1. 配置多行日志处理
合理设置多行日志合并规则，减少单条事件的处理次数。关键参数包括：multiline.pattern（匹配多行起始行的正则表达式，如日志中的时间戳 ^\[\]）、multiline.negate（设为 true 表示匹配模式的行不作为新事件起始）、multiline.match（设为 after 表示将后续行合并到前一个事件）、multiline.max_lines（限制合并的最大行数，避免内存溢出，默认10000）。
2. 优化JSON日志解析
若日志为JSON格式，开启keys_under_root: true将JSON字段提升到事件根目录，减少嵌套层级；设置overwrite_keys: true允许覆盖已有字段，避免重复数据；指定message_key（如log）明确日志消息字段，提升解析效率。
3. 调整内存队列参数
使用persisted类型的队列（queue.type: persisted）保证数据可靠性，即使Filebeat重启也不会丢失未发送的事件；设置queue.max_bytes（如1024MB）限制队列最大内存占用，避免占用过多系统资源；调整flush.min_events（如2048）和flush.timeout（如1s），平衡批量发送的效率和实时性——当事件数达到阈值或超时时间到达时，触发批量发送。
4. 控制并发处理数量
通过harvester_limit（如512）限制同时运行的harvester（日志采集器）数量，避免过多进程竞争CPU和I/O资源；对于filestream输入（推荐用于Filebeat 7.0+版本），设置max_concurrent_files（如512）调整并发读取的文件数，提升文件扫描效率。
5. 优化批量发送配置
增大bulk_max_size（如2048）设置每次批量发送到Elasticsearch的最大文档数，减少网络请求次数；开启output.compression: true启用Gzip压缩，降低网络传输的数据量（通常可减少50%-70%的带宽占用）。
6. 使用高效的filestream输入
在Filebeat 7.0及以上版本，优先使用filestream输入类型（替代老旧的log输入），其采用更高效的文件扫描机制和内存管理，能显著提升大文件或高并发场景下的采集性能。
7. 减少不必要的处理
避免使用复杂的处理器（如grok、json解析），若日志无需结构化处理，直接发送原始日志；通过exclude_lines（如排除调试信息exclude_lines: ["DEBUG"]）过滤无关日志，减少数据处理量；使用条件语句（如if判断）仅处理符合条件的日志，缩小处理范围。
8. 调整扫描频率
通过scan.frequency（如10s）控制Filebeat检测新日志文件的间隔时间，平衡实时性和CPU占用——较短的间隔提升实时性，但会增加CPU负载；较长的间隔则相反，需根据业务需求调整。
9. 启用性能监控
开启setup.monitor.enabled: true，集成Elastic Stack的监控功能（如Kibana中的Stack Monitoring），实时查看Filebeat的性能指标（如日志处理速率、队列积压情况、批量发送延迟），及时发现瓶颈并针对性优化。
10. 优化系统资源
确保Ubuntu系统有足够的内存和CPU资源，避免Filebeat与其他高负载应用竞争资源；将Filebeat日志文件存储在高性能存储设备（如NVMe SSD）上，提升文件读取速度；调整系统内核参数（如增大vm.dirty_ratio、vm.dirty_background_ratio），优化磁盘I/O性能。
