Filebeat优化实践的示例分析

本篇文章给大家分享的是有关Filebeat优化实践的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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Filebeat优化实践

背景介绍

目前比较主流的日志采集系统有ELK(ES+Logstash+Kibana),EFK(ES+Fluentd+Kibana)等。由于Logstash出现较早，大多数日志文件搜集采用了Logstash。但由于Logstash是JRuby实现的，性能开销较大，因此我们的日志搜集采用的Filebeat，然后发送到Logstash进行数据处理（例如：解析json，正则解析文件名称等），最后由Logstash发送到Kafka或者ES。这种方式虽然减轻了每个节点的处理压力，但部署Logstash的节点性能开销依旧很大，而且经常出现Filebeat无法发送数据到Logstash的情况。

抛弃Logstash

由于Logstash性能开销较大，为了提高客户端的日志采集性能，又减少数据传输环节和部署复杂度，并更充分地将 Go 语言的性能优势利用于日志解析，于是决定在 Filebeat 上通过开发插件的方式，实现针对公司日志格式规范的解析，直接作为 Logstash 的替代品。

开发自己的Processor

我们的平台是基于Kubernetes的，因此我们需要解析每一条日志的source，从日志文件名称中获取Kubernetes资源名称，以确定该条日志的发往Topic。解析文件名称需要用到正则匹配，但由于正则性能开销较大，如果每一条日志都用正则解析名称将会带来比较大的性能开销，因此我们决定采用缓存来解决这一问题。即每个文件只解析一次名称，存放到一个Map变量中，如果已经解析过的文件名称则不再解析。这样大大提高了Filebeat的吞吐量。

性能优化

Filebeat配置文件如下，其中kubernetes_metadata是自己开发的Processor。

################### Filebeat Configuration Example #########################

############################# Filebeat ######################################
filebeat:
  # List of prospectors to fetch data.
  prospectors:
    -
      paths:
        - /var/log/containers/*
      symlinks: true
#     tail_files: true
      encoding: plain
      input_type: log
      fields:
        type: k8s-log
        cluster: cluster1
        hostname: k8s-node1
      fields_under_root: true
      scan_frequency: 5s
      max_bytes: 1048576        # 1M

  # General filebeat configuration options
  registry_file: /data/usr/filebeat/kube-filebeat.registry

############################# Libbeat Config ##################################
# Base config file used by all other beats for using libbeat features

############################# Processors ######################################
processors:
- decode_json_fields:
    fields: ["message"]
    target: ""
- drop_fields:
    fields: ["message", "beat", "input_type"]
- kubernetes_metadata:
  # Default

############################# Output ##########################################

# Configure what outputs to use when sending the data collected by the beat.
# Multiple outputs may be used.
output:
  file: 
    path: "/data/usr/filebeat"
    filename: filebeat.log

测试环境：

• 性能测试工具使用https://github.com/urso/ljtest

• 火焰图生成使用uber的go-torch https://github.com/uber/go-torch

• CPU通过runtime.GOMAXPROCS(1)限制使用一个核

第一版性能数据如下：

生成的CPU火焰图如下

从火焰图中可以看出 CPU 时间占用最多的主要有两块。一块是 Output 处理部分，写文件。另一块就比较奇怪了，是 common.MapStr.Clone() 方法，居然占了 34.3% 的 CPU 时间。其中Errorf 占据了21%的CPU时间。看下代码：

func toMapStr(v interface{}) (MapStr, error) {
	switch v.(type) {
	case MapStr:
		return v.(MapStr), nil
	case map[string]interface{}:
		m := v.(map[string]interface{})
		return MapStr(m), nil
	default:
		return nil, errors.Errorf("expected map but type is %T", v)
	}
}

errors.Errorf生成error对象占据了大块时间，把这一块判断逻辑放到MapStr.Clone()中就可以避免产生error，到此你是不是该有些思考？go的error虽然是很好的设计，但不能滥用，不能滥用，不能滥用！否则你可能会为此付出惨痛的代价。

优化后：

处理速度竟然提高了50%多，没想到几行代码的优化，吞吐量竟然能提高这么多，惊不惊喜，意不意外。 再看下修改后的火焰图

发现MapStr.Clone() 的性能消耗几乎可以忽略不计了。

进一步优化：

我们的日志都是Docker产生的，使用 JSON 格式，而 Filebeat 使用 Go 自带的 encoding/json 包是基于反射实现的，性能有一定问题。 既然我们的日志格式是固定的，解析出来的字段也是固定的，这时就可以基于固定的日志结构体做 JSON 的序列化，而不必用低效率的反射来实现。Go 有多个针对给定结构体做 JSON 序列化 / 反序列化的第三方包，这里使用的是 easyjson：https://github.com/mailru/easyjson。

由于解析的日志格式是固定的，所以提前定义好日志的结构体，然后使用easyjson解析。 处理速度性能提升到

但这样修改后就会使decode_json_fields 这个processor只能处理特定的日志格式，适用范围会有所降低。所以json解析这块暂时没有修改。

日志处理一直是系统运维中比较重要的环节，无论是传统的运维方式还是基于Kubernetes（或者Mesos，Swarm等）的新型云平台日志搜集都格外重要。无论选用哪种方式搜集日志，都有可能遇到性能瓶颈，但一小段代码的改善就可能完全解决了你的问题，路漫漫其修远兮，优化永无止境。

需要稍作说明的是：

• Filebeat 开发是基于 5.5.1 版本，Go 版本是 1.8.3

• 测试中Filebeat使用runtime.GOMAXPROCS(1)限制只使用一个核

• 由于测试是在同一台机器上使用相同数据进行的，将日志输出到文件对测试结果影响不大。

以上就是Filebeat优化实践的示例分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。