flume
优势： 单source可支持多sink输出，能输出hdfs或者访问http接口，插件可扩展性较高（比如读个redis什么的）。失败策略保证消息的无丢失发送
劣势：不稳定，内存占用较大，长时间使用产生较多内存碎片。应用场景大多于离线文件搬运，偏大数据生态。
fluent-bit
优势：k8s生态组件，可自恢复，内存占用极少。守护进程，业务无侵入。 母组件fluentd可以做日志代理中心。
劣势：默认配置优化？读取端是单线程（所以cpu占用较高？）。插件只支持C、go语言，有专门的kafka插件，维护难度较高。
filebeat
elastic生态组件，golang组件， 为解决 Logstash "太重" 的问题
优势：资源占用极少，性能非常强。对文件控制很灵活，保证不重复读取。内置多种结构化方案（如json），output支持大部分主流组件(支持redis)。支持容器化。
劣势：默认配置需要优化（常见问题：注册表会很大）close_inactive和scan_frequency两个参数很重要。无法保证不重复发送。
logagent:
优势：使用简单。deamon进程。对外提供http拉取服务。记录文件消费位置。接入es很方便。
劣势：不支持大内容(20M)的返回。java编写的agent，gc会对宿主机有卡顿表现。
matomo：
优势：简单搜索和可视化集一身，
劣势：业务侵入，需要埋点。收集能力有局限性。
Logstash： 重，慢。
Logan：
美团开源移动端日志收集组件
资料：https://github.com/Meituan-Dianping/Logan
相关资料：
filebeat： https://blog.csdn.net/qq_30868737/article/details/103389574
fluent-bit: https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/83312662
filebeat: https://www.jianshu.com/p/7c5b1b409e8c