对于ELK还不太熟悉的同学可以参考我前面的两篇文章、，本文搭建了一套专门访问Apache的访问日志的ELK环境，能够实现访问日志的可视化分析。

数据源 Filebeat + Logstash

数据源对应Logstash中的Input部分，本文采用Filebeat来读取Apache日志提供给Logstash，Logstash进行日志解析输入到ES中进行存储。Filebeat的配置比较简单，参考文章。需要注意的是，如果Filebeat之前发送过数据，需要执行rm data/registry删除缓存数据，强制filebeat从原始数据重新读取数据。

重点来看Logstash的配置

input {  beats {    port => "5043"  }}filter {  grok {    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }  }  date {    match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]    target => ["datetime"]  }  geoip {    source => "clientip"  }}output {  elasticsearch {    hosts => "47.89.30.169:9200"    index => "access_log"  }  stdout { codec => rubydebug }}

本文使用了grok插件，grok是Logstash默认自带的Filter插件，能够帮助我们将未结构化的日志数据转化为结构化、可查询的数据格式。grok对日志的解析基于特定的正则模式匹配，对于Apache的Access Log 访问日志，多数情况下我们都适用combined格式。

可以看到现在logstash输出的内容包括原始日志信息，以及按照日志格式解析后的各字段信息。

GeoIP插件

配置参考上面，使用了GeoIP插件后，可以对访问IP进行反向解析，返回地址信息。可以用于后续做图。

但是仅仅这样还不够，因为进入ES的数据会自动进行映射，而对于地理数据，需要映射为特殊的geo_point类型，本文未做详细阐述，后续会有文章专门解决这个问题。

timestamp

logstash默认为每次导入的数据赋予当前的时间做为时间戳，如果我们希望能够使用日志中的时间做为记录的时间戳，主要用下面的配置。

date {    match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]    target => ["datetime"]  }

这个配置匹配了日志中的时间，放入timestamp时间戳中，并且新创建了一个单独的datetime字段。

logstash配置完成后，首先确保ElasticSearch处于运行状态，再启动 logstash，最后启动Filebeat。这样，日志数据就会存放在ES中的 access_log 索引下。

ElasticSearch

ElasticSearch基本上无需做配置，安装可以参考我之前的文章，这里补充几个常用的API。

列出可用的索引

curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'

结果如下图

查询索引数据

$DATE需要替换成具体的日期（格式YYYY.MM.DD)，本文就是logstash-2017.08.10。

curl -XGET 'localhost:9200/logstash-$DATE/_search?pretty&q=response=200’

Kibana

首先在Kibana中创建Index Pattern，索引选择 access_log ，时间戳选择 timestamp 或者 datetime，然后在 Discover 中就可以看到数据了。

结合Visualize和Dashboar，可以做出按时间统计的访问曲线和返回状态饼图。

参考资料：

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