使用Logstash filter grok过滤日志文件

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:

可以使用如下grok pattern来匹配这种记录

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

以下是filter结果

grok内置的默认类型有很多种，读者可以自行查看。

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

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

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

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：

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

匹配结果如下：

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:

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:

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