Filebeat+Kafka+ELK日志采集实战指南

Filebeat+Kafka+ELK 日志采集实战

架构概述

Filebeat作为轻量级日志采集器，负责从服务器收集日志并发送至Kafka。Kafka作为高吞吐量消息队列，实现日志的缓冲与异步处理。ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）完成日志的存储、解析与可视化。该架构解耦了日志采集与处理，适合大规模分布式环境。

环境准备

Filebeat 7.x：部署在应用服务器，需配置输入（日志路径）与输出（Kafka地址）。
Kafka 2.8+：建议使用Zookeeper管理集群，创建Topic时设置合理分区数（如3副本+6分区）。
ELK 8.x：Elasticsearch集群至少3节点，Logstash配置Kafka输入与Elasticsearch输出插件。

Filebeat配置

filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /var/log/nginx/*.log
  fields:
    source: nginx

output.kafka:
  hosts: ["kafka1:9092", "kafka2:9092"]
  topic: "nginx_logs"
  partition.round_robin:
    reachable_only: true
  required_acks: 1

关键参数说明：

paths：支持通配符匹配日志文件。
partition.round_robin：轮询分发消息到Kafka分区。
required_acks：1表示Leader确认即发送成功。

Kafka优化配置

# server.properties
num.network.threads=8
num.io.threads=32
log.retention.hours=168
default.replication.factor=3
offsets.topic.replication.factor=3

Logstash管道配置

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "kafka1:9092"
    topics => ["nginx_logs"]
    codec => "json"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
  date {
    match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["es01:9200"]
    index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

性能调优

Filebeat：调整queue.mem.events（默认4096）避免内存溢出，启用close_inactive（2h）释放文件句柄。
Kafka：监控分区负载，必要时扩容；调整fetch.max.bytes（默认50MB）提升消费速度。
Elasticsearch：设置索引生命周期策略（ILM），按日期滚动并自动删除旧数据。

监控与排错

通过Kibana的Stack Monitoring查看Filebeat、Kafka、ES的吞吐量与延迟。
使用kafka-consumer-groups.sh检查消费滞后情况。
Filebeat日志中搜索ERROR或WARN定位采集问题。

安全增强

Kafka启用SSL/SASL认证，Filebeat配置ssl.certificate_authorities。
Elasticsearch开启X-Pack安全模块，配置基于角色的访问控制（RBAC）。

典型问题解决

日志重复：检查Filebeat的registry_file是否异常，或Kafka消费者未提交偏移量。
字段解析失败：在Logstash中测试Grok模式（可用grokdebug工具）。
ES索引过载：优化映射，禁用不必要的字段索引（"index": false）。

该方案已在实际生产环境中验证，支持日均TB级日志处理。通过分层架构与组件优化，平衡了可靠性、性能与维护成本。

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