Filebeat配置使用

前言

logstash本身就可以具有文件数据采集的功能了，为什么还需要在前面加一层filebeat？理由如下：
logstash是使用Java编写，插件是使用JRuby编写，对机器的资源要求会比较高，在logstash中做数据的逻辑过滤已经很吃服务器性能了(即logstash 具有filter功能，能过滤分析日志)。为了分摊当前服务器cpu资源，所以将使用GO编写的轻量级的filebeat作为单独组件，放在待收集日志的服务器上使用。

简单概述

　　最近在了解ELK做日志采集相关的内容，这篇文章主要讲解通过filebeat来实现日志的收集。日志采集的工具有很多种，如fluentd, flume, logstash,betas等等。首先要知道为什么要使用filebeat呢？因为logstash是jvm跑的，资源消耗比较大，启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存，而filebeat只需要10来M内存资源。常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat送到kafka消息队列，然后使用logstash集群读取消息队列内容，根据配置文件进行过滤。然后将过滤之后的文件输送到elasticsearch中，通过kibana去展示。

官网下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat

官网配置说明：https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/configuring-howto-filebeat.html

工作原理：

Filebeat可以保持每个文件的状态，并且频繁地把文件状态从注册表里更新到磁盘。这里所说的文件状态是用来记录上一次Harvster读取文件时读取到的位置，以保证能把全部的日志数据都读取出来，然后发送给output。如果在某一时刻，作为output的ElasticSearch或者Logstash变成了不可用，Filebeat将会把最后的文件读取位置保存下来，直到output重新可用的时候，快速地恢复文件数据的读取。在Filebaet运行过程中，每个Prospector的状态信息都会保存在内存里。如果Filebeat出行了重启，完成重启之后，会从注册表文件里恢复重启之前的状态信息，让FIlebeat继续从之前已知的位置开始进行数据读取。

Prospector会为每一个找到的文件保持状态信息。因为文件可以进行重命名或者是更改路径，所以文件名和路径不足以用来识别文件。对于Filebeat来说，都是通过实现存储的唯一标识符来判断文件是否之前已经被采集过。

如果在你的使用场景中，每天会产生大量的新文件，你将会发现Filebeat的注册表文件会变得非常大。这个时候，你可以参考（the section called “Registry file is too large?edit），来解决这个问题。

 

Filebeat由两个主要组件组成：prospector 和harvester。这些组件一起工作来读取文件（tail file）并将事件数据发送到您指定的输出
启动Filebeat时，它会启动一个或多个查找器，查看您为日志文件指定的本地路径。 对于prospector 所在的每个日志文件，prospector 启动harvester。 每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到您为Filebeat配置的输出。

 

harvester(收割机)

harvester :负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到 the output
每个文件启动一个harvester, harvester 负责打开和关闭文件，这意味着在运行时文件描述符保持打开状态
如果文件在读取时被删除或重命名，Filebeat将继续读取文件。
这有副作用，即在harvester关闭之前，磁盘上的空间被保留。默认情况下，Filebeat将文件保持打开状态，直到达到close_inactive状态

关闭harvester会产生以下结果：
1）如果在harvester仍在读取文件时文件被删除，则关闭文件句柄，释放底层资源。
2）文件的采集只会在scan_frequency过后重新开始。
3）如果在harvester关闭的情况下移动或移除文件，则不会继续处理文件。

要控制收割机何时关闭，请使用close_ *配置选项

prospector(采矿者)

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。
每个prospector都在自己的Go协程中运行。

以下示例将Filebeat配置为从与指定的匹配的所有日志文件中收集行：

filebeat.prospectors:
- type: log
  paths:
    - /var/log/*.log
    - /var/path2/*.log

Filebeat目前支持两种prospector类型：log和stdin。
每个prospector类型可以定义多次。
日志prospector检查每个文件以查看harvester是否需要启动，是否已经运行，
或者该文件是否可以被忽略（请参阅ignore_older）。
只有在harvester关闭后文件的大小发生了变化，才会读取到新行。

注：Filebeat prospector只能读取本地文件， 没有功能可以连接到远程主机来读取存储的文件或日志。

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。

每个prospector为它找到的每个文件保留一个状态。
由于文件可以被重命名或移动，因此文件名和路径不足以识别文件。
对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前已采集过。

如果您的使用案例涉及每天创建大量新文件，您可能会发现注册文件增长过大。请参阅注册表文件太大？编辑有关您可以设置以解决此问题的配置选项的详细信息。

Filebeat如何确保至少一次交付

Filebeat保证事件至少会被传送到配置的输出一次，并且不会丢失数据。 Filebeat能够实现此行为，因为它将每个事件的传递状态存储在注册文件中。

在输出阻塞或未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到接收端确认已收到。

如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有收到事件。
发送到输出但在Filebeat关闭前未确认的任何事件在重新启动Filebeat时会再次发送。
这可以确保每个事件至少发送一次，但最终会将重复事件发送到输出。
也可以通过设置shutdown_timeout选项来配置Filebeat以在关闭之前等待特定时间。

注意：
Filebeat的至少一次交付保证包括日志轮换和删除旧文件的限制。如果将日志文件写入磁盘并且写入速度超过Filebeat可以处理的速度，或者在输出不可用时删除了文件，则可能会丢失数据。
在Linux上，Filebeat也可能因inode重用而跳过行。有关inode重用问题的更多详细信息，请参阅filebeat常见问题解答。

