MORE: - [Logstash数据处理常见示例](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/transformation.html) - [Logstash日志相关配置参考](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/logging.html) - [Kibana管理Logstash pipeline配置](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/logstash-centralized-pipeline-management.html) - [LogstashModule](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/logstash-modules.html) - [监控Logstash](https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/monitoring-logstash.html) > **相关阅读** > [大数据基础系列之spark的监控体系介绍](https://cloud.tencent.com/developer/article/1032518?fromSource=waitui) > [Neutron lbaas代理https实践](https://cloud.tencent.com/developer/article/1047847?fromSource=waitui) > [【每日课程推荐】机器学习实战!快速入门在线广告业务及CTR相应知识](https://cloud.tencent.com/developer/edu/course-1128?fromSource=waitui) **此文已由作者授权腾讯云+社区发布,更多原文请[点击](https://cloud.tencent.com/developer/article/1353068?fromSource=waitui )** **搜索关注公众号「云加社区」,第一时间获取技术干货,关注后回复1024 送你一份技术课程大礼包!** 海量技术实践经验,尽在[云加社区](https://cloud.tencent.com/developer?fromSource=waitui)!

有疑问加站长微信联系(非本文作者)

入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:692541889

1842 次点击  
加入收藏 微博
暂无回复
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传