FileBeat--技术调研及使用总结

ELK(六)—Filebeat安装部署 Filebeat是一个轻量级的日志和文件数据收集器,属于Elastic Stack(ELK Stack)中的一个组件。它的主要作用是搜集、传输和转发各种类型的日志和事件数据,将这些数据发送到中央的Elasticsearch集群或者Logstash进行处理和存储。Filebeat的官网网址如下:https://www.elastic.co/cn/beats/filebeat当我们的元数据没办法支撑我们的业务时,我们还可以自定义添加一些字段.修改"filebeat-log.yml"文件的内容。 阅读详情

技术调研

一、简介

Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送程序。 监视指定的日志文件或目录,收集日志信息,并将它们转发到ES或Logstash进行索引。

采集器对比

采集器对比优势劣势
logstash灵活 有很多插件性能及资源消耗 ,不支持缓存
filebeat轻量级 可靠性 , 支持json日志输入输出方式有限
fluentdjson日志输出 , 插件多大的节点下性能受限 , fluent bit 用于小的设备
logagent支持日志格式多样、 有本地缓存
logtail阿里云安装
syslog快

二、技术原理

filebeat-structure
Filebeat的工作方式如下:

启动Filebeat时,它将启动一个或多个输入,这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。
harvester:
	负责读取单个文件的内容。
	如果文件在读取时被删除或重命名,Filebeat将继续读取文件
prospector(register):
	prospector负责管理harvester并找到所有要读取的文件来源。
	如果输入类型为日志,则查找器将查找路径匹配的所有文件,并为每个文件启动一个harvester。
libbeat:
	会汇总事件并将汇总的数据发送到您为Filebeat配置的输出

Filebeat如何保持文件的状态?
	Filebeat 保存每个文件的状态并经常将状态刷新到磁盘上的注册文件中。
	该状态用于记住harvester正在读取的最后偏移量,并确保发送所有日志行。
	如果输出(例如Elasticsearch或Logstash)无法访问,Filebeat会跟踪最后发送的行,并在输出再次可用时继续读取文件
	在Filebeat运行时,每个prospector内存中也会保存的文件状态信息,当重新启动Filebeat时,将使用注册文件的数据来重建文件状态,Filebeat将每个harvester在从保存的最后偏移量继续读取

三、支持的输入输出类型

Filebeat的处理流程
输入Input
处理Filter
输出Output

Filebeat输入配置支持的输入类型有:
Log
Stdin
Redis
UDP
Docker
TCP
Syslog

Filebeat支持的输出类型:
ElasticSearch
LogStash
Kafka
Redis
File
Console
Cloud

四、使用配置

input:
	scan_frequency   采集频率  默认10s 
	harvester_buffer_size  单个文件采集器harvester每次使用缓存区的大小,也就是读取文件的大小;默认为16KB;提高吞吐的调优项
	tags 给每条日志加标签,便于过滤
	
	ignore_older:可以指定Filebeat忽略指定时间段以外修改的日志内容,比如2h(两个小时)或者5m(5分钟)。
	close_older:如果一个文件在某个时间段内没有发生过更新,则关闭监控的文件handle。默认1h。
	force_close_files:Filebeat会在没有到达close_older之前一直保持文件的handle,如果在这个时间窗内删除文件会有问题,所以可以把force_close_files设置为true,只要filebeat检测到文件名字发生变化,就会关掉这个handle。

	multiline:适用于日志中每一条日志占据多行的情况,比如各种语言的报错信息调用栈。这个配置的下面包含如下配置:
	pattern:多行日志开始的那一行匹配的pattern
	negate:是否需要对pattern条件转置使用,不翻转设为true,反转设置为false。
	match:匹配pattern后,与前面(before)还是后面(after)的内容合并为一条日志
	max_lines:合并的最多行数(包含匹配pattern的那一行),默认为500行。
	timeout:到了timeout之后,即使没有匹配一个新的pattern(发生一个新的事件),也把已经匹配的日志事件发送出去


tail_files:如果设置为true,Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容,把新增的每一行文件作为一个事件依次发送,而不是从文件开始处重新发送所有内容。
backoff:Filebeat检测到某个文件到了EOF之后,每次等待多久再去检测文件是否有更新,默认为1s。
max_backoff:Filebeat检测到某个文件到了EOF之后,等待检测文件更新的最大时间,默认是10秒。

spool_size:spooler的大小,spooler中的事件数量超过这个阈值的时候会清空发送出去(不论是否到达超时时间),默认1MB。
idle_timeout:spooler的超时时间,如果到了超时时间,spooler也会清空发送出去(不论是否到达容量的阈值),默认1s。



