Logstash关于日志清洗记录学习及应用

logstash日志清洗：

日志清洗任务，给了我乱七八糟资料之后看的一脸懵，最后决定自己动手整理整理这样有头绪点，记录一下自己学习过程。其中涉及到一些ip内容的我都改为ip，其他保持一致，欢迎大家一起讨论，我也是刚开始学习这个，如有写的不对请多指教。
一、学习阶段
1、首先理解logstash中各个语法：
事件：Logstash 每读取一次数据的行为叫做事件。
1）**Input：**输入插件，允许一个特定的事件源可以读取到 Logstash 管道中。
支持多种数据源：stdin，file，tcp/udp，jdbc，redis，syslog，beat。本使用手册中介绍beat的配置
2）**Filter：**过滤插件，logstash中最常用，也是最复杂的插件，过滤器插件主要处理流经当前Logstash的事件信息，可以添加字段、移除字段、转换字段类型，通过正则表达式切分数据等，也可以根据条件判断来进行不同的数据处理方式。
date:日志解析
grok:正则匹配解析
dissect:分隔符解析
mutate:对字段做处理，比如重命名、删除、替换等
json:按照json解析字段内容到指定字段中
geoip:增加地理位置数据
ruby:利用ruby代码来动态修改logstash event

3）Output：输出插件，每个数据流经过input和filter后，最终要由output输出
常用输出插件有：stdout，Elasticsearch，Redis，File，TCP，本实用教程中介绍标准控制台输出stdout和Elasticsearch输出

2、Grok：将非结构化事件数据分析到字段中
Grok原理：使用的是正则表达式来对字段进行拆分。
match：匹配某个字段，根据正则表达式的规则拆分字符串

3、dissect:基于分隔符原理解析数据，解决grok解析时消耗过多cpu资源问题
使用分隔符将非结构化事件数据提取到字段中，解析过滤器不适用正则表达式，速度非常快，但是如果数据的结构因行而异，grok过滤更合适
应用：有一定局限性，主要使用与每行格式相似且分隔符明确简单的场景
语法：字段(field)和分隔符(delimiter)

4、mutate部分

convert :实现字段类型的转换，类型为hash，仅支持转换为integer、float、string和boolean
gsub：对字段内容进行替换，类型为数组，每3项为一个替换配置 * split：将字符串切割为数组
join:将数组拼接为字符串
merge:将两个数组合并为一个数组，字符串会被转为1个元素的数组进行操作
rename:字段重命名
update/replace:更新字段内容，区别于update只在字段存在时生效，而replace在字段不存在时会执行新增字段的操作

 

5、json：将字段内容为json格式的数据进行解析

source =>“message” #要解析的字段名
target =>“msg_json”
#解析后的存储字段，默认和message同级别

6、geoip：根据ip地址提供对应的地域信息，比如经纬度、城市名等，方便进行地理数据分析
7、ruby:最灵活的插件，可以和ruby语言来随心所欲的修改logstash event对象
8、条件判断：使用条件来决定filter和outup处理特定事件，条件支持if、else if 、else语句，可以嵌套

比较：相等==、!=、<、>、<=、>=
正则：=(匹配正则)、!(不匹配正则)
包含：in(包含)、not
in（不包含）
布尔：and(与),or(或)、nand(非与)、xor（非或）
一元运算符：!（取反）、()（复合表达式）、!() （对复合表达式结果取反）

二、应用阶段
1、首先根据需要提取的字段在es上对grok部分进行正则编写
2、编写单独测试
日志内容：
1）有json嵌套

2021-07-30T10:57:03.572999+08:00 120.0.0.1 ||json{"fieldValues": {"lid":20761143179600942,"cvendor":"micsoft","cproduct":"Server 4.0 ","cdevname":"WIN-N3LDQJCFQD8","ieventpri":3,"cresult":"success","cdevip":"ip","model":"event","ccolletorip":"ip","isport":49935,"cdevtype":"/server/windows","cregex":"OS_Windows_100","cprogram":"Microsoft-Windows-Security-Auditing","loccurtime":1627611741000,"coperation":"detect","ccollectsource":"ip:UDP:514","corilog":"<190>Jul 30 10:22:21 csw Server 4.0 \tSecurity\tWIN-N3LDQJCFQD8\tMicrosoft-Windows-Security-Auditing\tNone\tUnknown User\tFri Jul 30 10:22:21 2021\t5\t5158\t\" Windows筛选平台已允许绑定本地端口。应用程序信息:\t进程ID:\t\t664\t应用程序名称:\t\\device\\harddiskvolume2\\windows\\system32\\svchost.exe网络信息:\t源地址:\t\t0.0.0.0\t源端口:\t\t49935\t协议:\t\t17筛选器信息:\t筛选器运行时ID:\t0\t层名称:\t\t%%14608\t层运行时},"sid":"20761143179600942"}#015

