python实时监控logstash日志代码

Python 实时监控 Logstash 日志代码是用于监测 Logstash 输出的日志信息，当发现特定的错误关键词时，它会触发警报。Logstash 是一款强大的数据处理管道工具，常用于日志管理和分析。通过 Python 编写的监控脚本，我们可以实现高效、灵活的日志监控。 以下是对代码中关键部分的详细解释： 1. **配置文件管理**：脚本使用 `readconf()` 和 `writeconf()` 函数来处理配置文件 `conf.ini`。配置文件存储了上次读取日志的偏移量（`seek`）、inode（文件系统中的唯一标识符）以及最后读取的日志文件名。如果配置文件缺失，脚本会自动创建一个新的配置文件。 2. **读取日志**：`read_log()` 函数负责读取日志文件。它尝试打开指定的日志文件，如果文件不存在或者打开失败，会给出相应的错误提示并退出程序。使用 `f.seek(seek)` 和 `f.readline()` 追踪上次读取的位置，确保不会重复读取已处理的日志行。 3. **日志解析**：脚本通过 `json.loads(line)` 将每行日志转换为 JSON 对象。这样可以方便地访问日志条目的各个字段。在示例代码中，检查了 `rtype`、`uri` 和 `event` 字段的值，如果满足特定条件，如 `rtype == 6`、`uri == '/publish'` 和 `event == 0`，则执行后续操作。 4. **异常处理**：如果 JSON 解析失败或读取日志过程中发生其他错误，脚本会创建新的配置文件并退出，以防止错误扩散。 5. **报警逻辑**：在满足预设条件时，`record()` 函数会被调用，传递 `value` 和 `stream` 参数。`value` 表示报警状态（1 表示有异常，0 表示正常），`stream` 是与异常相关的日志流名称。这个函数可能用于发送报警通知，例如通过 HTTP 请求或其他方式。 6. **数据结构**：在 `record()` 函数中，`data` 变量用于构建上报的数据结构，包含指标名称（`metric`）、服务器名（`endpoint`）、时间戳（`timestamp`）、采样间隔（`step`）、值（`value`）、计数类型（`counterType`）和标签（`Tags`）。这个数据结构可以被发送到监控系统，如 Elasticsearch 或 Prometheus，以便进一步分析和可视化。 总结来说，这段 Python 代码实现了对 Logstash 日志的实时监控，通过读取、解析日志并根据预设条件触发报警。这对于实时检测系统错误、性能问题或安全事件至关重要，有助于及时发现和解决问题，保障系统的稳定运行。