Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

系列文章

  • Grafana 系列文章

概述

我们是基于这篇文章: Grafana 系列文章(十二):如何使用 Loki 创建一个用于搜索日志的 Grafana 仪表板, 创建一个类似的, 但是基于 ElasticSearch 的日志快速搜索仪表板.

最终完整效果如下:

Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

📝Notes:

其实我基于 ElasticSearch 做了2个仪表板

  • 用于检索 Applog 的
  • 用于检索 accesslog 的

在下面的讲解中会综合2个仪表板来进行说明.

这次不会讲述详细细节, 只选择部分关键点进行说明.

知识储备

创建 Query

使用自定义的JSON字符串编写查询,field 在Elasticsearch索引映射中被映射为一个 keyword。

如果查询是 multi-field 的 textkeyword 类型,使用 "field": "fieldname.keyword"(有时是fieldname.raw)来指定你查询中的关键字字段。

Query

Query Description
{"find": "fields", "type": "keyword"} 返回一个索引类型为keyword 的字段名列表。
{"find": "terms", "field": "hostname.keyword", "size": 1000} 使用 terms 聚合返回一个 keyword 的值列表。查询将使用当前仪表板的时间范围作为时间范围查询。
{"find": "terms", "field": "hostname", "query": '<Lucene query>'} 使用terms 聚合和指定的Lucene查询过滤器,返回一个keyword field 的值列表。查询将使用当前仪表板的时间范围作为查询的时间范围。

terms 的查询默认有500个结果的限制。要设置一个自定义的限制,需要在你的查询中设置size属性。

Variable 语法

面板标题和 metric 查询可以使用多种不同的语法来引用变量:

  • $varname, 这种语法很容易阅读,但它不允许你在词的中间使用变量。例如:apps.frontend.$server.requests.count
  • ${var_name}, 当你想在表达式的中间插值一个变量时,请使用这种语法。
  • ${var_name:<format>} 这种格式让你对Grafana如何插值有更多控制。
  • [[varname]] 不建议使用。废弃的旧语法,将在未来的版本中删除。

高级变量格式选项

变量插值的格式取决于数据源,但在有些情况下,你可能想改变默认的格式。

例如,MySql数据源的默认格式是以逗号分隔的方式连接多个值,并加引号, 如:'server01', 'server02'.在某些情况下,你可能希望有一个不带引号的逗号分隔的字符串, 如:server01,server02。你可以用下面列出的高级变量格式化选项来实现这一目的。

通用语法

语法: ${var_name:option}

可以在Grafana Play网站上测试格式化选项。

如果指定了任何无效的格式化选项,那么 glob 就是默认/回退选项。

CSV

将具有多个值的变量形成一个逗号分隔的字符串。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:csv}'
Interpolation result: 'test1,test2'
分布式 - OpenTSDB

以OpenTSDB的自定义格式对具有多个值的变量进行格式化。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:distributed}'
Interpolation result: 'test1,servers=test2'
双引号

将单值和多值变量形成一个逗号分隔的字符串,在单个值中用\"转义",并将每个值用""引号括起来。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:doublequote}'
Interpolation result: '"test1","test2"'
Glob - Graphite

将具有多个值的变量组成一个glob(用于Graphite查询)。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:glob}'
Interpolation result: '{test1,test2}'
JSON

将具有多个值的变量形成一个逗号分隔的字符串。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:json}'
Interpolation result: '["test1", "test2"]'
Lucene - Elasticsearch

以Lucene格式对Elasticsearch的多值变量进行格式化。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:lucene}'
Interpolation result: '("test1" OR "test2")'
URL 编码 (Percentencode)

对单值和多值变量进行格式化,以便在URL参数中使用。

servers = ['foo()bar BAZ', 'test2']
String to interpolate: '${servers:percentencode}'
Interpolation result: 'foo%28%29bar%20BAZ%2Ctest2'
Pipe

将具有多个值的变量形成一个管道分隔的字符串。

servers = ['test1.', 'test2']
String to interpolate: '${servers:pipe}'
Interpolation result: 'test1.|test2'
Raw

关闭数据源特定的格式化,如SQL查询中的单引号。

servers = ['test.1', 'test2']
String to interpolate: '${var_name:raw}'
Interpolation result: 'test.1,test2'
Regex

将有多个值的变量形成一个regex字符串。

servers = ['test1.', 'test2']
String to interpolate: '${servers:regex}'
Interpolation result: '(test1\.|test2)'
单引号