通用 
queue 存储事件的内部缓存队列,当队列中事件达到最大值,input将不能想queue中写入数据,直到output将数据从队列拿出去消费。
	mem.events  内部缓存队列queue最大事件数,默认为4096
	flush.min_events queue中的最小事件,达到后将被发送给output,默认为2048 
	flush.timeout 定时刷新queue中的事件到output中,默认为1s 
	
	备注:调整mem.events、flush.min_events、flush.timeout,增加内存,牺牲一些实时性,可提高吞吐。
	queue.mem.events = 2 * workers * batch size 
	queue.mem.flush.min_events = batch size





output.kafka: 
	bulk_max_size  单次kafka request请求批量的消息数量,默认2048
	bulk_flush_frequency 批量发送kafka request需要等待的时间,默认0不等待,与linger.ms功能相同
  
output.logstash: 
  workers: 2 
  pipelining: 2   ## 处理新批次数据时,异步发送的批次量
  bulk_max_size: 2048
  timeout: 30s

处理器

processors:
	- rename:  
	    fields:  
	      - from: "a"  
	        to: "b"
	- drop_event:  
	    when:  
	      equals:  
	        tags: "log"
	 - drop_event:  
	     when:  
	       not
		     has_fields: ['sid']              
   timestamp:
      field: start_time
      timezone: Asia/Shanghai
      layouts:
        - '2006-01-02T15:04:05Z'
        - '2006-01-02T15:04:05.999Z'
        - '2006-01-02T15:04:05.999-07:00'
      test:
        - '2019-06-22T16:33:51Z'
        - '2019-11-18T04:59:51.123Z'
        - '2020-08-03T07:10:20.123456+02:00'
   drop_fields:
      fields: [start_time]

参考文档

Filebeat的基本使用

Filebeat采集原理与监控指标梳理

使用总结

采集普通日志

 filebeat.inputs:
   - type: log
     enabled: true
     paths:
       - /var/log/messages
     fields:
       tags: sysLog
       fields_under_root
     ignore_older: 1h
     tail_files: true
     include_lines: ['sometext']
     exclude_lines: ['^DBG']
     harvester_buffer_size: 16384 (16K)
     scan_frequency: 10s
     max_bytes: 10MB (10485760)
     json: 
       keys_under_root: true
       add_error_key: true
       message_key: log
    multiline:    
    backoff:  1s   # 达到EOF , 间隔多久再次检查文件
    max_backoff: 10s  # 间隔检查 时间会增大,   最大值
    harvester_limit:0  ## for one input , the num of harvester 
    tags: ["json" ]   ## 
    processors: xxx
    pipeline: xxx
    publisher_pipeline.disable_host: false  ## 是否禁止 host.name 属性
    

采集k8s的pod日志

Kubernetes 日志目标并不固定

https://www.elastic.co/cn/blog/kubernetes-observability-tutorial-k8s-log-monitoring-and-analysis-elastic-stack

Kubernetes 通过向可用主机中部署容器执行编排。因此,这种方式自然会令应用程序组件分布到不同主机,根本无法事先获悉组件的目标位置。

Kubernetes pod 内运行的容器会生成日志(以 stdout 或 stderr)。作为以 pod id 命名的文件,这些日志被写到 kubelet 已知的位置。为了将日志与生成日志的组件或 pod 相关联,用户需要找到在当前主机中运行的组件 pod 及其 id 分别为何。

Filebeat 恰好是非固定式目标的完美捕手

要收集 pod 日志,我们只需要将 Filebeat 作为 DaemonSet,在 Kubernetes 集群中运行即可。Filebeat 可以配置为与本地 kubelet API 通信,获取在当前主机运行的 pod 列表,并收集这些 pod 生成的日志。利用所有相关 Kubernetes 元数据(例如 pod id、容器名、容器标签和注释等多种信息)对这些日志进行注释。

Filebeat 会使用这些注释来发现哪些组件正在 pod 中运行,然后可以决定对其正在处理的日志应用哪种日志记录模块。完全无需手动操作!使用 Filebeat 采集 Kubernetes 日志轻而易举

