时间戳，也就是 timestamp， 它在许多的事件中，特别是时序数据中是一个不可少的字段。它记录事件或文档的时间。在我们对数据可视化时，也是非常重要的一个字段。针对时序时间，在我们对数据创建 index patterns 或者 date views 时，我们需要选择时间戳的字段。由于 @ 符号的排序比较靠前，所以通常 timestamp 的字段名称被定义为 @timestamp，这样在我们的 Kibana 可视化中，我们永远可以看到 @timestamp 处于列表的前段，无论你有多少个字段：

在今天的文章中，我特别地来讲述一下 @timestamp 这个字段。

把一个时间字段变成为 @timestamp 字段

在许多的事件中，结构化后的时间字段的名称并不是 @timestamp，而是 timestamp，或者 DOB （date of birth）等这样的字段名称。为了能够使得一下 dashboard 或可视化能够正常地显示我们的数据，我们一种解决方案就是把这些字段的只转化到 @timestamp 这个字段上。

weblog.conf

input {  tcp {    port => 9900  }} filter {  grok {    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }  }   mutate {    convert => {      "bytes" => "integer"    }  }   geoip {    source => "[source][address]"    target => "geoip"  }   useragent {    source => "agent"    target => "useragent"  }} output {  stdout { }}

请注意这个是针对 Elastic Stack 8.x 的配置。针对 Elastic Stack 7.x 的配置如下：

input {  tcp {    port => 9900  }} filter {  grok {    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }  }   geoip {    source => "clientip"  }   useragent {    source => "agent"    target => "useragent"  } } output {  stdout { }}

我们按照如下的方法来启动 Logstash：

$ pwd/Users/liuxg/elastic/logstash-8.3.3$ ./bin/logstash -f weblog.conf

然后，我们在另外一个 terminal 中打入如下的命令：

head -n 1 weblog-sample.log | nc localhost 9900

$ pwd/Users/liuxg/demos/logstash$ ls weblog-sample.log weblog-sample.log$ head -n 1 weblog-sample.log | nc localhost 9900

我们可以看到如下的输出：

显然在上面有两个时间戳：timestamp 及 @timestamp。它们表达的意思是不一样的。我们希望的是 @timestamp 时间是事件发生的时间，也就是 timestamp 所表达的时间。在这个时候，我们可以使用 date 过滤器 来完成：

weblog.conf

input {  tcp {    port => 9900  }} filter {  grok {    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }  }   mutate {    convert => {      "bytes" => "integer"    }  }   geoip {    source => "[source][address]"    target => "geoip"  }   useragent {    source => "agent"    target => "useragent"  }   date {    match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]  }} output {  stdout { }}

我们重新运行一下 Logstash。这次我们发现：

由于添加了 date 过滤器，所以 timestamp 及 @timestamp 现在是一致的了。

为时间添加时间戳

针对一些事件由于一些原因，可能在日志本身中不含有时间戳这些字段。我们可以使用 Beats 或者 client API 的方式采集数据。如果我们想针对这些事件添加时间戳，我们可以通过添加事件采集时的时间为时间的时间。我们可以通过 ingest pipeline 的元数据来进行添加。比如，我们先创建一个如下的 pipeline：

PUT _ingest/pipeline/add-timestamp{  "processors": [    {      "set": {        "field": "@timestamp",        "value": "{{_ingest.timestamp}}"      }    }  ]}

然后我们可以通过如下的方式来进行写入文档：

PUT my-index/_doc/1?pipeline=add-timestamp{  "event": "This is xiaoguo from Elastic"}

我们通过如下的方式来进行查看：

GET my-index/_search

{  "took": 0,  "timed_out": false,  "_shards": {    "total": 1,    "successful": 1,    "skipped": 0,    "failed": 0  },  "hits": {    "total": {      "value": 1,      "relation": "eq"    },    "max_score": 1,    "hits": [      {        "_index": "my-index",        "_id": "1",        "_score": 1,        "_source": {          "@timestamp": "2022-08-11T07:01:53.400148840Z",          "event": "This is xiaoguo from Elastic"        }      }    ]  }}

