logstash 日志加工处理-21-跨 event 的处理介绍 clone/split/multi/aggregate/elapsed/throttle

Q: logstash 的 clone 插件

在Logstash中，”clone” 插件通常用于将事件（event）克隆多次，以便同时发送到多个目的地或进行多个处理。

通过克隆插件，你可以将一个事件分发到多个输出插件或者多个过滤器，以满足不同的需求。

以下是一个使用 Logstash 中的 “clone” 插件的简单示例：

input {
  # 输入配置
  stdin {}
}

filter {
  # 过滤器配置
  # 这里可以添加一些过滤逻辑
}

output {
  # 克隆事件并发送到两个不同的输出插件
  clone {
    clones => ["clone1", "clone2"]
  }

  # 第一个输出插件
  if [type] == "clone1" {
    stdout {
      codec => rubydebug
    }
    # 在这里可以添加其他输出插件配置
  }

  # 第二个输出插件
  if [type] == "clone2" {
    elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      index => "clone2_index"
    }
    # 在这里可以添加其他输出插件配置
  }
}

在上述配置中，clone 插件将事件克隆为两个不同的事件，分别命名为 “clone1” 和 “clone2”，然后通过条件判断将它们发送到不同的输出插件。

你可以根据需要克隆多个事件，并在输出阶段应用不同的条件来将它们发送到不同的目的地。

请注意，实际配置可能需要根据你的需求进行调整。

确保在Logstash的配置文件中正确使用 “clone” 插件，并根据你的实际情况修改过滤器和输出插件的配置。

Q: 为什么需要 clone 插件？直接配置两个 output 不行吗？

你是对的，直接配置多个 output 插件是一种常见的做法，而不一定需要使用 clone 插件。

使用 clone 插件的情况通常是在需要对同一事件应用不同的处理流程时，或者需要将同一事件发送到多个不同的目的地时。

以下是一些使用 clone 插件的典型情况：

1. 多个处理流程： 如果你希望对同一事件应用不同的过滤器或处理逻辑，但又不想为每个处理流程创建一个完全相同的事件，可以使用 clone 插件。这允许你在一个事件上应用多个处理流程。

    filter {
      clone {
        clones => ["processed_event", "another_processed_event"]
      }
    }
   
    output {
      if [type] == "processed_event" {
        # 针对第一个处理流程的输出配置
      }
   
      if [type] == "another_processed_event" {
        # 针对第二个处理流程的输出配置
      }
    }
   

2. 多个目的地： 如果你希望将同一事件发送到多个不同的输出目的地，可以使用 clone 插件。

这对于同时将事件记录到 Elasticsearch、输出到文件和发送到消息队列等场景非常有用。

```conf
output {
  clone {
    clones => ["elasticsearch_output", "file_output", "mq_output"]
  }

  if [type] == "elasticsearch_output" {
    elasticsearch {
      # 针对 Elasticsearch 的输出配置
    }
  }

  if [type] == "file_output" {
    file {
      # 针对文件输出的配置
    }
  }

  if [type] == "mq_output" {
    # 针对消息队列输出的配置
  }
}
```

总的来说，是否使用 clone 插件取决于你的具体需求。在许多情况下，直接配置多个 output 插件是更简单和直观的做法。

Q: 感觉还是没啥用 logstash 本来不就支持配置多个 output?

你是对的，Logstash本身就支持配置多个output。在许多情况下，直接配置多个output插件是一种更简单、直接的做法，而不需要使用clone插件。每个output插件都可以独立配置，允许将同一事件发送到多个不同的目的地。

以下是一个直接配置多个output的简单示例：

output {
  stdout {
    # 输出到控制台
  }

  elasticsearch {
    # 输出到 Elasticsearch
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "my_index"
  }

