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日志结构化-Grok

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最后更新时间： 2026-01-07 16:15:37

场景描述

小王通过 Kafka 协议上传日志 将 Beats 采集的日志上报到 CLS，思路如下：
1. 使用 grok 函数对日志进行结构化。
2. 使用日志中 time 字段替换 CLS 的日志时间(__TIMESTAMP__)。




原始日志


  {
    "__FILENAME__": "",
    "__SOURCE__": "192.168.100.123",
    "message": "2024-10-11 15:32:10.003 DEBUG [gateway,746db87efd1bbcf5434cb9835c59e522,47c3036810e0c33b] [scheduled-Thread-1] c.i.g.c.f.d.a.task.AppleHealthCheckTask"
  }

加工结果

{
"__FILENAME__":"",
"__SOURCE__":"192.168.100.123",
"__TIMESTAMP__":"1728631930003",
"level":"DEBUG",
"service":"gateway",
"spanid":"47c3036810e0c33b",
"time":"2024-10-11 15:32:10.003",
"traceid":"746db87efd1bbcf5434cb9835c59e522"
}

加工语句

// 使用grok函数从日志中提取时间time,日志级别level,service,traceid和spanid
ext_grok("message",grok="%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{DATA:level} \\[%{DATA:service},%{DATA:traceid},%{DATA:spanid}\\]")
//删除message字段
fields_drop("message")
// custom_cls_log_time函数,使用新字段time替换CLS的日志时间(__TIMESTAMP__)
custom_cls_log_time(dt_to_timestamp(v("time"), zone="UTC+8"))

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