Logstash 是用于日志收集的开源工具，通常与 Elasticsearch 和 Kibana 一起使用，形成 ELK Stack（现在称为 Elastic Stack）。Logstash 非常灵活，可以通过配置文件（通常是 .conf 文件）来定义数据的输入、处理和输出。对于处理 Java 日志，一个常见的场景是解析 Java 应用生成的日志文件（如使用 Log4j 或 Logback 生成的日志文件）。

1.方法一： Logstash 配置示例

下面是一个 Logstash 配置示例，该示例假设我们有一个 Java 应用，其日志文件遵循常见的日志格式，例如 Logback 的默认模式（包含时间戳、日志级别、线程名称、日志记录器名称和消息）。

首先，我们需要一个 Logstash 配置文件，比如命名为 java_log_pipeline.conf。以下是该配置文件的一个示例：

input {  
  file {  
    # 指定日志文件的路径  
    path => "/path/to/your/java/application/logs/app.log"  
    # 只在文件有新内容时触发读取  
    start_position => "beginning"  
    # 读取文件时使用的字符编码  
    codec => "plain" { charset => "UTF-8" }  
    # 检测文件变化的时间间隔（秒）  
    sincedb_path => "/dev/null"  
    # 忽略旧数据  
    ignore_older => 0  
  }  
}  
  
filter {  
  # 使用 grok 插件来解析日志  
  grok {  
    match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{DATA:thread}\] %{LOGLEVEL:level} %{DATA:logger} - %{GREEDYDATA:message}" }  
  }  
  
  # 可以添加其他过滤器，如 date、mutate 等  
  date {  
    match => ["timestamp", "ISO8601"]  
    target => "@timestamp"  
  }  
  
  # 转换日志级别为小写（可选）  
  mutate {  
    lowercase => ["level"]  
  }  
}  
  
output {  
  # 输出到 Elasticsearch  
  elasticsearch {  
    hosts => ["http://localhost:9200"]  
    index => "java-app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"  
    document_type => "_doc"  
    # 如果 Elasticsearch 设置了用户名和密码  
    # user => "your_username"  
    # password => "your_password"  
  }  
  
  # 可以在控制台打印日志，用于调试  
  stdout {  
    codec => rubydebug  
  }  
}

注意事项：

（1）文件路径：path 字段需要修改为我们的 Java 应用实际生成日志文件的路径。

（2）时间戳格式：如果日志中的时间戳格式不是 ISO8601，我们需要修改 grok 插件中的 TIMESTAMP_ISO8601 为相应的模式。

（3）Elasticsearch 配置：如果我们的 Elasticsearch 服务不是运行在 localhost 或端口不是 9200，需要相应地修改 hosts 字段。

（4）调试：使用 stdout 输出可以帮助我们验证 Logstash 是否正确解析了日志。

这个配置示例首先通过 file 插件读取日志文件，然后使用 grok 插件来解析日志消息，并将其分解成更具体的字段（如时间戳、日志级别、消息等）。之后，使用 date 插件将时间戳字段转换为 Logstash 理解的格式，并作为事件的时间戳。最后，通过 elasticsearch 插件将处理后的日志发送到 Elasticsearch 进行存储和进一步分析。同时，使用 stdout 插件将日志打印到控制台以便于调试。

2.方法二： Logstash 输入、过滤和输出配置

除了之前提到的基于文件的输入配置外，Logstash 还支持多种其他类型的输入配置，这些配置可以根据我们的具体需求和环境进行选择和调整。以下是一些常见的 Logstash 输入、过滤和输出配置示例，这些配置可以与 Java 日志处理相结合：

2.1 输入配置

（1）TCP 输入： 如果我们希望 Logstash 通过 TCP 端口接收来自 Java 应用的日志（例如，Java 应用配置了 Log4j 或 Logback 以发送日志到 TCP Socket），我们可以使用 TCP 输入插件。

input {  
  tcp {  
    port => 5000  
    codec => json_lines # 如果 Java 应用发送的是 JSON 格式的日志  
    # 或者使用 plain 编码，如果日志不是 JSON 格式  
    # codec => plain { charset => "UTF-8" }  
  }  
}

注意：如果 Java 应用发送的是非 JSON 格式的日志，并且我们希望使用 Grok 插件进行解析，我们可能需要保持 codec => plain 并确保日志格式与 Grok 模式匹配。

（2）Beats 输入： Logstash 可以通过 Beats input 插件接收来自 Filebeat 或其他 Beats 产品的数据。这种方法特别适合于需要从多个源收集日志的情况，并且 Filebeat 可以在宿主机上高效地收集、压缩和转发日志。

在 Logstash 配置中，我们不需要为 Beats 输入指定特别的配置，因为 Beats 会作为客户端发送数据到 Logstash 指定的端口（通常是 5044，但可以自定义）。然而，我们需要在 Filebeat 配置中指定 Logstash 的地址和端口。

2.2 过滤配置

除了之前提到的 Grok 插件外，Logstash 还提供了其他过滤插件，如 date、mutate、json 等，用于进一步处理和转换日志数据。

JSON 过滤： 如果 Java 应用发送的是 JSON 格式的日志，我们可以使用 json 插件来解析这些日志，并将 JSON 字段作为单独的字段提取出来。

filter {  
  json {  
    source => "message" # 假设整个日志消息是一个 JSON 字符串  
  }  
}

注意：如果日志消息本身已经是一个 JSON 对象，并且我们想直接解析它，那么上述配置是适用的。但是，如果日志消息包含 JSON 字符串（即被引号包围的 JSON），我们可能需要先在 grok 插件中提取该字符串，然后再使用 json 插件进行解析。

2.3 输出配置

除了 Elasticsearch 之外，Logstash 还支持多种输出配置，如文件、标准输出、HTTP、Kafka 等。

（1）文件输出： 如果我们需要将处理后的日志保存到文件中，可以使用 file 输出插件。

output {  
  file {  
    path => "/path/to/your/output/file.log"  
    codec => line { format => "Custom format: %{message}" }  
  }  
}

注意：这里的 format 是可选的，用于定义输出文件的格式。如果不指定，Logstash 将使用默认的格式。

（2）标准输出： 在调试过程中，我们可能希望将日志输出到控制台。这可以通过 stdout 插件实现。

output {  
  stdout { codec => rubydebug }  
}

rubydebug 编码器将提供一个易于阅读的格式化输出，包括事件的所有字段。

综上所述，Logstash 的配置非常灵活，可以根据我们的具体需求进行定制。上述示例提供了一些常见的配置选项，但请注意，我们需要根据我们的实际环境和需求进行选择和调整。