ELK的踩坑之旅

前言

设计思路如下

有3台机器

2台做elasticsearch的主副节点

1台做kibana和elasticsearch_head 由于机器匮乏我还在这台机器上部署了logstash和nginx服务

先说目的：将nginx的日志通过logstash收集后发送到ela，然后kibana进行展示

环境如下
elasticsearch master 10.5.2.175:9200
elasticsearch salve 10.5.2.176:9200
logstash 172.17.211.153 启动命令: nohup /usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/config/agent.conf -w 10 -l /usr/local/logstash/logs/logstash-plain.log &
nginx
es-head: 172.16.211.143:9100
kibana: 172.16.211.143:5601

架构如下：

加redis/kafa的原因：

在生产环境中，我们的日志可能会有瞬时高峰，而这个时候如果直接存入es，可能会导致es承受不住，从而影响日志的收集和查询。 一般情况下，我们会将日志存直接放到kafka或者redis这种读写性能非常高的应用中，作为一个缓存，然后通过下游组件（例如logstash）进行消费、过滤后存入ES，然后通过可视化界面查看。

ELK的工作流程

• logstash客户端收集到日志后将日志存入到redis之类的缓存中
• Logstash_server将数据从redis中提取出来并根据/usr/local/logstash/patterns下的文件（文件名随意取）这里叫grok-patterns里面根据不同的日志，比如apache、nginx服务规定的不同格式来进行切割，切割完毕后将日志存入到elastaicsearch中，格式里面的key vlaue值就是els中的字段和值
• elastaicsearch对logstash_server发送过来的值进行集群保存，提供被调用接口以及快速的搜索服务（这里还可以安装分词插件，当做搜索引擎）
• kibana对es根据条件进行搜索并对搜索到的数据进行展示，使我们看起来更加直观。

一、elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上。 Lucene 可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库—无论是开源还是私有。

中文文档https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/intro.html#intro

elasticsearch的安装

需要有jdk环境
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
2g
2g

1.vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.5.2.175","10.5.2.176"]
network.host: 10.5.2.175

2.vim /etc/systemd/system.conf
DefaultLimitNOFILE=65536
DefaultLimitNPROC=32000
DefaultLimitMEMLOCK=infinity

3.vim /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 32000
* hard nproc 32000
* hard memlock unlimited
* soft memlock unlimited

4.vim /etc/sysconfig/elasticsearch
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151

5.vim /usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service
[Service]
LimitMEMLOCK=infinity

elasticsearch的问题

启动elasticsearch失败，报找不到JAVA环境，可明明系统是有的 解决方法如下：

vim /etc/sysconfig/elasticsearch
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151

elasticsearch的概念

index 索引 相当于数据库里的“数据库” 他是我们存储和索引关联数据的地方

type 类数据 将一类的数据放到一起 相当于数据库中的“表”

id 相当于数据库表中的一行

• Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。

• Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。

  倒排索引（反向索引）

  原始文档

  创建倒排索引列表

  倒排索引创建索引的流程：

  1） 首先把所有的原始数据进行编号，形成文档列表

  2） 把文档数据进行分词，得到很多的词条，以词条为索引。保存包含这些词条的文档的编号信息。

  搜索的过程：

  当用户输入任意的词条时，首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。

  然后根据这些编号去文档列表中找到文档

• 所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。

下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。

$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v

index 索引 相当于数据库里的“数据库” 他是我们存储和索引关联数据的地方

type 类数据 将一类的数据放到一起 相当于数据库中的“表”

id 相当于数据库表中的一行

pertty 在网页中格式化输出响应内容

elasticsearch的操作方法

官方教程在这里，我觉得这个更加实用官方教程 https://www.cnblogs.com/chuyuan/p/11380744.html

增

# 增加
http://10.5.103.176:9200/database1/table1 

{
  "name": "doudou",
  "age": 4.5,
  "weight": 20,
}

# 查询

# 以上方法是正确的
但是再增加一个table2的是否发生如下报错
http://10.5.103.176:9200/database1/table2
{
  "name": "dianche1",
   "weight": 1000
}

原因是elastic search在6.x版本调整了， 一个index只能存储一种type。

查

GET /atguigu/_mapping
1. 检索文档
Mysql : select * from user where id = 1
ES : GET /atguigu/doc/1
响应结果
{
  "_index" :   "megacorp",
  "_type" :    "employee",
  "_id" :      "1",
  "_version" : 1,
  "found" :    true,
  "_source" :  {
      "first_name" :  "John",
      "last_name" :   "Smith",
      "age" :         25,
      "about" :       "I love to go rock climbing",
      "interests":  [ "sports", "music" ]
  }
}

