logstash推送mysql慢查询日志

本文将将介绍通过logstash用来收集mysql的慢查询日志,然后推送给elasticsearch,并创建自定义的索引,最终通过kibana进行web展示。

环境介绍:

操作系统版本:centos6.6 64bit

Mysql版本: mysql5.6.17mysql5.1.36

Logstash版本: logstash-2.0.0.tar.gz

Elasticsearch版本:elasticsearch-2.1.0.tar.gz

Kibana版本:Kibana 4.2.1

Java版本:1.8.0_45

 

一:mysql5.1.36版本

1:配置mysql5.1.36版本慢查询日志,这里为了测试,将查询时间超过0.1s的均记录到慢查询日志中

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mysql> show variables like '%slow%';
mysql> show variables like '%long%';

logstash推送mysql慢查询日志

2:配置logstash

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# cat /usr/local/logstash/etc/logstach.conf 
input {
  file {
    type => "mysql-slow"
    path => "/mydata/slow-query.log"
    codec => multiline {
      pattern => "^# User@Host:"
      negate => true
      what => "previous"
    }
  }
}
#input节的配置定义了输入的日志类型为mysql慢查询日志类型以及日志路径,采用合并多行数据。negate字段是一个选择开关,可以正向匹配和反向匹配
filter {
  # drop sleep events
  grok {
    match => { "message" => "SELECT SLEEP" }
    add_tag => [ "sleep_drop" ]
    tag_on_failure => [] # prevent default _grokparsefailure tag on real records
  }
  if "sleep_drop" in [tags] {
    drop {}
  }
#filter节的配置定义了过滤mysql查询为sleep状态SQL语句
grok {
match => [ "message", "(?m)^# User@Host: %{USER:user}\[[^\]]+\] @ (?:(?<clienthost>\S*) )?\[(?:%{IP:clientip})?\]\s*# Query_time: %{NUMBER:query_time:float}\s+Lock_time: %{NUMBER:lock_time:float}\s+Rows_sent: %{NUMBER:rows_sent:int}\s+Rows_examined: %{NUMBER:rows_examined:int}\s*(?:use %{DATA:database};\s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};\s*(?<query>(?<action>\w+)\s+.*)\n# Time:.*$" ]
}
  
  date {
    match => [ "timestamp", "UNIX" ]
    remove_field => [ "timestamp" ]
  }
}
#grok节定义了慢查询日志输出的正则切割,这个容易头晕眼花!
output {
 stdout {
 codec => rubydebug {}
}
 elasticsearch { 
 hosts => "192.168.1.226:9200" 
 index => "mysql-server81-%{+YYYY.MM.dd}"
}
#output节定义了输出,这里除了打印到屏幕上之外,还输入到elasticsearch,同时起一个自定义的索引名称

3:启动测试

# /usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/etc/logstach.conf 

logstash推送mysql慢查询日志

# tail -f /mydata/slow-query.log 

logstash推送mysql慢查询日志

logstash推送mysql慢查询日志

logstash推送mysql慢查询日志

logstash推送mysql慢查询日志

二:mysql5.6.17版本

由于mysql5.6.17版本的的slowlog多了一个id字段,所以需要调整grok节的正则配置。

Mysql5.1.36的slowlog

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# tail -f /mydata/slow-query.log 
# Time: 151202 17:29:24
# User@Host: root[root] @  [192.168.1.156]
# Query_time: 6.578696  Lock_time: 0.000039 Rows_sent: 999424  Rows_examined: 999424
SET timestamp=1449048564;
select * from users_test;

Mysql5.6.17的slowlog:对比mysql5.1.36版本的慢查询日志输出,多了Id: 84589

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# tail -f /mydata/slow-query.log 
# Time: 151202 16:09:54
# User@Host: root[root] @  [192.168.1.156]  Id: 84589
# Query_time: 7.089324  Lock_time: 0.000112 Rows_sent: 1  Rows_examined: 33554432
SET timestamp=1449043794;
select count(*) from t1;

这里顺便说一下,之前还测试了Percona Server 5.5.34版本,发现慢查询日志多了Thread_idSchemaLast_errnoKilled 4个字段。

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# tail -f /mydata5.5/slow-query.log 
# User@Host: root[root] @  [192.168.1.228]
# Thread_id: 1164217  Schema: mgr  Last_errno: 0  Killed: 0
# Query_time: 0.371185  Lock_time: 0.000056  Rows_sent: 0  Rows_examined: 0  Rows_affected: 2  Rows_read: 0
# Bytes_sent: 11
SET timestamp=1449105655;
REPLACE INTO  edgemgr_dbcache(id, type, data, expire_time)  VALUES(UNHEX('ec124ee5766c4a31819719c645dab895'), 'sermap', '{\"storages\":{\"sg1-s1\":[{\"download_port\":9083,\"p2p_port\":9035,\"rtmp_port\":9035,\"addr\":\"{\\\"l\\\":{\\\"https://192.168.1.227:9184/storage\\\":\\\"\\\"},\\\"m\\\":{},\\\"i\\\":{\\\"https://192.168.1.227:9184/storage\\\":\\\"\\\"}}\",\"cpu\":6,\"mem\":100,\"bandwidth\":0,\"disk\":0,\"dead\":0}]},\"lives\":{}}', '2016-01-02 09:20:55');

因而5.6.17版本只需要修改logstash.conf配置文件中的grok节内容如下后重启logstash进程即可。

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grok {
match => [ "message", "(?m)^# User@Host: %{USER:user}\[[^\]]+\] @ (?:(?<clienthost>\S*) )?\[(?:%{IP:clientip})?\]\s*Id: %{NUMBER:id:int}\s+# Query_time: %{NUMBER:query_time:float}\s+Lock_time: %{NUMBER:lock_time:float}\s+Rows_sent: %{NUMBER:rows_sent:int}\s+Rows_examined: %{NUMBER:rows_examined:int}\s*(?:use %{DATA:database};\s*)?SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};\s*(?<query>(?<action>\w+)\s+.*)\n# Time:.*$" ]
}

logstash推送mysql慢查询日志

Kibana日志输出

logstash推送mysql慢查询日志

本文转自斩月博客51CTO博客,原文链接http://blog.51cto.com/ylw6006/1719214如需转载请自行联系原作者


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