将单值和多值变量形成一个逗号分隔的字符串,在单个值中用\'转义',并将每个值用'引号括起来。

servers = ['test1', 'test2']
String to interpolate: '${servers:singlequote}'
Interpolation result: "'test1','test2'"
Sqlstring

将单值和多值变量组成一个逗号分隔的字符串,每个值中的'''转义,每个值用'引号括起来。

servers = ["test'1", "test2"]
String to interpolate: '${servers:sqlstring}'
Interpolation result: "'test''1','test2'"
Text

将单值和多值变量转换成其文本表示法。对于一个单变量,它将只返回文本表示法。对于多值变量,它将返回与+相结合的文本表示法。

servers = ["test1", "test2"]
String to interpolate: '${servers:text}'
Interpolation result: "test1 + test2"

查询参数

将单值和多值变量编入其查询参数表示法。例如:var-foo=value1&var-foo=value2

servers = ["test1", "test2"]
String to interpolate: '${servers:queryparam}'
Interpolation result: "servers=test1&servers=test2"

配置变量选择选项

Selection Options 是一个你可以用来管理变量选项选择的功能。所有的选择选项都是可选的,它们在默认情况下是关闭的。

Multi-value Variables

内插一个选择了多个值的变量是很棘手的,因为如何将多个值格式化为一个在使用该变量的给定环境中有效的字符串并不直接。Grafana试图通过允许每个数据源插件告知模板插值引擎对多个值使用什么格式来解决这个问题。

📝Notes:

变量上的Custom all value选项必须为空,以便Grafana将所有值格式化为一个字符串。如果它留空,那么Grafana就会把查询中的所有值连接起来(加在一起)。类似于value1,value2,value3。如果使用了一个自定义的所有值,那么该值将是类似于*all的东西。

带有Prometheus或InfluxDB数据源的多值变量

InfluxDB和Prometheus使用regex表达式,所以host1, host2, host3 变量会被插值为{host1,host2,host3}。每个值都会被regex转义。

使用Elastic数据源的多值变量

Elasticsearch使用lucene查询语法,所以同样的变量会被格式化为("host1" OR "host2" OR "host3")。在这种情况下,每一个值都必须被转义,以便该值只包含lucene控制词和引号。

Include All 选项

Grafana在变量下拉列表中添加了一个 All 选项。如果用户选择了这个选项,那么所有的变量选项都被选中。

自定义 all 的值

这个选项只有在选择了 Include All option 时才可见。

在Custom all value字段中可以输入regex、globs或lucene语法来定义All选项的值。

默认情况下,All 值包括组合表达式中的所有选项。这可能会变得非常长,而且会产生性能问题。有时,指定一个自定义的所有值可能会更好,比如通配符。

为了在 Custom all value 选项中拥有自定义的regex、globs或lucene语法,它永远不会被转义,所以你将不得不考虑什么是你的数据源的有效值。

ElasticSearch Template Variables

选择一种 Variable 语法

如上文所述, Elasticsearch数据源支持在查询字段中使用多种变量语法.

当启用 Multi-valueInclude all value 选项时,Grafana 会将标签从纯文本转换为与 Lucene 兼容的条件。即隐式转换 $varname${varname:lucene}

实战

1. 弄清楚有哪些索引字段

首先, 最重要的, 就是弄清楚该索引有哪些索引字段(fields), 以及有哪些keywords, 选择部分字段和 keywords 作为 varibles. 可以直接通过 Kibana 界面进行查询和尝试.

如本次选择的有:

  • app_name
  • level
  • request_path (🐾 通过多次在 Kibana 上使用发现, 查询时应该使用 request_path.keyword 而不是 request_path)
  • request_method
  • status_code

2. 创建 Variables

app_name

设置如下:

  • Name: app_name
  • Type: Query
  • Data source: ES
  • Query: {"find": "terms", "field": "current_app_name"}, 另外, 如果嵌套使用, 可以类似这样 {"find": "terms", "field": "pod_name", "query": "app_name:$app_name"}

request_path

设置如下:

  • Name: request_path
  • Type: Query
  • Data source: ES
  • Query: {"find": "terms", "field": "request_path.keyword", "query": "app_name:$app_name"}
  • Multi-value: ✔️
  • Include All option: ✔️
  • Custom all value: *

🐾 注意, 这里使用了 Custom all value, 最终 Query All 的表达式就会变成: request_path.keyword:* 而不是 request_path.keyword:(<path1> OR <path2> ...)

request_method

request_method 常用的就这么几个:

