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ELK日志处理之使用logstash收集log4J日志

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介绍一下如何从Java工程中导出log4J日志到Logstash。



一、log4j基础

不能免俗的官方介绍:

Log4j 是一个使用 Java 语言编写的，可靠、快速、灵活的日志框架（API），使用 Apache Software License 授权。它被移植到 C、C++、C#、Perl、Python、Ruby 和 Eiffel 语言中。

Log4j 是高度可配置的，在运行期使用外部的配置文件对其进行配置。它按照优先级别记录日志，并可将日志信息定向输出到各种介质，比如数据库、文件、控制台、Unix Syslog等。

Log4j 主要由三部分组成：


  1. loggers：负责采集日志信息。

  2. appenders：负责将日志信息发布到不同地方。

  3. layouts：负责以各种风格格式化日志信息。



二、新建Java工程

下面通过实际的工程配置学习如何配置log4j。

打开Eclipse或者Intellij Idea，新建一个maven工程。工程目录结构如下图所示:

这里写图片描述

pom.xml文件中加入log4j的依赖，版本为

1.2.17

，pom.xml中的代码如下: 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.logs</groupId>
    <artifactId>log4idemo1</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j -->
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>
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在resource目录下新建log4j.properties,加入以下配置: 

### 设置###
log4j.rootLogger = debug,stdout,D,E,logstash

### 输出信息到控制抬 ###
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = [%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} method:%l%n%m%n

### 输出DEBUG 级别以上的日志到=/Users/bee/Documents/elk/log4j/debug.log###
log4j.appender.D = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.D.File = /Users/bee/Documents/elk/log4j/debug.log
log4j.appender.D.Append = true
log4j.appender.D.Threshold = DEBUG 
log4j.appender.D.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.D.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n

### 输出ERROR 级别以上的日志到=/Users/bee/Documents/elk/log4j/error.log  ###
log4j.appender.E = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.E.File =/Users/bee/Documents/elk/log4j/error.log 
log4j.appender.E.Append = true
log4j.appender.E.Threshold = ERROR 
log4j.appender.E.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.E.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n

#输出日志到logstash
log4j.appender.logstash=org.apache.log4j.net.SocketAppender
log4j.appender.logstash.RemoteHost=127.0.0.1
log4j.appender.logstash.port=4560
log4j.appender.logstash.ReconnectionDelay=60000
log4j.appender.logstash.LocationInfo=true
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配置文件中，把日志输出了四份：

  1. 第一份输出到控制台
  2. 第二份把DEBUG 级别以上的日志到文件
  3. 第三份把输出ERROR 级别以上的日志到文件
  4. 第四份输出到logstash

在java目录下添加Log4jTest.java，内容如下: 

import org.apache.log4j.Logger;
/**
 * Created by bee on 17/3/6.
 */
public class Log4jTest {
    public static final Logger logger=Logger.getLogger(Log4jTest.class);

    public static void main(String[] args) {
        logger.debug("This is a debug message!");
        logger.info("This is info message!");
        logger.warn("This is a warn message!");
        logger.error("This is error message!");

        try{
           System.out.println(5/0);
        }catch(Exception e){
            logger.error(e);
        }
    }
}
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三、配置logstash

(logstash的安装和hello world教程请点这里

http://blog.csdn.net/napoay/article/details/53276758

)这里使用logstash2.3.3和Elasticsearch 2.3.3，首先启动Elasticsearch，然后在logstash-2.3.3/conf目录下新建配置文件log4j-es.conf，文件内容如下: 

input {
    log4j {
        host => "127.0.0.1"
        port => 4560
    }
}

output {
    stdout {
      codec => rubydebug
    }
    elasticsearch{
        hosts => ["localhost:9200"]
        index => "log4j-%{+YYYY.MM.dd}"
        document_type => "log4j_type"
    }
}
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配置文件中指定日志输出有2份，一份输出到console，一份输出到Elasticsearch。

启动logstash: 

sudo ./bin/logstash -f conf/log4j-es.conf
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如果你已经启动了Elasticsearch，IP和端口都是通畅的，配置文件无误，启动成功后的界面如下:

这里写图片描述

运行Log4jTest.java，在终端中可以看到以下输出:

这里写图片描述

在Elasticsearch中查看导入的日志:

这里写图片描述



四、总结

上述配置完成了日志的产生，到logstash，再到Elasticsearch，介绍完毕。