  file {
    # 输出到文件
    path => "/path/to/output/file.log"
  }
}

在这个例子中，同一事件将被同时发送到控制台、Elasticsearch和文件。每个output插件都有自己的配置块，可以根据需要配置。

使用clone插件通常是在有一些更为复杂的场景，例如需要根据事件的内容进行不同的处理，或者需要动态地确定事件的目的地。

在大多数简单的情况下，直接配置多个output插件是更清晰和方便的选择。

Q: 给出 clone 的所有配置项

在Logstash中，clone 插件的配置项相对简单，主要有两个：

1. clones: 用于指定克隆的目标名称（destination names）的数组。

每个目标名称都代表一个克隆的事件，可以在后续的输出阶段中使用条件语句将事件发送到不同的目的地。

以下是 clone 插件的基本配置示例：

filter {
  clone {
    clones => ["clone1", "clone2"]
  }
}

在这个例子中，clone 插件会将事件克隆成两个，分别命名为 “clone1” 和 “clone2”。然后，你可以使用条件语句将它们发送到不同的输出插件。

1. add_field: 可选配置项，用于向克隆的事件中添加字段。这对于标识克隆的事件非常有用。

以下是 clone 插件配置项中的 add_field 示例：

filter {
  clone {
    clones => ["clone1"]
    add_field => { "cloned" => true }
  }
}

在这个例子中，克隆的事件将被添加一个名为 “cloned” 的字段，其值为 true。这可以用于在后续的过滤器或输出中识别克隆的事件。

请注意，上述示例中的配置是基于Logstash版本7.x。如果使用的是不同的版本，配置项可能会有所不同。

建议查阅相应版本的Logstash文档以获取准确的信息。

Q: logstash 的 throttle 插件

截至我最后一次更新知识（2022年1月），Logstash中并没有内建的”throttle”插件。

可能在之后的版本中，或者一些额外的插件中有类似的功能，但需要检查具体版本的文档来获取最新信息。

如果你需要限制事件的处理速率或控制输出的频率，可以考虑使用一些其他的插件或方法。以下是一些可能有助于实现类似功能的方法：

1. sleep 插件： 通过在filter或output阶段使用sleep插件来引入延迟，从而限制事件的处理速率。这样可以减缓事件的处理，但可能会导致整体性能下降。

2. ruby 插件： 使用ruby filter插件编写自定义的脚本来实现事件的限制逻辑。你可以在脚本中控制事件的处理速率。

3. 队列大小控制： 考虑调整Logstash的队列大小以控制事件的处理速率。这可以通过调整pipeline.workers和pipeline.batch.size等参数来实现。

4. 外部工具： 使用外部工具来控制Logstash的输入速率。例如，可以考虑使用系统工具（例如tc命令）来控制网络流量，从而间接地影响Logstash的输入速率。

记得在尝试这些方法之前，详细查阅你使用的Logstash版本的文档，以确保你了解如何正确地配置和使用相关插件。

Q: logstash elapsed

在 Logstash 中，”elapsed” 插件用于计算两个事件之间的时间间隔，并将这个间隔作为新的字段添加到事件中。

这对于分析事件之间的时间差异或计算事件的持续时间非常有用。

以下是 “elapsed” 插件的一个简单示例配置：

filter {
  elapsed {
    start_tag => "start_event"
    end_tag => "end_event"
    unique_id_field => "session_id"
    timeout => 300 # 5 minutes timeout
    new_event_on_match => false
  }
}

在上述配置中：

• start_tag: 指定事件开始的标签。当 Logstash 遇到带有该标签的事件时，将启动计时器。
• end_tag: 指定事件结束的标签。当 Logstash 遇到带有该标签的事件时，将停止计时器。
• unique_id_field: 指定用于标识事件的唯一字段。在这个字段的值相同的事件之间，计时器会被触发。
• timeout: 指定计时器的超时时间，单位是秒。如果两个匹配的事件之间的时间间隔超过了这个阈值，计时器将被重置。
• new_event_on_match: 如果设置为 true，将在匹配的事件上创建新的事件；如果设置为 false，将时间间隔添加到已有的事件中。

这个插件用于处理在日志中有开始和结束标记的事件，以计算它们之间的时间间隔。

确保根据你的实际需求调整配置，特别是注意配置中的标签、字段名和超时时间。

请注意，插件的具体配置可能会根据 Logstash 的版本而有所不同。

最好查看你使用的 Logstash 版本的官方文档，以获取准确的信息。

Q: 这些属性，只是指定了触发器的触发条件。如果开始结束之后，耗时存储在哪里？

elapsed 插件在计算开始和结束事件之间的时间间隔后，将结果存储在新的字段中。

默认情况下，elapsed 插件将计算的时间间隔添加到原始事件中，使用以下字段：

• elapsed_time: 包含计算出的开始和结束事件之间的时间差。

你可以通过在 elapsed 插件的配置中设置 target 属性来指定存储时间间隔的字段名。

例如：

filter {
  elapsed {
    start_tag => "start_event"
    end_tag => "end_event"
    unique_id_field => "session_id"
    timeout => 300 # 5 minutes timeout
    new_event_on_match => false
    target => "my_custom_field" # 自定义字段名
  }
}

