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写在前边的话
       在看filebeat之前我们先来看下Beats，Beats 平台是 Elastic.co 从 packetbeat 发展出来的数据收集器系统。beat 收集器可以直接写入 Elasticsearch，也可以传输给 Logstash。其中抽象出来的 libbeat，提供了统一的数据发送方法，输入配置解析，日志记录框架等功能。也就是说，所有的 beat 工具，在配置上，除了 input 以外，在output、filter、shipper、logging、run-options 上的配置规则都是完全一致的
       而这里的filebeat就是beats 的一员，目前beat可以发送数据给Elasticsearch，Logstash，File，Console四个目的地址。filebeat 是基于原先 logstash-forwarder 的源码改造出来的。换句话说：filebeat 就是新版的 logstash-forwarder，也会是 ELK Stack 在 shipper 端的第一选择。

Filebeat的架构设计

当我们安装完filebeat之后，我们可以在filebeat的安装目录下看到两个文件

filebeat.template.json （输出的文件格式，在filebeat的template中指定，当服务启动时，会被加载）
filebeat.yml（所有的配置都在该文件下进行）

Filebeat由两个主要组成部分组成：prospector和 harvesters。这些组件一起工作来读取文件并将事件数据发送到您指定的output。

什么是harvesters？
　　harvesters负责读取单个文件的内容。harvesters逐行读取每个文件，并将内容发送到output中。每个文件都将启动一个harvesters。harvesters负责文件的打开和关闭，这意味着harvesters运行时，文件会保持打开状态。如果在收集过程中，即使删除了这个文件或者是对文件进行重命名，Filebeat依然会继续对这个文件进行读取，这时候将会一直占用着文件所对应的磁盘空间，直到Harvester关闭。默认情况下，Filebeat会一直保持文件的开启状态，直到超过配置的close_inactive参数，Filebeat才会把Harvester关闭。

关闭Harvesters会带来的影响：
　　file Handler将会被关闭，如果在Harvester关闭之前，读取的文件已经被删除或者重命名，这时候会释放之前被占用的磁盘资源。
　　当时间到达配置的scan_frequency参数，将会重新启动为文件内容的收集。
　　如果在Havester关闭以后，移动或者删除了文件，Havester再次启动时，将会无法收集文件数据。
　　当需要关闭Harvester的时候，可以通过close_*配置项来控制。

什么是Prospector？

　　Prospector负责管理Harvsters，并且找到所有需要进行读取的数据源。如果input type配置的是log类型，Prospector将会去配置度路径下查找所有能匹配上的文件，然后为每一个文件创建一个Harvster。每个Prospector都运行在自己的Go routine里。

　　Filebeat目前支持两种Prospector类型：log和stdin。每个Prospector类型可以在配置文件定义多个。log Prospector将会检查每一个文件是否需要启动Harvster，启动的Harvster是否还在运行，或者是该文件是否被忽略（可以通过配置 ignore_order，进行文件忽略）。如果是在Filebeat运行过程中新创建的文件，只要在Harvster关闭后，文件大小发生了变化，新文件才会被Prospector选择到。

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。