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防止ES的的I/O的压力过大，使用redis/kafka进行缓冲。

对redis的要求

Redis input plugin | Logstash Reference [8.17] | Elastic

一般企业要求的架构

我实现的架构

filebeat把数据传给logstash

配置好filebeat把收集到的数据输入到redis

然后执行命令，filebeat就开始往redis中写数据

cd /etc/filebeat

/usr/share/filebeat/bin/filebeat -e -c filebeat.yml

logstash配置，从redis中读数据输出到elasticsearch

当我使用filebeat收集数据，传到redis，然后logstash从redis读取数据的时候有一个大问题就是

filebeat收集的是json格式的nginx访问日志，它被filebeat收集到redis的时候，会对这个收集的日志和与日志相关的元数据进行封装然后输出到redis。等logstash从redis里面取出来的时候，得到的数据是 收集的日志（message) 和 元数据字段的集合。

(就变成了一个字段message,其他都是没用的元数据字段。)

我收集的nginx日志格式

要解决的问题

1.json格式的日志数据message未正确解析

这是在filebeat直接向logstash传送数据的时候发送的错误，因为传送过去的数据没有设置正确的字符集，导致收集到的日志乱码

kibana显示

改正后基本上就没有乱码格式了，一个event是一条日志

2.删除无用的元数据字段

Filebeat直接连接logtsash的时候，filebeat通过output.logstash发送数据，默认不会添加完整元数据，输出到redis的时候，filebeat使用output.redis将日志包装成完整事件结构，包含所有的元数据。

Redis 作为缓冲队列：数据存储到 Redis 时，Filebeat 会保留完整的 Beat 事件结构（包括 @metadata、host、agent 等）。

所以当logstash从redis取日志数据的时候，会收集无用的元数据(只有message是收集的访问日志），我们要把无用的元数据过滤掉

然后会得到一整个大的message字段

3.过滤出日志里面的单个信息

所以删除无用的元数据之后如果我们不仅想得到访问日志，还想得到访问日志里面得具体数据，使用这个具体数据进行画图等等（比如我们想得到remote_addr字段，就需要对message进行解析）

input {redis {host       => "10.8.0.23"port       => 6379password   => "Pu@1uC2016"db         => 0data_type  => "list"key        => "nginx-accesslog"codec      => json  # 自动解析外层 JSON}
}
#nginx的原始的json格式的数据是这样的
#{"time_local":"2025-03-28T05:55:57+08:00","remote_addr":"45.90.163.37","remote_user":"","request":"PUT /v1/agent/service/register
#HTTP/1.1","status":"400","body_bytes_sent":"173","request_time":"0.263","http_referer":"","http_user_agent":"","http_x_forwarded_for":"",
#"upstream_addr":"","upstream_response_time":""}#但是message里面的数据是这样的，我们要把message中的数据转化为json格式，然后json过滤才能把字段（比如ip）过滤出来，然后可以对数据做图形分析
# "message" => "{\"time_local\":\"2025-03-28T18:12:23+08:00\",\"remote_addr\":\"10.8.0.23\",\"request\":\"HEAD / HTTP/1.1\",\"status\":\"200\",
#\"body_bytes_sent\":\"0\",\"request_time\":\"0.000\",\"http_referer\":\"\",\"http_user_agent\":\"curl/7.61.1\",}"#要把下面转化为上面的这样的json格式（上面是标准的json格式），filter里面的json工具才能把message这个大字段里面的小字段取出来
filter {# ========== 第一步：处理 message 字段中的内层 JSON ==========mutate {                                          gsub => ["message", "\\\"", "\""     # 将 \" 替换为普通引号] }mutate {# 删除末尾多余逗号（如 ",}" → "}"）gsub => ["message", ",}", "}","message", ",]", "]"]}# 解析 message 字段中的业务日志   这个json过滤，它只作用于json格式的数据json {source => "message"target => "nginx_log"  # 解析结果存入 nginx_log 子对象remove_field => ["message"]tag_on_failure => ["_json_parse_failure"]  # 标记解析失败的日志}# ========== 第二步：提升业务字段到根层级 ==========mutate {rename => {"[nginx_log][time_local]"          => "time_local""[nginx_log][remote_addr]"         => "remote_addr""[nginx_log][request]"             => "request""[nginx_log][status]"              => "status""[nginx_log][body_bytes_sent]"     => "body_bytes_sent""[nginx_log][http_referer]"        => "http_referer""[nginx_log][http_user_agent]"     => "http_user_agent"}}#把一些无用的元数据过滤掉不要# ========== 第三步：清理所有元数据字段 ==========mutate {remove_field => ["host", "agent", "ecs", "log", "input", "fields","@version", "event", "nginx_log"]}# ========== 第四步：修正时间戳 ==========date {match  => [ "time_local", "ISO8601" ]target => "@timestamp"  # 覆盖默认时间戳}
}
output {elasticsearch {hosts  => ["https://10.8.0.23:9200"]index  => "dami-logs-%{+YYYY.MM.dd}"user   => "elastic"password => "sxm@325468"ssl => truecacert => "/logstash/http_ca.crt"    }# 调试时开启 stdout，查看完整字段stdout {codec => rubydebug {metadata => true  # 显示元数据（确认字段结构）}}
}

最后可以得到message里面的单个小字段信息，以前只能在message中进行查看，不能对数据进行分析和画图，现在可以了