在上述配置中，elapsed_time 将被存储在一个名为 “my_custom_field” 的新字段中。

确保根据你的需求查看存储时间间隔的字段，并在后续的过滤器或输出阶段使用该字段。

如果你选择在 new_event_on_match 设置为 true 的情况下创建新事件，那么 elapsed_time 将会成为新事件的一部分，而不是原始事件。

Q: 这个 elapsed 功能如果想用 java 实现，要如何实现？

如果你想用 Java 实现类似 elapsed 插件的功能，你可以考虑使用 Logstash 的 Java 插件开发方式。

在 Logstash 中，Java 插件通常是使用 JRuby 封装的，但你可以编写 Java 代码作为插件的一部分。

以下是一个简单的示例，展示了如何在 Java 中实现类似 elapsed 功能的逻辑：

// 导入 Logstash 插件的相关类
import org.logstash.plugins.AbstractFilter;
import org.logstash.plugins.FilterDelegator;
import org.logstash.plugins.PluginFactory;

public class ElapsedFilter extends AbstractFilter {
    // 在此定义必要的变量

    // 构造函数
    public ElapsedFilter(String id, Settings settings) {
        super(id, settings);
    }

    @Override
    public Collection<Event> multiFilter(Collection<Event> events) {
        // 在这里实现事件处理逻辑，计算时间间隔等

        // 返回处理后的事件集合
        return events;
    }

    // 在这里可以添加其他必要的方法和逻辑
}

// 在主类中进行插件的注册
public class ElapsedFilterPlugin implements Plugin {
    @Override
    public void register(LogstashPluginRegistrar registrar) {
        // 在这里注册你的插件
        registrar.registerFilter("elapsed", ElapsedFilter.class);
    }
}

这只是一个简单的示例，你需要根据具体需求完善 ElapsedFilter 类的实现。在 multiFilter 方法中，你可以访问事件的开始和结束标记，计算时间间隔，并将结果添加到事件中。

请注意，Logstash 插件开发可能涉及到一些复杂的概念和框架，因此建议在进行插件开发之前详细阅读 Logstash 的插件开发文档：Logstash Plugin Development Documentation。

在这里，你可以找到关于如何编写和注册插件的详细信息。

Q: multiFilter 的入参是 Event 的集合。可以我们一般不是一个 message 对应 一个 Event 吗？logstash 是如何获取这个 集合的？

在 Logstash 中，通常一个事件（Event）对应一个消息（message）。

每个消息被解析成一个事件，然后经过一系列的过滤和处理步骤，最终被输出。

multiFilter 方法的入参是一个事件的集合，是为了支持批量处理。

虽然在很多情况下一个消息对应一个事件，但有些情况下可能会涉及到批量处理，即一次处理多个事件。这样的设计可以提高处理效率，尤其在需要批量处理的情况下。

在 Logstash 中，事件是由输入插件生成的，然后通过过滤器进行处理，最后通过输出插件输出。multiFilter 方法接收一个事件的集合，对这个集合中的每个事件进行处理，然后返回处理后的事件集合。这个批量处理的过程有助于提高整体性能。

以下是一个简单的伪代码示例，说明了 Logstash 中事件的处理流程：

public class MyFilter extends AbstractFilter {
    @Override
    public Collection<Event> multiFilter(Collection<Event> events) {
        for (Event event : events) {
            // 处理单个事件的逻辑
            processEvent(event);
        }
        // 返回处理后的事件集合
        return events;
    }

    private void processEvent(Event event) {
        // 具体事件处理逻辑
        // 可以访问 event.getField(...) 等方法获取事件的字段
        // 进行计算、转换等操作
    }
}