示例：Filebeat --> Kafka (单个topic)

filebeat.prospectors:
- type: log
  paths:
    - /home/hottopic/logs/b612/8086/b612.json
    - /home/hottopic/logs/b612/8088/b612.json
  json.keys_under_root: true
  json.overwrite_keys: true
processors:
- drop_fields:
    fields: ["offset","prospector", "tags","beat.name", "beat.version"]
output:
  kafka:
    enabled: true
    hosts: ["172.17.65.210:9092", "172.17.65.211:9092"]
    topic: adsdk
    compression: gzip
    required_acks: 1
    max_message_bytes: 1000000
max_procs: 1

     

      Filebeat --> Kafka (多个topic)

filebeat.prospectors:
- type: log
  paths:
    - /home/hottopic/logs/b612/8086/b612.json
    - /home/hottopic/logs/b612/8088/b612.json
  fields:
    log_topics: adsdk
  json.keys_under_root: true
  json.overwrite_keys: true
- type: log
  paths:
    - /home/hottopic/logs/foodie/8086/foodie.json
    - /home/hottopic/logs/foodie/8088/foodie.json
  fields:
    log_topics: foodie-adsdk
  json.keys_under_root: true
  json.overwrite_keys: true
processors:
- drop_fields:
    fields: ["offset","prospector", "tags","beat.name", "beat.version"]
output:
  kafka:
    enabled: true
    hosts: ["172.17.65.210:9092", "172.17.65.211:9092", "172.17.65.212:9092"]
    topic: '%{[fields][log_topics]}'
    compression: gzip
    required_acks: 1
    max_message_bytes: 1000000
max_procs: 1

      Filebeat ---> ES (单个index)

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/www-data/logs/prod-zepeto-access.log
  json.keys_under_root: true
  json.overwrite_keys: true

processors:
- drop_fields:
    fields: ["agent.ephemeral_id","agent.hostname","agent.id","agent.type","agent.version","ecs.version","input.type","log.offset","log.file.path"]

setup.template.enabled: false  #禁用自动加载模板
setup.template.overwrite: true #覆盖已存在的模板
#setup.template.settings:
#  index.number_of_shards: 3
#  index.number_of_replicas: 1

#自定义index名称时,需要指定以下三项模板配置:
setup.ilm.enabled: false
setup.template.name: "zepeto-nginx"
setup.template.pattern: "zepeto-nginx-*"

output.elasticsearch:
  hosts: ["172.17.213.59:9200", "172.17.213.60:9200", "172.17.213.61:9200"]
  index: "zepeto-nginx-access.%{+YYYY-MM}"
max_procs: 1

#logging.level: warning
logging.level: info
logging.to_files: true
logging.files:
  path: /var/log/filebeat
  name: filebeat
  keepfiles: 7
  permissions: 0644

      Filebeat ---> ES (多个index)

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/www-data/logs/prod-zepeto-access.log
  json.keys_under_root: true
  json.overwrite_keys: true
  fields:
    type: prod-zepeto

- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /home/www-data/logs/test-zepeto-access.log
  json.keys_under_root: true
  json.overwrite_keys: true
  fields:
    type: test-zepeto

processors:
- drop_fields:
    fields: ["agent.ephemeral_id","agent.hostname","agent.id","agent.type","agent.version","ecs.version","input.type","log.offset","log.file.path"]

setup.template.enabled: false  #禁用自动加载模板
setup.template.overwrite: true #覆盖已存在的模板
setup.ilm.enabled: false #禁用索引生命周期管理ilm功能（开启时索引名称只能为filebeat-*，所以禁用后即可使用自定义的索引名称）

output.elasticsearch:
  hosts: ["172.17.213.59:9200", "172.17.213.60:9200", "172.17.213.61:9200"]
  indices:
    - index: "prod-zepeto-nginx-access.%{+YYYY-MM}"
      when.equals:
        fields.type: "prod-zepeto"
    - index: "test-zepeto-nginx-access.%{+YYYY-MM}"
      when.equals:
        fields.type: "test-zepeto"

max_procs: 1

logging.level: info
logging.to_files: true
logging.files:
  path: /var/log/filebeat
  name: filebeat
  keepfiles: 7
  permissions: 0644

RPM安装方式使用时遇到的问题

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 在使用RPM包进行安装时出现日志无法输出到/var/log/filebeat文件下，经调试后发现，标红部按如下修改/lib/systemd/system/filbeat.service后，可正常打印日志

[Unit]
Description=Filebeat sends log files to Logstash or directly to Elasticsearch.
Documentation=https://www.elastic.co/products/beats/filebeat
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
Type=simple
Environment="BEAT_LOG_OPTS=-e"
Environment="BEAT_CONFIG_OPTS=-c /etc/filebeat/filebeat.yml"
Environment="BEAT_PATH_OPTS=-path.home /usr/share/filebeat -path.config /etc/filebeat -path.data /var/lib/filebeat -path.logs /var/log/filebeat"
ExecStart=/usr/bin/filebeat
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

  

# cat /usr/bin/filebeat

#!/usr/bin/env bash

# Script to run Filebeat in foreground with the same path settings that
# the init script / systemd unit file would do.

exec /usr/share/filebeat/bin/filebeat 
  -path.home /usr/share/filebeat 
  -path.config /etc/filebeat 
  -path.data /var/lib/filebeat 
  -path.logs /var/log/filebeat 
  "$@"

可见，/usr/bin/filebeat文件启动时亦可加载环境配置