我们可以看到一条被添加的字段叫做 @timestamp，而它的时间就是 ingest pipeline 被调用的时间。

在上面，我们看到 Logstash 中的 date 过滤器，可以把我们的一个时间戳字段的内容复制到 @timestamp 这个字段。事实上， date processor 也可以做同样的事情。我们使用如下的例子：

PUT my-index/_doc/1?pipeline=add-timestamp{  "event": "This is xiaoguo from Elastic",  "@timestamp": "2012-12-05"}

在上面，我们添加一个叫做 @timestamp 的字段。执行完上面的命令后，我们可以看到如下的内容被写入到 Elasticsearch 文档中：

GET my-index/_search?filter_path=hits.hits._source

{  "hits": {    "hits": [      {        "_source": {          "@timestamp": "2022-08-11T07:08:46.191688712Z",          "DOB": "2012-12-05",          "event": "This is xiaoguo from Elastic"        }      }    ]  }}

很显然上面的 @timestamp 是 ingest pipeline 调用时的时间。这个在我们的时间使用中，可能不是我们需要的。我们更希望上面的 DOB（date of birth）的时间成为我们的时间戳的时间。我们可以借助于 date processor。我们对 pipeline 进行重新修改：

PUT _ingest/pipeline/add-timestamp{  "processors": [    {      "set": {        "field": "@timestamp",        "value": "{{_ingest.timestamp}}"      }    },    {      "date": {        "field": "DOB",        "formats": ["yyyy-MM-dd"]      }    }  ]}

我们再次执行上面的写入命令：

PUT my-index/_doc/1?pipeline=add-timestamp{  "event": "This is xiaoguo from Elastic",  "DOB": "2012-12-05"}

我们做如下的查询：

GET my-index/_search?filter_path=hits.hits._source

{  "hits": {    "hits": [      {        "_source": {          "@timestamp": "2012-12-05T00:00:00.000Z",          "DOB": "2012-12-05",          "event": "This is xiaoguo from Elastic"        }      }    ]  }}

很显然，这次的 @timestamp 和 DOB 两个字段的时间是一致的，尽管在之前的 set processor 中我们把它设置为 ingest pipeline 执行的时间。

时间格式转换

在我的一个私信中，有个开发者问我如何把不同时间格式的字段统一起来，这样显得好看一些。目前看来，Logstash 的 date 过滤器没有这个功能，但是 date processor 倒是有一个输出格式的定义。我们尝试如下的方法：

PUT _ingest/pipeline/add-timestamp{  "processors": [    {      "date": {        "field": "DOB",        "formats": [          "strict_date_optional_time_nanos"        ],       "output_format": "yyyy-MM-dd"      }    }  ]}PUT my-index/_doc/1?pipeline=add-timestamp{  "event": "This is xiaoguo from Elastic",  "DOB": "2099-05-05T16:21:15.000000Z"}

在上面，我们创建了一个 pipeline，并写入一个文档。我们希望的时间格式是：

GET my-index/_search?filter_path=hits.hits._source

{  "hits": {    "hits": [      {        "_source": {          "@timestamp": "2099-05-05",          "DOB": "2099-05-05T16:21:15.000000Z",          "event": "This is xiaoguo from Elastic"        }      }    ]  }}

我们也可以选择不同格式，比如：

PUT _ingest/pipeline/add-timestamp{  "processors": [    {      "date": {        "field": "DOB",        "formats": [          "strict_date_optional_time_nanos"        ],       "output_format": "basic_date"      }    }  ]}

在上面，basic_date 及 strict_date_optional_time_nanos 可以在 地址 找到它们的定义。运行完上面的 pipeline后，我们再次写入文档：

PUT my-index/_doc/1?pipeline=add-timestamp{  "event": "This is xiaoguo from Elastic",  "DOB": "2099-05-05T16:21:15.000000Z"}

我们得到如下的结果：

{  "hits": {    "hits": [      {        "_source": {          "@timestamp": "20990505",          "DOB": "2099-05-05T16:21:15.000000Z",          "event": "This is xiaoguo from Elastic"        }      }    ]  }}