这只是一个简化的示例，实际的事件处理逻辑会根据插件的实际需求而有所不同。

希望这能帮助理解 multiFilter 方法的使用场景。

Q: 比如我们要实现一个 Elapsed 插件，每一个 event 是独立的。我们如何把需要的两个 event 聚合起来呢

在 Logstash 中，如果你需要聚合两个独立的事件以计算它们之间的经过时间（elapsed time），你可以使用 aggregate 插件。

aggregate 插件允许你根据特定的条件将事件聚合在一起，并在一定时间内对它们进行处理。

以下是一个简单的 aggregate 插件的配置示例：

filter {
  aggregate {
    task_id => "%{session_id}"
    code => "
      map['start_time'] ||= event.get('@timestamp')
      map['end_time'] = event.get('@timestamp')
      event.set('elapsed_time', map['end_time'] - map['start_time'])
    "
    timeout => 300
    push_map_as_event_on_timeout => true
    timeout_code => "
      event.set('elapsed_time', event.get('@timestamp') - map['start_time'])
      map['start_time'] = nil
      map['end_time'] = nil
      event.cancel
    "
  }
}

在这个配置中：

• task_id: 用于标识聚合的任务，这里使用了 session_id 字段作为任务的唯一标识。
• code: 聚合处理的逻辑，这里记录了开始时间和结束时间，并计算了经过的时间，将结果存储在 elapsed_time 字段中。
• timeout: 聚合的超时时间，单位是秒。如果在指定的时间内没有新事件到达，则会触发 timeout_code。
• push_map_as_event_on_timeout: 当触发超时时，是否将聚合的结果作为一个新事件推送到下游。
• timeout_code: 超时时执行的代码，这里设置了 elapsed_time 字段并重置开始和结束时间。

上述配置将根据 session_id 字段对事件进行聚合，并计算它们之间的经过时间。

在实际使用中，你需要根据你的数据结构和需求调整这个配置。

aggregate 插件的使用可以在 Logstash 的文档中找到更详细的信息：Logstash Aggregate Filter Plugin。

Q: aggregate 插件又是如何实现组件的聚合处理的呢？是在内存中放一个大的集合，保存所有的 event 吗

aggregate 插件在 Logstash 中是通过内存中的数据结构来实现事件聚合的。它使用一个内存中的哈希表来保存已经到达的事件，以及它们的聚合状态。

具体来说，task_id 参数指定了哈希表中的键，而 code 和 timeout_code 参数定义了对事件的处理逻辑。

当新的事件到达时，aggregate 插件会检查哈希表中是否已存在具有相同 task_id 的记录。

如果存在，就将新事件和旧记录进行聚合处理。如果不存在，则创建一个新的聚合任务。

这个内存中的哈希表的键是由 task_id 指定的，每个键对应一个独立的聚合任务。这样，aggregate 插件就能够跟踪每个任务的状态，包括已到达的事件、开始时间、结束时间等。

当聚合任务超时时，即超过了 timeout 参数指定的时间，aggregate 插件会触发 timeout_code 参数定义的处理逻辑。这个处理逻辑一般用于收尾工作，例如设置最终的字段、计算时间间隔等。

总体而言，aggregate 插件是通过在内存中维护一个状态哈希表来实现事件的聚合处理。

这样的设计允许 Logstash 高效地跟踪和处理大量的独立事件，同时提供了足够的灵活性以适应不同的聚合场景。

Q: 如果是分布式架构，多个应用。放在内存，又如何保障数据会被同一台机器处理呢？

在分布式架构中，如果多个 Logstash 实例运行在不同的机器上，那么在内存中维护的哈希表是各个 Logstash 实例私有的。这意味着相同 task_id 的事件可能会被不同的 Logstash 实例处理，导致无法正确聚合数据。

为了解决这个问题，你可以使用共享存储或者中心化的存储来协调多个 Logstash 实例之间的状态。

这样，不同的 Logstash 实例可以共享相同的状态信息，确保相同 task_id 的事件都被正确地聚合在一起。

一些常见的方法包括：

1. 使用分布式缓存： 你可以使用分布式缓存系统（如 Redis 或 Memcached）来存储聚合任务的状态。各个 Logstash 实例可以从缓存中读取和写入数据，确保共享状态信息。

