性能调节
一、性能故障排除
Logstash建议在修改配置项以提高性能的时候，每次只修改一个配置项并观察其性能和资源消耗（cpu、io、内存）。性能检查项包括：
1、检查input和output设备
日志存储的速度和它所连接的服务的速度一样快。日志存储只能像输入和输出目的地一样快速地消耗和生成数据！
1、检查系统指标
1）、CPU
启动后需要检查CPU是否被大量使用，检查命令top -H（检查所有的进程，特别关注logstash的进程使用资源情况）。如果CPU使用率一直很高（我遇到过cpu使用率一直为200%左右），则直接查询下面检查jvm堆内存信息。
2）、Memory
Logstash运行在java虚拟机上，所以依赖为其分配的堆内存。如果应用程序使用的总内存超过物理内存，则会导致内存交换（可参见es文档中的内存交换部分）。
3）、io
1、磁盘io
需要定时进行检查磁盘饱和度：Logstash的很多文件处理插件可能会导致磁盘饱和；由于配置或位置原因可能导致logstash写入大量的error日志，导致磁盘饱和；所以在linux上建议使用iostat, dstat等共计进行监控。
2、网络io
Logstash的input、output插件的执行可能导致大量的网络io的堆积，可以使用dstat or iftop等工具进行监控。
2、检查jvm堆
1）、如果堆大小过低，CPU利用率通常会通过屋顶，从而导致JVM不断地进行垃圾收集。
2）、快速检查这个问题的方法是将堆大小增加一倍，看看性能是否有所改善。不要将堆大小增加到物理内存的数量。至少为操作系统和其他进程留出1 GB的空间。
3）、使用专门的工具对jvm进行精确的监控
4）、一定要确保将最小（Xms）和最大值（Xmx）堆分配大小设置为相同的值，以防止堆在运行时调整大小，这是一个非常昂贵的过程（我使用yum安装之后的值就不相等，再加上分配的内存过小，导致CPU一致非常的高）。
3、检查工作线程设置
1）、可以使用-w以增加output和filter的工作线程数（尽量设置为cpu核数的倍数）。
2）、每个output插件都可以单独设置其线程数（提高插件细性能），但是设置值不要大于pipeline的工作线程数。
3）、可以配置pipeline.batch.size参数，比如当你使用了Elasticsearch的output插件的时候，经常会使用批量操作。
二、调优和剖析日志记录的性能
1、配置参数调优
可以通过调节以下配置项，对性能进行调优：
1）、pipeline.workers
该参数可控制output或filter插件的工作线程数（只能设置正整数），当发现事件正在备份或CPU没有饱和，则可以增加工作线程，以提高性能。
2）、pipeline.batch.size
设置批量执行event的最大值，该值是用于input的批量处理事件值，再打包发送给filter和output，增加该值可以在一定范围内提高性能，但是需要增加额外的内存开销。
3）、pipeline.batch.delay
批处理的最大等待值（input需要按照batch处理的最大值发送到消息队列，但是不能一直等，所以需要一个最大的超时机制）。
2、默认管道设置的修改建议
1）、管道中所有运行中的event都与配置参数：pipeline.workers和pipeline.batch.size有关，而间歇接收大型事件的管道需要足够的内存来处理这些峰值，需要相应的设置LS_HEAP_SIZE值。
2）、测量每一个参数的变化，以确保它增加而不是减少性能。
3）、确保logstash额外留足够的内存，以应对突然增加的事件消耗。
4）、一般pipeline.workers的数量要大于Cpu的核心数，因为output的io等待会消耗大量的空闲时间。
5）、Java中的线程有名称，您可以使用jstack、top和VisualVM图形工具来确定给定线程使用哪些资源。
6）、在Linux平台上，logstash用一些描述性的东西来标记所有的线程。例如，输入显示为基础。
3、JVM heap
堆内存对logstash来说的非常重要的，一般要求将初始值和最大值设置为一致（防止动态调整堆内存大小的消耗），并且需要对堆内存进行调整，调整的同时需要使用VisualVM工具来对堆进行检测。特别的Monitor 窗格，对于检查堆分配是否足以满足当前工作负载非常有用。
如下示例图1是配置了太多的event，而图二则配置了合适的event。分别如下：
pipeline_overload.png
pipeline_correct_load.png
在第一个例子中，我们看到CPU没有得到很好的使用。实际上，JVM经常需要停止VM的 full GC。Full GC是过度内存压力的常见症状（我们项目遇到过）。这在CPU图表上的spiky模式中是可见的。在更高效配置的示例中，GC图形模式更加平滑，CPU使用的方式更加统一。您还可以看到，在分配的堆大小之间有足够的空间，并且允许最大限度地允许JVM GC使用大量的空间。
使用与优秀的VisualGC插件类似的工具来检查深度GC统计数据，表明在高效的Eden 区GC中，分配过多的虚拟机花费的时间非常少，而在资源密集型的老代 full GCs中花费的时间比较少。