10/18
2014

LogStash::Inputs::Syslog 性能测试与优化


最近因为项目需要,必须想办法提高 logstash indexer 接收 rsyslog 转发数据的性能。首先,就是要了解 logstash 到底能收多快?

之前用 libev 库写过类似功能的程序,所以一开始也是打算找个能在 JRuby 上运行的 netty 封装。找到了 foxbat 库,不过最后发现效果跟官方的标准 socket 实现差不多。(这部分另篇讲述)

后来又发现另一个库:jruby-netty,注意到这个作者就是 logstash 作者 jordansissel!

当然,最终并不是用上这个项目的代码来改写 logstash,而是从这里面学到了如何方便的进行 syslog server 性能压测。测试方式:

yes "<44>May 19 18:30:17 snack jls: foo bar 32" | nc localhost 3000

或者

loggen -r 500000 -iS -s 120 -I 50  localhost 3000

loggen 是 syslog-ng 带的工具,还得另外安装。而上面第一行的方式,这个 yes 用的真是绝妙!

就用这个测试方法,最终发现单机上 LogStash::Inputs::Syslog 的每秒处理能力只有 700 条:

    input {
        syslog {
            port => 3000
        }
    }
    output {
        stdout {
            codec => dots
        }
    }

logstash 配置文件见上。然后测试启动命令如下:

./bin/logstash -f syslog.conf | pv -abt > /dev/null

注意,centos 上的 pv 命令可能还没有 -a 参数。

为了逐一排除性能瓶颈。我依次注释掉了 lib/logstash/inputs/syslog.rb@date_filters.filter(event)@grok_filters.filter(event) 两段,并重新运行上次的测试。结果发现:

  • TCPServer 接收的性能是每秒 50k 条
  • TCPServer 接收并完成 grok filter 的性能是每秒 5k 条
  • TCPServer 接收并完成 grok 和 date filter 的性能是每秒 700 条

性能成几何级的下降!

而另外通过 input { generator { count => 3000000 } } 测试可以发现,logstash 本身空数据流转的性能也不过就是每秒钟几万条。所以,优化点就在后面的 filter 上。

注:空数据流转的测试采用 inputs/generator 插件

LogStash::Inputs::Syslog 中,TCPServer 对每个 client 单独开一个 Thread,但是这个 Thread 内要顺序完成 @codec.decode@grok_filter.filter@date_filter.filter 三大步骤后,才算完成。而我们都知道:Logstash 配置中 filter 阶段的插件是可以多线程完成的。所以,解决办法就来了:

    input {
        tcp {
            port => 3000
        }
    }
    filter {
        grok {
            overwrite => "message"
            match => ["message", "<\d+>%{SYSLOGLINE}"]
        }
        date {
            locale => "en"
            match => ["timestamp", "MMM dd HH:mm:ss", "MMM  d HH:mm:ss"]
        }
    }
    output {
        stdout {
            codec => dots
        }
    }

然后重新测试,发现性能提高到了每秒 4.5k。再用下面命令运行测试:

  ./bin/logstash -f syslog.conf -w 20 | pv -bt > /dev/null

发现性能提高到了每秒 30 k 条!

此外,还陆续完成了另外一些测试。

比如:

  • outputs/elasticsearch 的 protocol 使用 node 还是 http 的问题。测试在单台环境下,node 只有 5k 的 indexing 速度,而 http 有7k。
  • 在 inputs/file 的前提下,outputs/stdout{dots} 比 outputs/elasticsearch{http} 处理速度快一倍,即有 15k。
  • 下载了 heka 的二进制包,通过下面配置测试其接受 syslog 输入,并以 logstash 的 schema 输出到文件的性能。结果是每秒 30k,跟之前优化后的 logstash 基本一致。
[hekad]
maxprocs = 48

[TcpInput]
address = ":5140"
parser_type = "token"
decoder = "RsyslogDecoder"

[RsyslogDecoder]
type = "SandboxDecoder"
filename = "lua_decoders/rsyslog.lua"

[RsyslogDecoder.config]
type = "mweibo"
template = '<%pri%>%TIMESTAMP% %HOSTNAME% %syslogtag%%msg:::sp-if-no-1st-sp%%msg:::drop-last-lf%\n'
tz = "Asia/Shanghai"

[ESLogstashV0Encoder]
es_index_from_timestamp = true
fields = ["Timestamp", "Payload", "Hostname", "Fields"]
type_name = "%{Type}"

# [ElasticSearchOutput]
# message_matcher = "Type == 'nginx.access'"
# server = "http://10.13.57.35:9200"
# encoder = "ESLogstashV0Encoder"
# flush_interval = 50
# flush_count = 5000

[counter_output]
type = "FileOutput"
path = "/tmp/debug.log"
message_matcher = "TRUE"
encoder = "ESLogstashV0Encoder"

heka 文档称 maxprocs 设置为 cpu 数的两倍。不过实际测试中,不配置跟配置总共也就差一倍的性能。

blog comments powered by Disqus