合并多行数据(Multiline)
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小牛编辑
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2023-12-01
有些时候,应用程序调试日志会包含非常丰富的内容,为一个事件打印出很多行内容。这种日志通常都很难通过命令行解析的方式做分析。
而 logstash 正为此准备好了 codec/multiline 插件!
小贴士:multiline 插件也可以用于其他类似的堆栈式信息,比如 linux 的内核日志。
配置示例
input {
stdin {
codec => multiline {
pattern => "^\["
negate => true
what => "previous"
}
}
}
运行结果
运行 logstash 进程,然后在等待输入的终端中输入如下几行数据:
[Aug/08/08 14:54:03] hello world
[Aug/08/09 14:54:04] hello logstash
hello best practice
hello raochenlin
[Aug/08/10 14:54:05] the end
你会发现 logstash 输出下面这样的返回:
{
"@timestamp" => "2014-08-09T13:32:03.368Z",
"message" => "[Aug/08/08 14:54:03] hello world\n",
"@version" => "1",
"host" => "raochenlindeMacBook-Air.local"
}
{
"@timestamp" => "2014-08-09T13:32:24.359Z",
"message" => "[Aug/08/09 14:54:04] hello logstash\n\n hello best practice\n\n hello raochenlin\n",
"@version" => "1",
"tags" => [
[0] "multiline"
],
"host" => "raochenlindeMacBook-Air.local"
}
你看,后面这个事件,在 "message" 字段里存储了三行数据!
小贴士:你可能注意到输出的事件中都没有最后的"the end"字符串。这是因为你最后输入的回车符 \n
并不匹配设定的 ^\[
正则表达式,logstash 还得等下一行数据直到匹配成功后才会输出这个事件。
解释
其实这个插件的原理很简单,就是把当前行的数据添加到前面一行后面,,直到新进的当前行匹配 ^\[
正则为止。
这个正则还可以用 grok 表达式,稍后你就会学习这方面的内容。
Log4J 的另一种方案
说到应用程序日志,log4j 肯定是第一个被大家想到的。使用 codec/multiline
也确实是一个办法。
不过,如果你本事就是开发人员,或者可以推动程序修改变更的话,logstash 还提供了另一种处理 log4j 的方式:input/log4j。与 codec/multiline
不同,这个插件是直接调用了 org.apache.log4j.spi.LoggingEvent
处理 TCP 端口接收的数据。
推荐阅读
https://github.com/elasticsearch/logstash/blob/master/patterns/java