概述
logstash本身就可以具有文件数据采集的功能了,为什么还需要在前面加一层filebeat?理由如下:
logstash是使用Java编写,插件是使用jruby编写,并且会开启jvm,对机器的资源要求会比较高,在logstash中做数据的逻辑过滤已经很吃服务器性能了(即logstash 具有filter功能,能过滤分析日志)。为了分摊当前服务器cpu资源,所以将filebeat作为单独组件,放在待收集日志的服务器上使用。
使用filebeat的优点
Filebeat组成与原理
Filebeat由两个主要组成部分组成:prospector(探勘者)和 harvesters(矿车)。这些组件一起工作来读取文件并将事件数据发送到指定的output。
prospector: 负责找到所有需要进行读取的数据源
harvesters:负责读取单个文件的内容,并将内容发送到output中,负责文件的打开和关闭。
Filebeat工作原理
Filebeat可以保持每个文件的状态,并且频繁地把文件状态从注册表里更新到磁盘。这里所说的文件状态是用来记录上一次Harvster读取文件时读取到的位置,以保证能把全部的日志数据都读取出来,然后发送给output。如果在某一时刻,作为output的ElasticSearch或者Logstash变成了不可用,Filebeat将会把最后的文件读取位置保存下来,直到output重新可用的时候,快速地恢复文件数据的读取。在Filebaet运行过程中,每个Prospector的状态信息都会保存在内存里。如果Filebeat出行了重启,完成重启之后,会从注册表文件里恢复重启之前的状态信息,让FIlebeat继续从之前已知的位置开始进行数据读取。
Filebeat用途
为什么要用filebeat来收集日志?为什么不直接用logstash收集日志?
因为logstash是jvm跑的,资源消耗比较大,启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存(这就是为什么logstash启动特别慢的原因),而filebeat只需要10来M内存资源。常用的ELK日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat发送到logstash,logstash根据配置文件进行过滤。然后将过滤之后的文件输送到elasticsearch中,通过kibana去展示。
适用于集群环境下,服务多,且部署在不同机器
最后
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