2. 使用中心化的存储服务： 你可以使用中心化的存储服务，例如 Elasticsearch，将聚合任务的状态信息存储在专门的索引中。各个 Logstash 实例通过索引进行状态的读取和写入。

3. 使用消息队列： 在事件处理的过程中，你可以将聚合任务的状态信息发送到消息队列，确保所有 Logstash 实例都能够订阅相同的消息，并共享状态。

在这些方法中，关键是要确保所有的 Logstash 实例都能够访问相同的共享存储或服务，以保证正确的状态同步和聚合。

需要注意的是，使用这样的共享存储可能会引入一些额外的复杂性和性能开销。因此，在选择适当的方法时，需要根据具体的系统需求和性能要求进行权衡。

Q: logstash 是如何解决这个问题的呢

截至我最后一次更新知识（2022年1月），Logstash 的 aggregate 插件本身并没有内置的机制来解决分布式环境下的状态共享问题。

这意味着，如果你在分布式环境中运行多个 Logstash 实例，每个实例将会维护自己的状态，可能导致 task_id 相同的事件在不同实例上被处理。

对于分布式环境下的 Logstash 集成，你可能需要考虑其他外部组件或工具来实现共享状态。以下是一些可能的方法：

1. 使用外部存储服务： 你可以使用外部的共享存储服务，比如 Redis，作为状态存储。不同的 Logstash 实例可以通过 Redis 来共享聚合任务的状态信息。

2. 使用消息队列： 将需要聚合的事件发送到一个中心化的消息队列，然后由一个 Logstash 实例负责处理这些事件并进行聚合。这种方式下，你需要确保消息队列能够在分布式环境中提供状态同步的能力。

3. 使用中心化的存储服务： 如果你的数据最终存储在 Elasticsearch 中，你可以在 Logstash 中使用 Elasticsearch 存储聚合状态。这种方式下，需要使用 Elasticsearch 来确保不同 Logstash 实例之间的状态同步。

请注意，对于具体的分布式场景，确保数据一致性和正确性可能涉及到更复杂的系统设计和实现。最终的解决方案会根据你的具体需求和系统架构而有所不同。

最新版本的 Logstash 可能已经引入了新的功能或插件，因此建议查阅 Logstash 的官方文档以获取最新的信息。

Q: logstash split 插件

截至我最后一次更新知识（2022年1月），Logstash 中确实存在 split 过滤器插件，用于将字段中包含的数组或分隔符分隔的值拆分成多个事件。

这在处理包含多个值的字段时非常有用，例如处理 CSV 数据或 JSON 数组。

以下是 split 插件的基本配置示例：

filter {
  split {
    field => "your_field"
    target => "split_field"
    separator => ","
  }
}

在上述配置中：

• field: 指定要拆分的字段名。
• target: 指定拆分后的值应该存储的字段名。新的事件会包含拆分后的值，并保存在这个字段中。
• separator: 指定用于分隔值的分隔符，例如逗号,。

这个插件会将包含多个值的字段拆分成多个事件，每个事件包含字段中的一个值，并且会保存在指定的 target 字段中。

请注意，split 插件在处理大型数组或长字符串时可能会导致性能问题，因为它会创建多个事件。确保在使用时谨慎考虑性能影响。

如果你使用的是更新的版本的 Logstash，建议查看官方文档以获取最新的信息，因为插件的功能和配置可能在不同版本中有所变化。

Q: 给出 split 的所有配置项，及其效果

在 Logstash 的文档中，split 插件的配置项相对较简单，具体如下：

• field：指定要拆分的字段名。这是一个必填项。

• target：指定拆分后的值应该存储的字段名。新的事件会包含拆分后的值，并保存在这个字段中。这是一个可选项，默认为原始字段。

• separator：指定用于分隔值的分隔符。这是一个可选项，默认为逗号 ,。

• remove_field：如果设置为 true，则在拆分后的事件中删除原始字段。这是一个可选项，默认为 false。

• remove_tag：如果设置为 true，则在拆分后的事件中删除原始标签。这是一个可选项，默认为 false。

• id：用于标识拆分事件的唯一标识符。这是一个可选项，默认为空。

以下是一个使用 split 插件的示例配置：

filter {
  split {
    field => "tags"
    target => "tag"
    separator => ","
    remove_field => true
  }
}

