【20180417】ELK日誌管理之filebeat收集分析mysql慢日誌

環境版本

filebeat: 6.2.3
mysql: 5.6.38

錯誤信息

{
  "_index": "mysql-slow-2018.04.17",
  "_type": "doc",
  "_id": "AWLRiDqYhjFMCbqrK5ez",
  "_version": 1,
  "_score": null,
  "_source": {
    "@timestamp": "2018-04-17T02:56:22.823Z",
    "offset": 100619865,
    "beat": {
      "hostname": "test-db1",
      "name": "test-db1",
      "version": "6.2.3"
    },
    "prospector": {
      "type": "log"
    },
    "source": "/var/log/mysql_3306/mysql-slow.log",
    "fileset": {
      "module": "mysql",
      "name": "slowlog"
    },
    "message": "# User@Host: test_db[test_table] @  [10.10.10.10]  Id: 1874266\n# Query_time: 2.088465  Lock_time: 0.000086 Rows_sent: 67  Rows_examined: 18862\nSET timestamp=1523933781;\nselect id, dct, mh, topcolor, bit_count(dct^1144174128272565460) as dist from image_feature where topcolor=\"278522176103c518c774fe2a73b20569\" and created_at<\"2018-04-17 10:54:16\" and id not in (120251270,120251181,120251202,120251209,120251221,120251229,120251240,120251252,120251259,120251270,120251278) having dist<=20 order by dist;",
    "error": {
      "message": "Provided Grok expressions do not match field value: [# User@Host: test_db[test_table] @  [10.10.10.10]  Id: 1874266\\n# Query_time: 2.088465  Lock_time: 0.000086 Rows_sent: 67  Rows_examined: 18862\\nSET timestamp=1523933781;\\nselect id, dct, mh, topcolor, bit_count(dct^1144174128272565460) as dist from image_feature where topcolor=\\\"278522176103c518c774fe2a73b20569\\\" and created_at<\\\"2018-04-17 10:54:16\\\" and id not in (120251270,120251181,120251202,120251209,120251221,120251229,120251240,120251252,120251259,120251270,120251278) having dist<=20 order by dist;]"
    }
  },
  "fields": {
    "@timestamp": [
      1523933782823
    ]
  },
  "highlight": {
    "beat.name": [
      "@kibana-highlighted-field@test-db1@/kibana-highlighted-field@"
    ]
  },
  "sort": [
    1523933782823
  ]
}

{
  "_index": "mysql-slow-2018.04.17",
  "_type": "doc",
  "_id": "AWLRb2nl6-SuKroP98i-",
  "_version": 1,
  "_score": null,
  "_source": {
    "@timestamp": "2018-04-17T02:29:21.535Z",
    "offset": 100614853,
    "beat": {
      "hostname": "test-db1",
      "name": "test-db1",
      "version": "6.2.3"
    },
    "prospector": {
      "type": "log"
    },
    "source": "/var/log/mysql_3306/mysql-slow.log",
    "message": "# Time: 180417 10:29:18",
    "fileset": {
      "module": "mysql",
      "name": "slowlog"
    },
    "error": {
      "message": "Provided Grok expressions do not match field value: [# Time: 180417 10:29:18]"
    }
  },
  "fields": {
    "@timestamp": [
      1523932161535
    ]
  },
  "highlight": {
    "error.message": [
      "Provided Grok expressions do not match field value: [# @kibana-highlighted-field@Time@/kibana-highlighted-field@: 180417 10:29:18]"
    ]
  },
  "sort": [
    1523932161535
  ]
}

上面的這些信息可以在Kibana的Discover中可以查詢得到。

從上面的JSON信息我們可以很明確的獲取得到倆個信息:
- 一個就是Kibana無法解析MySQL實例的slow日誌。
- 另外一個就是類似 "# Time: 180417 10:26:11"這樣子的時間信息也被當作了MySQL的SQL信息發送給Kibana。
其實主要問題就是在於pipeline。針對於MySQL的show log的處理和加工之後的數據kibana無法解析。

問題解決

修改module/mysql/slowlog/config/slowlog.yml

修改之前：
exclude_lines: ['^[\/\w\.]+, Version: .* started with:.*']   # Exclude the header
修改之後：
exclude_lines: ['^[\/\w\.]+, Version: .* started with:.*','^# Time.*']   # Exclude the header

