1. Toy模板网首页
  2. > Toy博客

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件

9月前 作者：低温热源 分类：Toy博客 阅读(49) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件。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。

grok 正则捕获插件

grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件

内置正则表达式调用

%{SYNTAX:SEMANTIC}

●SYNTAX代表匹配值的类型，例如，0.11可以NUMBER类型所匹配，10.222.22.25可以使用IP匹配。

●SEMANTIC表示存储该值的一个变量声明，它会存储在elasticsearch当中方便kibana做字段搜索和统计，你可以将一个IP定义为客户端IP地址client_ip_address，如%{IP:client_ip_address}，所匹配到的值就会存储到client_ip_address这个字段里边，类似数据库的列名，也可以把 event log 中的数字当成数字类型存储在一个指定的变量当中，比如响应时间http_response_time，假设event log record如下:

message: 192.168.80.10 GET /index.html 15824 0.043

 可以使用如下grok pattern来匹配这种记录

%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}

 对应关系

192.168.80.10                  GET               /index.html                15824              0.043
%{IP:client_id_address}    %{WORD:method}    %{URIPATHPARAM:request}    %{NUMBER:bytes}    %{NUMBER:http_response_time}

 可以输入kibana开发工具的GROK测试工具进行正则表达式测试

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

 在logstash conf.d文件夹下面创建filter conf文件，内容如下

/etc/logstash/conf.d/01-filter.conf

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time}" }
  }
}

以下是filter结果

client_id_address: 192.168.80.10
method: GET
request: /index.html
bytes: 15824
http_response_time: 0.043

logstash 官方也给了一些常用的常量来表达那些正则表达式，可以到这个 Github 地址查看有哪些常用的常量

https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/blob/main/patterns/ecs-v1/grok-patterns

USERNAME [a-zA-Z0-9._-]+
USER %{USERNAME}
EMAILLOCALPART [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_.+-=:]+
EMAILADDRESS %{EMAILLOCALPART}@%{HOSTNAME}
INT (?:[+-]?(?:[0-9]+))
BASE10NUM (?<![0-9.+-])(?>[+-]?(?:(?:[0-9]+(?:\.[0-9]+)?)|(?:\.[0-9]+)))
NUMBER (?:%{BASE10NUM})
BASE16NUM (?<![0-9A-Fa-f])(?:[+-]?(?:0x)?(?:[0-9A-Fa-f]+))
BASE16FLOAT \b(?<![0-9A-Fa-f.])(?:[+-]?(?:0x)?(?:(?:[0-9A-Fa-f]+(?:\.[0-9A-Fa-f]*)?)|(?:\.[0-9A-Fa-f]+)))\b
POSINT \b(?:[1-9][0-9]*)\b
NONNEGINT \b(?:[0-9]+)\b
WORD \b\w+\b
NOTSPACE \S+
SPACE \s*
DATA .*?
GREEDYDATA .*
QUOTEDSTRING (?>(?<!\\)(?>"(?>\\.|[^\\"]+)+"|""|(?>'(?>\\.|[^\\']+)+')|''|(?>(?>\\.|[^\\]+)+)|))
UUID [A-Fa-f0-9]{8}-(?:[A-Fa-f0-9]{4}-){3}[A-Fa-f0-9]{12}
# URN, allowing use of RFC 2141 section 2.3 reserved characters
URN urn:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,31}:(?:%[0-9a-fA-F]{2}|[0-9A-Za-z()+,.:=@;$_!*'/?#-])+