在这个例子中，假设 tags 字段包含以逗号分隔的多个标签，该配置会将 tags 字段拆分为多个事件，每个事件都会包含一个标签，并且原始的 tags 字段将会被删除。

新的事件中将包含一个名为 tag 的字段，其中包含一个拆分后的标签。

给一个具体的例子

假设你有如下的 Logstash 配置文件，用于处理一个包含多个标签的事件：

input {
  stdin {}
}

filter {
  split {
    field => "tags"
    target => "tag"
    separator => ","
    remove_field => true
  }
}

output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

这个配置的作用是从标准输入读取数据，将包含多个标签的事件的 tags 字段拆分成多个单独的事件，每个事件包含一个标签。

拆分后的事件会在控制台输出，使用 Ruby 格式进行调试输出。

现在，如果你在终端输入如下的 JSON 事件：

{"message": "Event with multiple tags", "tags": "tag1,tag2,tag3"}

Logstash 将会将这个事件拆分成三个事件，每个事件包含一个标签。输出结果将会是：

{
       "message" => "Event with multiple tags",
    "@timestamp" => 2023-12-01T00:00:00.000Z,
            "tag" => "tag1"
}
{
       "message" => "Event with multiple tags",
    "@timestamp" => 2023-12-01T00:00:00.000Z,
            "tag" => "tag2"
}
{
       "message" => "Event with multiple tags",
    "@timestamp" => 2023-12-01T00:00:00.000Z,
            "tag" => "tag3"
}

可以看到，原始事件被成功拆分成了三个事件，每个事件包含了原始事件的部分字段，并在新的 tag 字段中保存了一个拆分后的标签。

原始的 tags 字段已被删除，因为我们在配置中设置了 remove_field => true。

这样，你就能够有效地处理包含多个标签的事件。

什么场景会用到这个插件？

split 插件通常在处理包含多个值的字段时非常有用。以下是一些常见的场景和用例：

1. 处理 CSV 或 TSV 数据： 当你处理包含多个列的 CSV 或 TSV 数据时，可以使用 split 插件将每个列拆分成单独的事件。这有助于将 CSV 或 TSV 格式的数据转换为 Logstash 事件，使其更易于处理和分析。

   name,age,gender
   Alice,25,female
   Bob,30,male
   

2. 处理 JSON 数组： 如果你的数据中包含 JSON 数组，可以使用 split 插件将数组中的每个元素拆分成单独的事件。这在处理从其他系统导出的 JSON 数组数据时非常有用。

   {
     "users": [
       {"name": "Alice", "age": 25},
       {"name": "Bob", "age": 30}
     ]
   }
   

3. 处理包含多个标签的事件： 当你的事件包含一个字段，其中包含了多个标签（例如用逗号分隔的标签列表）时，可以使用 split 插件将这个字段拆分为多个事件，每个事件包含一个标签。

   {"message": "Event with multiple tags", "tags": "tag1,tag2,tag3"}
   

4. 处理数组字段： 当你的事件包含数组字段时，可以使用 split 插件将数组拆分成多个事件，每个事件包含数组中的一个元素。

   {"message": "Event with an array", "items": ["item1", "item2", "item3"]}
   

总体来说，split 插件适用于需要将包含多个值的字段拆分成多个独立事件的场景，使得每个事件都包含字段的一个单独值，从而更方便后续的处理和分析。

Q: logstash 的 multiline

multiline 是 Logstash 中一个常用的插件，用于处理多行日志，将它们合并成一个单独的事件。

通常，多行日志是指日志消息跨越了多行，而我们希望将它们合并为一个事件，以便更好地进行处理和分析。

以下是 multiline 插件的一些基本配置项：

• pattern: 指定一个正则表达式，用于匹配多行日志的起始行。当某行日志匹配该正则表达式时，Logstash 将其视为新事件的开始。

• negate: 如果设置为 true，则只有当某行日志不匹配 pattern 时，才会被视为新事件的开始。

• what: 指定是previous（默认）还是next。previous 表示匹配到的行将会与上一行合并成一个事件，next 表示匹配到的行将会与下一行合并成一个事件。

