随着互联网、IT、大数据等技术的爆发式发展，企业系统产生的大量爆发数据。对于保存在数据库中的业务数据，可以通过DBus数据总线+Wormhole流式处理平台的日志方式实时地无侵入同步和落地到任意sink端，提供下游系统分析使用；对于业务系统产生的日志数据，这些包含了业务高低峰、用户轨迹、系统异常/错误信息、调用链等诸多信息，也蕴含着无价的宝藏。一些公司通过埋点等方式和手段，往日志数据里输出他们想要监控和跟踪的信息，以便提供客观的数据支撑，做出更高效、更准确的决策。

在这种背景下，各种各样的日志收集、结构化、分析工具如雨后春笋般出现，业界目前已有不少发展得比较成熟的方案，例如：Logstash、Filebeat、Flume、Fluentd、Chukwa. scribe、Splunk等，更有整合了日志采集、转换分析和展示的ELK集成方案。这些方案各有所长。在结构化日志这个方面，大多采用配置正则表达的方式：用于提取日志中模式比较固定、通用的部分，例如日志时间、日志类型、行号等。对于真正的和业务比较相关的信息，我们权且称之为message部分，原因主要是这部分千变万化，很难有一个特定、通用的模式来一劳永逸地描述及囊括所有情形。然而，这部分内容对于企业来说，比前面相对固定的部分更有价值。

本文就是介绍一种通过简单、可视化、所见即所得即席验证的方式，为用户提供高效、灵活地采集和加工利用数据日志的工具。

目前业界常见的日志分析代表为ELK：

1. 通过Logstash实时收集和转换数据，保存到Eleaticsearch中，通过Kibana进行展示。

2. 或者通过Filebeat 作为前端抓取数据，Logstash进行数据转换，保存到Eleaticsearch中，通过Kibana进行展示。

@以上图片来自参考[1]

例如：对于下面所示的类log4j的日志：

​

通常，我们配置log4j 配置如下：

pattern的前面相对固定，大多包含日志类型、时间、行号等，虽然不同但其实是基本稳定的；后面的%m，我们称之为message部分，一般来说是程序员在开发过程中输出的日志，各有各的模式。

以ELK为代表的流行日志处理方案几乎完美地整合了日志抓取、搜索和展示几个方面的需求，是目前业界最流行的日志处理解决方案。然而，如前所述，它主要是针对日志时间、日志类型、行号等类log4j的固定模式的提取。对于最后变化的message部分的处理，通常未深入解剖、探索，而是直接扔到类似ES的工具，交给ES去进行检索。这种情况下，用户需要从日志中提取数据，只能去ES即席查询。这种日志使用方式，显然远远无法满足用户对日志中重要数据价值“最大化榨取”的强烈需求。

Logstash提供其强大的配置功能，对这部分数据的进行支持。但由于这部分数据千变万化的特性，Logstash最终通过让用户配置正则表达式的方式来实现。正则表达式具有通用、紧凑、高效等特点，但不是很“亲民”、易懂。需要用户对正则表达式有良好的理解和掌握，才能写出正确的正则表达式（写出正确正则表达式之前，可能是无数次的测试、调整、尝试）；另一方面，团队其他人员维护、变更时需要能准确读懂原作者撰写的表达式，在需要修改时，能准确无误地修改。这些都比较难。

我们关注于%m部分，即日志中的message部分，如果用户想将上述数据转换为如下的结构化数据信息：

我们称这样的日志为“数据日志”。这部分日志更多是业务自身独有的一些数据，不管是程序Debug使用的日志记录，还是一些用户数据的记录，抑或是系统性埋点产生的日志。总之，他们和业务系统更相关，更个性化，也更加千差万别。

对于这部分数据日志的处理，关键的问题是：

例如：某用户id，在timestamp1的时间点，购买某商品id。一个用户可能打印很多行为日志，我们如何将这些用户的行为数据日志提取出来并以用户需要、易用的方式整合到一起，提供给后续分析使用。

DBUS设计的数据日志同步方案如下：

1. 日志抓取端采用业界流行的组件（例如Logstash、Flume、Filebeat等）。一方面便于用户和业界统一标准，方便用户的整合；另一方面也避免无谓的重造轮子。抓取数据称为原始数据日志（raw data log）放进Kafka中，等待处理。

2. 提供可视化界面，配置规则来结构化日志。用户可配置日志来源和目标。同一个日志来源可以输出到多个目标。每一条“日志源-目标”线，中间数据经过的规则处理用户根据自己的需求来自由定义。最终输出的数据是结构化的，即：有schema约束，可以理解为类似数据库中的表。

3. 所谓规则，在DBUS中，即“规则算子”。DBUS设计了丰富易用的过滤、拆分、合并、替换等算子供用户使用。用户对数据的处理可分多个步骤进行，每个步骤的数据处理结果可即时查看、验证；可重复使用不同算子，直到转换、裁剪得到自己需要的数据。

