filebeat使用dissect替换默认的的timestamp以及多行处理

大家在使用elasticsearch查询日志的时候应该都碰到过日志乱序的问题,因为elasticsearch默认使用写入ES的时间作为timestamp,这样多个文件往ES里面写的时候难免会有乱序的情况。

解决办法就是将日志里面的时间抽取出来作为日志的默认时间戳。下面就来讲讲具体怎么实现:

  1. 使用dissect提取日志里面的日期和时间

    yaml 复制代码
    - dissect:
        #这里按照日志的格式提取就好,不一定非要像我这样
        tokenizer: "%{log_date} %{log_time} %{message}"
        field: "message"
        target_prefix: "extracted"
  2. 使用script生成新的timestamp,并处理异常情况

    yaml 复制代码
    - script:
        language: javascript
        source: >
          function process(event) {
          	try{
          		var date = event.Get("extracted:log_date");
          		var time = event.Get("extracted:log_time");
          		if(date && time){
          			var timestamp = new Date(date + 'T' + time + 'Z');
          			if(isNaN(timestamp.getTime())){
          				return;
          			}
          			event.Put("@timestamp", timestamp);
          		}
          	}
          	catch(e){
          		event.Put("error", e.message);
          	}
          }
  3. 最后使用timestamp替换原有时间戳

    yaml 复制代码
    - timestamp:
        filed: "@timestamp"
        layouts: ["ISO8601"]

完整配置:

yaml 复制代码
# filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  path: 
    - /data/app/folder1/logs/aa.log
    - /data/app/folder2/logs/bb.log
    - /data/app/folder3/logs/cc.log
    - /data/app/folder4/logs/dd.log
    - /data/app/folder5/logs/ee.log
  
  # 多行处理(适用于将多行异常转为一条日志记录)
  multiline:
    pattern: '^\d{4}-\d{2}-\d{2}'
    negate: true
    match: after

  processors:
  - dissect:
	    tokenizer: "%{log_date} %{log_time} %{message}"
	    field: "message"
	    target_prefix: "extracted"
  - script:
      language: javascript
      source: >
        function process(event) {
         	try{
         		var date = event.Get("extracted:log_date");
         		var time = event.Get("extracted:log_time");
         		if(date && time){
         			var timestamp = new Date(date + 'T' + time + 'Z');
         			if(isNaN(timestamp.getTime())){
         				return;
         			}
         			event.Put("@timestamp", timestamp);
         		}
         	}
         	catch(e){
         		event.Put("error", e.message);
         	}
         }
  - timestamp:
	    filed: "@timestamp"
	    layouts: ["ISO8601"]
相关推荐
Elasticsearch16 小时前
没有小到无法记录的日志文件:Elastic Agent 如何跟踪低于 1 KiB 阈值的文件
elasticsearch
Elasticsearch20 小时前
使用 Elasticsearch 和 Jina 进行 AI 视频搜索:精准找到你需要的视频片段秒数
elasticsearch
Hrain-AI1 天前
AI 爬虫三档授权工程落地:搜索放行、训练拦截、Agent 分层(附脚本)
人工智能·elasticsearch·milvus
智搜广告1 天前
智搜广告:科技行业AI回答优化公司如何破局
大数据·python·elasticsearch·geo
jonyleek2 天前
企业文档私有化实践:基于JVS数字底座的可控协同架构设计与落地要点
elasticsearch·私有化部署·springcloud·微服务架构·信创适配·jvs·企业文档
深海鱼肝油ya2 天前
向量数据库Elasticsearch(二)介绍&安装&常用操作
人工智能·elasticsearch·kibana·向量数据库·文档操作·索引操作·域的属性
hanchenxing2 天前
日志采集日志采集性能优化:从正则解析到 Grok 与 JSON 的双级加速
性能优化·filebeat
汽车网络安全爱好者2 天前
AI应用(四)之 AI 编程全流程
大数据·人工智能·elasticsearch
Elasticsearch3 天前
jina-ocr-v1:一个支持布局、表格、数学公式和 100 多种语言的 OCR 模型
elasticsearch
先吃饱再说3 天前
为什么 MySQL 的 LIKE 查询这么慢?Elasticsearch 倒排索引完全解析
elasticsearch·agent