日志目录

K8S中的日志目录有以下三种:

/var/lib/docker/containers/
/var/log/containers/
/var/log/pods/

如果目录有挂载映射则要了解挂载目录 ,如 /data/docker/containers

解决读取k8s权限问题

filebeat 有对应的脚本创建serviceAccount 并进行角色权限绑定

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: filebeat
  namespace: elk
  labels:
    k8s-app: filebeat
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: filebeat
  labels:
    k8s-app: filebeat
rules:
- apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
  resources:
  - namespaces
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - watch
  - list
- apiGroups: ["apps"]
  resources:
    - replicasets
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["batch"]
  resources:
    - jobs
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: filebeat
  namespace: elk
  labels:
    k8s-app: filebeat
rules:
  - apiGroups:
      - coordination.k8s.io
    resources:
      - leases
    verbs: ["get", "create", "update"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: filebeat-kubeadm-config
  namespace: elk
  labels:
    k8s-app: filebeat
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources:
      - configmaps
    resourceNames:
      - kubeadm-config
    verbs: ["get"]
---

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: filebeat
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: filebeat
  namespace: elk
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: filebeat
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: filebeat
  namespace: elk
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: filebeat
    namespace: elk
roleRef:
  kind: Role
  name: filebeat
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: filebeat-kubeadm-config
  namespace: elk
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: filebeat
    namespace: elk
roleRef:
  kind: Role
  name: filebeat-kubeadm-config
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: filebeat-config-job
  namespace: elk
  labels:
    app: filebeat
data:
  filebeat.yml: |-
    filebeat.inputs:
    - type: container
      paths:
        - /var/log/containers/test-*.log
      fields:
        tags: jobLog
    processors:
      - add_kubernetes_metadata:
          default_indexers.enabled: false
          default_matchers.enabled: true
          host: ${NODE_NAME}
          matchers:
          - logs_path:
              logs_path: "/var/log/containers/"
      - rename:
          fields:
            - from: "kubernetes.labels.sid"
              to: "sid"
            - from: "kubernetes.pod.name"
              to: "pod"
          ignore_missing: true
      - drop_fields:
          fields: ["kubernetes",  "container", "log", "input", "beat", "offset"]
          ignore_missing: true
    output.logstash:
      hosts: ["xxxx:5044"]
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    k8s-app: filebeat-job
  name: filebeat-job
  namespace: elk
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: filebeat-job
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: filebeat-job
    spec:
      serviceAccountName: filebeat
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      hostNetwork: true
      dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet
      imagePullSecrets:
        - name: registry-pull-secret
      containers:
        - image: xxxx/docker.io/elastic/filebeat:7.17.9
          name: filebeat
          volumeMounts:
            - name: filebeat-config-job
              mountPath: /etc/filebeat.yml
              subPath: filebeat.yml
              readOnly: true
            - name: job-logs
              mountPath: /var/log/containers
              readOnly: true
            - name: data
              mountPath: /usr/share/filebeat/data
            - name: varlibdockercontainers
              mountPath: /var/lib/docker/containers
              readOnly: true
            - name: varlog
              mountPath: /var/log
              readOnly: true
            - name: dockercontainers
              mountPath: /data/docker/containers
              readOnly: true
          args: [
            "-c", "/etc/filebeat.yml",
            "-e",
          ]
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 100Mi
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 500Mi
          securityContext:
            runAsUser: 0
          env:
            - name: TZ
              value: "CST-8"
            - name: NODE_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: spec.nodeName
      volumes:
        - name: filebeat-config-job
          configMap:
            name: filebeat-config-job
        - name: job-logs
          hostPath:
            path: /var/log/containers
            type: Directory
        - name: varlibdockercontainers
          hostPath:
            path: /var/lib/docker/containers
        - name: varlog
          hostPath:
            path: /var/log
        - name: dockercontainers
          hostPath:
            path: /data/docker/containers
        - name: data
          hostPath:
            path: /var/log/filebeat-data
            type: DirectoryOrCreate
      nodeSelector:
        kubernetes.io/hostname: jobserver-101-128
---

filebeat 的监控接口

#http.enabled: true  
#http.port: 5067  
#monitoring.enabled: false
查看filebeat 状态信息 
curl localhost:5067?pretty

