1、ES基本操作

Elasticsearch的概念

1. 索引 ->类似于Mysql中的数据库

2. 类型 ->类似于Mysql中的数据表

3. 文档 ->存储数据

ES&kibana

测试Web接口

1. 浏览器访问

2. Kibana操作：GET /出现下图所示的效果，说明kibana和ES联动成功。

索引操作

//创建索引
PUT /zhang

//删除索引： 
DELETE /zhang

//获取所有索引： 
GET /_cat/indices?v

增删改查

ES插入数据

PUT /zhang/users/1
{
 "name":"zhanghe", 
 "age": 23
}

ES查询数据

GET /zhang/users/1
GET /zhang/_search?q=*

修改数据、覆盖

PUT /zhang/users/1
{
 "name": "justdoit",
 "age": 21
}

ES删除数据

DELETE /zhang/users/1

修改某个字段、不覆盖

POST /zhang/users/1/_update
{
 "doc": {
  "age": 22
 }
}

修改所有的数据

POST /zhang/_update_by_query
{
 "script": {
  "source": "ctx._source['age']=30" 
 },
 "query": {
  "match_all": {}
 }
}

增加一个字段

POST /zhang/_update_by_query
{
 "script":{
  "source": "ctx._source['city']='hangzhou'"
 },
 "query":{
  "match_all": {}
 }
}

我们运维人员操作时并不会大量的使用上述方法，大多数只要知道即可。

3、nginx

自定义提取字段

nginx的日志在kibana上显示是一整条，没有切割，我们要通过正表达式来对nginx的日志进行切割，要求我们熟悉正则表达式和nginx的日志内容，这些都是基础内容，这些不再赘述。

Grok提取Nginx日志

1、 Grok使用(?提取内容)来提取xxx字段

2、 提取客户端IP： (?[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3})

3、 提取时间： [(?[^ ]+ +[0-9]+)]

Grok提取Nginx日志

(?<clientip>[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?<requesttime>[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?<requesttype>[A-Z]+) (?<requesturl>[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?<status>[0-9]+) (?<bodysize>[0-9]+) "[^"]+" "(?<ua>[^"]+)"

提取Tomcat等日志使用类似的方法

Logstash正则提取Nginx日志

input {
 file {
  path => "/var/log/nginx/access.log"
 }
}
filter {
  grok {
	match => {
	 "message" => '(?<clientip>[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?<requesttime>[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?<requesttype>[A-Z]+) (?<requesturl>[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?<status>[0-9]+) (?<bodysize>[0-9]+) "[^"]+" "(?<ua>[^"]+)"'
	} 
  }
}
output {
 elasticsearch {
  hosts => ["http://192.168.80.20:9200"]
 }
}

Logstash正则提取出错就不输出到ES

echo "shijiange" >> /usr/local/nginx/logs/access.log

output{
  if "_grokparsefailure" not in [tags] and "_dateparsefailure" not in [tags] {
​    elasticsearch {
​      hosts => ["http://192.168.237.50:9200"]
​    }
  }
}

效果截图如下，多了很多自定义的字段：

去除字段

我们在logstash的配置文件当中把message的字段都给拆分完了，而ES端不需要再把完整的message信息存储下来了，我们就可以将其去除。

去除字段注意

1. 只能去除_source里的

2. 非_source里的去除不了

Logstash配置去除不需要的字段

filter {
  grok {
	match => {
		"message" => '(?<clientip>[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?<requesttime>[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?<requesttype>[A-Z]+) (?<requesturl>[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?<status>[0-9]+) (?<bodysize>[0-9]+) "[^"]+" "(?<ua>[^"]+)"'
	}
	 remove_field => ["message","@version","path"]
  }
}

去除字段的好处：

减小ES数据库的大小

提升搜索效率

时间轴

默认ELK时间轴

1. 以发送日志的时间为准

2. 而Nginx上本身记录着用户的访问时间

3. 分析Nginx上的日志以用户的访问时间为准，而不以发送日志的时间

Logstash默认是只是会记录最新出现的的日志，以往的日志并不会发送到ES上，但是如果我们有这个需求，要进行一个全量的分析，也是可以的：

input {
 file {
  path => "/usr/local/nginx/logs/access.log"
  start_position => "beginning"
  sincedb_path => "/dev/null"
 }
}

记录日志的时间和日志发送到ES的时候是不一致的，而kibana只会根据发送的发送的时间呈现图表，这不方便我们观看，所以我们要用日志里面的时间覆盖日志发送到ES的时间，这样图表呈现出来时才符合我们的需求。

Logstash的filter里面加入配置24/Feb/2019:21:08:34 +0800

filter {
  grok {
​    match => {
​      "message" => '(?<clientip>[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}) - - \[(?<requesttime>[^ ]+ \+[0-9]+)\] "(?<requesttype>[A-Z]+) (?<requesturl>[^ ]+) HTTP/\d.\d" (?<status>[0-9]+) (?<bodysize>[0-9]+) "[^"]+" "(?<ua>[^"]+)"'
​    }
​    remove_field => ["message","@version","path"]
  }
  date {
​    match => ["requesttime", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
​    target => "@timestamp"
  }
}

统计Nginx的请求和网页显示进行对比

cat /usr/local/nginx/logs/access.log |awk '{print $4}'|cut -b 1-19|sort |uniq -c

不同的时间格式，覆盖的时候格式要对应

20/Feb/2019:14:50:06 -> dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss
2016-08-24 18:05:39,830 -> yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS