基于elk 实现nginx日志收集与数据分析。
一。背景
前端web服务器为nginx，采用filebeat + logstash + elasticsearch + granfa 进行数据采集与展示，对客户端ip进行地域统计，监控服务器响应时间等。
二。业务整体架构：
nginx日志落地——》filebear——》logstash——》elasticsearch——》grafna（展示）
三。先上个效果图，慢慢去一步步实现
如上只是简单的几个实用的例子，实际上有多维度的数据之后还可以定制很多需要的内容，如终端ip访问数，国家、地区占比，访问前十的省份，请求方法占比，referer统计，user_agent统计，慢响应时间统计，更有世界地图坐标展示等等，只要有数据就能多维度进行展示。这里提供模板搜索位置大家可以查找参考：https://grafana.com/dashboards
四，准备条件
需要具备如下条件：
1.nginx日志落地，需要主要落地格式，以及各个字段对应的含义。
2.安装filebeat。 filebeat轻量，功能相比较logstash而言比较单一。
3.安装logstash 作为中继服务器。这里需要说明一下的是，起初设计阶段并没有计划使用filebeat，而是直接使用logstash发往elasticsearch，但是当前端机数量增加之后logstash数量也随之增加，同时发往elasticsearch的数量增大，logstash则会抛出由于elasticsearch 限制导致的错误，大家遇到后搜索相应错误的代码即可。为此只采用logstash作为中继。
4.elasticsearch 集群。坑点是index templates的创建会影响新手操作 geoip模块。后文会有。
5.grafana安装，取代传统的kibana，grafana有更友好、美观的展示界面。
五。实现过程
1.nginx日志落地配置
nginx日志格式、字段的内容和顺序都是高度可定制化的，将需要收集的字段内容排列好。定义一个log_format
定义的形势实际上直接决定了logstash配置中对于字段抽取的模式，这里有两种可用，一种是直接在nginx日志中拼接成json的格式，在logstash中用codec => "json"来转换，
一种是常规的甚至是默认的分隔符的格式，在logstash中需要用到grok来进行匹配，这个会是相对麻烦些。两种方法各有优点。直接拼接成json的操作比较简单，但是在转码过程中
会遇到诸如 \x 无法解析的情况。 这里我也遇到过，如有必要后续会详谈。采用grok来匹配的方法相对难操作，但是准确性有提升。我们这里采用的是第一种方法，下面logstash部分
也会给出采用grok的例子。 nginx日志中日志格式定义如下：
log_format access_json '{"timestamp":"$time_iso8601",'
'"hostname":"$hostname",'
'"ip":"$remote_addrx",'
'"request_method":"$request_method",'
'"domain":"XXXX",'
'"size":$body_bytes_sent,'
'"status": $status,'
'"responsetime":$request_time,'
'"sum":"1"'
'}';
2.filebeat配置文件
关于filebeat更多内容请参考https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html
配置文件内容：filebeat.yml 这里应该不会遇到坑。
filebeat.prospectors:
- input_type: log
paths:
- /data0/logs/log_json/*.log #nginx日志路径
output.logstash:
hosts: ["xxxx.xxxx.xxxx.xxx:12121"] #logstash 服务器地址
3.logstahs配置文件内容：
这里是针对json已经拼接号，直接进行json转码的情况：
需要注意如下：
1）date模块必须有，否则会造成数据无法回填导致最终的图像出现锯齿状影响稳定性（原因是排列时间并不是日志产生的时间，而是进入logstash的时间）。这里后面的 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssZZ 需要根据你日志中的日期格式进行匹配匹配规则见：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-date.html
2）需要说明的是我下面去掉了好多的字段（remove_field），原因是我们数据量大，es服务器有限。 可以根据需要随时调整收集的字段。
3) geoip 仅需要指定源ip字段名称即可，fields并不是必须的，我加入的原因还是由于资源有限导致的。
input {
beats {
port => 12121
host => "10.13.0.80"
codec => "json"
}
}
filter {
date {
match => [ "timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssZZ" ]
#timezone => "Asia/Shanghai"
#timezone => "+00:00"
}
mutate {
convert => [ "status","integer" ]
convert => [ "sum","integer" ]
convert => [ "size","integer" ]
remove_field => "message"
remove_field => "source"
remove_field => "tags"
remove_field => "beat"
remove_field => "offset"
remove_field => "type"
remove_field => "@source"
remove_field => "input_type"
remove_field => "@version"
remove_field => "host"
remove_field => "client"
#remove_field => "request_method"
remove_field => "size"
remove_field => "timestamp"
#remove_field => "domain"
#remove_field => "ip"
}
geoip {
source => "ip"
