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ElasticSearch实战系列八: Filebeat快速入门和使用---图文详解

前言

本文主要介绍的是ELK日志系统中的Filebeat快速入门教程。

ELK介绍

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。

  • Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

  • Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。

  • Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

  • Filebeat是一个轻量型日志采集器，可以方便的同kibana集成，启动filebeat后，可以直接在kibana中观看对日志文件进行detail的过程。

Filebeat介绍

Filebeat 是使用 Golang 实现的轻量型日志采集器，也是 Elasticsearch stack 里面的一员。本质上是一个 agent ，可以安装在各个节点上，根据配置读取对应位置的日志，并上报到相应的地方去。
Filebeat 的可靠性很强，可以保证日志 At least once 的上报，同时也考虑了日志搜集中的各类问题，例如日志断点续读、文件名更改、日志 Truncated 等。
Filebeat 并不依赖于 ElasticSearch，可以单独存在。我们可以单独使用Filebeat进行日志的上报和搜集。filebeat 内置了常用的 Output 组件, 例如 kafka、ElasticSearch、redis 等，出于调试考虑，也可以输出到 console 和 file 。我们可以利用现有的 Output 组件，将日志进行上报。
当然，我们也可以自定义 Output 组件，让 Filebeat 将日志转发到我们想要的地方。
filebeat 其实是 elastic/beats 的一员，除了 filebeat 外，还有 HeartBeat、PacketBeat。这些 beat 的实现都是基于 libbeat 框架。

Filebeat 由两个主要组件组成：harvester 和 prospector。

采集器 harvester 的主要职责是读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到 the output。 每个文件启动一个 harvester，harvester 负责打开和关闭文件，这意味着在运行时文件描述符保持打开状态。如果文件在读取时被删除或重命名，Filebeat 将继续读取文件。

查找器 prospector 的主要职责是管理 harvester 并找到所有要读取的文件来源。如果输入类型为日志，则查找器将查找路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个 harvester。每个 prospector 都在自己的 Go 协程中运行。

注：Filebeat prospector只能读取本地文件， 没有功能可以连接到远程主机来读取存储的文件或日志。

示例图:

Filebeat安装使用

Filebeat下载地址推荐使用清华大学或华为的开源镜像站。

下载地址:

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

ELK7.3.2百度网盘地址:
链接：https://pan.baidu.com/s/1tq3Czywjx3GGrreOAgkiGg
提取码：cxng

三、Filebeat安装

1，文件准备

将下载下来的filebeat-7.3.2-linux-x86_64.gz的配置文件进行解压
在linux上输入:

然后移动到/opt/elk 里面，然后将文件夹重命名为 filebeat-7.3.2
输入

2，配置修改

这里简单介绍一下 filebeat.inputs，和outputs的主要配置。

inputs

inputs主要使用的几个配置项:

  • paths:必选项,读取文件的路径，基于glob匹配语法。
  • enabled:是否启用该模块。
  • exclude_lines: 排除匹配列表中的正则表达式。
  • include_lines：包含匹配列表中的正则表达式。
  • exclude_files: 排除的文件,匹配正则表达式的列表。
  • fields: 可选的附加字段。这些字段可以自由选择,添加附加信息到抓取的日志文件进行过滤。
  • multiline.pattern: 多行合并匹配规则，匹配正则表达式。
  • multiline.match:匹配可以设置为“after”或“before”。它用于定义是否应该将行追加到模式中在之前或之后匹配的，或者只要模式没有基于negate匹配。注意:在Logstash中，After等同于previous, before等同于next.
  • multiline.negate: 定义模式下的模式是否应该被否定。默认为false。这个配置有点绕，其实就是负负得正，如果符合上面的就配置false，否则就配置true。

一个简单的input输入示例:

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

上述这段配置表示采集/home/logs/目录所有后缀名为.txt的日志。

在采集日志时，会涉及到对于应用中异常堆栈日志的处理。在上一篇博文中，我们使用了logstash实现了日志归并，在本篇中我们也可以使用filbeat来实现合并。使用multiline.pattern、multiline.negate和multiline.match来实现，我们通过制定匹配规则将以空格开头的所有行合并到上一行,并把以Caused by开头的也追加到上一行。

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

若是想采集多个目录，第一种方式，直接在采集的目录下再添加一行
示例图:
ElasticSearch实战系列八: Filebeat快速入门和使用---图文详解-LMLPHP

第二种方式，想采集多个目录并且输出到不同的索引库中，可以增加fields来表示，类似logstash的type。
示例图:

ElasticSearch实战系列八: Filebeat快速入门和使用---图文详解-LMLPHP
判断的时候，使用if [fields][log-test] == "true"{ } 这样既可。

output

output主要作用是将数据进行输出，比如输出到kafka、elasticsearch或者logstash中。
这里将数据输出到ElasticSearch中，如果是集群，通过逗号可以配置多个节点。

示例:

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

按照上述配置会将读取的数据输出默认的模板索引库中，如果我们想指定索引库输出的话，只需要添加索引库名称即可。

示例:

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

输出到Logstash配置:


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

3，使用

demo

在/home/logs/目录下添加一个日志文件， 然后在filebeat文件夹中创建一个filebeat_test.yml文件，然后在该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用户在filebeat文件夹输入

进行配置启动测试

启动命令:

后台启动命令:

若是后台启动，可以在filebeat统计目录的logs目录查看日志信息。

启动filebeat采集日志写入到ES中，默认会使用filebeat的模板， 如果想使用自定义模板实现，可以查看我上一篇博文，地址:ElasticSearch实战系列七: Logstash实战使用-图文讲解

示例图如下:
ElasticSearch实战系列八: Filebeat快速入门和使用---图文详解-LMLPHP

自定义json写入

有时候，我们想采集json文件并直接将json文件的数据按照格式写入到ES对应的索引库中，我们也可以通过filebeat去实现。

1.在filebeat的目录下创建一个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的开发工具页面中执行如下语句:


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

3.创建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.启动filebeat，并在kibana查询数据

./filebeat -e -c filebeat_json.yml

示例图:
ElasticSearch实战系列八: Filebeat快速入门和使用---图文详解-LMLPHP

其它

ElasticSearch实战系列:

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