grok-patterns内置了很多基础变量的正则表达式的log解析规则，其中包括apache的log解析（同样可以用于nginx的log解析）。

 

基于nginx日志分析配置：

1.配置nginx日志格式如下：

log_format main '$remote_addr [$time_local]'

' "$request" $status $body_bytes_sent'

' "$http_referer"'

' "$request_time"';

 

access_log /var/log/nginx/access.log main;

对nginx日志进行了一定的筛选，去掉用不上的日志。此时，对于日志格式的约定要比较小心，我在调试过程中，在nginx日志上多写了几个空格，logstash半天解析不出来。

2.logstash日志格式配置如下：

input {

file {

path => "/var/log/nginx/*.log"

}

}

filter {

if [path] =~ "access" {

mutate { replace => { "type" => "nginx_access" } }

grok {

match => { "message" => "%{IPORHOST:clientip} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"(?:%{WORD:method} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest})\" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-) %{QS:referrer} %{QS:timeconsumer}" }

}

}

date {

match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]

}

}

output {

redis {

data_type => "list"

key => "logstash"

}

}

这样一来，就将nginx日志的请求url，请求方法，请求耗时，响应字节数，请求时间基本上就分离出来了，后续借助kibana就可以做到数据大盘监控与分析。

 

在尝试将logstash致力于处理业务日志的时候，针对业务日志格式，需要定义出一套解析规则，后续完善相关处理表达式.