fields => ["country_name", "city_name", "timezone","region_name","location"]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["xxx:19200","xxx:19200","xxx:19200"]
user => "xxx"
password => "xxx"
index => "logstash-suda-alllog-%{+YYYY.MM.dd}"
flush_size => 10000
idle_flush_time => 35
}
}
下面给出一个采用grok的例子：
其中match内的内容不用参考我的，需要根据你的字段个数，以及格式来定制。 这里其实是正则表达式。自带了一部分几乎就可以满足所有的需求了无需自己写了，可以参考：https://github.com/elastic/logstash/blob/v1.4.0/patterns/grok-patterns 直接用即可。
input { file { type => "access" path => ["/usr/local/nginx/logs/main/*.log"] } } filter { if [type] == "access" { if [message] =~ "^#" { drop {} } grok { match => ["message", "\[%{HTTPDATE:log_timestamp}\] %{HOSTNAME:server_name} \"%{WORD:request_method} %{NOTSPACE:query_string} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" \"%{GREEDYDATA:http_user_agent}\" %{NUMBER:status} %{IPORHOST:server_addr} \"%{IPORHOST:remote_addr}\" \"%{NOTSPACE:http_referer}\" %{NUMBER:body_bytes_sent} %{NUMBER:time_taken} %{GREEDYDATA:clf_body_bytes_sent} %{NOTSPACE:uri} %{NUMBER:m_request_time}"] } date { match => [ "log_timestamp", "dd/MMM/yyyy:mm:ss:SS Z" ] timezone => "Etc/UTC" } mutate { convert => [ "status","integer" ] convert => [ "body_bytes_sent","integer" ] convert => [ "m_request_time","float" ] }
在提供一个高级的用法：
ruby：强大的模块， 可以进行诸如时间转换，单位计算等，多个可以用分号隔开。
ruby { code => "event.set('logdateunix',event.get('@timestamp').to_i);event.set('request_time', event.get('m_request_time') / 1000000 )" } mutate { add_field => { "http_host" => "%{server_name}" "request_uri" => "%{uri}" }
在windowns上使用lgostsh需要注意的是：（win上收集iis的日志，我想正常环境是不会用到的，但是我确实用到了。。。。。。）
path路径一定要采用 linux中的分割符来拼接路径，用win的格式则正则不能实现，大家可以测试下。其他配置则无区别。
input { file { type => "access" path => ["C:/WINDOWS/system32/LogFiles/W3SVC614874788/*.log"] } }
4.elasticsearch配置，集群的安装以及启动，调优这里不多说（说不完），需要注意的一个是，geoip location的格式，我这里采用的是index templates来实现的如下：
最重要的是 "location" 定义 （否则geoip_location字段格式有问题，无法拼接成坐标），其他可以根据情况自定：
{
"order": 0,
"version": 50001,
"index_patterns": [
"suda-*"
],
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": "5",
"number_of_replicas": "1",
"refresh_interval": "200s"
}
},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [
{
"message_field": {
"path_match": "message",
"mapping": {
"norms": false,
"type": "text"
},
"match_mapping_type": "string"
}
},
{
"string_fields": {
"mapping": {
"norms": false,
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
}
},
"match_mapping_type": "string",
"match": "*"
}
}
],
"properties": {
"@timestamp": {
"type": "date"
},
"geoip": {
"dynamic": true,
"properties": {
"ip": {
"type": "ip"
},
"latitude": {
"type": "half_float"
},
"location": {
"type": "geo_point"
},
"longitude": {
"type": "half_float"
}
}
},
"@version": {
"type": "keyword"
}
}
}
},
"aliases": {}
}
5 grafana 安装以及模板创建，这个比较简单，安装完直接写语句即可附一个例子如下：
这里的变量需要自定义：
通过上面应该能够完成一个完整的收集和展示情况，这里实际上提供了一种可行的方法，并么有太大的具体操作。
希望多多交流
推荐内容：kibana中文指南（有ibook版本，看着挺方便） 三斗室著
https://www.elastic.co/cn/
https://grafana.com/dashboards
https://grafana.com/