4. 将配置好的规则算子组运用到执行引擎中，对目标日志数据进行预处理，形成结构化数据，输出到Kafka，供下游数据使用方使用。

系统流程图如下所示：

根据配置，我们支持同一条原始日志，能提取为一个表数据，或者可以提取为多个表数据。

每个表是结构化的，满足相同的schema。

• 每个表是一个规则 算子组的合集，可以配置1个到多个规则算子组

• 每个规则算子组，由一组规则算子组合而成

拿到一条原始数据日志， 它最终应该属于哪张表呢？

每条日志需要与规则算子组进行匹配：

• 符合条件的进入规则算子组的，最终被规则组转换为结构化的表数据。

• 不符合的尝试下一个规则算子组。

• 都不符合的，进入unknown_table表。

规则算子是对数据进行过滤、加工、转换的基本单元。常见的规则算子如下：

我们试图使得算子尽量满足正交性或易用性（虽然正则表达式很强大，但我们仍然开发一些简单算子例如trim算子来完成简单功能，以满足易用性），算子的开发也可以随意扩充，比如可以开发提取JSON节点值或XML节点值的算子。算子的开发也很容易，只要遵循基本接口原则，就可以开发任意自定义算子。

下面以提取heart_beat_status表为例子进行配置说明，整个数据日志结构化过程如下：

使用Logstash 读取log4j文件作为数据输入源，输出到Kafka中（这里具体配置就不说了，可参考Logstash配置）

这里抓取端不限制，你可以使用Flume、Filebeat，甚至你自己写的端，只要输出到Kafka中就可以。

首先配置一个输出表的规则组， 查看heartbeat_log_new这个topic中，我们直接实时的可视化操作配置。

1、读取原始数据日志

可以看到由Logstash 预先提取已经包含了log4j的基本信息，例如path、@timestamp、level等。但是数据日志的详细信息在字段log中。由于不同的数据日志输出是不一样的，因此可以看到log列数据是同的。

（需要指出的是：使用logstash预先提取其它列是可选的，其实对于Flume这样直接抓取到的就是raw data log，这对我们后面的提取没有影响）

2、提取感兴趣列

例如我们提取timestamp、log 原始信息等，可以添加一个toindex算子，提取感兴趣的字段，如下：

这里需要指出，我们考虑使用数组下标方式，是有原因的：

• 并不是所有列天生就有列名（例如flume抽取的原始数据，或者split算子处理后的数据列）；

• 下表方式对可以使用数组方式指定列（类似python方式， 例如：1:3 表示1，2，3列）；

因此后续操作全部基于数组下标方式访问。

执行一下，就可以看到被提取后的字段情况：

3、过滤不相关数据

在这个例子中，我们只对插入心跳包的数据感兴趣。因此添加一个filter算子，对第2列进行过滤”插入心跳包”：

执行后，不符合条件的日志行就被过滤了。

4、以切分方式进行提取

添加一个split算子，我们对“数据源”，“插入心跳包”，还有后面的“node”进行切分。

可以看到切分后，原来的第1列变新的1，2，3，4，5列了。

5、以trim方式出来数据

我们想提取4列的值，使用trim算子进行过滤掉不需要的数据。

执行后，这样新的5列就拿到干净的值。

6、选择输出列

最后我们把感兴趣的列输出，使用saveAs算子进行输出， 指定列名和类型。

执行后，这就是处理好的最终输出数据样本。

保存上一步配置好的规则组，运用到DBus执行算子引擎，就可以生成相应的结构化数据了。目前根据项目实际，DBus输出的数据是UMS格式。UMS是DBus开源项目（https://github.com/bridata/dbus）定义并使用的，通用的数据交换格式，是标准的JSON。其中同时包含了schema和数据信息。更多UMS介绍请参考DBus开源项目主页的介绍。

输出结果的数据格式和结构，不想使用UMS的，可经过简单的开发，实现定制化。

以下是测试案例，输出的结构化UMS数据的例子：

为了便于掌握数据抽取及规则匹配等情况，我们提供了日志数据提取的可视化实时监控界面，如下图所示，可随时了解：

• 实时数据条数

• 错误条数情况（错误条数是指：执行算子时出现错误的情况，帮助发现算子与数据是否匹配，用于修改算子）

• 数据延时情况

监控中还有一张表叫做__unkown_table__ 表明所有没有被匹配上的数据条数。例如：logstash抓取的日志中有5种不同模式的数据，我们只捕获了其中3种模式，其它没有被匹配上的数据，全部在_unkown_table_计数中。

DBus日志同步方案总结如下：

1、集成整合现有日志抓取工具（Flume、filebeat、logstash等），方便用户接入及整合；

2、DBUS提供了丰富的算子及可视化配置界面，供用户结构化数据日志使用。

• 通过可视化的，自由地使用各种规则算子对日志进行处理，生成结构化的数据日志；

• 每个算子配置过程都可以看到原始数据和加工后的数据；

• 算子可以随意增减，处理顺序可以随意调换，每个步骤的算子相互叠加使用；

• 用户也可以扩展开发自己需要的算子；

• 提供源到目标一对多的配置，让用户想怎么玩就怎么玩，从而可从任意多个角度挖掘数据价值；

• 监控让用户更直观地了解到数据结构化实时转换的情况，一切尽在掌控；

3、将原始数据日志转换为结构化数据，输出到kafka中提供给下游数据使用费进行使用。

最终使得日志业务数据结构化的过程，变得简单、可视化、配置集中化， 使得大家都能轻松地玩转日志数据。

本文提到的日志结构化方案计划于2018年1月发布到开源项目DBus 0.4版本中，项目地址https://github.com/bridata/dbus，敬请期待！

[1] ELK+Filebeat 集中式日志解决方案详解

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-elk-filebeat/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool&utm_medium=referral