参考https://www.jianshu.com/p/8384f6cd0f22

Logstash

 

优势
Logstash 主要的有点就是它的灵活性，这还主要因为它有很多插件。然后它清楚的文档已经直白的配置格式让它可以再多种场景下应用。这样的良性循环让我们可以在网上找到很多资源，几乎可以处理任何问题。以下是一些例子：

劣势

Logstash 致命的问题是它的性能以及资源消耗（默认的堆大小是 1GB）。尽管它的性能在近几年已经有很大提升，与它的替代者们相比还是要慢很多的。这里有 Logstash 与 rsyslog 性能对比以及Logstash 与 filebeat 的性能对比。它在大数据量的情况下会是个问题。

Filebeat

使用go语言编写。filebeat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。

 

优势
Filebeat 只是一个二进制文件没有任何依赖。它占用资源极少，尽管它还十分年轻，正式因为它简单，所以几乎没有什么可以出错的地方，所以它的可靠性还是很高的。它也为我们提供了很多可以调节的点，例如：它以何种方式搜索新的文件，以及当文件有一段时间没有发生变化时，何时选择关闭文件句柄。开始时，它只能将日志发送到 Logstash 和 Elasticsearch，而现在它可以将日志发送给 Kafka 和 Redis，在 5.x 版本中，它还具备过滤的能力。这也就意味着可以将数据直接用 Filebeat 推送到 Elasticsearch，并让 Elasticsearch 既做解析的事情，又做存储的事情。也不需要使用缓冲，因为 Filebeat 也会和 Logstash 一样记住上次读取的偏移。

filebeat只需要10来M内存资源；
典型应用场景
Filebeat 在解决某些特定的问题时：日志存于文件，我们希望
将日志直接传输存储到 Elasticsearch。这仅在我们只是抓去（grep）它们或者日志是存于 JSON 格式（Filebeat 可以解析 JSON）。或者如果打算使用 Elasticsearch 的 Ingest 功能对日志进行解析和丰富。
将日志发送到 Kafka/Redis。所以另外一个传输工具（例如，Logstash 或自定义的 Kafka 消费者）可以进一步丰富和转发。这里假设选择的下游传输工具能够满足我们对功能和性能的要求

Flume

Flume 是Apache旗下使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。Flume本身最初设计的目的是为了把数据传入HDFS中（并不是为了采集日志而设计，这和Logstash有根本的区别

 

Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。

每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。

Source：Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

Channel：Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。

Sink：Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。

优势：

Flume已经可以支持一个Agent中有多个不同类型的channel和sink，我们可以选择把Source的数据复制，分发给不同的目的端口，比如：

Flume还自带了分区和拦截器功能，因此不是像很多实验者认为的没有过滤功能

缺点

Fluentd

Luentd和其插件都是由Ruby开发

Logagent

优势
可以获取 /var/log 下的所有信息，解析各种格式（Elasticsearch，Solr，MongoDB，Apache HTTPD等等），它可以掩盖敏感的数据信息，例如，个人验证信息（PII），出生年月日，信用卡号码，等等。它还可以基于 IP 做 GeoIP 丰富地理位置信息（例如，access logs）。同样，它轻量又快速，可以将其置入任何日志块中。在新的 2.0 版本中，它以第三方 node.js 模块化方式增加了支持对输入输出的处理插件。重要的是 Logagent 有本地缓冲，所以不像 Logstash ，在数据传输目的地不可用时会丢失日志。

劣势
尽管 Logagent 有些比较有意思的功能（例如，接收 Heroku 或 CloudFoundry 日志），但是它并没有 Logstash 灵活。
典型应用场景
Logagent 作为一个可以做所有事情的传输工具是值得选择的（提取、解析、缓冲和传输）。

rsyslog

优势
rsyslog 是经测试过的最快的传输工具。如果只是将它作为一个简单的 router/shipper 使用，几乎所有的机器都会受带宽的限制，但是它非常擅长处理解析多个规则。它基于语法的模块（mmnormalize）无论规则数目如何增加，它的处理速度始终是线性增长的。这也就意味着，如果当规则在 20-30 条时，如解析 Cisco 日志时，它的性能可以大大超过基于正则式解析的 grok ，达到 100 倍（当然，这也取决于 grok 的实现以及 liblognorm 的版本）。
它同时也是我们能找到的最轻的解析器，当然这也取决于我们配置的缓冲。

劣势
rsyslog 的配置工作需要更大的代价（这里有一些例子），这让两件事情非常困难：
文档难以搜索和阅读，特别是那些对术语比较陌生的开发者。
5.x 以上的版本格式不太一样（它扩展了 syslogd 的配置格式，同时也仍然支持旧的格式），尽管新的格式可以兼容旧格式，但是新的特性（例如，Elasticsearch 的输出）只在新的配置下才有效，然后旧的插件（例如，Postgres 输出）只在旧格式下支持。

尽管在配置稳定的情况下，rsyslog 是可靠的（它自身也提供多种配置方式，最终都可以获得相同的结果），它还是存在一些 bug 。

syslog-ng

可以将 syslog-ng 当作 rsyslog 的替代品（尽管历史上它们是两种不同的方式）。它也是一个模块化的 syslog 守护进程，但是它可以做的事情要比 syslog 多。它可以接收磁盘缓冲并将 Elasticsearch HTTP 作为输出。它使用 PatternDB 作为语法解析的基础，作为 Elasticsearch 的传输工具，它是一个不错的选择。
优势
和 rsyslog 一样，作为一个轻量级的传输工具，它的性能也非常好。它曾经比 rsyslog 慢很多，但是 2 年前能达到 570K Logs/s 的性能并不差。并不像 rsyslog ，它有着明确一致的配置格式以及完好的文档。
劣势
Linux 发布版本转向使用 rsyslog 的原因是 syslog-ng 高级版曾经有很多功能在开源版中都存在，但是后来又有所限制。我们这里只关注与开源版本，所有的日志传输工具都是开源的。现在又有所变化，例如磁盘缓冲，曾经是高级版存在的特性，现在开源版也有。但有些特性，例如带有应用层的通知的可靠传输协议（reliable delivery protocol）还没有在开源版本中。