logstash

logstash解析嵌套json格式数据 1、源文件 　　1.原日志文件为 2019-10-28 09:49:44:947 [http-nio-8080-exec-23] INFO [siftLog][qewrw123ffwer2323fdsafd] - logTime:2019-10-28 09:49:25.833-receiveTime:2019-10-28 09:49:44.044-{"area":"","frontInitTime":0,"initiatePaymentMode":"plugin_manual","network":"电信","os":"Microsoft Windows 7","payStatus":"1","reqs":[{"curlCode":"0","end":"2019-10-28 09:49:25.233","errorCode":"","errorDesc":"","totalTime":2153}],"settleAccountsTime":0} 　　在这里我们需要先把json前面一段的正则写出来，由于这些数据在实际生产没什么实际意义，所以没重点分字段 　　DATETIME %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})? ACCESSLOG %

　　Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。 　　本文针对 官方文档 进行翻译以及实践，希望有更多的有用户了解、使用这款工具。 下载、安装、使用 　　这款工具是开箱即用的软件， 下载地址戳这里 ，下载自己对应的系统版本即可。 　　下载后直接解压，就可以了。 　　通过命令行，进入到logstash/bin目录，执行下面的命令： logstash -e "" 　　可以看到提示下面信息（这个命令稍后介绍）， 输入hello world! 　　 可以看到logstash尾我们自动添加了几个字段，时间戳@timestamp，版本@version，输入的类型type，以及主机名host。 工作原理 　　Logstash使用 管道方式 进行日志的搜集处理和输出。有点类似*NIX系统的管道命令 xxx | ccc | ddd ，xxx执行完了会执行ccc，然后执行ddd。 　　在logstash中，包括了三个阶段: 　　输入input --> 处理filter（不是必须的） --> 输出output 　　每个阶段都由很多的 插件 配合工作，比如file、elasticsearch、redis等等。 　　每个阶段也可以指定 多种方式 ，比如输出既可以输出到elasticsearch中

以上问题出现在 logstash.conf 未配置好 MySQL 的 JDBC 驱动时导致的错误提示。 首先，下载好 MySQL JDBC 驱动库，可以放到 logstash.conf 所在当前目录或者任意位置。 http://dev.mysql.com/downloads/connector/ 然后 logstash.conf 配置项，jdbc_driver_library 指定到 jar 文件所在位置。 Link： https://www.cnblogs.com/farwish/p/12892228.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4315748/blog/4281577

1.首先我做的是单实例单节点跑的ES版本为7.7 不用单独安装x-pack { "name" : "node-1", "cluster_name" : "myes", "cluster_uuid" : "OGiYluA_Sxynl2bXl1TcbQ", "version" : { "number" : "7.7.0", "build_flavor" : "default", "build_type" : "rpm", "build_hash" : "81a1e9eda8e6183f5237786246f6dced26a10eaf", "build_date" : "2020-05-12T02:01:37.602180Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.5.1", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" } 2、使用es内置工具创建密码 首先输出环境变量 export PATH=/usr/share/elasticsearch/bin/:$PATH 3、首先你的es节点要是运行状态

背景： 公司的各个微服务在逐步接入ES APM 这个监控体系，但是metrics写入量较大（每个metrics的长度很小，但是频率很高），通过logstash往ES写数据时候频繁报写入队列已满，写入拒绝，运维侧需要对ES做写入优化。 优化措施 1、调整ES的索引持久化参数 主要是调整下面4个参数： "index.translog.durability" : "async", "index.translog.flush_threshold_size" : "512mb", "index.translog.sync_interval" : "120s", "index.refresh_interval" : "120s" index.refresh_interval 这个参数需要特别注意，如果你们公司对索引实时性要求很高，就不要像我上面这样设置了（默认这个参数是1秒钟，建议允许的话，改大点，日志系统可以建议设置到60s，能大幅提升性能）。 具体含义不再赘述，参考官方文档。 需要说明的是，这个动作是索引级别的，因此我们每当有新索引创建完成后都要执行这个操作，不然对新索引是不会生效的。 所以，还需要有个update_settings.sh 的脚本，来定期操作。 # 调整 es的索引的写入参数，牺牲持久性来换取高写入性能 curl -s -HContent-Type:application

这篇博文的面向群体是 还不太了解 Prometheus 和 想要开始使用 Prometheus 的人群. 本文想做的事是 想尽力讲清楚 Prometheus 是如何看待监控这件事情 以及 Prometheus 是如何实现这些需求的. 本文中不会出现的内容: 跟 Prometheus 实现细节有太多相关的东西 等 当想看监控的时候, 我们到底想要什么? 我们想要看的东西也就是我们对监控的需求. 需求 在实际的生产过程中, 产生的和需要收集的监控数据分为很多种, 例如以下这些, 除此之外, 还有很多很多. 但从实现方式上来说, 大多都大同小异. 瞬时状态的 CPU 和 MEM 使用率读数 硬盘使用量的增长率 对 集群节点 状态 进行筛选 , 记录节点位于什么时刻不可用, 这就要求有 Tag 支持 瞬时状态的 网卡流量, 例如 100 Mbps, 服务请求量, 服务的 QPS, 服务的 错误率和错误次数 全部请求的平均时耗 一段时间内, 所有请求的 时耗中, 50% 的请求时耗小于多少毫秒, 95% 的请求时耗小于多少毫秒? 以此评估整体的接口情况 一段时间内, 所有请求的 时耗中, 多少请求时耗大于 1000ms, 多少请求时耗位于 200-500 区间内, 用于了解 请求时耗的具体分布, 以评估接口情况 …… 那么我们就需要一个 监控系统 来完成 上述需求, 这个监控系统

导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式，向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题，以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。文章作者：bellen，腾讯云大数据研发工程师。 ​ 一、背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps )，在服务客户的几个月中，我们踩了不少坑。经过数次优化与调整，最后将客户的 ES 集群调整得比较稳定，避免了在业务高峰时客户集群的读写异常，并且降低了客户的资金成本和使用成本。 二、与客户的初次交锋 解决方案架构师A：bellen, XX公司要上线一款新游戏，日志存储决定用 ELK 架构，他们决定在 XX云和我们之间二选一，我们首先去他们公司和他们交流一下，争取拿下！ bellen: 好，随时有空！ 随后和架构师一起前往该公司，跟负责底层组件的运维部门的负责人进行沟通。 XX公司运维老大：不要讲你们的PPT了，先告诉我你们能给我们带来什么！ bellen：呃，我们有很多优势，比如可以灵活扩缩容集群，还可以一键平滑升级集群版本，并且提供有跨机房容灾的集群从而实现高可用...... XX公司运维老大：你说的这些别的厂商也有

Docker 安装单机版ELK日志收集系统 概述 现在Elasticsearch是比较火的, 很多公司都在用. 而Docker也正如火如荼, 所以我就使用了Docker来安装ELK, 这里会详细介绍下安装的细节以及需要注意的地方. 先来强调一下, Elasticsearch和Kibana必须用相同版本, 这个可以避免很多坑。 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 开源实时日志分析ELK平台由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成： 1）ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务器。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。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。在elasticsearch中，所有节点的数据是均等的。 2）Logstash是一个完全开源的工具