2.简单检索
Mysql : select * from user
ES : GET /megacorp/employee/_search

3.全文检索
ES : GET /megacorp/employee/_search?q=haha
查询出所有文档字段值为haha的文档

4.搜索（模糊查询）
ES : GET /megacorp/employee/_search?q=hello
查询出所有文档字段值分词后包含hello的文档

5.聚合
PUT atguigu/_mapping/doc
{
  "properties": {
    "interests": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
      }
  }
}

elasticsearch-head的安装

ealsticsearch只是后端提供各种api，那么怎么直观的使用它呢？elasticsearch-head将是一款专门针对于elasticsearch的客户端工具，是es的集群管理工具、数据可视化、增删改查工具。相关详细的教程在这里

1 https://www.sojson.com/blog/85.html

2 https://www.cnblogs.com/xuwenjin/p/8792919.html

3 https://blog.csdn.net/huwei2003/article/details/40581143

一、下载head插件
https://github.com/mobz/elasticsearch-head

二、解压到任意目录
注意：为避免找不到，一定要和elasticsearch的安装目录区分开

三、安装Node.js
因为head是一个Node.js项目。所以，如果没有安装nodejs需要先安装Node.js
32位安装包下载地址： https://nodejs.org/dist/v4.4.3/node-v4.4.3-x86.tar.gz
64位安装包下载地址： https://nodejs.org/dist/v4.4.3/node-v4.4.3-x64.tar.gz
检测PATH环境变量是否配置了Node.js，打开命令行输入命令"which npm"，输出如下结果：
/usr/bin/npm
wget https://nodejs.org/dist/latest-v8.x/node-v8.16.0.tar.gz
tar xf node-v8.16.0.tar.gz
cd node-v8.16.0
./configure --prefix=/usr/local/node-v8.16
make -j 8 && make install
添加环境变量
vim /etc/profile
################nodejs###############
export NODE_HOME=/usr/local/node-v8.16
export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin
source /etc/profile
node -v
v8.16.0
npm -v
6.4.1

四、安装npm
yum install npm -y

五、es-head安装：
解压源码包：elasticsearch-head.tar.gz
启动：cd /usr/local/src/elasticsearch-head
npm run start &
访问地址是http://{你的ip地址}:9200/_plugin/head/
在浏览器中输入：这台机器的ip+端口
http://10.5.2.220:9100/

问题解决：

在elasticsearch中没有当天的索引

头一天使用过的bj日志第二天无法收集到，原因是昨天logstash已经收集过一遍，就被打过了标签，今天再使用的话，如果这个日志是不再增加的就不会被收集，因为日志中没有新的内容进来，解决方法如下：

在logstash的config文件下的agent.conf加入以下配置
start_position =>"beginning"#检查时间戳

二、kibana

语言设置

vim config/kibana.yml
i18n.locale: "en" 或者zh-CN中文
systemctl restart kibana重启即可

安装配置

重新加载systemctl配置，这个是针对centos7以上使用systemctl kibana restart命令的

systemctl daemon-reload

这里由于是二进制的安装方法，所以要设置一个systemctl start kibana.service的启动方法

1. vim /usr/lib/systemd/system/kibana.service
添加以下内容
[Unit]
Description=Kibana
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/local/kibana/bin/kibana
Type=simple
PIDFile=/usr/local/kibana/kibana.pid
Restart=always
#User=es 这里我直接使用root用户进行启动
#Group=es
[Install]
WantedBy=default.target

2. 重新加载一下配置文件
systemctl daemon-reload

3. 启动
systemctl start kibana.service

4. 访问测试
http://10.5.2.220:5601

查询语法

参考地址1 参考地址2 参考地址3https://blog.csdn.net/u013958257/article/details/88567581

kibana查询语法基于Lucene

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言，Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库，虽然与搜索引擎有关，但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。
Lucene最初是由Doug Cutting开发的，在SourceForge的网站上提供下载。在2001年9月作为高质量的开源Java产品加入到Apache软件基金会的 Jakarta家族中

kibana在ELK阵营中用来查询展示数据

elasticsearch构建在Lucene之上，过滤器语法和Lucene相同

1. 根据某个字段查询
精确匹配： agent:"Mozilla/5.0"
如果不带双引号，只要包含指定值就可以搜索到 agent:Mozilla/5.0
如果是数值类型没有以上区别