IPV4匹配？【面试题】 

不能[0-9]{1-3}.[0-9]{1-3}.[0-9]{1-3}.[0-9]{1-3} 0-9三次然后四个点间隔

要把每一位字符都做匹配（由于0-255）分段表示，然后用或连接。

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

# Networking
MAC (?:%{CISCOMAC}|%{WINDOWSMAC}|%{COMMONMAC})
CISCOMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{4}\.){2}[A-Fa-f0-9]{4})
WINDOWSMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}-){5}[A-Fa-f0-9]{2})
COMMONMAC (?:(?:[A-Fa-f0-9]{2}:){5}[A-Fa-f0-9]{2})
IPV6 ((([0-9A-Fa-f]{1,4}:){7}([0-9A-Fa-f]{1,4}|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){6}(:[0-9A-Fa-f]{1,4}|((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){5}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,2})|:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){4}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,3})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4})?:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){3}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,4})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,2}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){2}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,5})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,3}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){1}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,6})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,4}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(:(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,7})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,5}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:)))(%.+)?
IPV4 (?<![0-9])(?:(?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5])[.](?:[0-1]?[0-9]{1,2}|2[0-4][0-9]|25[0-5]))(?![0-9])
IP (?:%{IPV6}|%{IPV4})
HOSTNAME \b(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62})(?:\.(?:[0-9A-Za-z][0-9A-Za-z-]{0,62}))*(\.?|\b)
IPORHOST (?:%{IP}|%{HOSTNAME})
HOSTPORT %{IPORHOST}:%{POSINT}
# paths
PATH (?:%{UNIXPATH}|%{WINPATH})
UNIXPATH (/([\w_%!$@:.,+~-]+|\\.)*)+
TTY (?:/dev/(pts|tty([pq])?)(\w+)?/?(?:[0-9]+))
WINPATH (?>[A-Za-z]+:|\\)(?:\\[^\\?*]*)+
URIPROTO [A-Za-z]([A-Za-z0-9+\-.]+)+
URIHOST %{IPORHOST}(?::%{POSINT:port})?
# uripath comes loosely from RFC1738, but mostly from what Firefox
# doesn't turn into %XX
URIPATH (?:/[A-Za-z0-9$.+!*'(){},~:;=@#%&_\-]*)+
#URIPARAM \?(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?(?:&(?:[A-Za-z0-9]+(?:=(?:[^&]*))?)?)*)?
URIPARAM \?[A-Za-z0-9$.+!*'|(){},~@#%&/=:;_?\-\[\]<>]*
URIPATHPARAM %{URIPATH}(?:%{URIPARAM})?
URI %{URIPROTO}://(?:%{USER}(?::[^@]*)?@)?(?:%{URIHOST})?(?:%{URIPATHPARAM})?
# Months: January, Feb, 3, 03, 12, December
MONTH \b(?:[Jj]an(?:uary|uar)?|[Ff]eb(?:ruary|ruar)?|[Mm](?:a|ä)?r(?:ch|z)?|[Aa]pr(?:il)?|[Mm]a(?:y|i)?|[Jj]un(?:e|i)?|[Jj]ul(?:y)?|[Aa]ug(?:ust)?|[Ss]ep(?:tember)?|[Oo](?:c|k)?t(?:ober)?|[Nn]ov(?:ember)?|[Dd]e(?:c|z)(?:ember)?)\b
MONTHNUM (?:0?[1-9]|1[0-2])
MONTHNUM2 (?:0[1-9]|1[0-2])
MONTHDAY (?:(?:0[1-9])|(?:[12][0-9])|(?:3[01])|[1-9])

