logstash的kafka插件使用

前言

关于logstash可以产看其 官网 ,对于英文有障碍的人士,或是想知道更多插件使用技巧的用户请移步 @三斗室 所著作 logstash最佳实战 ,本片内容已经并入其中相关章节.

Logstash-kafka简介

https://github.com/joekiller/logstash-kafka

logstash 1.4相关版本

插件本身内容非常简单，其主要依赖同一作者写的 jruby-kafka 模块。需要注意的是： 该模块仅支持 Kafka－0.8 版本。如果是使用 0.7 版本 kafka 的，将无法直接使 jruby-kafka 该模块和 logstash-kafka 插件。

安装

  • 安装按照官方文档完全自动化的安装.或是可以通过以下方式手动自己安装插件，不过重点注意的是 kafka 的版本 ，上面已经指出了。

./logstash-1.4.0

  1. 下载 kafka 相关组件，以下示例选的为 kafka_2.8.0-0.8.1.1-src ，并解压重命名为./kafka_2.8.0-0.8.1.1
  2. 下载 logstash-kafka v0.4.2 从 releases ，并解压重命名为 ./logstash-kafka-0.4.2

./kafka_2.8.0-0.8.1.1/libs

  1.  目录下复制所有的 jar 文件拷贝到./logstash-1.4.0/vendor/jar/kafka_2.8.0-0.8.1.1/libs 下，其中你需要创建 kafka_2.8.0-0.8.1.1/libs

./logstash-kafka-0.4.2/logstash

  1.  里的 inputs 和 outputs 下的 kafka.rb ，拷贝到对应的 ./logstash-1.4.0/lib/logstash 里的inputs 和 outputs

./logstash-1.4.0

  1.  目录下，现在需要运行 logstash-kafka 的 gembag.rb 脚本去安装 jruby-kafka 库，执行以下命令：GEM_HOME=vendor/bundle/jruby/1.9 GEM_PATH= java -jar vendor/jar/jruby-complete-1.7.11.jar --1.9 ../logstash-kafka-0.4.2/gembag.rb ../logstash-kafka-0.4.2/logstash-kafka.gemspec。

bin/logstash agent -f logstash.conf

Input 配置示例

以下配置可以实现对 kafka 读取端(consumer)的基本使用。

消费端更多详细的配置请查看http://kafka.apache.org/documentation.html#consumerconfigs kafka 官方文档的消费者部分配置文档。

input {
kafka {
  zk_connect => "localhost:2181"
  group_id => "logstash"
  topic_id => "test"
  reset_beginning => false # boolean (optional)， default: false
  consumer_threads => 5  # number (optional)， default: 1
  decorate_events => true # boolean (optional)， default: false
  }
}

Input 解释

消费端的一些比较有用的配置项：

  • group_id

消费者分组，可以通过组 ID 去指定，不同的组之间消费是相互不受影响的，相互隔离。

  • topic_id

topic

  • reset_beginning

cat ，但是读到最后一行不会终止，而是变成 tail -F

  • decorate_events

在输出消息的时候会输出自身的信息包括:消费消息的大小， topic 来源以及 consumer 的 group 信息。

  • rebalance_max_retries

reblance ，此后将会有partitions 的消费端迁移到新的 consumer 上，如果一个 consumer 获得了某个partition 的消费权限，那么它将会向 zookeeper 注册， Partition Owner registry 节点信息，但是有可能此时旧的 consumer

  • consumer_timeout_ms

指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改。

以上是相对重要参数的使用示例，更多参数可以选项可以跟据https://github.com/joekiller/logstash-kafka/blob/master/README.md 查看 input 默认参数。

注意

topic 的话，那么需要把两个或是多个 logstash 消费端配置成相同的 group_id 和 topic_id ， 但是前提是要把 相应的 topic 分多个 partitions (区)

partitions(区) ， kafka 的消息模型是对 topic 分区以达到分布式效果。每个 topic 下的不同的 partitions (区) 只能有一个 Owner 去消费。所以只有多个分区后才能启动多个消费者，对应不同的区去消费。其中协调消费部分是由 server 端协调而成。不必使用者考虑太多。只是 消息的消费则是无序的

partition

Output 配置

以下配置可以实现对 kafka 写入端 (producer) 的基本使用。

生产端更多详细的配置请查看http://kafka.apache.org/documentation.html#producerconfigs kafka 官方文档的生产者部分配置文档。

output {
    kafka {
        broker_list => "localhost:9092"
        topic_id => "test"
        compression_codec => "snappy" # string (optional)， one of ["none"， "gzip"， "snappy"]， default: "none"
    }
}

Output 解释

生产的可设置性还是很多的，设置其实更多，以下是更多的设置：

  • compression_codec

消息的压缩模式，默认是 none，可以有 gzip 和 snappy (暂时还未测试开启压缩与不开启的性能，数据传输大小等对比)。

  • compressed_topics

topic ，表示此 topic

  • request_required_acks

消息的确认模式:

可以设置为 0: 生产者不等待 broker 的回应，只管发送.会有最低能的延迟和最差的保证性(在服务器失败后会导致信息丢失)

可以设置为 1: 生产者会收到 leader 的回应在 leader 写入之后.(在当前 leader 服务器为复制前失败可能会导致信息丢失)

可以设置为 -1: 生产者会收到 leader 的回应在全部拷贝完成之后。

  • partitioner_class

分区的策略，默认是 hash 取模

  • send_buffer_bytes

socket 的缓存大小设置，其实就是缓冲区的大小

消息模式相关
  • serializer_class

key_serializer_class

  • key_serializer_class

serializer_class

  • producer_type

async 异步执行消息的发送 sync

  • queue_buffering_max_ms

异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送

  • queue_buffering_max_messages

异步的模式下，最长等待的消息数

  • queue_enqueue_timeout_ms

异步模式下，进入队列的等待时间，若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃

  • batch_num_messages

queue_buffering_max_messages 或是 queue_enqueue_timeout_ms

以上是相对重要参数的使用示例，更多参数可以选项可以跟据https://github.com/joekiller/logstash-kafka/blob/master/README.md 查看 output 默认参数。

小贴士

默认情况下，插件是使用 json 编码来输入和输出相应的消息，消息传递过程中 logstash 默认会为消息编码内加入相应的时间戳和 hostname 等信息。如果不想要以上信息(一般做消息转发的情况下)，可以使用以下配置，例如:

output {
    kafka {
        codec => plain {
            format => "%{message}"
        }
    }
}