Logstash吞吐量性能优化

 原文网址：http://blog.csdn.net/houzhe_adore/article/details/51315036

Logstash性能优化：

场景：

      部署节点配置极其牛逼（三台 48核 256G内存 万兆网卡的机器），ES性能未达到瓶颈，而filebeat又有源源不断的日志在推送（日志堆积），此时却发现ES吞吐量怎么也上不去，基本卡在单logstash 7000/s 的吞吐。

      这时候我们基本确定瓶颈在logstash上。logstash部署在服务端，主要处理接收filebeat（部署在节点机）推送的日志，对其进行正则解析，并将结构化日志传送给ES存储。对于每一行日志进行正则解析，需要耗费极大的计算资源。而节点CPU负载恰巧又不高，这个时候我们就要想办法拓宽logstash的pipeline了，毕竟我们一天要收集18亿条日志。

ELFK部署架构图如下所示：

影响logstash性能因素如下：

logstash是一个pipeline，数据流从input进来，在filter进行正则解析，然后通过output传输给ES。

1. filebeat->logstash tcp连接
2. logstash->es tcp连接
3. logstash input
4. logstash filter
5. logstash output

filebeat-> logstash tcp连接 (目前 非瓶颈)

1. TCP连接数 ：之前性能测试，3节点logstash可以承受1000节点filebeat的连接。 
       注：当时性能测试方案 1000节点filebeat推流极低，不确保线上日志大时,filebeat连接数增高成为瓶颈。
2. 网络带宽： 万兆网卡支持，无性能瓶颈

logstash-> es tcp连接 (目前 非瓶颈)

1. TCP连接数 ：logstash后端仅与3个ES节点建立TCP连接，连接数无问题
2. 网络带宽： 万兆网卡支持，无性能瓶颈。

logstash input (目前 非瓶颈)

1. 接收filebeat推送日志，接收量由filter,output协同决定。

logstash filter & logstash output ( 瓶颈)

1. 升级logstash版本 1.7 -> 2.2 
      2.2版本之后的logstash优化了input,filter,output的线程模型。

2. 增大 filter和output worker 数量 通过启动参数配置 -w 48 （等于cpu核数） 
      logstash正则解析极其消耗计算资源，而我们的业务要求大量的正则解析，因此filter是我们的瓶颈。官方建议线程数设置大于核数，因为存在I/O等待。考虑到我们当前节点同时部署了ES节点，ES对CPU要求性极高，因此设置为等于核数。

3. 增大 woker 的 batch_size 150 -> 3000 通过启动参数配置 -b 3000 
      batch_size 参数决定 logstash 每次调用ES bulk index API时传输的数据量，考虑到我们节点机256G内存，应该增大内存消耗换取更好的性能。

4. 增大logstash 堆内存 1G -> 16G 
      logstash是将输入存储在内存之中，worker数量 * batch_size = n * heap （n 代表正比例系数）

   worker * batch_size / flush_size = ES bulk index api 调用次数
   

调优结果：

      三节点 logstash 吞吐量 7000 -> 10000 （未达到logstash吞吐瓶颈，目前集群推送日志量冗余） logstash不处理任何解析，采用stdout输出方式，最高吞吐 11w/s

      集群吞吐量 24000 -> 32000 （未饱和） 
      stop两个logstash节点后，单节点logstash吞吐峰值15000 （集群目前应该有 2w+ 的日质量，单节点采集1w5，所以为单节点峰值）

集群调优前： 

集群调优后：

最后观察，系统负载也一下上去了

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最后，总结一下调优步骤：

worker * batch_size / flush_size = ES bulk index api 调用次数

1. 根据CPU核数调整合适的worker数量，观察系统负载。
2. 根据内存堆大小，调整batch_size,调试JVM，观察GC，线程是否稳定。
3. 调整flush_size，这个值默认500，我在生产环境使用的1500，这个值需要你逐步增大，观察性能，增大到一定程度时，性能会下降，那么那个峰值就是适合你的环境的。