  • GET
  • POST
  • DELETE
  • HEAD
  • PUT
  • PATCH
  • OPTIONS

所以可以将其设置为 Custom variable, 设置如下:

  • Name: request_method
  • Type: Custom
  • Values separated by comma: GET,POST,DELETE,HEAD, PUT,PATCH,OPTIONS
  • Multi-value: ✔️
  • Include All option: ✔️
  • Custom all value: *

level

日志级别可以直接使用 Custom 类型变量. 如下:

  • Name: level
  • Type: Custom
  • Values separated by comma: INFO, WARN, ERROR,FATAL
  • Multi-value: ✔️
  • Include All option: ✔️

如果只关注错误日志, 那么 level 变量的默认值可以设置为同时勾选: ERRORFATAL

status_code

这里会将 status_code variable 用于 Lucene 的范围语法 [](包括开头和结尾的2个数字), 所以有用到Custom all value 以及 Variable 语法配置.

  • Name: status_code
  • Type: Custom
  • Values separated by comma: 200 TO 299, 300 TO 399, 400 TO 499, 500 TO 599
  • Include All option: ✔️
  • Custom all value: 200 TO 599 (📝Note: 即包括所有的 http 状态码, 从 200 到 599)

后续要在 Query 中使用, 用法如下:

status_code:[${status_code:raw}]

直接使用 ${status_code:raw}, 这样传入就会变成:

status_code:[200 TO 299]
status_code:[200 TO 599]

按期望完成对 ES 的查询.

filter

最后, 还添加一个 Ad hoc filters variable, 方便用户进行更多自定义的过滤筛选.

  • Name: filter
  • Type: Ad hoc filters
  • Data source: ${datasource}

后续会在该 Dashboard 的所有 Query 中自动使用. 一个典型使用场景如下:

对于 request_path, 需要过滤监控/健康检查等请求(包含info health metric 等关键词), 那么可以将该 filter 保存为默认的变量值.

Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

3. Panel

Dashboard 只有 2 个面板组成:

  • 上图: Time series, 显示日志柱状图, 并着色, INFO日志为绿色, WARN 日志为黄色, ERRORFATAL 日志为红色.
  • 下日志

Time series panel

如下图:

Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

可以通过如下 Query 实现:

app_name:$app_name AND level:($level AND INFO)
app_name:$app_name AND level:($level AND ERROR or FATAL)

$level AND INFO 这种写法是一个 workaround, 为的是在 level 变量改变时, Time series panel 随之改变.

另外一个需要注意的点是, MetricCount(日志条数) 而不是 Logs (具体日志).

还有, 需要配置 Override -> Color, 如下:

Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

最后, 如果柱子太密, 可以通过调整如 3 Colors Time series panel 图中的 Interval 来调整时间间隔, 本例调整为 1m

Logs panel

在 Logs panel 中, 也可以根据实际情况做一系列调整.

如下图, 可以对日志展示方式做调整:

Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

  • Time: 是否加时间戳
  • Unique labels: 是否每条日志加 label
  • Common labels: 是否对 logs panel 左上角对所有日志加 common labels
  • Wrap lines
  • Pretify JSON: JSON 美化
  • Enable log details: 启用查看日志详细信息
  • Deduplication: 日志去重, 去重方式有:
    • None: 不去重
    • Exact: 精确去重
    • Numbers: 不同数字记为同一类的去重方式
    • Signature: 根据计算得出的 Signature 去重
  • Order: 排序.

另外, 考虑到 ES 日志的 log details 会有很多我们不关注的 fields, 如: _source _id 等, 可以通过 Transform 进行转换调整. 具体如下图:

Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板

总结

这篇文章算是该系列文章的一个重点了. 包含了非常多的实用细节.

如:

  • ES Query
  • Variable 语法
    • Variable raw 语法
    • Lucene - Elasticsearch 语法
  • Multi-value Variables
  • Include All 选项
  • 自定义 all 的值
  • Ad hoc filters Variable
  • ES Metric Type
    • Count
    • Logs
  • 调整Query 时间间隔
  • Logs panel 设置
  • Panel Transform

希望对你有所帮助.