修改module/mysql/slowlog/ingest/pipeline.json

修改之前：
"patterns":[
    "^# User@Host: %{USER:mysql.slowlog.user}(\\[[^\\]]+\\])? @ %{HOSTNAME:mysql.slowlog.host} \\[(%{IP:mysql.slowlog.ip})?\\](\\s*Id:\\s* %{NUMBER:mysql.slowlog.id})?\n# Query_time: %{NUMBER:mysql.slowlog.query_time.sec}\\s* Lock_time: %{NUMBER:mysql.slowlog.lock_time.sec}\\s* Rows_sent: %{NUMBER:mysql.slowlog.rows_sent}\\s* Rows_examined: %{NUMBER:mysql.slowlog.rows_examined}\n(SET timestamp=%{NUMBER:mysql.slowlog.timestamp};\n)?%{GREEDYMULTILINE:mysql.slowlog.query}"
            ]
修改之後：
  "patterns":[
    "^# User@Host: %{USER:mysql.slowlog.user}(\\[[^\\]]+\\])? @ %{HOSTNAME:mysql.slowlog.host} \\[(IP:mysql.slowlog.ip)?\\](\\s*Id:\\s* %{NUMBER:mysql.slowlog.id})?\n# Query_time: %{NUMBER:mysql.slowlog.query_time.sec}\\s* Lock_time: %{NUMBER:mysql.slowlog.lock_time.sec}\\s* Rows_sent: %{NUMBER:mysql.slowlog.rows_sent}\\s* Rows_examined: %{NUMBER:mysql.slowlog.rows_examined}\n(SET timestamp=%{NUMBER:mysql.slowlog.timestamp};\n)?%{GREEDYMULTILINE:mysql.slowlog.query}"
            ],

filebeat 安裝和解析MySQL slow 日誌

下載RPM安裝包

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.2.3-x86_64.rpm

安裝RPM包

sudo yum install filebeat-6.2.3-x86_64.rpm

設置filebeat.yml

index.number_of_shards: 5
output.elasticsearch.hosts: ["localhost:9200"]
output.elasticsearch.index: "mysql-slow-%{+yyyy.MM.dd}"
setup.tempate.name: "mysql-slow"
setup.template.pattern: "mysql-slow*"

4.開啓MySQL module

filebeat modules list
filebeat modules enable mysql
filebeat modules list

5.設置mysql slow日誌路徑 modules.d/mysql.yml

var.paths: ["/var/log/mysql_3306/mysql-slow.log"]

BUG

提交的BUG:

https://github.com/elastic/beats/issues/6882

filebeat 6.2.3的版本雖然作者寫了是測試了MySQL5.5到M有SQL5.7的版本,但是在我在測試MySQL5.7.19的慢日誌的時候，發現filebeat還是無法解析MySQL慢日誌信息，因爲相對於MySQL5.6，MySQL5.7.19的慢日誌格式已經做了更改。在module/mysql/slowlog/ignest/pipeline.json裏面有做更改，但是比較奇怪的是，在執行慢日誌測試的時候，在Kibana上面帶有Time語句信息，有些並沒有。

MySQL 5.6.38 慢日誌格式：
# Time: 180308 16:01:16
# User@Host: test[zabbix] @  [10.10.10.10]  Id:   934
# Query_time: 1.760919  Lock_time: 0.000052 Rows_sent: 2  Rows_examined: 5141130
SET timestamp=1520496076;
select passed, count(*) count from inscount where user='gu1417' and created_at>='2018-03-08'             and team=1 group by passed;

MySQL 5.7.19慢日誌格式：
# Time: 2018-04-17T17:59:40.019149+08:00
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id: 576311
# Query_time: 1.726471  Lock_time: 0.000111 Rows_sent: 0  Rows_examined: 896862
SET timestamp=1523959180;
SELECT source, reason, COUNT(id) AS report_count FROM report WHERE type = 'circle_article' AND deleted_at IS NULL GROUP BY source, reason HAVING report_count > 9 ORDER BY report_count DESC;

比較奇怪的一點就是在於，當我執行慢SQL很頻繁的時候，在監聽的filebeat日誌中可以比較明顯的看到message信息發送過去的帶有"# Time..."信息，但是假如執行慢SQL一般的時候就是頻率不高的時候，發送的message信息中就沒有"# Time..."。

猜想

~~ 在監聽了一段時間的filebeat日誌信息，在結合查看源碼的一些信息。個人比較傾向於，filebeat監聽慢日誌是一段的時間內去探測慢日誌的inode信息，然後再將更改的信息處理完之後發送給elasticsearch。在探測的時間間隔內假如只有單條慢日誌信息，filebeat能夠正常的解析，但是慢日誌多條的話，filebeat就會解析出現問題。具體的驗證和測試方案我也不知如何下手，希望看到這篇文章的朋友有方案的可以一起交流。~~

補充

在上面之前做實驗的時候我測試的慢SQL的時候忽略了一個很重要的點，就是我一般執行慢SQL的時候都是在本地執行的，並沒有在remote_server上面執行慢SQL，在測試遠程的慢SQL的時候觀察慢日誌又出現了新的情況:
在本地執行慢SQL:

# Time: 180418 17:29:36
# User@Host: root[root] @ localhost []  Id: 165675344
# Query_time: 2.012857  Lock_time: 0.000039 Rows_sent: 1  Rows_examined: 7138643
SET timestamp=1524043776;
SELECT count(id) as total FROM user WHERE deleted_at=0;

