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forked from childe/hangout

用java实现一下Logstash的几个常用input/filter/output, 希望能有效率上面的大提升

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charmfocus/hangout

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模仿logstash做的一个应用.

最近在将部分内容进行代码上的优化。

This product includes GeoLite2 data created by MaxMind, available from http://www.maxmind.com

我们一直用logstash从Kafka消费数据进ES, 随着数据量的越来越大, 需要的logstash实例和机器也越来越多.

于是就拿java实现了一下目前我们用到的Logstash的插件. 做为java初学者, 肯定有很多地方写的不好.

  • input
    • stdin
    • kafka
    • newKafka
  • output
    • elastickseach
    • kafka
    • stdout
  • filter
    • Grok
    • Date
    • Json
    • Gsub
    • Drop
    • Trim
    • Translate
    • Rename
    • Lowercase
    • Uppercase
    • Remove
    • Add
    • KV
    • URLDecode
    • GeoIP2
    • Filters

用一个典型配置做测试, 包括Grok Date AddField If条件判断等, 吞吐量是Logstash的5倍左右 .
不压测吞吐量, 正常消费的情况下, CPU使用率大概是Logstash的50%到25%.

运行

bin/hangout -f app.yml

日志库使用的log4j2. 默认的配置文件就是Hangout目录下的log4j2.xml
默认日志记录是info级别, 环境变量HO_LOG_LEVEL可以更改日志级别. export HO_LOG_LEVEL=error更改到error

配置

配置在一定程度上也是模仿logstash, 但用的是通用的yaml格式. 因为能力有限, 不能实现logstash的那套语法, if是用了另外的格式. 可以参考一个配置的示例

Input

Stdin

- Stdin:
    codec: plain
    hostname: true # if add hostname to event; default false

Kafka

从Kafka读数据. 下面示例是说, 开2个线程取app这个topic的数据, 编码格式为plain纯文本. consumer_settings中的参数, 参考[kafka]官方文档](http://kafka.apache.org/documentation.html#consumerconfigs), 所有参数都可以在这里配置. 比较重要的是group.id, zookeeper.connect这两个, 一定要有. zookeeper.connect的格式为 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3.

- Kafka:
    topic: 
      app: 2
    consumer_settings:
      group.id: hangout
      zookeeper.connect: 192.168.1.200:2181
      auto.commit.interval.ms: "1000"
      socket.receive.buffer.bytes: "1048576"
      fetch.message.max.bytes: "1048576"
    codec: plain

支持白名单匹配，使用topic_pattern指定正则表达式来匹配topic名称，如果指定此参数，topic参数会被忽略。

- topic_pattern: #pattern has high priority,if specified, topic will be ignored
    test.*: 3

newKafka

新的kafka api.http://kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerapi

- NewKafka:
    topic:
        nginx: 1
    codec: json
    consumer_settings:
        bootstrap.servers: 192.168.0.1:9092
        value.deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
        key.deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
        group.id: hangout

所有可以配置的参数http://kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerconfigs

Filter

Grok

Grok是为了把一个字符串切割成多个field, 用的是Joni库, 不完全支持logstash里面的patterns语法,%{INT:bytes:int}这种语法不支持, 只支持%{INT:bytes},字段类型需要在ES中定义.

会依次匹配match中的正则, 直到有一个成功的.

注意, 如果正则中的groupname和已有的字段一样, 原来的字段被覆盖

src: message #default message
match:
	- '(?<logtime>\S+) (?<user>\S+) (-|(?<level>\w+))'
	- '(?<logtime>\S+\s+\S+) (?<user>\S+) (-|(?<level>\w+))'
remove_fields: ['message']
tag_on_failure: grokfail #default grokfail

可以添加自己的Grok Pattern:

pattern_paths:
    - '/opt/hangout/grokpatternpaths'
match:
    - '(%{NGINXACCESSLOG})'

Date

Date是用的jona-time做解析和格式化.