• stream_identity: 可选项，用于标识同一事件流的字段。如果你有多个事件流，可以使用此字段确保它们被正确合并。

下面是一个示例 multiline 插件的配置，假设我们有一个多行的日志，每个事件的起始行包含 “ERROR”：

input {
  file {
    path => "/path/to/your/logfile.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  multiline {
    pattern => "^ERROR"
    negate => false
    what => "previous"
  }
}

output {
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

在这个配置中，multiline 插件的作用是将以 “ERROR” 开头的行与它们的上一行合并为一个事件。

这样，即使日志跨越多行，Logstash 仍将其作为一个完整的事件进行处理。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能需要根据具体的日志格式和需求调整配置。

Q: 这个和 aggregate 的区别和联系？

multiline 插件和 aggregate 插件在 Logstash 中的作用相似，都涉及处理多行日志，但它们的设计目标和使用场景有所不同。

multiline 插件

1. 作用： 主要用于合并多行日志，将它们组装成一个单独的事件。
2. 场景： 适用于日志消息跨越多行，但这些多行日志都属于同一个事件的情况。典型的应用场景是处理堆栈跟踪或异常信息，其中一条异常信息可能包含多行。
3. 配置： 通常配置一个正则表达式来匹配多行的起始行，然后指定如何合并多行（与上一行或下一行合并）。

aggregate 插件

1. 作用： 主要用于聚合事件，将它们组装成一个更大的事件。通常与条件匹配和时间窗口一起使用。
2. 场景： 适用于需要根据一些条件聚合事件，例如按照某个字段的值聚合，或者在一段时间内将相关的事件聚合起来。可以用于实现更复杂的聚合逻辑。
3. 配置： 需要指定聚合的条件、聚合的处理逻辑等，通常还会涉及到时间窗口的概念，以确定何时触发聚合。

区别和联系

1. 处理逻辑： multiline 主要关注日志的多行合并，而 aggregate 更加通用，可以实现更灵活的事件聚合逻辑。

2. 应用场景： multiline 更适合简单的多行合并，而 aggregate 适用于更复杂的条件下的事件聚合。

3. 性能考虑： multiline 在处理多行时，每次都需要检查新的行是否匹配条件，可能会对性能产生一定的影响。而 aggregate 插件通常需要维护一些状态信息，也可能引入额外的开销。

4. 配置灵活性： aggregate 插件提供了更多的配置选项，允许你定义更复杂的聚合逻辑。而 multiline 主要关注日志行的合并，配置相对较简单。

在实际使用时，选择使用 multiline 还是 aggregate 取决于具体的需求。如果只是简单地将多行日志组装为一个事件，multiline 是个合适的选择。如果需要更复杂的条件下的事件聚合，或者需要灵活地定义聚合逻辑，那么 aggregate 插件可能更适合。

参考资料

chat

• Q: logstash 的 clone 插件
  • Q: 为什么需要 clone 插件？直接配置两个 output 不行吗？
  • Q: 感觉还是没啥用 logstash 本来不就支持配置多个 output?
  • Q: 给出 clone 的所有配置项
• Q: logstash 的 throttle 插件
• Q: logstash elapsed
  • Q: 这些属性，只是指定了触发器的触发条件。如果开始结束之后，耗时存储在哪里？
  • Q: 这个 elapsed 功能如果想用 java 实现，要如何实现？
    • Q: multiFilter 的入参是 Event 的集合。可以我们一般不是一个 message 对应 一个 Event 吗？logstash 是如何获取这个 集合的？
• Q: 比如我们要实现一个 Elapsed 插件，每一个 event 是独立的。我们如何把需要的两个 event 聚合起来呢
  • Q: aggregate 插件又是如何实现组件的聚合处理的呢？是在内存中放一个大的集合，保存所有的 event 吗
  • Q: 如果是分布式架构，多个应用。放在内存，又如何保障数据会被同一台机器处理呢？
  • Q: logstash 是如何解决这个问题的呢
• Q: logstash split 插件
  • Q: 给出 split 的所有配置项，及其效果
  • 给一个具体的例子
  • 什么场景会用到这个插件？
• Q: logstash 的 multiline
  • Q: 这个和 aggregate 的区别和联系？
    • multiline 插件
    • aggregate 插件
    • 区别和联系
• 参考资料