日志实时收集之FileBeat+Kafka

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了日志实时收集之FileBeat+Kafka相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

之前,我们的某一个业务用于实时日志收集处理的架构大概是这样的:




在日志的产生端(LogServer服务器),都部署了FlumeAgent,实时监控产生的日志,然后发送至Kafka。经过观察,每一个FlumeAgent都占用了较大的系统资源(至少会占用一颗CPU 50%以上的资源)。而另外一个业务,LogServer压力大,CPU资源尤其紧张,如果要实时收集分析日志,那么就需要一个更轻量级、占用资源更少的日志收集框架,于是我试用了一下Filebeat。


Filebeat是一个开源的文本日志收集器,采用go语言开发,它重构了logstash采集器源码,安装在日志产生服务器上来监视日志目录或者特定的日志文件,并把他们发送到logstash、elasticsearch以及kafka上。Filebeat是代替logstash-forwarder的数据采集方案,原因是logstash运行在jvm上,对服务器的资源消耗比较大(Flume也是如此)。正因为Filebeat如此轻量级,因此不要奢望它能在日志收集过程中做更多清洗和转换的工作,它只负责一件事,就是高效可靠的传输日志数据,至于清洗和转换,可以在后续的过程中进行。



Filebeat安装配置


Filebeat的安装和配置非常简单。

下载filebeat-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz,并解压。
进入filebeat-5.6.3-linux-x86_64目录,编辑配置文件filebeat.yml

配置input,监控日志文件:


 
   
   
 
  1. filebeat.prospectors:

  2. - input_type: log

  3. paths:

  4. - /data/dmp/openresty/logs/dmp_intf_*.log


配置output到Kafka

 
   
   
 
  1. output.kafka:

  2.  hosts: ["datadev1:9092"]

  3.  topic: lxw1234

  4.  required_acks: 1


PS:假设你的Kafka已经安装配置好,并建了Topic。

更多的配置选项,请参考官方文档。


Filebeat启动


在filebeat-5.6.3-linux-x86_64目录下,执行命令:

./filebeat -e -c filebeat.yml 来启动Filebeat。

 

启动后,Filebeat开始监控input配置中的日志文件,并将消息发送至Kafka。

你可以在Kafka中启动Consumer来查看:

./kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –topic lxw1234 –from-beginning


Filebeat的消息格式


原始日志中,日志格式如下:

2017-11-09T15:18:05+08:00|~|127.0.0.1|~|-|~|hy_xyz|~|200|~|0.002

 

Filebeat会将消息封装成一个JSON串,除了包含原始日志,还包含了其他信息。


@timestamp:消息发送时间

beat:Filebeat运行主机和版本信息

fields:用户自定义的一些变量和值,非常有用,类似于Flume的静态拦截器

input_type:input类型

message:原始日志内容

offset:此条消息在原始日志文件中的offset

source:日志文件

 

另外, Filebeat对CPU的占用情况:


经过初步试用,以下方面的问题还有待继续测试:

  1. 数据可靠性:是否存在日志数据丢失、重复发送情况;

  2. 能否对Filebeat的消息格式进行定制,去掉一些冗余无用的项。


以上是关于日志实时收集之FileBeat+Kafka的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

玩转Kafka海量日志收集实战之架构介绍与日志输出

FileBeat+kafka进行日志实时传输

filebeat-收集日志写入到Kafka

Kafka+Zookeeper+Filebeat+ELK 搭建日志收集系统

部署ELK+Kafka+Filebeat日志收集分析系统

通过kafka和filebeat收集日志 再保存到clickhouse 最后通过grafana展现