会依次匹配formats里面的格式, 直到成功.

src: logtime # default logtime
formats:
	- 'ISO8601'
	- 'UNIX'
	- 'UNIX_MS'
	- 'YYYY-MM-dd HH:mm:ss.SSS'
remove_fields: ['logtime']
tag_on_failure: datefail # default datefail

Json

解析json字符串, 如果json里面的字段和原有的字段重复, 原有字段会被覆盖!

- Json:
    field: message # required

GeoIP2

geoip2用的是maxmind公司的开源数据和算法. This product includes GeoLite2 data created by MaxMind, available from http://www.maxmind.com

geoip2里面可以获取的数据也比较多, 目前我只是用到了country_code country_name city_name latitude longitude location 6个字段.

据ELKstack-guide, 速度比GeoIP有速倍的提升.

maxmind也提供了数据的下载 http://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/

- GeoIP2:
    source: message # required
    target: geoip # default geoip
    database: '/tmp/GeoLite2-City.mmdb'
    country_code: false # default true
    country_name: false # default true
    country_isocode: false # default true
    subdivision_name: false # default true
    city_name: false # default true
    latitude: false # default true
    longitude: false # default true
    location: false # default true

Drop

没有额外参数, 配合if使用.

if:
	- '<#if user?matches("huhan3")>true</#if>'

IF

应用于filter. 是一个列表, 需要满足列表中的每一个条件, 使用freemarker 模板引擎.

下面这个例子是添加一个target字段, target的值为url字段的第5个部分(下标从0开始).
只有在满足以下2个条件的时候才会触发添加字段这个行为.

  1. 日志含有url字段
  2. url中包含 "http://images4.c-ctrip.com/target/" 或者 ".c-ctrip.com/images/" 字符串.
- Add:
   fields:
     target: '<#assign a=url?split("/")>${a[4]}'
   if:
     - '<#if url??>true</#if>'
     - '<#if url?contains("http://images4.c-ctrip.com/target/")>true<#elseif url?contains(".c-ctrip.com/images/")>true</#if>'

Translate

每隔一段时间, 会重新加载字典. 字典是yaml格式. 用的snakeyaml加载yaml文件的, 如果key是整数类型,会首先尝试转换成Integer, 超出Integer范围才会尝试Long.
但是Json格式的日志会被直接转成Long类型的, 导致不能匹配.

所以yaml里面需要这么写:

!!java.lang.Long 123: 信用卡
!!java.lang.Long 345: 借记卡

Tranlate 配置：

source: user
target: nick
dictionary_path: /user-nick.yml
refresh_interval: 300 # default 300 seconds

KV

将 a=1&b=2, 或者name=app id=123 type=nginx 这样的字符串拆分成{a:1,b:2} {name:app, id:123, type:nginx} 等多个字段, 放到日志里面去.

配置如下.
如果targete有定义, 会把拆分出来字段放在这个字段中, 如果没有定义,放到在顶层.
trim 是把拆分出来的字段内容做前后修整. 将不需要的字符去掉. 下面的示例就是说把双引号和tag都去掉.
trimkey和trim类似, 处理的是字段名称.

- KV:
    source: msg # default message
    target: kv   # default null
    field_split: ' '  # default " "
    value_split: '='  # default "="
    trim: '\t\"'  #default null
    trimkey: '\"'  # default null
    tag_on_failure: "KVfail" # default "KVfail"
    remove_fields: ['msg']

Filters

可以在一个If条件下,顺序的执行多个filters, 而不用每次都执行If判断.

其它filter

配置都比较简单, 可以参考配置文件示例

freemarker

If 条件和addfileds等插件使用freemarker模板引擎, 速度快, 功能强大.

在线测试工具

Output

Elasticsearch

使用bulk api 批量将数据写入ES.

插入失败的时候, 只对 TOO_MANY_REQUESTS, SERVICE_UNAVAILABLE 这两种错误重试.