# Days: Monday, Tue, Thu, etc...
DAY (?:Mon(?:day)?|Tue(?:sday)?|Wed(?:nesday)?|Thu(?:rsday)?|Fri(?:day)?|Sat(?:urday)?|Sun(?:day)?)
# Years?
YEAR (?>\d\d){1,2}
HOUR (?:2[0123]|[01]?[0-9])
MINUTE (?:[0-5][0-9])
# '60' is a leap second in most time standards and thus is valid.
SECOND (?:(?:[0-5]?[0-9]|60)(?:[:.,][0-9]+)?)
TIME (?!<[0-9])%{HOUR}:%{MINUTE}(?::%{SECOND})(?![0-9])
# datestamp is YYYY/MM/DD-HH:MM:SS.UUUU (or something like it)
DATE_US %{MONTHNUM}[/-]%{MONTHDAY}[/-]%{YEAR}
DATE_EU %{MONTHDAY}[./-]%{MONTHNUM}[./-]%{YEAR}
ISO8601_TIMEZONE (?:Z|[+-]%{HOUR}(?::?%{MINUTE}))
ISO8601_SECOND (?:%{SECOND}|60)
TIMESTAMP_ISO8601 %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}?
DATE %{DATE_US}|%{DATE_EU}
DATESTAMP %{DATE}[- ]%{TIME}
TZ (?:[APMCE][SD]T|UTC)
DATESTAMP_RFC822 %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{YEAR} %{TIME} %{TZ}
DATESTAMP_RFC2822 %{DAY}, %{MONTHDAY} %{MONTH} %{YEAR} %{TIME} %{ISO8601_TIMEZONE}
DATESTAMP_OTHER %{DAY} %{MONTH} %{MONTHDAY} %{TIME} %{TZ} %{YEAR}
DATESTAMP_EVENTLOG %{YEAR}%{MONTHNUM2}%{MONTHDAY}%{HOUR}%{MINUTE}%{SECOND}
# Syslog Dates: Month Day HH:MM:SS
SYSLOGTIMESTAMP %{MONTH} +%{MONTHDAY} %{TIME}
PROG [\x21-\x5a\x5c\x5e-\x7e]+
SYSLOGPROG %{PROG:program}(?:\[%{POSINT:pid}\])?
SYSLOGHOST %{IPORHOST}
SYSLOGFACILITY <%{NONNEGINT:facility}.%{NONNEGINT:priority}>
HTTPDATE %{MONTHDAY}/%{MONTH}/%{YEAR}:%{TIME} %{INT}
# Shortcuts
QS %{QUOTEDSTRING}
# Log formats
SYSLOGBASE %{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:
# Log Levels
LOGLEVEL ([Aa]lert|ALERT|[Tt]race|TRACE|[Dd]ebug|DEBUG|[Nn]otice|NOTICE|[Ii]nfo|INFO|[Ww]arn?(?:ing)?|WARN?(?:ING)?|[Ee]rr?(?:or)?|ERR?(?:OR)?|[Cc]rit?(?:ical)?|CRIT?(?:ICAL)?|[Ff]atal|FATAL|[Ss]evere|SEVERE|EMERG(?:ENCY)?|[Ee]merg(?:ency)?)

实例 使用 系统预定义变量 与 自定义变量 完成对日志文件的匹配 

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

 测试成功的正则表达式写入logstash配置文件中

vim /etc/logstash/conf.d/filebeat.conf

filter {
  grok {
    match => [ "message" , "正则表达式" ]
    #match匹配 message字段 正则表达式 写在“ ”内
  }
}

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

自定义表达式调用

语法
(?<field_name>pattern)

举例
捕获10或11和长度的十六进制数的queue_id可以使用表达式(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

匹配IP         \d{1,3}  数字1-3次       以  .  间隔         重复4次

匹配方式（get/post）         A-Z一次或多次

匹配网址  /.*         / 后所有

响应时间 由于是浮点数需要匹配中间的 . [0-9\.]+          斜杠\. 取消 . 的特殊含义 0-9和. 匹配多从

message: 
          192.168.80.10                                     GET                /index.html           15824                          0.043
(?<remote_addr>\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})  (?<http_method>[A-Z]+)  (?<request_uri>/.*)  (?<response_bytes>[0-9]+)  (?<response_time>[0-9\.]+)

在kibana开发工具中测试 

 ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

 

写入配置文件 实现过滤

/etc/logstash/conf.d/01-filter.conf

filter {
  grok {
    match => { "message" => "(?<remote_addr>%{IP}) (?<http_method>[A-Z]+) (?<request_uri>/.*) (?<response_bytes>[0-9]+) (?<response_time>[0-9\.]+)"}
  }
}


如果表达式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _grokparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确。


