Logstash drop filter插件 --- 2022-04-03

Posted 2023-05-08

参考技术A drop filter插件主要用于删除logstash收集到的数据，通常配合条件语句一起使用。

提示：logstash是一条一条数据发给filter处理，所以drop filter也是一条数据，一条数据的删除。

例子：

Logstash 常用 filter 插件介绍

Filter是Logstash功能强大的主要原因，它可以对Logstash Event进行丰富的处理，比如说解析数据、删除字段、类型转换等等，常见的有如下几个：

• date：日志解析
• grok：正则匹配解析
• dissect：分割符解析
• mutate：对字段做处理，比如重命名、删除、替换等
• json：按照 json 解析字段内容到指定字段中
• geoip：增加地理位置数据
• ruby： 利用 ruby 代码来动态修改 Logstash Event

data

从字段解析日期以用作事件的Logstash时间戳，以下配置解析名为logdate的字段以设置Logstash时间戳：

filter {
  date {
    match => [ "logdate", "MMM dd yyyy HH:mm:ss" ]
  }
}

返回结果：

{"logdate":"Jan 01 2018 12:02:03"} 
{
      "@version" => "1",
          "host" => "Node2",
    "@timestamp" => 2018-01-01T04:02:03.000Z,
       "logdate" => "Jan 01 2018 12:02:03"
}

说明：

match => [ "logdate", "MMM dd yyyy HH:mm:ss" ,"MMM d yyyy HH:mm:ss","ISO8601"]

match：类型为数组，用于指定日期匹配的格式，可以一次指定多种日志格式
target：类型为字符串，用于指定赋值的字段名，默认是@timestamp
timezone：类型为字符串，用于指定时区

grok插件

将非结构化事件数据分析到字段中。 这个工具非常适用于系统日志，Apache和其他网络服务器日志，MySQL日志，以及通常为人类而不是计算机消耗的任何日志格式。

55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

以下配置将消息解析为字段：

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

应用过滤器后，示例中的事件将具有以下字段：

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

Grok语法：

%{SYNTAX:SEMANTIC}：SYNTAX为grok pattern的名称，SEMANTIC为赋值字段名称
%{NUMBER:duration}：可以匹配数值类型，但是grok匹配出的内容都是字符串类型，可以通过在最后指定为int或者float来强制转换类型。
%{NUMBER:duration:float}

常见pattern可以查看：GitHub或者logstash家目录下的：

vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/logstash-patterns-core-4.1.2/patterns/grok-patterns

我们也可以自定义规则，比如我们下面添加的nginx日志的规则，放到上面的grok-patterns里面：

# Nginx logs
NGUSERNAME [a-zA-Z.@-+_%]+
NGUSER %{NGUSERNAME}
NGINXACCESS %{IPORHOST:clientip} %{NGUSER:ident} %{NGUSER:auth} [%{HTTPDATE:timestamp}] "%{WORD:verb} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) (?:"(?:%{URI:referrer}|-)"|%{QS:referrer}) %{QS:agent}

我们也可以在安装的Kibana进行调试。

dissect 插件

基于分隔符原理解析数据，解决grok解析时消耗过多cpu资源的问题

使用分隔符将非结构化事件数据提取到字段中。 解剖过滤器不使用正则表达式，速度非常快。 但是，如果数据的结构因行而异，grok过滤器更合适。

dissect的应用有一定的局限性：主要适用于每行格式相似且分隔符明确简单的场景
dissect语法比较简单，有一系列字段(field)和分隔符(delimiter)组成

%{}字段
%{}之间是分隔符

例如，假设日志中包含以下消息：

Apr 26 12:20:02 localhost systemd[1]: Starting system activity accounting tool...

