1. 配置输入类型与多行日志处理
优先使用Filebeat 7.0及以上版本的filestream输入类型（替代老旧的log输入），其采用更高效的文件监控机制，能显著提升大文件处理性能。对于多行日志（如Java异常堆栈），需合理配置multiline参数：设置pattern匹配行首（如^\[）、negate: true表示否定匹配（即非行首的行属于多行）、match: after表示将后续行追加到前一行之后，同时通过max_lines限制单次日志的最大行数（如10000行），避免单个事件过大。
2. 优化内存队列与批量发送
调整内存队列配置以平衡内存使用与吞吐量：将queue.type设置为persisted（持久化队列，重启后可恢复未发送数据），queue.max_bytes根据服务器内存调整（如1024MB），flush.min_events设置为2048（触发批量发送的最小事件数），flush.timeout设置为1s（超时强制发送）。同时，增大output.elasticsearch.bulk_max_size（如15000），减少批量请求次数，降低网络开销；启用output.elasticsearch.compression: true（压缩传输数据），进一步减少带宽占用。
3. 调整并发与资源控制
通过harvester_limit限制同时运行的harvester数量（如512个），避免过多文件同时读取导致CPU/磁盘过载；根据Elasticsearch集群节点数设置output.elasticsearch.worker（如节点数为3则设为3），提高并行发送效率；优化scan_frequency（如设置为10s），减少文件系统扫描次数，降低磁盘I/O压力。
4. 系统级优化
增加系统文件描述符限制（避免Filebeat因打开文件过多而报错）：执行ulimit -n 65536临时生效，或修改/etc/security/limits.conf永久生效（添加* soft nofile 65536、* hard nofile 65536）；避免在服务器上运行图形界面，使用轻量级桌面环境（如Xfce），释放更多内存和CPU资源供Filebeat使用。
5. 监控与持续调优
启用Filebeat性能监控（setup.monitor.enabled: true），通过Elastic Stack的监控工具（如Kibana的Stack Monitoring）跟踪处理速度、延迟、队列大小等指标，及时发现瓶颈（如队列积压、发送延迟高）；定期清理冗余配置（如不必要的processors、过期的ignore_older规则），简化配置逻辑，提升处理效率。
6. 日志管理与预处理
配置日志轮转（如通过logrotate设置size 1G、rotate 5），避免单个日志文件过大导致Filebeat处理缓慢；启用close_inactive（如close_inactive: 24h），关闭长时间不活跃的文件句柄，释放资源；使用ignore_older（如ignore_older: 7d），忽略超过7天未修改的旧文件，减少不必要的扫描。