 

mutate 数据修改插件

它提供了丰富的基础类型数据处理能力。可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。

Mutate 过滤器常用的配置选项
add_field              向事件添加新字段，也可以添加多个字段
remove_field        从事件中删除任意字段（只能删除logstash自己的或是日志的字段。可能不能删除filebeat字段）
add_tag                向事件添加任意标签，在tag字段中添加一段自定义的内容，当tag字段中超过一个内容的时候会变成数组    
remove_tag          从事件中删除标签（如果存在）
convert                 将字段值转换为另一种数据类型
id                          向现场事件添加唯一的ID
lowercase             将字符串字段转换为其小写形式
replace                 用新值替换字段
strip                      删除开头和结尾的空格
uppercase            将字符串字段转换为等效的大写字母
update                  用新值更新现有字段
rename                 重命名事件中的字段
gsub                     通过正则表达式替换字段中匹配到的值
merge                  合并数组或 hash 事件
split                      通过指定的分隔符分割字段中的字符串为数组

示例

●将字段old_field重命名为new_field

filter {
    mutate {

        #写法1，使用中括号括起来
        rename => ["old_field" => "new_field"]

        #写法2，使用大括号{}括起来
        rename => { "old_field" => "new_field" }      
  
    }
}

●添加字段

filter {
    mutate {
        add_field => {
            "f1" => "field1value"
            "f2" => "field2value"
        }
    }
}


●将字段删除

filter {
    mutate {
        remove_field  =>  ["message", "@version", "tags"]
    }
}


●将filedName1字段数据类型转换成string类型，filedName2字段数据类型转换成float类型

filter {
    mutate {
        #写法1，使用中括号括起来
        convert  =>  ["filedName1", "string"]
        
        #写法2，使用大括号{}括起来
        convert => { "filedName2" => "float" }
    }
}


●将filedName字段中所有"/“字符替换为”_"

filter {
    mutate {
        gsub => ["filedName", "/" , "_"]
    }
}


●将filedName字段中所有",“字符后面添加空格（替换）

filter {
    mutate {
        gsub => ["filedName", "," , ", "]
    }
}


●将filedName字段以"|"为分割符拆分数据成为数组

filter {
    mutate {
        split => ["filedName", "|"]
    }
}


●合并 “filedName1” 和 “ filedName2” 两个字段

filter {
    merge  { "filedName2" => "filedName1" }
}


●用新值替换filedName字段的值

filter {
    mutate {
        replace => { "filedName" => "new_value" }
    }
}


●添加字段first，值为message数组的第一个元素的值

filter {
    mutate {
        split => ["message", "|"]
        add_field => {
            "first" => "%{[message][0]}"　　　　
        }　
    }
}


●有条件的添加标签

filter {
    #在日志文件路径包含 access 的条件下添加标签内容
    if [path] =~ "access" {
        mutate {
            add_tag => ["Nginx Access Log"]
        }
    }
    
    #在日志文件路径是 /var/log/nginx/error.log 的条件下添加标签内容
    if [path] == "/var/log/nginx/error.log" {
        mutate {
            add_tag => ["Nginx Error Log"]
        }
    }
}


 

multiline 多行合并插件

java错误日志一般都是一条日志很多行的，会把堆栈信息打印出来，当经过 logstash 解析后，每一行都会当做一条记录存放到 ES， 那这种情况肯定是需要处理的。 这里就需要使用 multiline 插件，对属于同一个条日志的记录进行拼接。

2022-11-11 17:09:19.774[XNIo-1 task-1]ERROR com.passjava.controlle .NembercController-查询用户 活动数据失败,异常信息为:
    com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
    at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
    at com.passjava.service.impl.dailyserviceImpL$$FastcLass
2022-11-11 17:10:56.256][KxNIo-1 task-1] ERROR com.passjava.controlle .NemberControl1er-查询员工 饭活动数据失败,异常信息为:
    com.passjava.exception.MemberException: 当前没有配置活动规则
    at com.passjava.service.impL.queryAdmin(DailyServiceImpl.java:1444)
    at com.passjava.service.impL.daiLyserviceImpL$$FastcLass

