logstash grok 多項匹配
業務場景:新版本日誌需要新增欄位,需要相容新舊日誌匹配
版本:logstash-2.3
filter { grok { match => [ "message" , "%{DATA:hostname}\|%{DATA:tag}\|%{DATA:types}\|%{DATA:uid}\|%{GREEDYDATA:msg}", "message" , "%{DATA:hostname}\|%{DATA:tag}\|%{GREEDYDATA:msg}" ] remove_field => ['type','_id','input_type','tags','message','beat','offset'] } }
filter {
grok {
match => {
"message"=>[
"%{DATA:hostname}\|%{DATA:tag}\|%{DATA:types}\|%{DATA:uid}\|%{GREEDYDATA:msg}",
"%{DATA:hostname}\|%{DATA:tag}\|%{GREEDYDATA:msg}"]
}
}
}
太多使用DATA和GREEDYDAYA會導致效能cpu負載嚴重。建議多使用正則匹配,或者ruby程式碼塊filter { grok { match => [ "message", "(?<hostname>[a-zA-Z0-9._-]+)\|%{DATA:tag}\|%{NUMBER:types}\|(?<uid>[0-9]+)\|%{GREEDYDATA:msg}", "message", "(?<hostname>[a-zA-Z0-9._-]+)\|%{DATA:tag}\|%{GREEDYDATA:msg}", ] remove_field => ['type','_id','input_type','tags','message','beat','offset'] } }
filter { ruby { code =>' arr = event["message"].split("|") if arr.length == 5 event["hostname"] = arr[0] event["tag"] = arr[1] event["types"] = arr[2] event["uid"] = arr[3] event["msg"] = arr[4] elsif arr.length == 3 event["hostname"] = arr[0] event["tag"] = arr[1] event["msg"] = arr[2] end' remove_field => ['type','_id','input_type','tags','message','beat','offset'] } }
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