保存进 Elasticsearch
Logstash 早期有三个不同的 elasticsearch 插件。到 1.4.0 版本的时候,开发者彻底重写了 LogStash::Outputs::Elasticsearch
插件。从此,我们只需要用这一个插件,就能任意切换使用 Elasticsearch 集群支持的各种不同协议了。
配置示例
output {
elasticsearch {
host => "192.168.0.2"
protocol => "http"
index => "logstash-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"
index_type => "%{type}"
workers => 5
template_overwrite => true
}
}
解释
协议
现在,新插件支持三种协议: node,http 和 transport。
一个小集群里,使用 node 协议最方便了。Logstash 以 elasticsearch 的 client 节点身份(即不存数据不参加选举)运行。如果你运行下面这行命令,你就可以看到自己的 logstash 进程名,对应的 node.role
值是 c:
# curl 127.0.0.1:9200/_cat/nodes?v
host ip heap.percent ram.percent load node.role master name
local 192.168.0.102 7 c - logstash-local-1036-2012
local 192.168.0.2 7 d * Sunstreak
特别的,作为一个快速运行示例的需要,你还可以在 logstash 进程内部运行一个内嵌的 elasticsearch 服务器。内嵌服务器默认会在 $PWD/data
目录里存储索引。如果你想变更这些配置,在 $PWD/elasticsearch.yml
文件里写自定义配置即可,logstash 会尝试自动加载这个文件。
对于拥有很多索引的大集群,你可以用 transport 协议。logstash 进程会转发所有数据到你指定的某台主机上。这种协议跟上面的 node 协议是不同的。node 协议下的进程是可以接收到整个 Elasticsearch 集群状态信息的,当进程收到一个事件时,它就知道这个事件应该存在集群内哪个机器的分片里,所以它就会直接连接该机器发送这条数据。而 transport 协议下的进程不会保存这个信息,在集群状态更新(节点变化,索引变化都会发送全量更新)时,就不会对所有的 logstash 进程也发送这种信息。更多 Elasticsearch 集群状态的细节,参阅http://www.elasticsearch.org/guide。
如果你已经有现成的 Elasticsearch 集群,但是版本跟 logstash 自带的又不太一样,建议你使用 http 协议。Logstash 会使用 POST 方式发送数据。
小贴士
- Logstash 1.4.2 在 transport 和 http 协议的情况下是固定连接指定 host 发送数据。从 1.5.0 开始,host 可以设置数组,它会从节点列表中选取不同的节点发送数据,达到 Round-Robin 负载均衡的效果。
- Kibana4 强制要求 ES 全集群所有 node 版本在 1.4 以上,所以采用 node 方式发送数据的 logstash-1.4(携带的 Elasticsearch.jar 库是 1.1.1 版本) 会导致 Kibana4 无法运行,采用 Kibana4 的读者务必改用 http 方式。
- 开发者在 IRC freenode#logstash 频道里表示:"高于 1.0 版本的 Elasticsearch 应该都能跟最新版 logstash 的 node 协议一起正常工作"。此信息仅供参考,请认真测试后再上线。
- index 注意index中不能有大写字母,否则es在日志中会报InvalidIndexNameException,但是logstash不会报错,这个错误比较隐晦,也容易掉进这个坑中。
性能问题
Logstash 1.4.2 在 http 协议下默认使用作者自己的 ftw 库,随同分发的是 0.0.39 版。该版本有内存泄露问题,长期运行下输出性能越来越差!