三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-442022.html

到了这里,关于Grafana系列-统一展示-8-ElasticSearch日志快速搜索仪表板的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Grafana 系列-统一展示-2-Prometheus 数据源

    Grafana 系列文章 Grafana 提供了对 Prometheus 的内置支持。本文会介绍 Grafana Prometheus(也包括 Prometheus 的兼容实现,如 Thanos, Mimir 等) 数据源的部分选项、变量 (Variable)、查询 (Query) 和其他针对 Prometheus 数据源的功能。 这里选择几项重要的部分进行说明: URL : Prometheus Server 的

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • Grafana 系列-统一展示-5-AWS Cloudwatch 仪表板

    Grafana 系列文章 强烈推荐使用 GitHub 上的 monitoringartist/grafana-aws-cloudwatch-dashboards 仪表板。该 repo 有一系列 AWS 资源的仪表板,包括但不限于: EC2 EBS API GW Autoscaling Billing EKS Lambda Logs RDS S3 ... 并且质量上乘,设计十分精良。 本文以其 AWS EC2 Dashboard (ID: 617) 为例说明。 📝 Notes :

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • Grafana系列-统一展示-11-Logs Traces无缝跳转

    Grafana 系列文章 如前文 Grafana 系列 - 统一展示 -1- 开篇所述, Grafana 可以了解所有相关的数据--以及它们之间的关系--对于尽快根治事件和确定意外系统行为的真正来源非常重要。Grafana 允许团队在一个地方对所有的数据进行无缝的可视化和跳转。 最典型的就是 Grafana Labs 的 LG

    2024年02月08日
    浏览(34)
  • 使用 Grafana 统一监控展示-对接 Zabbix

    在某些情况下,Metrics 监控的 2 大顶流: Zabbix: 用于非容器的虚拟机环境 Prometheus: 用于容器的云原生环境 是共存的。但是在这种情况下,统一监控展示就不太方便,本文介绍利用 Grafana 对接 Zabbix, 来作为统一监控展示端。Let\\\'s go! 在这里,主要是用到了 alexanderzobnin/grafana-zab

    2023年04月19日
    浏览(37)
  • ELK之使用Grafana读取ES集群的Nginx日志进行分析展示

    直通车 ------------↓↓↓↓↓↓ 需要ES集群 https://blog.csdn.net/wdy_2099/article/details/125441436 需要filebeat https://blog.csdn.net/wdy_2099/article/details/125445893 需要logstash https://blog.csdn.net/wdy_2099/article/details/125464226 需要grafana https://blog.csdn.net/wdy_2099/article/details/124211397 需要nginx 需要对grafana添加

    2024年01月21日
    浏览(39)
  • Grafana系列-Loki-基于日志实现告警

    Loki 系列文章 实际应用中除了基于 Metrics 告警, 往往还有基于日志的告警需求, 可以作为基于 Metrics 告警之外的一个补充. 典型如基于 NGINX 日志的错误率告警.本文将介绍如何基于 Loki 实现基于日志的告警. 本文我们基于以下 2 类实际场景进行实战演练: 基于 NGINX 日志的错误率告

    2024年02月05日
    浏览(39)
  • 统一日志管理方案:Spring项目logback日志与logstash和Elasticsearch整合

    原创/朱季谦 最近在做一个将分布式系统的日志数据通过logstash传到kafka的功能,做完之后决定业余搭一个ELK日志分析系统,将logstash采集到的日志传给Elasticsearch。经过一番捣鼓,也把这个过程给走通了,于是写了这篇总结,可按照以下步骤搭建logstash采集spring日志数据并传输

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • Debezium系列之:prometheus采集debezium的jmx数据,grafana通过dashboard展示debezium的jmx数据

    需要采集debezium的jmx数据,并把重要的指标展示出来 采取的方案是prometheus采集debezium的jmx数据,通过grafana展示出来,可以快速查看某个连接器重要的指标信息

    2024年02月13日
    浏览(48)
  • Elasticsearch实战(五):Springboot实现Elasticsearch电商平台日志埋点与搜索热词

    Elasticsearch实战(一):Springboot实现Elasticsearch统一检索功能 Elasticsearch实战(二):Springboot实现Elasticsearch自动汉字、拼音补全,Springboot实现自动拼写纠错 Elasticsearch实战(三):Springboot实现Elasticsearch搜索推荐 Elasticsearch实战(四):Springboot实现Elasticsearch指标聚合与下钻分析

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • ElasticSearch系列六:ElasticSearch搜索技术深入讲解(一)

    1.match 手工控制搜索结果精准度         1.1. minimum_should_match 用法         1.2 match底层转换         在ES中,执行match搜索的时候,ES底层通常都会对搜索条件进行底层转换,来实现最终的搜索结果。如         1.2.1(bool + should)          1.2.2(bool + must) 建议: 如果

    2024年02月15日
    浏览(64)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包