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使用java堆栈跟踪的logstash多行编解码器

如何解决《使用java堆栈跟踪的logstash多行编解码器》经验,为你挑选了1个好方法。

我试图用grok解析日志文件.我使用的配置允许我解析单个内联事件,但如果是多行的(使用java堆栈跟踪)则不会.

#what i get on KIBANA for a single line:
{
  "_index": "logstash-2015.02.05",
  "_type": "logs",
  "_id": "mluzA57TnCpH-XBRbeg",
  "_score": null,
  "_source": {
    "message": " -  2014-01-14 11:09:35,962 [main] INFO  (api.batch.ThreadPoolWorker)   user.country=US",
    "@version": "1",
    "@timestamp": "2015-02-05T09:38:21.310Z",
    "path": "/root/test2.log",
    "time": "2014-01-14 11:09:35,962",
    "main": "main",
    "loglevel": "INFO",
    "class": "api.batch.ThreadPoolWorker",
    "mydata": "  user.country=US"
  },
  "sort": [
    1423129101310,
    1423129101310
  ]
}

#what i get for a multiline with Stack trace:
  {
  "_index": "logstash-2015.02.05",
  "_type": "logs",
  "_id": "9G6LsSO-aSpsas_jOw",
  "_score": null,
  "_source": {
    "message": "\tat oracle.jdbc.driver.DatabaseError.throwSqlException(DatabaseError.java:20)",
    "@version": "1",
    "@timestamp": "2015-02-05T09:38:21.380Z",
    "path": "/root/test2.log",
    "tags": [
      "_grokparsefailure"
    ]
  },
  "sort": [
    1423129101380,
    1423129101380
  ]
}
input {
  file {
    path => "/root/test2.log"
    start_position => "beginning"
    codec => multiline {
      pattern => "^ -  %{TIMESTAMP_ISO8601} "
      negate => true
      what => "previous"
    }
  }
}

filter {
 grok {
    match => [ "message", " -%{SPACE}%{SPACE}%{TIMESTAMP_ISO8601:time} \[%{WORD:main}\] %{LOGLEVEL:loglevel}%{SPACE}%{SPACE}\(%{JAVACLASS:class}\) %{GREEDYDATA:mydata} %{JAVASTACKTRACEPART}"]
  }
    date {
    match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
  }
}

output {
  elasticsearch {
    host => "194.3.227.23"
  }
 # stdout { codec => rubydebug}
}

谁能告诉我我的配置文件出错了什么?谢谢.这是我的日志文件示例: - 2014-01-14 11:09:36,447 [main] INFO(support.context.ContextFactory)创建默认上下文 - 2014-01-14 11:09:38,623 [main] ERROR(支持) .context.ContextFactory)获取与数据库jdbc的连接时出错:oracle:thin:@ HAL9000:1521:DEVPRINT,用户cisuser和驱动程序oracle.jdbc.driver.OracleDriver java.sql.SQLException:ORA-28001:密码已过期oracle.jdbc.driver.SQLStateMapping.newSQLException(SQLStateMapping.java:70)at oracle.jdbc.driver.DatabaseError.newSQLException(DatabaseError.java:131)**

*>编辑:这是我正在使用的最新配置

https://gist.github.com/anonymous/9afe80ad604f9a3d3c00#file-output-L1*

**



1> Philippe Web..:

第一点,当重复使用文件输入进行测试时,请务必使用sincedb_path =>"/ dev/null"以确保从文件的开头读取.

关于多行,您的问题内容或多行模式必定存在问题,因为在汇总行时,没有任何事件具有由多行编解码器或过滤器添加的多行标记.您的消息字段应包含由换行符分隔的所有行\n(在我的情况下,在Windows上为\ r \n).以下是输入配置的预期输出

{
"@timestamp" => "2015-02-10T11:03:33.298Z",
   "message" => " -  2014-01-14 11:09:35,962 [main] INFO  (api.batch.ThreadPoolWorker)   user.country=US\r\n\tat oracle.jdbc.driver.DatabaseError.throwSqlException(DatabaseError.java:20\r",
  "@version" => "1",
      "tags" => [
    [0] "multiline"
],
      "host" => "localhost",
      "path" => "/root/test.file"
}

关于grok,因为你想匹配多行字符串,你应该使用这样的模式.

filter {
  grok {
    match => {"message" => [
      "(?m)^ -%{SPACE}%{TIMESTAMP_ISO8601:time} \[%{WORD:main}\] %   {LOGLEVEL:loglevel}%{SPACE}\(%{JAVACLASS:class}\) %{DATA:mydata}\n%{GREEDYDATA:stack}",
      "^ -%{SPACE}%{TIMESTAMP_ISO8601:time} \[%{WORD:main}\] %{LOGLEVEL:loglevel}%{SPACE}\(%{JAVACLASS:class}\) %{GREEDYDATA:mydata}"]
}

}}

(?m)前缀指示正则表达式引擎进行多行匹配.然后你会得到一个类似的事件

{
"@timestamp" => "2015-02-10T10:47:20.078Z",
   "message" => " -  2014-01-14 11:09:35,962 [main] INFO  (api.batch.ThreadPoolWorker)   user.country=US\r\n\tat oracle.jdbc.driver.DatabaseError.throwSqlException(DatabaseError.java:20\r",
  "@version" => "1",
      "tags" => [
    [0] "multiline"
],
      "host" => "localhost",
      "path" => "/root/test.file",
      "time" => "2014-01-14 11:09:35,962",
      "main" => "main",
  "loglevel" => "INFO",
     "class" => "api.batch.ThreadPoolWorker",
    "mydata" => "  user.country=US\r",
     "stack" => "\tat oracle.jdbc.driver.DatabaseError.throwSqlException(DatabaseError.java:20\r"
}

您可以使用此在线工具http://grokconstructor.appspot.com/do/match构建和验证多行模式

最后一个警告,Logstash文件输入中存在一个带有多行编解码器的错误,如果在路径设置中使用列表或通配符,则会混合来自多个文件的内容.唯一的工作方法是使用多线过滤器

HTH

编辑:我专注于多行字符串,你需要为非单行字符串添加类似的模式


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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