一、简介

Grok是迄今为止使蹩脚的、无结构的日志结构化和可查询的最好方式。Grok在解析 syslog logs、apache and other webserver logs、mysql logs等任意格式的文件上表现完美。

Grok内置了120多种的正则表达式库，地址:。

二、入门例子

下面是一条tomcat日志：

83.149.9.216 - - [04/Jan/2015:05:13:42 +0000] "GET /presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.pngHTTP/1.1" 200 203023 "http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/" "Mozilla/5.0 (Macintosh; IntelMac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36"

从filebeat中输出到logstash，配置如下:

input {    beats {        port => "5043"    }}filter {    grok {        match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"}    }}output {    stdout { codec => rubydebug }}

fileter中的message代表一条一条的日志，%{COMBINEDAPACHELOG}代表解析日志的正则表达式，COMBINEDAPACHELOG的具体内容见:。解析后:

{        "request" => "/presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png",          "agent" => "\"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36\"",         "offset" => 325,           "auth" => "-",          "ident" => "-",     "input_type" => "log",           "verb" => "GET",         "source" => "/path/to/file/logstash-tutorial.log",        "message" => "83.149.9.216 - - [04/Jan/2015:05:13:42 +0000] \"GET /presentations/logstash-monitorama-2013/images/kibana-search.png HTTP/1.1\" 200 203023 \"http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/\" \"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/32.0.1700.77 Safari/537.36\"",           "type" => "log",           "tags" => [        [0] "beats_input_codec_plain_applied"    ],       "referrer" => "\"http://semicomplete.com/presentations/logstash-monitorama-2013/\"",     "@timestamp" => 2016-10-11T21:04:36.167Z,       "response" => "200",          "bytes" => "203023",       "clientip" => "83.149.9.216",       "@version" => "1",           "beat" => {        "hostname" => "My-MacBook-Pro.local",            "name" => "My-MacBook-Pro.local"    },           "host" => "My-MacBook-Pro.local",    "httpversion" => "1.1",      "timestamp" => "04/Jan/2015:05:13:42 +0000"}

再比如,下面这条日志：

55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043

这条日志可切分为5个部分，IP(55.3.244.1)、方法(GET)、请求文件路径(/index.html)、字节数(15824)、访问时长(0.043),对这条日志的解析模式(正则表达式匹配)如下:

%{
     IP:client} %{
     WORD:method} %{
     URIPATHPARAM:request} %{
     NUMBER:bytes} %{
     NUMBER:duration}

写到filter中:

filter {    grok {        match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"}    }}

解析后:

client: 55.3.244.1method: GETrequest: /index.htmlbytes: 15824duration: 0.043

三、解析任意格式日志

解析任意格式日志的步骤：

1. 先确定日志的切分原则，也就是一条日志切分成几个部分。
2. 对每一块进行分析，如果Grok中正则满足需求，直接拿来用。如果Grok中没用现成的，采用自定义模式。
3. 学会在中调试。

下面给出例子，来两条日志:

2017-03-07 00:03:44,373 4191949560 [          CASFilter.java:330:DEBUG]  entering doFilter()2017-03-16 00:00:01,641 133383049 [    UploadFileModel.java:234:INFO ]  上报内容准备写入文件

切分原则:

2017-03-16 00:00:01,641:时间133383049：编号UploadFileModel.java:java类名234:代码行号INFO：日志级别entering doFilter()：日志内容

前五个字段用Grok中已有的，分别是TIMESTAMP_ISO8601、NUMBER、JAVAFILE、NUMBER、LOGLEVEL，最后一个采用自定义正则的形式，日志级别的]之后的内容不论是中英文，都作为日志信息处理，使用自定义正则表达式子的规则如下:

(?
     
      the pattern here)
     

最后一个字段的内容用info表示，正则如下:

(?
     
      ([\s\S]*))
     

上面两条日志对应的完整的正则如下，其中\s*用于剔除空格。

\s*%{TIMESTAMP_ISO8601:time}\s*%{NUMBER:num} \[\s*%{JAVAFILE:class}\s*\:\s*%{NUMBER:lineNumber}\s*\:%{LOGLEVEL:level}\s*\]\s*(?
     
      ([\s\S]*))
     

正则解析容易出错，强烈建议使用Grok Debugger调试，姿势如下。

四、参考资料