logstash处理多行日志数据，网上大部分方法是在input插件中添加codec => multiline，如下beats插件


beats {
        port => 5044
        codec => multiline {
            pattern => "^(%{TIMESTAMP_ISO8601}|%{MONTHNUM}\s%{WORD}\s%{YEAR}\s%{TIME})"
            negate => true
            what => "previous"
        }
    }


如果是使用beats插件，不仅会导致日志数据最后一行无法读取，还会丢失最后一行日志的所有filebeat字段。


使用logstash-filter-multiline插件可以解决此问题


logstash5.0 默认没有安装此插件，需要自行安装

./bin/logstash-plugin install logstash-filter-multiline


如果安装失败或者需要离线安装，可以到已安装的机器上复制gem文件

目录 ./logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/cache/logstash-filter-multiline-3.0.2.gem (http://download.csdn.net/download/abnersunyh/9683875)

./bin/logstash-plugin install ./vendor/bundle/jruby/1.9/cache/logstash-filter-multiline-3.0.2.gem



logstash-filter-multiline插件使用示例
filter{
    multiline {
        pattern => "^(%{TIMESTAMP_ISO8601}|%{MONTHNUM}\s%{WORD}\s%{YEAR}\s%{TIME})" negate => true what => "previous" 
    }
}



后续：
logstash5.1貌似找不到logstash-filter-multiline插件，但仍然可以安装logstash-filter-multiline-3.0.2.gem，官方并没指明是否取消该插件。https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.1/breaking-changes.html#_logstash_with_all_plugins_download

串口通信的一般思路是：先接收数据，然后处理数据，并在数据处理之后再次等待接收新的数据。但这种方法的缺点是，在串口高速率大信息量通信时，会出现丢失数据的情况。

丢失数据的原因是数据接收和数据处理再同一个线程中，如果数据处理的时间太长，则来不及接收的数据只能暂存在缓存中。因此，一旦缓存满了，新到的数据就会冲刷掉未来得及接收的数据，从而造成数据的丢失。因此，只是增加缓存的容量不能解决数据丢失的根本问题。

解决思路：
数据接收与数据处理分别放在两个线程中进行；
数据接收线程：接收数据并将接收到的数据存入数据池中；
数据处理线程：从数据池中读取数据和处理数据；
注意：

由于两个线程可能会同时访问数据池，因此为了使数据接收得到最快的响应，最好不选用数组结构，而是选用队列Queue作为数据池的数据结构。

队列在顺序存储方面非常有用。数据对象在队列的一段插入，另一端移除。当两个线程同时访问队列时，一个线程负责数据存入，另一个线程只负责操作数读取，就会提高程序的运行效率。

代码：
数据接收线程：
ReceiveThread()
{
     string str = serialport.ReadExisting();   //从串口读取数据
     queue.Enqueue(str);  //将数据存入队列
}

数据处理线程：
DealDataThread()
{
      if(queue.Count >=1)
      {
              string data = queue.Dequeue();  //将数据出队
              DealWithReceiveData( data );  //处理数据
       }
}

protobuf是Google开发的一个开源序列化框架，类似XML，JSON，其最大的特点是基于二进制，比传统的XML表示同样一段内容要短小得多。通过protobuf，可以很轻松的调用相关方法来完成业务数据的序列化与反序列化。但是，protobuf在使用当中也发现一些问题，数据在protobuf序列化后无法反序列化，或者丢失部分数据，这就与protobuf的目的违背。下面我们来看下这个问题吧。
首先定义一个protobuf结构，如下：

message Person {
  required int32 mid = 1;
  required int32 type = 2;
}
再来看下这段代码，看似没有问题：


Person psn0;
psn0.set_mid(1);
psn0.set_type(0);

string str0;
psn0.SerializeToString(&str0);

// 由于网络传输， string 需要转换成 char*
const char* buf = str0.c_str();

// 如果是这样解析，将会引起bug
string str1 = buf;

People psn1;
bool ret1 = psn1.ParseFromString(str1);

if (ret1)
{
	cout << "str1 parse success" << endl;
}
else
{
	cout << "str1 parse fail" << endl;
}

// 这样解析不会引起bug
string str2;
str2.assign(buf, str0.length());

People psn2;
bool ret2 = psn2.ParseFromString(str2);

if (ret2)
{
	cout << "str2 parse success" << endl;
}
else
{
	cout << "str2 parse fail" << endl;
}
运行结果，如下：

str1 parse fail
str2 parse success
这里解释一下原因：在以上例子中，protobuf 序列化的 string 数据里含有 '\0' 字符。如果以 char* 取protobuf序列化后的数据，将会丢失部分数据。
虽然这个严格意义来讲也不算protobuf的bug，但在protobuf的使用中一般很少人注意protobuf 的数据中带有 '\0' 字符，这就导致了bug的发生。

参考：
http://blog.csdn.net/mycwq/article/details/19619875

使用vue开发时，遇到第二个问题就是刷新后登录的用户信息丢失了，这个主要是由vuex中的数据在页面刷新之后其中的数据会初始化。我们可以结合localStorage或sessionStorage来避免这个问题，如下：

1、在登录成功设置用户信息时，同时保存到sessionStorage
const mutations = {
  SET_USER : (state, user) => {
    state.user = user;
    state.token = user.token;
    state.name = user.sys_user_info.name;

    sessionStorage.setItem(sessionUserKey, JSON.stringify(user))
  }
}

2、在组件初始化时先从sessionStorage读取用户信息，如有则使用当前用户信息，否则使用默认空用户信息
//  空用户对象
const sessionUserKey = "session_user";
const emptyuser = {"token":"","sys_user_info":{"name":""}};
const sessionUserStr = sessionStorage.getItem(sessionUserKey);
const sessionUser = sessionUserStr ? JSON.parse(sessionUserStr) : emptyuser

//  状态
const state = {
  token: sessionUser.token || getToken(),
  name: sessionUser.sys_user_info.name || '',
  user : sessionUser,
}

完毕…