2. 数组范围查询
[7758794 TO 7758794] 表示等于，原意思是一个区间范围
指定区间： response:[100 TO 200]
大于等于指定数值的： response:[201 TO *]
小于等于指定数值的： response:[* TO 200]

3. 从指定时间到现在/或者查询指定时间前数据
2015-05-20T09:20:41.943Z之后的数据： @timestamp:{2015-05-20T09:20:41.943Z TO *}
2015-05-20T09:20:41.943Z之前的数据： @timestamp:{* TO 2015-05-20T09:20:41.943Z }
指定时间范围： @timestamp:{2015-05-20T09:20:41.943Z TO 015-05-22T09:20:41.943Z}
备注：09:20:41事实上是17:20:41，存在8个小时差

4. 正则匹配
包含指定值： request:/uploads*/
不包含指定值： !request:/uploads*/

5. 逻辑查询
AND（与关系数据库一样） request:/uploads*/ AND response:404
OR（与关系数据库一样） request:/uploads*/ OR response:200
组合查询: (uid OR token) AND version

6. 存在/不存在
存在host字段但不存在url字段： _exists_:host AND _missing_:url
特殊转义字符
+ – && || ! () {} [] ^” ~ * ? : \

kibana创建索引模式(手动)

https://blog.csdn.net/weixin_34727238/article/details/81540692

当在els中有了当天的索引，就可以到kibana中取创建索引模式了，只是这里提供了一手动创建的方式，无法自动进行，需要本地定义脚本的方式进行自动索引的创建。

等所有索引都创建完毕后，在下面就能看到了

然后在下面这个里面就能看到我们的索引里面的数据情况了，前提是你的logstash成功将切割后的日志发送到了els中

否则就是以下这种的

kibana创建索引模式(自动)

由于logstash客户端运行的问题，只要有当天日志产生，就会将该日志发送给elasticsearch，然后会在elasticsearch里面产生一个新的索引

方法如下：

在kibana节点上写一个脚本，然后设置定时任务执行kibana中索引与elasticsearch的关联
vim /usr/local/scripts/kibana_create_index.sh
#!/bin/bash
today=`date +%Y-%m-%d`
index_name="bj169-hc360-${today}.log"
curl -X POST -H "kbn-xsrf:reporting" -H "Content-Type: application/json"  -d  '{"attributes":{"title":"'$log_name'"}}'  'http://172.16.211.143:5601/api/saved_objects/index-pattern'

这里遇到一个问题，json中调用变量的问题，一直调用不到，后来各种查询原来是格式不对

json数据里变量要用''括起来
<font color=gray size=72>color=gray</font>

json数据里变量要用''括起来https://www.cnblogs.com/landhu/p/7048255.html

ELK 索引生命周期管理

问题解决

Kibana server is not ready yet出现的原因

第一点：KB、ES版本不一致（网上大部分都是这么说的）

解决方法：把KB和ES版本调整为统一版本

第二点：kibana.yml中配置有问题（通过查看日志，发现了Error: No Living connections的问题）

解决方法：将配置文件kibana.yml中的elasticsearch.url改为正确的链接，默认为: http://elasticsearch:9200

改为http://自己的IP地址:9200

第三点：浏览器没有缓过来

解决方法：刷新几次浏览器。

终极解决方法:在elasticsearch中删除kibana的相关索引，只是再打开kibana看不到其他了之前创建的图形什么的了

kibana可以做哪些分析

分析的必要性：顶级

• 用户分布
• PV、UV
• 状态码
• 访问时间

更多图形看这里https://www.cnblogs.com/hanyifeng/p/5860731.html

比较牛逼一点的教程看这里https://www.bilibili.com/video/BV1TE411A77i?p=6

三、logstash

logstash和filebeat的对比

Filebeat是收集日志的另外一种方式，二者区别在于以下

Filebeat用于日志收集和传输，相比Logstash更加轻量级和易部署，对系统资源开销更小，日志流架构的话，Filebeat适合部署在收集的最前端，Logstash相比Filebeat功能更强，可以在Filebeat收集之后，由Logstash进一步做日志的解析，至于kafka也可以考虑添加，然后收集的数据都存放在elasticsearch中。