安装 multiline 插件

在线安装插件

cd /usr/share/logstash
bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline

离线安装插件
先在有网的机器上在线安装插件，然后打包，拷贝到服务器，执行安装命令

打包
bin/logstash-plugin prepare-offline-pack --overwrite --output logstash-filter-multiline.zip logstash-filter-multiline

安装
bin/logstash-plugin install file:///usr/share/logstash/logstash-filter-multiline.zip

检查下插件是否安装成功，可以执行以下命令查看插件列表        

bin/logstash-plugin list

使用 multiline 插件

第一步：每一条日志的第一行开头都是一个时间，可以用时间的正则表达式匹配到第一行。
第二步：然后将后面每一行的日志与第一行合并。
第三步：当遇到某一行的开头是可以匹配正则表达式的时间的，就停止第一条日志的合并，开始合并第二条日志。
第四步：重复第二步和第三步。

filter {
  multiline {
    pattern => "^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}\s\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}.\d{3}"
    negate => true
    what => "previous"
  }
}

●pattern：用来匹配文本的表达式，也可以是grok表达式（这里匹配年月日）

●what：如果pattern匹配成功的话，那么匹配行是归属于上一个事件，还是归属于下一个事件。previous: 归属于上一个事件，向上合并。next: 归属于下一个事件，向下合并

●negate：是否对pattern的结果取反。false：不取反，是默认值。true：取反。即 pattern匹配失败 false（此行不包含日期），则取反false变为true 合并行。

date 时间处理插件

用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的logstash时间戳。需要配合gork模块使用（对gork分隔出的时间字段做变换）

在Logstash产生了一个Event对象的时候，会给该Event设置一个时间，字段为“@timestamp”，同时，我们的日志内容一般也会有时间，但是这两个时间是不一样的，因为日志内容的时间是该日志打印出来的时间，而“@timestamp”字段的时间是input插件接收到了一条数据并创建Event的时间，所有一般来说的话“@timestamp”的时间要比日志内容的时间晚一点，因为Logstash监控数据变化，数据输入，创建Event导致的时间延迟。这两个时间都可以使用，具体要根据自己的需求来定。

使用data模块将产生日子时间与收集日志时间统一

filter {
    date {
        match => ["access_time", "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z", "UNIX", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss"]
        #这里的access_time为grok分隔出来的字段 匹配日月年 unix 年月日 不同时间格式
        target => "@timestamp"
        timezone => "Asia/Shanghai"
    } 
}

●match：用于配置具体的匹配内容规则，前半部分内容表示匹配实际日志当中的时间戳的名称，后半部分则用于匹配实际日志当中的时间戳格式，这个地方是整条配置的核心内容，如果此处规则匹配是无效的，则生成后的日志时间戳将会被input插件读取的时间替代。
如果时间格式匹配失败，会生成一个tags字段，字段值为 _dateparsefailure，需要重新检查上边的match配置解析是否正确。

●target：将匹配的时间戳存储到给定的目标字段中。如果未提供，则默认更新事件的@timestamp字段。（kibana中显示的time字段就是引用的@timestamp字段）

●timezone：当需要配置的date里面没有时区信息，而且不是UTC时间，需要设置timezone参数。

时间戳详解

●年
yyyy  #全年号码。 例如：2015。
yy    #两位数年份。 例如：2015年的15。

●月
M     #最小数字月份。 例如：1 for January and 12 for December.。
MM    #两位数月份。 如果需要，填充零。 例如：01 for January  and 12 for Decembe
MMM   #缩短的月份文本。 例如： Jan for January。 注意：使用的语言取决于您的语言环境。 请参阅区域设置以了解如何更改语言。
MMMM  #全月文本，例如：January。 注意：使用的语言取决于您的语言环境。

