1. 配置并发处理
通过增加并发数提升数据采集效率。在filebeat.inputs配置中设置max_concurrent_files参数（如调整为100-200，根据系统资源调整），允许Filebeat同时处理更多日志文件；同时合理设置harvester_limit（如不超过系统CPU核心数的2-3倍），避免过多harvester并行导致的资源竞争。
2. 批量发送数据
启用批量输出减少网络请求次数。在输出配置（如Elasticsearch）中设置bulk_max_size（如2048-4096，根据网络带宽和Elasticsearch承受能力调整），Filebeat会累积指定数量的事件后一次性发送，显著降低网络开销。
3. 优化输入类型与配置
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，减少资源消耗；grok或冗余的json解析），若无需结构化处理可直接发送原始日志；condition语句或exclude_lines/include_lines参数，仅采集需要的日志内容，减少数据处理量。4. 调整内存与队列设置
queue.type设置为persisted（默认是memory），确保数据在Filebeat重启后不丢失，同时提高队列可靠性；并调整queue.max_bytes（如1-2GB，根据内存大小调整）和flush.min_events（如1024-2048），控制队列大小和刷新频率，避免内存溢出；network.tcp.send_buffer_size（如设置为1-2MB），提升网络传输效率；调整backoff.polling.interval（如增大到1-2秒），减少文件扫描的频率，降低CPU占用。5. 系统级资源优化
/etc/security/limits.conf文件，增加Filebeat进程的文件描述符限制（如* soft nofile 65536、* hard nofile 65536），避免因文件句柄不足导致的性能瓶颈；sysctl命令调整内核参数（如net.core.rmem_max、net.core.wmem_max），优化网络栈性能。6. 压缩传输数据
在输出配置中启用压缩（如Elasticsearch输出设置compression: enabled），将传输数据压缩（通常可减少50%-70%的带宽占用），降低网络传输负担，尤其适合高带宽成本或低带宽环境。
7. 监控与持续调优
利用Elastic Stack的监控功能（如Kibana的Stack Monitoring）或第三方工具（如Prometheus+Grafana），监控Filebeat的关键指标：
bulk_max_size或max_concurrent_files），确保性能持续优化。
