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本篇內容主要講解“logstash處理java堆棧日志的方法”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“logstash處理java堆棧日志的方法”吧!
在我們的java程序中,經常會輸出一些日志,來幫助我們來分析一些問題。但是對于我們的異常
來說,它可能存在多行,因此我們就需要處理這種多行的事件。在 logstash 中,我們可以借助 multiline codec 來處理。
假設我們有如下數據。
129904 [2021-05-11 13:31:19] [ip=] INFO o.s.c.a.AnnotationConfigApplicationContext [doClose(984)] - Closing org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext@3e5d4f6b: startup date [Tue May 11 13:29:11 CST 2021]; parent: org.springframework.boot.context.embedded.AnnotationConfigEmbeddedWebApplicationContext@299321e2 129905 [2021-05-11 13:31:19] [ip=] WARN o.s.c.a.AnnotationConfigApplicationContext [doClose(994)] - Exception thrown from ApplicationListener handling ContextClosedEvent org.springframework.beans.factory.BeanCreationNotAllowedException: Error creating bean with name 'eurekaAutoServiceRegistration': Singleton bean creation not allowed while singletons of this factory are in destruction (Do not request a bean from a BeanFactory in a destroy method implementation!) at org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry.getSingleton(DefaultSingletonBeanRegistry.java:216) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.doGetBean(AbstractBeanFactory.java:308) at org.springframework.beans.factory.support.AbstractBeanFactory.getBean(AbstractBeanFactory.java:197) at org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext.getBean(AbstractApplicationContext.java:1080)
需要將如上的數據做一個多行展示。
129904 的作為一行展示。
129905 的異常堆棧數據作為一行展示。
129904 [2021-05-11 13:31:19] [ip=] INFO o.s.c.a.AnnotationConfigApplicationContext [doClose(984)] - Clos 129905 [2021-05-11 13:31:19] [ip=] WARN o.s.c.a.AnnotationConfigApplicationContext [doClose(994)] - Exception thrown from ApplicationListener handling ContextClosedEvent
從上方簡化的日志可知,我們的日志每行都是以一個數字
開頭,那么可以認為以數字開頭的行是一個單獨的行,以非數字開頭的行是隸屬于上一行的,即是一個多行的。
vim java-exception.conf
input { file { path => ["/Users/huan/soft/elastic-stack/logstash/logstash/pipeline.conf/java-exception/application*.log"] start_position => "end" sincedb_path => "/Users/huan/soft/elastic-stack/logstash/logstash/pipeline.conf/java-exception/sincedb.db" sincedb_write_interval => "15 seconds" mode => "tail" type => "application" codec => multiline { pattern => "^\d+" negate => "true" what => "previous" charset => "UTF-8" auto_flush_interval => 3 } } } filter { } output { stdout { codec => rubydebug { } } }
我們主要關注的是 multiline
中的配置
pattern: 這個是用來匹配文本的表達式,也可以是grok
表達式
what: 如果pattern
匹配成功的話,那么匹配行是歸宿于上一個事件,還是歸屬于下一個事件。
previous: 歸屬于上一個事件
next: 歸屬于下一個事件
negate:是否對 pattern 的結果取反
false: 不取反,是默認值。
true: 取反。將多行事件掃描過程中的行匹配邏輯取反(如果pattern匹配失敗,則認為當前行是多行事件的組成部分)
auto_flush_interval: 當匹配到一個多行格式時,在 auto_flush_interval秒之內,如果沒有新的行匹配的話,則會轉換成 logstash 的一個事件進行發布。默認沒有設置。單位是:秒(s)
1、默認情況下,logstash 每讀取到一行就會發送一個事件。
2、如果要發送多行事件,就需要使用 multiline
來實現。
3、如果我們的 logstash 在一個 pipeline 中存在多個輸入,那么多行的處理,應該在發送數據的源頭解決。即,在logstash自身不處理多行。因為可能會導致數據錯亂。
1、https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-codecs-multiline.html
2、https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/multiline.html
到此,相信大家對“logstash處理java堆棧日志的方法”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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