在remote_server執行慢SQL：

# Time: 180418 17:33:26
# User@Host: remix[remix] @  [10.10.10.10]  Id: 165674369
# Query_time: 5.317408  Lock_time: 0.000118 Rows_sent: 653  Rows_examined: 3569801
use remix_liveroom;
SET timestamp=1524044006;
SELECT count(id) as total FROM user WHERE deleted_at=0;

上面的慢SQL都是基於MySQL 5.6的版本信息。可以很明顯的看得到在# User@Host這塊倆者明顯不一樣..所以還是需要更改filebeat的pipeline.json的patterns。

最後嘗試了很多次，但是還是無法解決這個問題。因爲更改基於filebeat的grok的語法，暫時還沒有找到可以在線驗證的UI，在filebeat將massage推送到elasticsearch的時候只會拋出grok匹配失敗，導致我一直在不停的調試grok的語法。所以最後和同事們商量將所有的filebeat收集的日誌導入logstash，在logstash裏面進行分析和聚合。

filebeat的數據導入logstash

filebeat.yml的配置:

filebeat.prospectors:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/mysql/mysql-slow.log

  multiline.pattern: "^# User@Host:"
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

output.logstash:
  hosts: ["10.10.10.10:5044"]
logging.level: debug
logging.to_files: true
logging.files:
  path: /var/log/filebeat
  name: filebeat
  keepfiles: 1
  permissions: 0644

logstash的配置

input {
    beats {
        port => 5044
        }
    #tcp {
    #    port => 1928
    #}
}

filter {

    grok {
        match => [ "message", "(?m)^# User@Host: %{USER:query_user}\[[^\]]+\] @ (?:(?<query_host>\S*) )?\[(?:%{IP:query_ip})?\](?:\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+.*)" ]
    }

    grok {
        match => { "message" => "# Time: " }
        add_tag => [ "drop" ]
        tag_on_failure => []
    }

    if  "drop" in [tags] {
        drop {}
    }

    date {
        match => ["mysql.slowlog.timestamp", "UNIX", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss"]
        target => "@timestamp"
        timezone => "Asia/Chongqing"
    }
    ruby {
        code => "event.set('[@metadata][today]', Time.at(event.get('@timestamp').to_i).localtime.strftime('%Y.%m.%d'))"
    }
    mutate {
        remove_field => [ "message" ]
    }
}

output {
    #stdout { codec => rubydebug }
    elasticsearch {
        hosts => ["10.10.10.10:9200"]
    index => "mysql-slow-%{[@metadata][today]}"
    document_type => "mysql-slow"
    template_overwrite => true
    }
}

我首先是將slow日誌信息在本地聚合成多行在發送給logstash，然後在logstash裏面進行二次聚合。上面的配置grok語法可以匹配mysql5.1 , 5.6,5.7的版本。

事故

上週需要將filebeat收集的MySQL的慢日誌整合到ELK的日誌平臺上面，主要方案是將filebeat當作client客戶端收集數據，將數據發送到logstash進行聚合分析，在將聚合之後的數據發送到elasticsearch。爲此重新創建了一個logstash節點，在創建新的節點的時候logstash的配置文件中設置了template_overwrite => true這個參數，導致在啓動logstash的節點的時候創建了一個默認的模版logstash-*（索引會默認和同名的模版進行正則匹配，例如index mysql-slow-* 會和mysql-*匹配）,由於qba的日誌信息匹配的模版名是logstash-qba-*,導致qba的日誌信息會優先匹配logstash-*（因爲qba的index索引名是logstash-qba-*），但是logstash-*默認模版和qba的日誌信息字段信息無法匹配導致日誌無法寫入。qba的日誌信息無法寫入elk，它就會不停的去重試一直到能夠正確的寫入，在這個過程中日誌會將數據存放到隊列中，並且會落地。由於我們使用elastic集羣，日誌在傳輸到elastic先進行路由再進行模版匹配寫入，所以導致整個集羣的負載和內存產生告警。

【20180601】補充

最近的一次重啓logstash又有生成logstash-這個模版。但是template_overwrite默認是false，所以上訴的理論不成立。現在的查看logstash的參數manage_template控制是否會生成logstash-這個模版信息。
問題：
- logstash 第一次啓動的時候會默認生成一個default template logstash-麼？主要是通過參數manage_template這個參數控制麼？爲什麼啓動多個logstash的時候有些會生成有些確不會生成？我現在這邊遇到一個案例：就是一箇舊的logstash重啓又生成了logstash-這個template,一個新的和舊的配置一摸一樣的啓動之後確沒有生成logstash-*模版有大牛瞭解這個情況麼？

【20180417】ELK日誌管理之filebeat收集分析mysql慢日誌

環境版本

錯誤信息

問題解決

filebeat 安裝和解析MySQL slow 日誌

BUG

猜想

補充

filebeat的數據導入logstash

事故

【20180601】補充

【20180206】mysqldump一致性備份流程

【20180205】MySQL 1032和1062跳過錯誤總結

【20180207】mydumper 備份流程

【20190404】MySQL疑難雜症-1034

【20180607】關於TCP隊列信息溢出的排查和解釋

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

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