解决办法:
对性能要求不高的,可以在启动 logstash 进程时,配置环境变量ENV["BULK"],强制采用 elasticsearch 官方 Ruby 库。命令如下:
export BULK="esruby"
对性能要求高的,可以尝试采用 logstash-1.5.0RC2 。新版的 outputs/elasticsearch 放弃了 ftw 库,改用了一个 JRuby 平台专有的 Manticore 库。根据测试,性能跟 ftw 比相当接近。
对性能要求极高的,可以手动更新 ftw 库版本,目前最新版是 0.0.42 版,据称内存问题在 0.0.40 版即解决。
模板
Elasticsearch 支持给索引预定义设置和 mapping(前提是你用的 elasticsearch 版本支持这个 API,不过估计应该都支持)。Logstash 自带有一个优化好的模板,内容如下:
{
"template" : "logstash-*",
"settings" : {
"index.refresh_interval" : "5s"
},
"mappings" : {
"_default_" : {
"_all" : {"enabled" : true},
"dynamic_templates" : [ {
"string_fields" : {
"match" : "*",
"match_mapping_type" : "string",
"mapping" : {
"type" : "string", "index" : "analyzed", "omit_norms" : true,
"fields" : {
"raw" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed", "ignore_above" : 256}
}
}
}
} ],
"properties" : {
"@version": { "type": "string", "index": "not_analyzed" },
"geoip" : {
"type" : "object",
"dynamic": true,
"path": "full",
"properties" : {
"location" : { "type" : "geo_point" }
}
}
}
}
}
}
这其中的关键设置包括:
- template for index-pattern
只有匹配 logstash-*
的索引才会应用这个模板。有时候我们会变更 Logstash 的默认索引名称,记住你也得通过 PUT 方法上传可以匹配你自定义索引名的模板。当然,我更建议的做法是,把你自定义的名字放在 "logstash-" 后面,变成 index => "logstash-custom-%{+yyyy.MM.dd}"
这样。
- refresh_interval for indexing
Elasticsearch 是一个近实时搜索引擎。它实际上是每 1 秒钟刷新一次数据。对于日志分析应用,我们用不着这么实时,所以 logstash 自带的模板修改成了 5 秒钟。你还可以根据需要继续放大这个刷新间隔以提高数据写入性能。
- multi-field with not_analyzed
Elasticsearch 会自动使用自己的默认分词器(空格,点,斜线等分割)来分析字段。分词器对于搜索和评分是非常重要的,但是大大降低了索引写入和聚合请求的性能。所以 logstash 模板定义了一种叫"多字段"(multi-field)类型的字段。这种类型会自动添加一个 ".raw" 结尾的字段,并给这个字段设置为不启用分词器。简单说,你想获取 url 字段的聚合结果的时候,不要直接用 "url" ,而是用 "url.raw" 作为字段名。
- geo_point
Elasticsearch 支持 geo_point 类型, geo distance 聚合等等。比如说,你可以请求某个 geo_point 点方圆 10 千米内数据点的总数。在 Kibana 的 bettermap 类型面板里,就会用到这个类型的数据。
其他模板配置建议
- doc_values
doc_values 是 Elasticsearch 1.3 版本引入的新特性。启用该特性的字段,索引写入的时候会在磁盘上构建 fielddata。而过去,fielddata 是固定只能使用内存的。在请求范围加大的时候,很容易触发 OOM 报错:
ElasticsearchException[org.elasticsearch.common.breaker.CircuitBreakingException: Data too large, data for field [@timestamp] would be larger than limit of [639015321/609.4mb]]
doc_values 只能给不分词(对于字符串字段就是设置了 "index":"not_analyzed"
,数值和时间字段默认就没有分词) 的字段配置生效。
doc_values 虽然用的是磁盘,但是系统本身也有自带 VFS 的 cache 效果并不会太差。据官方测试,经过 1.4 的优化后,只比使用内存的 fielddata 慢 15% 。所以,在数据量较大的情况下,强烈建议开启该配置:
{
"template" : "logstash-*",
"settings" : {
"index.refresh_interval" : "5s"
},
"mappings" : {
"_default_" : {
"_all" : {"enabled" : true},
"dynamic_templates" : [ {
"string_fields" : {
"match" : "*",
"match_mapping_type" : "string",
"mapping" : {
"type" : "string", "index" : "analyzed", "omit_norms" : true,
"fields" : {
"raw" : { "type": "string", "index" : "not_analyzed", "ignore_above" : 256, "doc_values": true }
}
}
}
} ],
"properties" : {
"@version": { "type": "string", "index": "not_analyzed" },
"@timestamp": { "type": "date", "index": "not_analyzed", "doc_values": true, "format": "dateOptionalTime" },
"geoip" : {
"type" : "object",
"dynamic": true,
"path": "full",
"properties" : {
"location" : { "type" : "geo_point" }
}
}
}
}
}
}
- order
如果你有自己单独定制 template 的想法,很好。这时候有几种选择:
- 在 logstash/outputs/elasticsearch 配置中开启
manage_template => false
选项,然后一切自己动手; - 在 logstash/outputs/elasticsearch 配置中开启
template => "/path/to/your/tmpl.json"
选项,让 logstash 来发送你自己写的 template 文件; - 避免变更 logstash 里的配置,而是另外发送一个 template ,利用 elasticsearch 的 templates order 功能。
这个 order 功能,就是 elasticsearch 在创建一个索引的时候,如果发现这个索引同时匹配上了多个 template ,那么就会先应用 order 数值小的 template 设置,然后再应用一遍 order 数值高的作为覆盖,最终达到一个 merge 的效果。
比如,对上面这个模板已经很满意,只想修改一下 refresh_interval
,那么只需要新写一个:
{
"order" : 1,
"template" : "logstash-*",
"settings" : {
"index.refresh_interval" : "20s"
}
}
然后运行 curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_newid -d '@/path/to/your/tmpl.json'
即可。
logstash 默认的模板, order 是 0,id 是 logstash,通过 logstash/outputs/elasticsearch 的配置选项 template_name
修改。你的新模板就不要跟这个名字冲突了。