Fluentd与Logstash的区别

现代 IT 基础设施依赖于日志管理解决方案，这些解决方案可以帮助组织检查、调查系统并解决其中的问题。作为日志管理工具，Fluentd 和 Logstash 是该领域流行的开源解决方案。两者工具的主要功能包括日志收集、处理和日志转发。然而，它们的架构设计、性能特征和操作应用都存在差异。在本文中，我们将讨论 Fluentd 和 Logstash。在讨论它们的区别之前，我们必须先了解 Fluentd 和 Logstash 的不同方面。

Fluentd 和 Logstash 概述

Fluentd 是什么？

Fluentd 是一个云原生日志收集器，最初由 Treasure Data 开发，后来成为 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 的官方毕业项目。该系统通过其结构化日志架构支持大规模数据处理和可靠性。由于 Fluentd 在分布式环境（包括 Kubernetes）中的成功，DevOps 社区广泛使用它。

Logstash 是什么？

Logstash 是 ELK (Elastic Stack) 的一个组件，专门负责从各种来源接收日志，然后在处理后将它们发送到 Elasticsearch。Logstash 运行在 JVM 框架之上，因此提供强大的数据处理能力，但它比竞争解决方案消耗更多的处理能力。Logstash 与 Elasticsearch、Beats 和 Kibana 的紧密联系使其成为 ELK 生态系统中用户的首选。

Fluentd 和 Logstash 具有不同的架构设计和关键技术特性。

架构和设计

Fluentd

• 该系统因其性能和可扩展性而采用了 C (核心) 和 Ruby (插件)。
• 该系统的转发器-聚合器模型适用于复杂的分布式网络，轻量级，内存占用小（~40MB）。

Logstash

• 基于 JVM 的 Logstash 架构导致内存使用量增加，超过 500MB。
• 尽管它作为一个单一的物理实体运行，但其单体结构支持复杂的数据处理。
• Elastic Stack 包含管理完整工作流程所需的所有组件。

优先考虑资源效率的用户应该采用 Fluentd，因为其紧凑的特性非常适合资源受限的基础设施，而 Logstash 则通过高资源使用率提供广泛的处理能力。

性能和可扩展性

Fluentd

• 该系统使用原生缓冲功能（内存和文件系统）来处理高吞吐量的日志操作，以防止数据丢失。
• 该系统通过将 Fluent Bit 作为转发器并结合集中式聚合器来实现水平扩展。

Logstash

• 此解决方案中内存队列的应用在系统崩溃时存在数据丢失的风险。
• 尽管在并发高峰期会面临挑战，但该系统的垂直扩展能力依赖于添加的资源。
• Fluentd 通过其专门的缓冲系统和跨多个实例的可扩展性，实现了可靠的大规模部署。

生态系统和集成

Fluentd

• CNCF 社区为 Fluentd 支持超过 1,000 个插件。
• 该平台集成了来自 AWS 和 Google Cloud 的云解决方案，以及数据库系统和 Elasticsearch 服务。
• 由两个主要组件构成，Fluent Bit 作为轻量级边缘组件，与 Fluent Bit 一起工作。

Logstash

• 200+ 针对 Elastic Stack 优化的插件。
• 与 Beats (Filebeat, Metricbeat) 和 Kibana 无缝集成。
• Logstash 是 ELK 堆栈用户的标准选择，而 Fluentd 提供更具云原生灵活性的解决方案。

社区和支持

• Fluentd：由 CNCF 支持，在 Kubernetes 生态系统中（例如 AWS、Microsoft Azure）得到广泛应用。
• Elastic 提供付费订阅服务，可访问其企业级 Logstash 功能，为用户提供支持。

用例

选择 Fluentd 如果

• 我们正在运行 Kubernetes 或微服务。
• 需要一个易于扩展、轻量级的解决方案，支持多云利用。
• 可靠性是我们的首要任务，同时也要最大限度地利用资源。

选择 Logstash 如果

• 我们参与了 Elastic Stack 环境，并且它是其中的重要组成部分。
• 需要使用高级数据处理功能，例如通过 Grok 进行非结构化日志解析。
• 工作流程依赖于 Elasticsearch Kibana 软件。

部署场景

Fluentd 在 Kubernetes 和微服务中的应用

Kubernetes 生态系统依赖 Fluentd，因为该工具充当 DaemonSet 来收集每个节点上的日志。Fluent Bit 的边缘部署是连接日志流与 Fluentd 聚合器的一种替代解决方案，同时保持工作节点资源的低消耗。这种设置非常适合

• 使用多供应商设置的云平台的公司，应使用此技术来组合他们的 Amazon Web Services Elastic Kubernetes Service 和本地集群。
• 无服务器系统由于其性能需求，需要轻量级的日志收集解决方案。

Logstash 在传统单体应用和 ELK 堆栈中的应用

Logstash 非常适合需要进行大量转换才能将信息发送到 Elasticsearch 的数据处理需求。例如：

• 组织需要解析不同类型的遗留应用程序日志，因为它们使用不一致的格式。
• 用外部数据丰富日志（例如，通过 IP 地址查找进行地理定位）。
• 通过 Beats（如 Filebeat 和 Auditbeat）之间的集成，可以实现完整的 ELK 管道。

结论

这两个强大的工具拥有独特的应用，因为它们服务于不同的目的。

• Fluentd 在云原生分布式系统中的性能最佳，因为这些系统既要求效率又要求可扩展性。
• Logstash 为需要在 ELK 系统设施内进行大量数据操作的用户提供了最佳解决方案。