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由于性能测试需要，需采集某业务系统海量日志（百万以上）来使用。但Elasticsearch的结果分页size单次最大为10000（运维同事为保证ES安全）。为了能够快速采集ELK平台业务日志，可以使用以下2种方式采集：
1）结果分页方式：
通过使用 from 和 size 参数来完成。 from 参数定义了您要提取的第一个结果的偏移量。 size 参数允许您配置要返回的最大匹配数。虽然 from 和 size 可以设置为请求参数，但它们也可以在搜索正文中设置。from 默认值为 0，size 默认为 10。
注意 from + size 不能超过 index.max_result_window 索引设置，默认为 10,000
2）滚动方式（Scroll，类似于游标）：
可以用于从单个搜索请求中检索大量结果（甚至是所有结果），与在传统数据库上使用游标的方式大致相同。滚动不是用于实时用户请求，而是用于处理大量数据，例如，以便将一个索引的内容重新索引到具有不同配置的新索引中。
综合考虑，滚动方式对于采集数据更方便实用，且不用关注from的值及不受size 10000的限制。
主流程图：
ELK日志平台业务日志：
以下为使用 jmeter 工具的详细实例：
Jmeter脚本全貌：
下面开始详细分段说明：
- BeanShell PreProcessor前置处理器。用来获取起止时间戳。如下图：
BeanShell 代码
import java.util.*;
long current = System.currentTimeMillis();//当前时间毫秒数
long todaySatartMillis = current / (1000 * 3600 * 24) * (1000 * 3600 * 24) - TimeZone.getDefault().getRawOffset();//今天零点零分零秒的毫秒数
long before = todaySatartMillis + 9 * 60 * 60 * 1000;
long end = before + 3 * 60 * 60 * 1000;
String startTime = Long.toString((before));
String endTime = Long.toString((end));
vars.put("start",startTime);
vars.put("end",endTime);
log.info("开始时间："+startTime+", 结束时间："+endTime);
2. 线程组
1）线程组下 HTTP请求插件中参数设置（非常重要）
如下图所示
查询条件信息
| _source | thrift.params |
| q | thrift.Uri:"/keyWordsSearchService/1.0.0/autoSuggest" AND @timestamp:[${start} TO ${end}] |
| size | 1000 |
| scroll | 1m |
2）JSON提取器。
用来按条件获取HTTP请求后返回结果中_scroll_id字段的值，因为下次请求的入参需要_scroll_id字段的值。如下图。
3）使用迭代器循环调用日志采集http请求插件。
http请求插件下，需要创建2个JSON 提取器，如下图所示：
JSON提取器一
JSON提取器二
获取 json中 htis节点值。
4）迭代器下创建BeanShell Sampler。用来对返回结果值（hits节点）加工处理后，存入指定目录下文件。
Beanshell 代码如下：
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import java.io.*;
import java.io.File;/*** 写入文件
*/
public class WriteFile{public void writeFile(String str, File fileName){if((str!=null || !str.trim().equals("")) && fileName!=null ) {try {FileOutputStream fos = new FileOutputStream(fileName,true);Writer w = new OutputStreamWriter(fos,"UTF-8");try {str = str.replaceAll("%(?![0-9a-fA-F]{2})", "%25");str = str.replaceAll("\\+", "%2B");w.write(java.net.URLDecoder.decode(str, "UTF-8"));w.flush();w.close();fos.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (UnsupportedEncodingException e) {e.printStackTrace();}}}
}String strDocs = vars.get("returnJson");
String cityIds = vars.get("cityId");
//System.out.println(strDocs);
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(strDocs);
JSONArray hitsArray = jsonObject.getJSONArray("hits");//文件路径及文件名称
String filePath = "D:/FullLinkData/nlp/autoSuggest.csv";File fileName = new File(filePath);
StringBuffer sb = new StringBuffer();
WriteFile wr = new WriteFile();String request = null;
String requestStr = null;
for(int i = 0;i< hitsArray.size();i++){request = hitsArray.getJSONObject(i).getJSONObject("_source").getString("thrift.params");requestStr = org.apache.commons.lang.StringUtils.strip(request, "[]");//去除[]*/JSONObject jo = JSONObject.parseObject(requestStr);jo.put("version",2);if(jo!=null){sb.append(jo.toJSONString()+"\r\n");//post请求 换行}
}
wr.writeFile(sb.toString(),fileName);//写入文件最后，运行后，生成文件如下，采集速度杠杠滴！（敏感信息已处理）
参考：Scroll - Elasticsearch 高手之路
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