●日
d   #最少数字的一天。 例如：1月份的第一天1。
dd  #两位数的日子，如果需要的话可以填零.例如：01 for the 1st of the month。

●时
H   #最小数字小时。 例如:0表示午夜。
HH  #两位数小时，如果需要填零。 例如：午夜00。

●分
m   #最小的数字分钟。 例如：0。
mm  #两位数分钟，如果需要填零。 例如：00。

●秒
s    #最小数字秒。 例如：0。
ss   #两位数字，如果需要填零。 例如：00。

●毫秒（ 秒的小数部分最大精度是毫秒（SSS）。除此之外，零附加。）
S    #十分之一秒。例如：0为亚秒值012
SS   #百分之一秒 例如：01为亚秒值01
SSS  #千分之一秒 例如：012为亚秒值012

●时区偏移或身份
Z    #时区偏移，结构为HHmm（Zulu/UTC的小时和分钟偏移量）。例如：-0700。
ZZ   #时区偏移结构为HH:mm（小时偏移和分钟偏移之间的冒号）。 例如：-07:00。
ZZZ  #时区身份。例如：America/Los_Angeles。 注意：有效的ID在列表中列出http://joda-time.sourceforge.net/timezones.html

案例

192.168.80.10 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] “GET /HTTP/1.1” 403 5039

现在我们想转换时间，那就要写出"dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"
你发现中间有三个M，你要是写出两个就不行了，因为两个大写的M表示两位数字的月份，可是我们要解析的文本中，月份则是使用简写的英文，所以只能去找三个M。还有最后为什么要加上个大写字母Z，因为要解析的文本中含有“+0800”时区偏移，因此我们要加上去，否则filter就不能正确解析文本数据，从而转换时间戳失败。

filter{
      grok{
           match => {"message" => ".* -\ -\ \[%{HTTPDATE:timestamp}\]"}
      }
      date{
           match => ["timestamp","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
    }
}

运行结果

{
          "host" => "localhost",
     "timestamp" => "07/Feb/2022:16:24:19 +0800",
    "@timestamp" => 2022-02-07T08:24:19.000Z,
       "message" => "192.168.80.10 - - [07/Feb/2022:16:24:19 +0800] \"GET /HTTP/1.1\" 403 5039",
      "@version" => "1"
}

在上面那段rubydebug编码格式的输出中，@timestamp字段虽然已经获取了timestamp字段的时间，但是仍然比北京时间晚了8个小时，这是因为在Elasticsearch内部，对时间类型字段都是统一采用UTC时间，而日志统一采用UTC时间存储，是国际安全、运维界的一个共识。其实这并不影响什么，因为ELK已经给出了解决方案，那就是在Kibana平台上，程序会自动读取浏览器的当前时区，然后在web页面自动将UTC时间转换为当前时区的时间。

案例2

测试gork过滤出日志时间字段

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk

写入 logstash配置文件中，再用data模块将过滤出的日志时间字段做变换

ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件,elk文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-562187.html

到了这里，关于ELK日志记录——Kibana组件——grok 正则捕获插件、mutate数据修改插件、multiline 多行合并插件、date 时间处理插件的文章就介绍完了。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！

分享到：
领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【elk查日志 elastic（kibana）】

    【elk查日志 elastic（kibana）】

    每次查日志，我都需要别人帮我，时间长了总觉得不好意思，所以这次下定决心好好的梳理一下，怎么查日志。我们查日志的网页是叫elastic，平时同事也都是叫elk。 我直接在网上搜elastic，是搜不到这个页面的具体使用流程的，我们需要搜索kinaba才可以。 为什么会出现这种情

    2024年02月22日
    浏览(50)
  • ELK 使用kibana查询和分析nginx日志

    ELK 使用kibana查询和分析nginx日志

    背景：使用kibana查询和分析nginx请求日志，方便开发人员查询系统日志和分析系统问题。 setp 1、定义Index patterns 2、定义Discover(Search 查询数据) 3、定义Visualizations 3.1 定义Vertical Bar 3.2 、Choose a source 3.3、定义图表 4、定义Dashboards 4.1、添加面板（选择Search or Visualize）

