自定义日志解析器

介绍

在Grafana Loki中，日志解析是将原始日志数据转换为结构化格式的关键步骤。虽然Loki提供了内置的解析器（如JSON、logfmt等），但有时您需要处理非标准日志格式。这时，自定义日志解析器就派上用场了。

自定义日志解析器允许您：

处理独特的日志格式
提取特定字段
转换日志数据以满足您的需求

基础概念

Loki使用Pipeline Stages来处理日志。自定义解析通常涉及以下阶段类型：

正则表达式解析器 (regex)
JSON解析器 (json)
日志格式解析器 (logfmt)
模板解析器 (template)

提示

对于大多数自定义需求，regex和template阶段是最灵活的选择。

创建自定义解析器

1. 使用正则表达式解析器

正则表达式解析器是最强大的自定义解析工具。它允许您使用正则表达式从日志行中提取字段。

示例：解析Nginx访问日志

plaintext
192.168.1.1 - - [10/Oct/2023:13:55:36 +0000] "GET /api/user HTTP/1.1" 200 1234

对应的解析配置：

yaml
pipeline_stages:
  - regex:
      expression: '^(?P<ip>\S+) \S+ \S+ $$(?P<timestamp>[^$$]+)$$ "(?P<method>\S+) (?P<path>\S+) \S+" (?P<status>\d+) (?P<size>\d+)$'
  - labels:
      method:
      status:

解析后的结构化数据：

json
{
  "ip": "192.168.1.1",
  "timestamp": "10/Oct/2023:13:55:36 +0000",
  "method": "GET",
  "path": "/api/user",
  "status": "200",
  "size": "1234"
}

2. 使用模板解析器

模板解析器允许您使用Go模板语法创建自定义日志格式。

示例：将多个字段组合成一个新字段

yaml
pipeline_stages:
  - template:
      source: new_key
      template: '{{ .level }}:{{ .msg }}'

实际案例：解析多行应用日志

许多应用程序生成包含堆栈跟踪的多行日志。下面是如何处理这种情况：

原始日志:

plaintext
ERROR 2023-10-10T14:00:00Z Something went wrong
java.lang.NullPointerException
    at com.example.MyClass.method(MyClass.java:123)
    at com.example.OtherClass.run(OtherClass.java:456)

解析配置:

yaml
pipeline_stages:
  - multiline:
      firstline: '^(ERROR|WARN|INFO|DEBUG) \d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}Z'
      max_wait_time: 3s
  - regex:
      expression: '^(?P<level>\S+) (?P<timestamp>\S+) (?P<message>[\s\S]+)'
  - labels:
      level:

调试自定义解析器

创建自定义解析器时，调试至关重要。您可以使用以下方法：

使用Loki的Promtail调试端点
在开发环境中测试小样本日志
使用在线正则表达式测试工具验证您的模式

警告

复杂的正则表达式可能会影响性能。始终测试您的解析器在生产负载下的表现。

总结

自定义日志解析器是Loki中强大的工具，可以让您：

处理任意日志格式
提取精确需要的字段
为特定用例优化日志处理

通过结合正则表达式、模板和其他管道阶段，您可以创建适合您日志格式的完美解析解决方案。

进一步学习

练习：

为您的应用程序日志创建一个自定义解析器
尝试解析包含ISO 8601时间戳的多行Java异常
比较不同解析方法的性能

介绍​

基础概念​

创建自定义解析器​

1. 使用正则表达式解析器​

2. 使用模板解析器​

实际案例：解析多行应用日志​

调试自定义解析器​

总结​

进一步学习​

介绍