1. logstash和filebeat都是可以作为日志采集的工具，目前日志采集的工具有很多种，如fluentd, flume, logstash,betas等等。甚至最后我决定用filebeat作为日志采集端工具的时候，还有人问我为什么不用flume,logstash等采集工具。
2. logstash出现时间要比filebeat早许多，随着时间发展，logstash不仅仅是一个日志采集工具，它也是可以作为一个日志搜集工具，有丰富的input|filter|output插件可以使用。常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是将所有节点的日志内容上送到kafka消息队列，然后使用logstash集群读取消息队列内容，根据配置文件进行过滤。上送到elasticsearch。logstash详细信息可前往https://www.elastic.co/
3. logstash是使用Java编写，插件是使用jruby编写，对机器的资源要求会比较高，网上有一篇关于其性能测试的报告。之前自己也做过和filebeat的测试对比。在采集日志方面，对CPU，内存上都要比前者高很多。LogStash::Inputs::Syslog 性能测试与优化
4. filebeat也是elastic.公司开发的，其官方的说法是为了替代logstash-forward。采用go语言开发。代码开源。elastic/beats filebeat是beats的一个文件采集工具，目前其官方基于libbeats平台开发的还有Packetbeat， Metricbeat， Winlogbeat。filebeat性能非常好，部署简单。是一个非常理想的文件采集工具。我自己采集工具也是基于beats源码进行的二次开发。

https://blog.csdn.net/m0_38120325/article/details/79072921

自动创建elasticsearch的索引

在logstash客户端的配置文件中会有这么一个配置文件

就是会将日志发送到当天日期的索引汇总，没有的话自动创建索引,我们只需要做的就是每日删除旧的索引。

电子书教程推荐：http://doc.yonyoucloud.com/doc/logstash-best-practice-cn/get_start/introduction.html

启动方法 基于最基础的 nohup 方式
nohup /usr/local/logstash/bin/logstash -f /usr/local/logstash/conf/agent.conf &> /dev/null

也可以用daemontools来进行管理
安装
yum -y install supervisord --enablerepo=epel
在 /etc/supervisord.conf 配置文件里添加内容，定义你要启动的程序：
[program:elkpro_1]
environment=LS_HEAP_SIZE=5000m
directory=/opt/logstash
command=/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/pro1.conf --pluginpath /opt/logstash/plugins/ -w 10 -l /var/log/logstash/pro1.log
[program:elkpro_2]
environment=LS_HEAP_SIZE=5000m
directory=/opt/logstash
command=/opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/pro2.conf --pluginpath /opt/logstash/plugins/ -w 10 -l /var/log/logstash/pro2.log

然后启动 service supervisord start 即可。
logstash 会以 supervisord 子进程的身份运行，你还可以使用 supervisorctl 命令，单独控制一系列 logstash 子进程中某一个进程的启停操作：

supervisorctl stop elkpro_2

• 一个普通logstash_agent文件解析（logstash agent配置）

比如同一个nginx服务有3个点，怎么测试其中每一个点都将日志成功的发送出去了呢？

思路1：

在elasticsearch中查一条数据，然后再去各个点上找这条数据出现的次数，如果每个点都有该数据，多查几条数据，尽量在每一个点都查到，如下

这里查106.121.152.208这个IP，发现以下三个点都出现了该条数据

通过以下方法，在elk中找到了3条数据，说明至少这个3个点的日志都已经上传成功了

grok语法

官方给定的语法

https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns

https://github.com/elastic/logstash/tree/v1.4.2/patterns

如果你使用的正则语言可以将nginx日志进行匹配，就可以成功对日志进行切割，效果看下图：

网站是这个：http://grokdebug.herokuapp.com/

1. 线上配置的信息格式192.168.70.94 跟权威指南中的一样
SYSLOGBASE %{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:

以下这个是Logstash默认自带了Apache标准日志的grok正则表达式：
COMMONAPACHELOG %{IPORHOST:clientip} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] "(?:%{WORD:verb} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest
})" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-)

