11. Fluentd部署:性能优化
2024-09-04 22:28:43
如果你的日志请求达到了5000条/秒,这里描述的技术点可用于调优。
检查操作系统配置
在安装Fluentd之前,进行操作系统参数优化。通过top查看系统瓶颈
如果发现Fluentd运行效率不佳,可先查看一下当前系统瓶颈在哪里:CPU?内存?磁盘IO?避免额外运算
不要在Fluentd中执行过多的额外运算。这其实也是一个通用的使用建议。虽然Fluentd可以进行各种过滤、格式化等操作,但是过于复杂的配置难于理解和维护,也会降低其性能和健壮性。配置文件应保持尽可能的简单。使用flush_thread_count参数
如果Fluentd输出的日志目的地是一个远端的服务器或者服务,可打开配置文件中的flush_thread_count参数,此参数默认值为1. 使用多个flush线程会掩盖网络延迟,增加并发输出。
该参数适用于所有的output插件。参考配置如下:
<match test>
@type output_plugin
<buffer ...>
flush_thread_count 8
...
</buffer>
...
</match>
- 对S3/TD插件使用外部gzip
Ruby使用GIL控制多线程的执行,同一时刻只能有一个线程运行,这在一定程度上降低了系统的并发性能。
S3/TD插件允许异步调用外部的gzip程序来进行数据压缩,这可释放CPU的部分算力来执行其他处理逻辑。
配置如下所示:
# S3
<match ...>
@type s3
store_as gzip_command
<buffer ...>
flush_thread_count 8
...
</buffer>
...
</match>
# Treasure Data
<match ...>
@type tdlog
use_gzip_command
<buffer ...>
flush_thread_count 8
...
</buffer>
...
</match>
减少内存使用
Ruby可配置GC参数以优化内存使用性能,可通过环境变量进行配置。为减少内存使用,可调整RUBY_GC_HEAP_OLDOBJECT_LIMIT_FACTOR为较小的值,默认为2.0,可将其调整为0.9或1.2等。具体可参考Ruby官方文档。多worker模式
对于日志量级很大的场景,CPU通常会是Fluentd的性能瓶颈。此时可启用多worker模式,通过多个worker进程并行处理日志事件。
<system>
workers 8
</system>
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