ELKF日志学习(四)FileBeat基础配置_filebeat banlace-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_35780607/article/details/111593015

FileBeat是一款轻量级的日志收集工具，由 Elastic 公司开发，用于替代资源消耗较大的 Logstash-forwarder。它可以从多个系统日志中收集数据，并发送到Elasticsearch、Logstash、Kafka等输出目标。配置文件中，`inputs`定义了日志源，`fields`允许自定义字段以标识来源，`output`则设置日志输出的目的地，如Logstash。当有多个Logstash服务器时，可以使用`loadbalance`实现负载均衡。

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前言

在《ELKF日志学习(一)前言》中介绍过 FileBeat，是一个轻量级的开源日志文件数据搜集器，负责对服务的日志进行收集。

因为 logstash 是 jvm 跑的，资源消耗比较大，所以后来作者又用 golang 写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的 logstash-forwarder。
不过作者只是一个人，加入 http://elastic.co 公司以后，因为 es 公司本身还收购了另一个开源项目 packetbeat，而这个项目专门就是用 golang 的，有整个团队，所以 es 公司干脆把 logstash-forwarder 的开发工作也合并到同一个 golang 团队来搞，于是新的项目就叫 FileBeat 了。
摘自：《一篇文章搞懂filebeat（ELK）》 - HZhuizai

代码仓库

talk-lucky/elkf-study

实际应用

个人觉得，学习是为了更好的运用，所以直接在这里写上 FileBeat 在实际中的应用。

举个例子：

我们有 web、api、cron 三个系统，我们需要收集这几个系统的日志。

只需要在每个服务中安装启动 FileBeat，配置好监听的文件，一旦文件发生变化，写入指定的位置。

如果是 Docker 服务，只需要共享服务的日志文件，将 FileBeat 单独放在一个容器中运行即可(每个单独的服务配置一个)。

工作原理

Filebeat 根据用户指定的配置 input，读取文件，一个文件一个 harvester。

其中，input 是管理 harvester 的；harvester 的作用是逐行读取文件，并把内容发送到输出。

Filebeat 会记住每个文件的状态，及 harvester 读取的最后一个偏移量(即位置)。

输出 可以是 Elasticsearch、Kafka、Logstash、redis 等。

在这里插入图片描述

配置解析

输入配置

这里指定输入类型为 log，且路径是 /var/log/nginx/access.log

filebeat.inputs:
  - type: log
    enabled: true
    paths:
      - /var/log/nginx/access.log

为了能够方便后续的识别，这里添加一个来源。

这里的 fields 是自定义的，你可以按照自己团队的规范定义。

filebeat.inputs:
  - type: log
    enabled: true
    fields:
      source: nginx_access_log
    paths:
      - /var/log/nginx/access.log

输出配置

上述已经说明了，我们可以输出的类型有很多，这里配置一下 Logstash。

output.logstash:
  hosts: ['logstash:5044']

扩展一下，如果有多个 Logstash 服务，该如何配置？

答：使用 loadbalance: true。

output.logstash:
  hosts: ['logstash:5044', 'logstash1:5044']
  loadbalance: true

最后

到此为止，FileBeat 的基础配置是介绍结束了。

它难道就这一点功能么？

NO!!!