    2024年02月15日
    浏览(47)
  • ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）日志分析系统

    ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）日志分析系统

    目录 前言 一、ELK日志分析系统概述 1、三大组件工具介绍 1.1 Elasticsearch 1.1.1 Elasticsearch概念 1.1.2 关系型数据库和ElasticSearch中的对应关系 1.1.3 Elasticsearch提供的操作命令 1.2 Logstash 1.2.1 Logstash概念 1.2.2 Logstash的主要组件 1.2.3 Logstash主机分类 1.2.4 Logstash工作过程 1.3 Kiabana 2、

    2024年04月25日
    浏览(47)
  • ELK日志平台（elasticsearch+logstash+kibana）搭建

    ELK日志平台（elasticsearch+logstash+kibana）搭建

    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 为了实现分布式日志数据统一收集,实现集中式查询和管理 故障排查 安全信息和事件管理 ELK 是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是： Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 。 • Elasticsearch 是一个搜索

    2024年02月03日
    浏览(48)
  • elk(elasticsearch+logstash+kibana)搭建日志监控平台

    elk(elasticsearch+logstash+kibana)搭建日志监控平台

    目录 elk架构原理 安装部署elasticsearch 什么是elasticsearch 创建elasticserch docker容器  安装部署kibana 什么是Kinana 创建Kibana docker容器         拉取镜像         创建配置文件：D:Programsdockerkibanakibana.yml          创建并运行kibana容器         验证登录kibana 安装部署logstash 什么

    2024年02月04日
    浏览(68)
  • 1-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统

    1-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统

    ELK由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成： 概念图    1、Elasticsearch： ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。 只搜索和分析日志 特点：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，多数据源等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引

    2024年02月06日
    浏览(54)
  • 2-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统

    2-ELK+ Elasticsearch+head+kibana、企业内部日志分析系统

    在一台新的虚拟机 系统类型：Centos7.5 节点IP： 192.168.246.235 软件版本：nginx-1.14.2、kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz 安装配置Kibana （1）安装 安装包看上篇怎么下载的 （2）配置 在文件最后面，加上即可 配置项含义： 其他配置项可参考： （3）启动 安装配置Nginx反向代理 （1）配置

    2023年04月09日
    浏览(69)
  • ELK企业级日志分析系统（elasticsearch+logstash+kibana）

    ELK企业级日志分析系统（elasticsearch+logstash+kibana）

    目录 一.ELK概述 1.定义 （1）ElasticSearch （2）Kiabana （3）Logstash （4）Filebeat 2.filebeat结合logstash带来好处 3.为什么要是用ELK？ 4.完整日志系统基本特征 5.ELK 的工作原理 二.部署ELK 1.环境配置 2.ELK集群部署（node1、node2） 3.部署 Elasticsearch 软件 4.安装Elasticsearch-head 插件 （1）编译安

    2024年04月22日
    浏览(62)
  • ELK【elasticsearch+logstash+kibana】企业级日志分析系统

    ELK【elasticsearch+logstash+kibana】企业级日志分析系统

    ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 elasticsearch、logstash 和 kiabana 三个开源工具配合使用，完成更加强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。 ElasticSearch：是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。 Elasticsearch 是用

    2024年02月08日
    浏览(52)
  • 使用ELK(ES+Logstash+Filebeat+Kibana)收集nginx的日志

    使用ELK(ES+Logstash+Filebeat+Kibana)收集nginx的日志

    书接上回：《ELK中Logstash的基本配置和用法》 默认情况下，Nginx的日志记录的是下面的格式： 在 nginx.conf 中也可以看到相关配置信息： 现在为了方便收集日志，我们把这里的格式改为 json格式，在 nginx.conf 中加入下面的内容： 以上配置是手动组装了一个json格式的配置信息。

    2024年02月11日
    浏览(48)

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