以下配置解析消息：

filter {
  dissect {
    mapping => { "message" => "%{ts} %{+ts} %{+ts} %{src} %{prog}[%{pid}]: %{msg}" }
  }
}

解剖过滤器应用后，事件将被解剖到以下领域：

{
  "msg"        => "Starting system activity accounting tool...",
  "@timestamp" => 2017-04-26T19:33:39.257Z,
  "src"        => "localhost",
  "@version"   => "1",
  "host"       => "localhost.localdomain",
  "pid"        => "1",
  "message"    => "Apr 26 12:20:02 localhost systemd[1]: Starting system activity accounting tool...",
  "type"       => "stdin",
  "prog"       => "systemd",
  "ts"         => "Apr 26 12:20:02"
}

说明：

Apr 26 12:20:02
%{ts} %{+ts} %{+ts}     #+代表该匹配值追加到ts字段下
{
    "ts":"Apr 26 12:20:02"
}

two three one go
%{+order/2} %{+order/3} %{+order/1} %{+order/4}     #/后面的数字代表拼接的次序
{
    "order": "one two three go"
}

a=1&b=2
%{?key1}=%{&key1}&%{?key2}=%{&key2}  #%{?}代表忽略匹配值，但是富裕字段名，用于后续匹配用；%{&}代表将匹配值赋予key1的匹配值
{
    "a":"1",
    "b":"2"
}

#dissect可以自动处理空的匹配值
John Smith,Big Oaks,Wood Lane,Hambledown,Canterbury,CB34RY
%{name},%{addr1},%{addr2},%{addr3},%{city},%{zip}

Jane Doe,4321 Fifth Avenue,,,New York,87432
{
    "name":"Jane Doe",
    "addr1":"4321 Fifth Avenue",
    "addr2":"",
    "addr3":"",
    "city":"New York",
    "zip":"87432"
}

#dissect分割后的字段值都是字符串，可以使用convert_datatype属性进行类型转换
filter{
    dissect{
        convert_datatype => {age => "int"}
    }
}

mutate 插件

使用最频繁的操作，可以对字段进行各种操作，比如重命名、删除、替换、更新等，主要操作如下：

convert   #类型转换
gsub      #字符串替换
split/join/merge    #字符串切割、数组合并为字符串、数组合并为数组
rename    #字段重命名
update/replace   #字段内容更新或替换
remove_field     #删除字段

convert：实现字段类型的转换，类型为hash,仅支持转换为integer、float、string和Boolean

filter{
    mutate{
        convert => {"age" => "integer"}
    }
}

gsub：对字段内容进行替换，类型为数组，每3项为一个替换配置

filter {
  mutate {
    gsub => [
      # replace all forward slashes with underscore
      "fieldname", "/", "_",
      # replace backslashes, question marks, hashes, and minuses
      # with a dot "."
      "fieldname2", "[\?#-]", "."
    ]
  }
}       

split：将字符串切割为数组

filter {
  mutate {
     split => { "fieldname" => "," }
  }
}   

join：将数组拼接为字符串
merge：将两个数组合并为1个数组，字符串会被转为1个元素的数组进行操作
rename：字段重命名
update/replace：更新字段内容，区别在于update只在字段存在时生效，而replace在字段不存在时会执行新增字段的操作

filter {
  mutate {
    update => { "sample" => "My new message" }
    update => { "message" => "source from c:%{source_host}" }   #%{source_host}可以引用logstash Event中的字段值
  }
}       

input {
        stdin{type=>stdin}
}
filter{
        dissect{ mapping => {"message" => "%{a}-%{b}-%{c}"} }
        mutate{ replace => {"d" =>"source from c:%{c}"} }
}
output{
        stdout{codec=>rubydebug}
}

hi-hello-123
{
             "a" => "hi",
             "b" => "hello",
    "@timestamp" => 2018-06-29T02:01:24.473Z,
             "c" => "123",
             "d" => "source from c:123",
      "@version" => "1",
          "host" => "Node2",
       "message" => "hi-hello-123",
          "type" => "stdin"
}

json 插件

将字段内容为json格式的数据进行解析

filter {
  json {
    source => "message"     #要解析的字段名
    target => "msg_json"    #解析后的存储字段，默认和message同级别
  }
}   

geoip 插件

常用的插件，根据ip地址提供对应的地域信息，比如经纬度、城市名等，方便进行地理数据分析

filter {
  geoip {
    source => "clientip"
  }
}

ruby 插件

最灵活的插件，可以以ruby语言来随心所欲的修改Logstash Event对象

filter{
    ruby{
        code => ‘size = event.get("message").size;
                event.set("message_size",size)‘
    }
}

ruby {
        code => "event.set(‘@read_timestamp‘,event.get(‘@timestamp‘))"
}

详细介绍请查看官方文档。