相对应清洗应该是这样：

input {
  stdin {
  }
}
filter{
        grok {
              match => { "message" => "(?<datetime>.*?) .*? \|\|json(?<jsonLog>.*)#" }
              }
        json {
              source => "jsonLog"
              }
        mutate {
              remove_field => ["fieldValues",'@version','host',"jsonLog"]
              rename => {
                           "[fieldValues][cdevname]" => "device_name"
                           "[fieldValues][cdevip]" => "ip"
                       }
              add_field => {"[handle_time]" => "%{+YYYY.MM.dd.HH.mm.ss}"}
               }
       date{
              match => ["datetime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
              target => "datetime"
              timezone => "Etc/UTC"
            }
      }
output {
    stdout{
        codec => rubydebug {
        metadata => true
        }
    }
}

　　2）日志内容：

2021-07-30T10:43:06+08:00 LDB_DBA DBFW: CEF:ip:514|发生时间:2021-07-30 10:43:00|服务器IP:ip内容|服务器端口:9901|数据库实例名:mysql|数据库名:shjs-cdrms|数据库版本:4000|客户端IP:ip内容|客户端端口:33986|客户端MAC:005056887A82|客户端工具:MySQL Connector/J|客户端操作系统用户:N/A|应用用户:N/A|数据库用户:ROOT|风险类型:N/A|风险级别:N/A|引擎动作:放行|规则名称:N/A|操作类型:SELECT |访问对象:ACT_RU_TIMER_JOB|响应时间:4042|执行结果:成功|影响行数:0|SQL语句:SELECT RES.*FROM ACT_RU_TIMER_JOB RES WHERE SCOPE_TYPE_='cmmn' AND DUEDATE_<='2021-07-30 10:56:37.094' AND LOCK_OWNER_ IS NULL LIMIT 1 OFFSET 0

input {
  stdin {
  }
}
filter{
    grok {
           match => {
               "message" => "(?<datetime>.*?) .*?\|客户端IP:(?<客户端IP>.*?)\|.*?\|SQL语句:(?<SQL语句>.*)"
                     }
         }
          mutate {
             remove_field => ['@version','host']
             add_field => {"[handle_time]" => "%{+YYYY.MM.dd.HH.mm.ss}"}
             }
     date{
        match => ["datetime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
        target => "datetime"
        timezone => "Etc/UTC"
            }
      }
output {
    stdout{
        codec => rubydebug {
        metadata => true
        }
    }
}

　　3、单独测试通过之后合并一起

input {
  stdin {
  }
}

filter{
       if "ip" in [message]{
        grok {
        match => { "message" => "(?<datetime>.*?) .*? \|\|json(?<jsonLog>.*)#" }
              }
        json {
              source => "jsonLog"
              }
        mutate {
              remove_field => ["fieldValues",'@version','host',"jsonLog"]
              rename => {
                           "[fieldValues][cdevname]" => "device_name"
                           "[fieldValues][cdevip]" => "ip"
                       }
              add_field => {"[handle_time]" => "%{+YYYY.MM.dd.HH.mm.ss}"}
               }
        date{
              match => ["datetime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
              target => "datetime"
              timezone => "Etc/UTC"
               }
          }
        else if "LDB_DBA" in [message] {
        grok {
           match => {
               "message" => "(?<datetime>.*?) .*?\|客户端IP:(?<客户端IP>.*?)\|.*?\|SQL语句:(?<SQL语句>.*)"
                     }
         }
          mutate {
             remove_field => ['@version','host']
             add_field => {"[handle_time]" => "%{+YYYY.MM.dd.HH.mm.ss}"}
             }
       date{
             match => ["datetime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
             target => "datetime"
             timezone => "Etc/UTC"
            }
      }

output {
    stdout{
        codec => rubydebug {
        metadata => true
        }
    }
}