Logstash Filter Plugin Grok

Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event，根据log event的特征去切分所需要的字段，方便kibana做visualize和dashboard的data analysis。所有logstash支持的event切分插件查看这里。下面我们主要讲grok切分。

Grok基本介绍

1. Grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件，语法如下:

   %{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，eg:%{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:

     55.3.244.1 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}

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

   grok内置的默认类型有很多种，查看所有默认类型。

2. 使用自定义类型
   
   更多时候logstash grok没办法提供你所需要的匹配类型，这个时候我们可以使用自定义
   • 第一种，直接使用oniguruma语法去匹配文本片段，语法如下

     (?<field_name>the pattern here)

   假设你需要匹配的文本片段为一个长度为10或11的十六进制的值，使用下列语法可以获取该片段，并把值赋予queue_id

   (?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

   • 第二种，创建自定义pattern文件
     • 创建文件夹patterns，在此文件夹下面创建一个文件，文件名随意，eg: postfix

       # contents of ./patterns/postfix:
       POSTFIX_QUEUEID [0-9A-F]{10,11}

     • 然后将patterns file引入，告诉logstash你的自定义类型文件，以下面的event log record为例子：

       55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 ABC24C98567

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

     filter {
     grok { patterns_dir => ["./patterns"] match => { "message" => "%{IP:client_id_address} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:http_response_time} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}" }
     }
     }

     匹配结果如下：

     client_id_address: 55.3.244.1 method: GET
     request: /index.html
     bytes: 15824 http_response_time: 0.043 queue_id: ABC24C98567

     推荐使用grokdebugger来写匹配模式，输入event log record，再逐步使用pattern微调切分，下方会根据你所写的模式将输入切分字段。
     

     
     

     
     

     
     
3. 其他常用内置方法
   • add_field: 当pattern匹配切分成功之后，可以动态的对某些字段进行特定的修改或者添加新的字段，使用%{fieldName}来获取字段的值
     
     Exmaple:

     filter {
     grok{ add_field => { "foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}" }
     }
     }

     # You can also add multiple fields at once:
     filter {
     grok {
     add_field => { "foo_%{somefield}" => "Hello world, %{somefield}" "new_field" => "new_static_value" }
     }
     }

   如果somefield=dad，logstash会将foo_dad新字段加入elasticsearch，并将值Hello world, dad赋予该字段

   • add_tag: 为经过filter或者匹配成功的event添加标签
     
     Example:

     filter {
     grok { add_tag => [ "foo_%{somefield}" ]
     }
     }

     # You can also add multiple tags at once: filter {
     grok { add_tag => [ "foo_%{somefield}", "taggedy_tag"]
     }
     }

   更多内置方法在这里

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原文地址：http://www.jianshu.com/p/d46b911fb83e

作者 : Eason，专注各种技术、平台、集成，不满现状，喜欢改改改

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