Logstash工具应用: 如何分析MySQL日志？

小蓝

2023 年 12 月 30 日

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Linux 技术杂烩

Logstash是一款开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换这些数据，并将其发送到你选择的“存储库”。在这个过程中，MySQL日志分析是一个常见的应用场景。以下是如何使用Logstash来分析MySQL日志的步骤。

首先需要确保你已经安装了Elasticsearch, Logstash和Kibana。这三者通常被一起使用，并且被称为ELK Stack。

步骤1：配置MySQL

在开始之前，需要确保MySQL服务器已经配置为生成所需类型的日志。例如，在my.cnf或my.ini文件中启用general log和slow query log：

[mysqld]
general_log = 1
general_log_file = /var/log/mysql/mysql.log
long_query_time = 2
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log

步骤2：安装并配置Filebeat

Filebeat负责收集和传输日志文件。首先下载并安装Filebeat，在官方网站上可以找到相应操作系统版本。

然后编辑filebeat.yml文件来指定要收集哪些日志：

filebeat.inputs:
- type: log 
  enabled: true 
  paths:
    - /var/log/mysql/*.log

output.logstash:
    hosts: ["localhost:5044"]

启动FileBeat服务后, 它会开始监视指定路径下所有*.log文件，并将新条目发送到LogStash。

步骤3：配置Logstash

接下来，需要配置Logstash来接收Filebeat发送的日志，并将其解析为结构化的Elasticsearch文档。

创建一个新的配置文件，例如mysql.conf，并在其中定义输入、过滤和输出：

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

filter {
  if [fileset][module] == "mysql" {
    if [fileset][name] == "error" {
      grok {...}
      date {...}
    }
    else if [fileset][name] == "slowlog" { 
      grok {...}
      date {...} 
     } 
   } 
}

output {  
 elasticsearch {  
   hosts => ["localhost:9200"]  
   index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"   
 }   
 stdout { codec => rubydebug }
}

在过滤器部分，使用grok插件解析日志行并提取字段。具体grok模式取决于MySQL日志格式。

步骤4：启动Logstash

使用新创建的配置文件启动Logstash：