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为简化日志接入门槛,我们提供了极简模式的日志解析方式(如[开启日志采集之旅]()中的介绍)。为了更好的对日志进行分析,我们还提供了其他解析方式,例如:分隔符模式、完整正则模式、JSON模式等。本文将为大家介绍如何使用完整正则解析模式。
日志采集最终目的还是为了分析,通常分析都要基于结构化或半结构化的数据,因此日志解析是整个日志解决方案中非常重要的一个部分。解析可以理解为从无结构化到半结构化的过程,即将文件中一行或多行文本变为一个个key&value对。
例如对以下日志/log/error.log:
[2018-05-11T20:10:16,000] [INFO] [SessionTracker] [SessionTrackerImpl.java:148] Expiring sessionsjava.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x8E\x8F",...' for column 'data' at row 1at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.translate(AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.java:84)at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLException
可以解析成
time : 2018-05-11T20:10:16,000level : INFOmethod : SessionTrackerfile : SessionTrackerImplline : 148message : Expiring sessions java.sql.SQLException: Incorrect string value: '\xF0\x9F\x8E\x8F",...' for column 'data' at row 1 at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.translate(AbstractFallbackSQLExceptionTranslator.java:84) at org.springframework.jdbc.support.AbstractFallbackSQLException
对于不同的产品,日志解析在整个链路中所处的位置会有一定的区别,一般分为两类:schema on write
和 schema on read
:
schema on write
是在进入存储系统前就已经将数据半结构化完毕。例如ES、GrayLog、MaxCompute等schema on read
在写入时并不进行解析,只存储原始数据,当读取时再进行解析。例如Splunk、Sumologic关于schema on write
还是 schema on read
的比较这里就不再展开,目前日志服务是采用的schema on write
形式,Logtail在写入前会将原始日志解析成Key&Value对。
Logtail会不定期增加新的解析方式,具体可参考。
正则解析配置流程如下文所示,下面我们将以解析/log/error.log
为示例来向大家介绍如何使用正则方式解析日志。
数据接入向导
图标。自建软件
中的文本文件
。完整正则模式
。为尽可能减轻您的配置负担,我们提供了自动生成的配置方式,您可以使用鼠标点击、拖拽即可完成采集配置。具体配置请参考以下视频:
自动生成正则的配置方式较为简单,但有可能存在以下情况:
因此某些情况下您还需要手动去提取正则。Logtail支持的是PCRE方式的正则表达式,建议您使用一些正则表达式工具进行编写和调试,例如, 等
手动配置正则模式主要分为下述三个过程
对于Java应用中的程序日志,一条日志通常会跨越多行,因此只能通过日志开头的特征区分每条日志行首。这里我们的示例是一个典型的Java错误堆栈日志,因此需要配置行首正则表达式。
.*
通过行首正则能够从原始文件中将日志一条条切分出来,接下来需要将切分后的整条日志再次分解成key&value对。
每条日志在服务日志都必须包括该日志发生的时间戳信息。Logtail默认会将采集时间作为日志时间。如果您的日志中有时间信息,建议配置时间提取规则,将日志时间映射为日志服务中的日志时间戳。
Logtail时间解析使用的是UNIX的规则,具体请参考
time
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