参数含义参考java client bulk api

concurrent_requests设置成大于0的数, 意思着多线程处理, 以我应用的经验,还有是一定OOM风险的. 因为在执行bulk的时候, bulkProcessor还在继续接收新的文档, 如果bulk失败了, 会把失败的actionrequest继续放到bulkProcessor里面. 一段时间内, 由于各种原因一直失败的话, 内存就会越用越多.

sniff设置为true的话, 会把hosts当做一个入口, 然后去寻找真正的data nodes写数据. 如果设置成false,数据就直接写在配置的hosts列表机器上,可以缓解data node上面的流量压力和小部分CPU压力.

cluster: prod # cluster name, required
hosts: # required
	- 192.168.1.100
	- 192.168.1.200:9301
index: 'hangout-%{+YYYY.MM.dd}'
index_type: logs # default logs
bulk_actions: 20000 # default 20000
bulk_size: 15	#default 15
flush_interval: 10	#default 10
concurrent_requests: 0	#default 0
sniff: false #default true

ElasticsearchHTTP

使用rest api 批量将数据写入ES. 目前在es2.4.0 和es 5.2.0 上进行过初步测试

   - ElasticsearchHTTP:
        cluster: elasticsearch
        hosts:
          - 192.168.145.128
        index: 'myindex'
        index_type: "mytype" # default logs
        bulk_actions: 5 #default 20000
        sniff: false #default true

Kafka

#bootstrap_servers format is host1:port1,host2:port2, and the list can be a subset of brokers or a VIP pointing to a subset of brokers.
bootstrap_servers: 192.168.1.100:9092 # required
topic: test # required

Stdout

主要测试用吧. 因为配置是yml格式, 所以没有其它条件的话, 需要写成

- Stdout: {}

Metrics

为了实现对各个agent的统一性能和运行情况监控，在input/filter/output之外又提供了种叫Metrics的plugin, 用来监控应用的指标, 目前(0.3.0)提供了两种插件, 一种写一些性能数据到Graphit, 一种是restful接口提供性能监控、探活.

metrics:
    - Graphit:
        port: 2004  # graphit port
        host: 10.0.0.100  # graphit host
        prefix: hangout
        metrics:
            com.codahale.metrics.JvmAttributeGaugeSet: [] # empty list will register all metrics in it
            com.codahale.metrics.jvm.MemoryUsageGaugeSet: []
            com.codahale.metrics.jvm.ThreadStatesGaugeSet: []
            com.codahale.metrics.jvm.GarbageCollectorMetricSet: []

    - Watcher:
        host: 0.0.0.0
        port: 8080

metric count, 可以记录流经每个plugin的数据多少, 开发新的plugin可以参考stdin-input和stdout-output里面的计数方法.

在使用的时候需要注意, yml配置文件中需要指明meter_name才可以记录.

- Stdin:
  meter_name: stdin1

开发:

当然可以在hangout的结构上继续开发, 可以参考项目结构中baseplugin和input,output,filters等插件.
也可以开一个独立的项目. 我写了几个简单的例子做为教程, 供大家参考.

  1. 一个最简单的filter https://github.com/childe/hangout-filter-reverse
  2. 操作json结构中的深层数据. https://github.com/childe/hangout-filter-reverse/tree/multilevel
  3. 对消息做聚合, 额外输出聚合后的新消息. 聚合访问日志,统计一定时间段内每个Url的响应时间(平均值,最小最大值,条数等信息), 然后输出给下游. https://github.com/childe/hangout-filter-statmetric
  4. output. 示例3中的聚合数据如果需要告警, 比如Url的响应时间过高, 可以通过邮件发送出去. https://github.com/childe/hangout-output-mail
  5. input. TODO

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The MIT License (MIT)

Copyright (c) 2015 Childe, https://github.com/childe

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

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THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

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