1.前言

前段时间，自己通过SpringCloud框架，结合kafka集成了ELK框架（博客链接：https://blog.csdn.net/yy339452689/article/details/103296017）。之前的框架整体还有可优化空间以及需要补充的地方，今天特补充一下ELK中根据不同索引，查看不同服务的日志记录。而此情况下，就涉及到logstash与ES的索引结合，下面直接贴干货。

2.实践过程

首先，还是使用kafka再新创建一个新主题：

kafka-topics.bat --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic otherlog

其次在两个微服务项目的logback-spring.xml文件中的kafka appender分别配置上对应的topic。之前框架中已配置了一个名为testlog的，今天这个项目配置上面创建的名为otherlog的。

<appender name="kafkaAppender"  class="com.github.danielwegener.logback.kafka.KafkaAppender">
        <!--<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">-->
        <!--<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>-->
        <!--</encoder>-->
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
            <!--此类是为了解决kafka接收日志中文变乱码问题-->
            <jsonFactoryDecorator class="com.giveu.newwebeurekaclient11003.encoder.MyJsonFactoryDecorator"/>
            <providers>
                <timestamp>
                    <timeZone>GMT+8</timeZone>
                </timestamp>
                <!--必须用两个pattern，不然日志不完整-->
                <pattern>
                    <pattern>
                        {
                        "ip":"%ip",
                        "severity": "%level",
                        "service": "${springAppName:-}",
                        "trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
                        "span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
                        "parent": "%X{X-B3-ParentSpanId:-}",
                        "exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
                        "pid": "${PID:-}",
                        "thread": "%thread",
                        "class": "%logger{40}",
                        "rest": "%message",
                        "stack_trace": "%exception{30}"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
        <!-- 此处即为kafka的主题Topic名称-->
        <topic>otherlog</topic>
        <!-- we don't care how the log messages will be partitioned  -->
        <keyingStrategy class="com.github.danielwegener.logback.kafka.keying.NoKeyKeyingStrategy" />

        <!-- use async delivery. the application threads are not blocked by logging -->
        <deliveryStrategy class="com.github.danielwegener.logback.kafka.delivery.AsynchronousDeliveryStrategy" />

        <!-- each <producerConfig> translates to regular kafka-client config (format: key=value) -->
        <!-- producer configs are documented here: https://kafka.apache.org/documentation.html#newproducerconfigs -->
        <!-- bootstrap.servers is the only mandatory producerConfig -->
        <producerConfig>bootstrap.servers=localhost:9092</producerConfig>
        <!-- don't wait for a broker to ack the reception of a batch.  -->
        <producerConfig>acks=0</producerConfig>
        <!-- wait up to 1000ms and collect log messages before sending them as a batch -->
        <producerConfig>linger.ms=1000</producerConfig>
        <!-- even if the producer buffer runs full, do not block the application but start to drop messages -->
        <producerConfig>max.block.ms=0</producerConfig>
        <!-- define a client-id that you use to identify yourself against the kafka broker -->
        <producerConfig>client.id=0</producerConfig>
        <!-- this is the fallback appender if kafka is not available. -->
        <appender-ref ref="CONSOLE" />
    </appender>

接下来，修改logstash的配置文件，我这边还是在上个框架的core.conf中直接修改，内容如下：

input {
   kafka {
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    topics => ["testlog"]
    codec => "json"
    auto_offset_reset => "earliest" #从最早的偏移量开始消费
    decorate_events => true    #此属性会将当前topic、offset、group、partition等信息也带到message中
    type => "testlog" #所有插件通用属性,尤其在input里面配置多个数据源时很有用
  }

  kafka {
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    topics => ["otherlog"]
    codec => "json"
    auto_offset_reset => "earliest" #从最早的偏移量开始消费
    decorate_events => true    #此属性会将当前topic、offset、group、partition等信息也带到message中
    type => "otherlog" #所有插件通用属性,尤其在input里面配置多个数据源时很有用
  }
}

output {
    
  if [type] == "testlog" {
        elasticsearch {
            hosts => ["localhost:9200"]
            index => "testlog-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }

if [type] == "otherlog" {
        elasticsearch {
            hosts => ["localhost:9200"]
            index => "otherlog-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }

    stdout {
        codec => rubydebug {metadata => true}  #logstash控制台输出日志和@metadata信息
    }
}

最后在kibana中根据上面指定的索引名称testlog-*以及otherlog-*分别创建新的索引，再分别启动相应的应用与服务，即可达到根据不同主题创建不同索引来区分日志查看啦。效果如下：

3.总结

其实区分创建索引的方式还有很多种，期间也有尝试过其他方式，但是还没有尝试到什么成果，目前这种是已成功且较为简单的方式，希望能够帮助到各位。

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尝试期间，有以下几个阻力点：

①logstash中有一个@metadata全局变量，此变量中还有很多元数据，也可以自己通过filter向其中摄入自己定义的数据来使用。但我使用的logstash5.2.2版本貌似需要logstash-kafka插件才可以实现kafka的broker信息。例如[@metadata][kafka][topic]：消息被消费的原始kafka主题，这个变量我这边就尝试了多次，无法获取到。导致创建索引失败，卡壳了很久。官方有文档，下面这个帖子也写的很清楚：https://segmentfault.com/a/1190000016595992。大家可以参考一下。

②logstash有好几个任何版本都通用的基础变量，如：

设置	输入类型	要求
`add_field`	hash	No
`codec`	codec	No
`enable_metric`	boolean	No
`id`	string	No
`tags`	array	No
`type`	string	No

我这边就是引用到了Type才做到了topic区分索引。

一个砖猿

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Logstash结合Kafka并根据不同topic创建ES区分索引

1.前言

2.实践过程

3.总结

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