查看filebeat 监控信息 
curl localhost:5067/stats?pretty

部署FileBeat采集日志发送到Kafka集群服务器 Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级发送器。Filebeat作为代理安装在您的服务器上,监视您指定的日志文件或位置,收集日志事件,并将它们转发到弹性搜索或者Logstash用于索引。Filebeat是这样工作的:当您启动Filebeat时,它会启动一个或多个输入,这些输入会在您为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat找到的每个日志,Filebeat都会启动一个采集器。 阅读详情

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神经影像和人类基因组关联分析的实践过程

现代全脑转录图谱为研究脑组织的分子相关性提供了前所未有的机会,可以使用无创神经成像进行量化。然而,将神经影像学数据与转录组测量相结合并不是直截了当的,需要仔细考虑才能做出有效的推断。在本文中,我们回顾了最近的研究工作,探讨了不同的方法选择如何影响成像转录组学分析的三个主要阶段,包括1)转录图谱数据的处理;2)将转录测量与独立衍生的神经影像学表型相关联;3)通过基因富集分析评估鉴定的关联的功能意义。我们的目标是为这个快速发展的领域促进标准化和可复制方法的发展。

从事脑科学核磁共振方法学研究,在Nature communications等权威期刊发表研究论文,熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法,欢迎大家和我交流。 2201

Filebeat收集Elasticsearch7.3版本的慢日志

Elasticsearch7.3版本的慢日志收集 为什么要收集: ​ 最近由于线上的业务es的查询的出现了高负载,查询返回很慢的情况,开发经常找我们运维去拿日志,不管是es的节点集群日志,还是慢查询日志,还是索引的慢日志。在集群规模很小的时候可以写写脚本或者手动download下来就完事了,毕竟节点少。节点少也就意味着数据量小,业务量也不大。但是随着业务的增长,节点从之前的三个节点突增到了现在的18个节点的es集群。集群的日志量也比之前多的太多,开发看起来也不方便。像这种日志收集应该在很早之前就要弄掉的,

woturanshihuaidexiao的博客 868

如何从 VMware 官网下载最新版本的 VMware Workstation

如何从 VMware 官网下载 VMware Workstation

XiaoqiangClub的博客 5894

基于深度学习的停车位检测系统(UI界面 + YOLOv8/v7/v6/v5代码 + 训练数据集)

传统的停车位检测方法主要依赖于人工或基于简单图像处理的技术,存在检测速度慢、准确率低、环境适应性差等问题。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于目标检测的停车位检测系统已成为研究的热点。本文基于YOLO(You Only Look Once)系列模型(包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8),开发了一个完整的停车位检测系统,支持实时检测、结果可视化以及UI交互界面。本文实现了一个基于深度学习的停车位检测系统,采用YOLO模型在实时视频流中进行高效检测。

YOLO 332

Ubuntu18.04下使用docker安装elasticsearch+kibana+filebeat用于记录日志

引言 近期调研了很多关于记录日志的工具,但经过尝试之后最终选择了filebeat+elasticsearch+kibana的方式(即ELK中E和K)。很多时候ELK中的Logstash用于记录日志,似乎对日志会做更细致的处理,但相对的logstash占用的内存就远大于filebeat了。 Logstash占用资源比较大,每台服务器都起一个Logstash是十分浪费性能的,所以一般需要使用轻量级的...

father_is_的博客 990

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

Day 18: 记filebeat内存泄漏问题分析及调优

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了。beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集、丰富更多的数据用以支撑我们的分析。但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能。因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生...

weixin_30750335的博客 1191

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

ELK调研文档

官方文档: Filebeat: https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/5.6/index.html Logstash: https://www.elastic.co/cn/products/logstash https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/index.html Kibana: https://ww

Six_three的博客 259

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

基于ELK的日志收集分析系统(Elasticsearch+Filebeat+Kibana)

基于ELK的日志收集分析系统(Elasticsearch+Filebeat+Kibana) 痛点: 传统意义上,查找日志都是通过shell等工具登陆服务器后台去相应的日志目录下查看log文件,特别是 联调、测试时,我们需要通过tail -f 、grep 'xxx’等命令,肉眼观察日志,如果是一个复杂的业务流程, 则需要辗转多个日志目录下,并且没有统计分析等功能。 思考: 对于我们的业务系统,现在已...

泛音青年的博客 1438
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 汪超
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