一、 前奏

这段时间在完善kibana中实现预警机制，通过Sentinl实现。关于sentinl的使用就不做介绍了，这个插件功能还是很强大的，可以实现邮件预警及通过webhook接口的方式实现微信预警。sentinl中对预警数据的筛选是通过ES的DSL查询语句实现的。

二、问题场景

现在有这么个场景对zk的服务数进行预警，我们建了一个服务实施的通过zk注册中心正常的服务数，然后通过filebeat收集相关服务数日志，如果服务异常我们通过sentinl对日志进行筛查后实现预警。
相关的预警脚本如下：

{
 "query": {
 "bool": {
 "must": [
 {
 "term": {
 "tags": "nlp-log-monitor"
 }
 },
 {
 "range": {
 "zootemAbnMsg": { "gte" : 1 }
 }
 },
 {
 "range": {
 "@timestamp": {
 "gte": "now-30s",
 "lte": "now",
 "format": "epoch_millis"
 }
 }
 }
 ]
 }
 }
}

这段脚本的主要含义是查询当前时间30s内，服务nlp-log-monitor中异常服务数“zootemAbnMsg”大于1的日志，如果扫描到了，则通过sentinl预警。

term 主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)

最终的提示脚本：

dubbo服务数预警|{{payload.hits.total}}|ERROR dubbo服务数异常,宕机应用数:{{payload.hits.hits.0._source.zootemAbnMsg}},宕机应用：{{payload.hits.hits.0._source.zootemAbnMsgParam}}

但是上面的脚本是无法查询到数据的，“term”是需要not_analyzed ，ES里默认的分词器为standard。
我们通过命令分析下“nlp-log-monitor”是否被分词了。

POST http://10.XXX.XX.XXX:8200/logstash-2019.07.12/_analyze
{"text":"nlp-log-monitor"}

返回结果如下：

{
 "tokens": [
 {
 "token": "nlp",
 "start_offset": 0,
 "end_offset": 3,
 "type": "<ALPHANUM>",
 "position": 0
 },
 {
 "token": "log",
 "start_offset": 4,
 "end_offset": 7,
 "type": "<ALPHANUM>",
 "position": 1
 },
 {
 "token": "monitor",
 "start_offset": 8,
 "end_offset": 15,
 "type": "<ALPHANUM>",
 "position": 2
 }
 ]
}

我们发下“nlp-log-monitor”被分词了，想要改变这个我们就需要引用其他的分词器。这里推荐使用ik分词器。关于ik分词器的安装网上有很多资料，主要需要注意安装的版本需要和es版本一致。分词器安装完成后，网上有很多方式说可以在es的config/elasticsearch.yml文件中配置，6.x版本后就不需要指定了。这里需要注意下。

三、logstash配置分词器

分词器的配置方式有很多种，比如在es中初始化时配置，由于我们使用的是logstash自动生成es索引的方式这里我们采用在logstash配置分词模板的方式：
1.在logstash的安装目录config下建立分词模板yrz-logstash.json

{
	"index_patterns": ["yrz-logstash-*"],
	"settings": {
		"number_of_shards": 3
	},
	"mappings": {
		"doc": {
			"dynamic_templates": [{
				"es": {
					"match": "message",
					"match_mapping_type": "string",
					"mapping": {
						"type": "text",
						"analyzer": "ik_smart"
					}
				}
			},
			{
				"en": {
					"match": "tags",
					"match_mapping_type": "string",
					"mapping": {
						"type": "keyword",
						"analyzer": "ik_smart"
					}
				}
			},
			{
				"ea": {
					"match": "*",
					"match_mapping_type": "string",
					"mapping": {
						"norms": false,
						"type": "text",
						"fields": {
							"keyword": {
								"type": "keyword",
								"ignore_above": 256
							}
						}
					}
				}
			}]
		}
	},
 "aliases": {}
}

模板中参数的具体含义网上都可以找到， “match”: “tags”,这里就是我们指定了tags的分词方式为“ik_smart”。

es中初始导入可以通过命令PUT http://10.xxx.xx.xxx:8200/_template/yrz-logstash导入。

logstash启动conf文件中新增如下配置：

output {
	if [type] == "filebeat"{
		elasticsearch {
			hosts => ["10.xxx.xx.xxx:8200"]
			index => "yrz-logstash-%{+YYYY.MM.dd}" 
			action => "index"
			template=>"/usr/local/nlp/logstash-6.0.1/config/yrz-logstash.json"
			template_name=>"yrz-logstash"
			#manage_template => true
			template_overwrite => true
			user => "elastic"
			password => "xxxx"
		}
	}
	........
}

配置完成后启动相关服务，后续的日志我们就可以按照新的分词规则往es中记录数据。
后面在kibana中发现了tags.keyword,我们在配置sentinl是可以改为如下一样可以精确匹配到我们的数据：

{
 "term": {
 "tags.keyword": "nlp-log-monitor"
 }
 }

keyword：存储数据时候，不会分词建立索引,text：存储数据时候，会自动分词

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