在使用logstash收集日志的时候,我们一般会使用logstash自带的动态索引模板,虽然无须我们做任何定制操作,就能把我们的日志数据推送到elasticsearch索引集群中,但是在我们查询的时候,就会发现,默认的索引模板常常把我们不需要分词的字段,给分词了,这样以来,我们的比较重要的聚合统计就不准确了: 举个例子,假如有10台需要的监控的机器,他们的机器名如下:
Java代码
- search-0-170
- search-1-171
- search-2-172
- search-3-173
- search-4-174
- search-5-175
- search-6-176
- search-7-177
- search-8-178
- search-9-179
如果使用的是logstash的默认模板,它会按-切分机器名,这样以来想统计那台机器上的收集日志最多就有问题了,所以这时候,就需要我们自定义一些索引模板了: 在logstash与elasticsearch集成的时候,总共有如下几种使用模板的方式: (1)使用默认自带的索引模板 ,大部分的字段都会分词,适合开发和时候快速验证使用 (2)在logstash收集端自定义配置模板,因为分散在收集机器上,维护比较麻烦 (3)在elasticsearc服务端自定义配置模板,由elasticsearch负责加载模板,可动态更改,全局生效,维护比较容易 以上几种方式: 使用第一种,最简单,无须任何配置 使用第二种,适合小规模集群的日志收集,需要在logstash的output插件中使用template指定本机器上的一个模板json路径, 例如 template => "/tmp/logstash.json" 使用第三种,适合大规模集群的日志收集,如何配置,主要配置logstash的output插件中两个参数:
Java代码
- manage_template => false//关闭logstash自动管理模板功能
- template_name => "crawl"//映射模板的名字
如果使用了,第三种需要在elasticsearch的集群中的config/templates路径下配置模板json,在elasticsearch中索引模板可分为两种: (一):静态模板 适合索引字段数据固定的场景,一旦配置完成,不能向里面加入多余的字段,否则会报错 优点:scheam已知,业务场景明确,不容易出现因字段随便映射从而造成元数据撑爆es内存,从而导致es集群全部宕机 缺点:字段数多的情况下配置稍繁琐 一个静态索引模板配置例子如下:
Json代码
- {
- "crawl" : {
- "template": "crawl-*",
- "settings": {
- "index.number_of_shards": 3,
- "number_of_replicas": 0
- },
- "mappings" : {
- "logs" : {
- "properties" : {
- "@timestamp" : {
- "type" : "date",
- "format" : "dateOptionalTime",
- "doc_values" : true
- },
- "@version" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed",
- "doc_values" : true
- },
- "cid" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "crow" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "erow" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "host" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "httpcode" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "message" : {
- "type" : "string"
- },
- "path" : {
- "type" : "string"
- },
- "pcode" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "pro" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "ptype" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "save" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "t1" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "t2" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "t3" : {
- "type" : "string",
- "index" : "not_analyzed"
- },
- "url" : {
- "type" : "string"
- }
- }
- }
- }
- }
- }
(二):动态模板 适合字段数不明确,大量字段的配置类型相同的场景,多加字段不会报错 优点:可动态添加任意字段,无须改动scheaml, 缺点:如果添加的字段非常多,有可能造成es集群宕机 如下的一个logstash的动态索引模板,只设置message字段分词,其他的字段默认都不分词
Json代码
- {
- "template" : "crawl-*",
- "settings" : {
- "index.number_of_shards": 5,
- "number_of_replicas": 0
- },
- "mappings" : {
- "_default_" : {
- "_all" : {"enabled" : true, "omit_norms" : true},
- "dynamic_templates" : [ {
- "message_field" : {
- "match" : "message",
- "match_mapping_type" : "string",
- "mapping" : {
- "type" : "string", "index" : "analyzed", "omit_norms" : true,
- "fielddata" : { "format" : "disabled" }
- }
- }
- }, {
- "string_fields" : {
- "match" : "*",
- "match_mapping_type" : "string",
- "mapping" : {
- "type" : "string", "index" : "not_analyzed", "doc_values" : true
- }
- }
- } ],
- "properties" : {
- "@timestamp": { "type": "date" },
- "@version": { "type": "string", "index": "not_analyzed" },
- "geoip" : {
- "dynamic": true,
- "properties" : {
- "ip": { "type": "ip" },
- "location" : { "type" : "geo_point" },
- "latitude" : { "type" : "float" },
- "longitude" : { "type" : "float" }
- }
- }
- }
- }
- }
- }
总结: 定制索引模板,是搜索业务中一项比较重要的步骤,需要注意的地方有很多,比如: (1)字段数固定吗 (2)字段类型是什么 (3)分不分词 (4)索引不索引 (5)存储不存储 (6)排不排序 (7)是否加权 除了这些还有其他的一些因素,比如,词库的维护改动,搜索架构的变化等等。 如果前提没有充分的规划好,后期改变的话,改动其中任何一项,都需要重建索引,这个代价是非常大和耗时的,尤其是在一些数据量大的场景中。