COMBINEDAPACHELOG %{COMMONAPACHELOG} %{QS:referrer} %{QS:agent}

2. 我的nginx日志切割格式
NGINX_ACCESS %{IPORHOST:remote_addr} - %{USERNAME:remote_user} \[%{HTTPDATE:tiem_local}\] \"%{DATA:request}\" %{INT:status} %{NUMBER:bytes_sent} \"%{DATA:http_referer}\" \"%{DATA:http_user_agent}\"

MAINNGINXLOG %{COMBINEDAPACHELOG} %{QS:x_forwarded_for}

COMBINEDAPACHELOG 合并的apache日志  logstash客户端用的是这种方式
COMMONAPACHELOG 普通的apache日志

当grok匹配失败的时候，插件会为这个事件打个tag，默认是_grokparsefailure。LogStash允许你把这些处理失败的事件路由到其他地方做后续的处理
input { # ... }
filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} \[%{IPV4:ip};%{WORD:environment}\] %{LOGLEVEL:log_level} %{GREEDYDATA:message}" }
  }
}
output {
  if "_grokparsefailure" in [tags] {
    # write events that didn't match to a file
    file { "path" => "/tmp/grok_failures.txt" }
  } else {
     elasticsearch { }
  }
}

看下面红色的地方，表示grok匹配失败，才会将tags的标签定义成_grokparsefailure这个默认的

解决说是要设置锚点 目前不懂什么意思 先放到这里

https://www.jianshu.com/p/86133dd66ca4

另外一种说法，暂时不会用，先放着
1.
if "_grokparsefailure" in [tags] { drop { } }
2.match语句跟第一个一样的  没啥要点，看着官网例子搞就行了

3.尽量用grok吧 ，grep功能以后要去掉的。

当时想的另外一种解决方法就是改nginx的日志格式成json形式的，但是我不想用这种方法。

log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
                 '"host":"$server_addr",'
                 '"clientip":"$remote_addr",'
                 '"request":"$request",'
                 '"status":"$status",'
                 '"request_method": "$request_method",'
                 '"size":"$body_bytes_sent",'
                 '"request_time":"$request_time",'
                 '"upstreamtime":"$upstream_response_time",'
                 '"upstreamhost":"$upstream_addr",'
                 '"http_host":"$host",'
                 '"url":"$uri",'
                 '"http_forward":"$http_x_forwarded_for",'
                 '"referer":"$http_referer",'
                 '"agent":"$http_user_agent"}';

access_log  /var/log/nginx/access.log json ;

问题解决

Nginx日志没有被成功切割的终极原因

    以下是两种日志方式：
    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_iso8601] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" "$host" "$request_time"';

    log_format format2  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" "$host" "$request_time"';

 在logstash中进行切割的时候调用的时间变量是不同的，灵感来自如下：
 grok {
        match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:time}" }
    }
date{
        match => ["time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "ISO8601"]
        target => "@timestamp"
    }
mutate{
        remove_field => ["time"]
    }
定义：
HTTPDATE %{MONTHDAY}/%{MONTH}/%{YEAR}:%{TIME} %{INT}
TIMESTAMP_ISO8601 %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}?
#NGINX_ACCESS %{IPORHOST:remote_addr} - %{USERNAME:remote_user} \[%{HTTPDATE:time_iso8601}\] \"%{DATA:request}\" %{INT:status} %{NUMBER:bytes_sent} \"%{DATA:http_referer}\" \"%
{DATA:http_user_agent}\"

{DATA:http_user_agent}\"
NGINX_ACCESS %{IPORHOST:remote_addr} - %{USERNAME:remote_user} \[%{TIMESTAMP_ISO8601:time_iso8601}\] \"%{DATA:request}\" %{INT:status} %{NUMBER:bytes_sent} \"%{DATA:http_refere
r}\" \"%{DATA:http_user_agent}\"

SYSLOGBASE %{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:
COMMONAPACHELOG %{IPORHOST:clientip} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] "(?:%{WORD:verb} %{NOTSPACE:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|%{DATA:rawrequest
})" %{NUMBER:response} (?:%{NUMBER:bytes}|-)
COMBINEDAPACHELOG %{COMMONAPACHELOG} %{QS:referrer} %{QS:agent}

Nginx中时间格式1：$time_local   对应logstash中\[%{HTTPDATE:timestamp}\]
Nginx中时间格式2：$time_iso8601 对应logstash中\[%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp}\]