Verbessere die Performance des Redis-Input-Plugins mit diesen Tipps und Details.

<html><head></head><body>Message-Queues werden gemeinsam mit Logstash-Installationen genutzt, um einen akuten Anstieg von Events <a href="https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/deploying-and-scaling.html#deploying-message-queueing" target="_blank">abzufedern</a>, was zu einer Verlangsamung von Elasticsearch oder anderen Downstream-Komponenten f&#xFC;hren kann. Redis ist eine der Technologien, die aufgrund ihrer Geschwindigkeit, Einfachheit und geringen Ressourcen-Verbrauchs h&#xE4;ufig als Message-Queue zum Einsatz kommt.
Das ist wahrscheinlich auch der Grund, warum es die Integration schon seit sehr, sehr langer Zeit gibt &#x2013; genauer gesagt bereits seit Logstash Version 1.0.4, die vor mehr als f&#xFC;nf Jahren ver&#xF6;ffentlicht wurde.
Mit all den neuen Verbesserung der Logstash-Pipeline und des Redis-Plugins selbst erreichst du vielleicht nicht die volle Leistung, die das Logstash-Plugin liefern k&#xF6;nnte.
Logstash versucht, die Anzahl der Cores in deinem System zu erkennen und die entsprechend passende Anzahl an Pipeline-Workern zu ermitteln und einzustellen. Jedoch spielen Pipeline-Worker nur bei Filter- und Output-Plugins eine Rolle. Sie haben keine Auswirkungen auf Input-Plugins. Falls du im Redis-Plugin nicht die Option &#x201E;Threads&#x201C; konfiguriert hast, konsumiert Redis nur mit einen Bruchteil dessen, wozu es tats&#xE4;chlich in der Lage w&#xE4;re.
Das Test-Setup umfasst die aktuellste stabile Logstash-Version (2.3.4) mit Redis (3.0.7), welche beide auf dem gleichen&#xA0;2015 MacBook Pro, laufen. Die verwendete Logstash-Konfiguration ist
<pre>input { 
 redis {
 host =&gt; &quot;127.0.0.1&quot;
 data_type =&gt; &quot;list&quot;
 key =&gt; &quot;redis_test&quot;
 # batch_count =&gt; 1
 # threads =&gt; 1
 }
}
output { stdout { codec =&gt; dots } }
</pre>Rufe Logstash folgenderma&#xDF;en auf: bin/logstash -f some_config_file.config | pv -Wart &gt; dev/null
Dieses Test-Setup wurde ausschlie&#xDF;lich f&#xFC;r ein Testen des maximalen Datendurchsatzes entwickelt. Die tats&#xE4;chliche Leistung wird je nach den verwendeten Plugins stark variieren.
Beim Testen einiger Optionen&#xA0;f&#xFC;r die Einstellung threads &#x2013; alle anderen Einstellungen verwenden die Standardwerte &#x2013; erhalten wir Ergebnisse wie diese:
<ul>
	<li>threads =&gt; 1&#xA0;: 37.4K/sec</li>
	<li>threads =&gt; 2&#xA0;: 57K/sec</li>
	<li>threads =&gt; 4&#xA0;: 67K/sec</li>
	<li>threads =&gt; 8&#xA0;: 87.3K/sec</li>
</ul>Machen wir die gleichen Tests erneut. Dieses Mal jedoch mit batch_count =&gt; 250 und dem Hinzuf&#xFC;gen von -b 250 zu unsererem Logstash-Aufruf, um in vollem Umfang von dieser Erh&#xF6;hung zu profitieren.
<ul>
	<li>threads =&gt; 1&#xA0;: 35.2K/sec</li>
	<li>threads =&gt; 2&#xA0;: 48.9K/sec</li>
	<li>threads =&gt; 4&#xA0;: 58.7K/sec</li>
	<li>threads =&gt; 8&#xA0;: 72.5K/sec</li>
</ul><img src="https://lh5.googleusercontent.com/JI31DULNFRJndhRWk5Ob3B68nHxsTM0hI4Ux6mD_mK7msIUNK4SyK1c1V0nxHwWJZqYMUKu3vgcjdi9b_mwyxtOs17_D3DRf5VJpkLbrjz3qVlIqBhXhcgBhVChXDwUvTxtHxa5L" title="Throughput: batch size vs threads" height="371" width="600">
Wie du sehen kannst, resultiert die Erh&#xF6;hung des standardm&#xE4;&#xDF;igen batch_count von 125 auf 250 in einer Leistungsminderung.
In der Vergangenheit war es f&#xFC;r User normal, bei der Arbeit mit Redis einen gr&#xF6;&#xDF;eren batch_count zu verwenden. Dies ist jedoch nicht l&#xE4;nger die optimale Vorgehensweise und reduziert sogar die Performance. Dies liegt haupts&#xE4;chlich an Ver&#xE4;nderungen innerhalb der Architektur der Logstash-Pipeline. Sogar eine Erh&#xF6;hung des batch_count auf 250 Ergebnisse resultiert bei einer Thread-Anzahl von threads =&gt; 8 in einem Abfall der Performance von 89,5 K/sec auf 72,5 K/sec. Der optimale Punkt f&#xFC;r den batch_count liegt genau um 125, welches auch die standardm&#xE4;&#xDF;ige pipeline-batch-size ist; und daf&#xFC;r gibt es einen Grund!
<h4>Tiefer einsteigen</h4>Aktuelle &#xC4;nderungen am Redis-Input umfassen das Aktivieren des Batch-Mode als Standard und die Nutzung eines <a href="https://github.com/logstash-plugins/logstash-input-redis/blob/df5bc905e41d36905363229038fbe263a34d17f6/lib/logstash/inputs/redis.rb#L141" target="_blank">Lua-script</a>, um die Batch-Retrieval-Befehle auf dem Redis-Server auszuf&#xFC;hren. Lua-Scripte fungieren auch als Transaktion, sodass wir einen Batch nehmen und die Queue in einem Schritt verk&#xFC;rzen k&#xF6;nnen. Dies zwingt andere Redis-Verbindungen zum Warten, wobei du beachten solltest, dass dein Redis-Output-Plugin in der Upstream-Logstash-Config eine solche Verbindung ist.
Du solltest auch wissen, dass die Art und Weise, mit der Events durch die Upstream-Logstash-Instanz zu Redis hinzugef&#xFC;gt werden, die Performance der Downstream-Logstash-Instanz beeinflussen kann. Zum Beispiel haben wir w&#xE4;hrend der Aufbereitung der Testergebnisse herausgefunden, dass ein Querying der Listengr&#xF6;&#xDF;e &#xFC;ber LLEN redis_test in redis_cli h&#xE4;ufig die Messwerte beeinflusst. Versuche die folgenden Faktoren im Zusammenhang mit deiner Upstream-Logstash-Instanz zu verstehen.
<ul>
	<li>Die Rate, mit der Events generiert werden</li>
	<li>Die Gr&#xF6;&#xDF;e von Events &#x2013; kleinste, gr&#xF6;&#xDF;te und durchschnittliche</li>
	<li>Die Gr&#xF6;&#xDF;e der batch_events beim Redis-Output</li>
</ul>Schaue dir einmal die Nutzung einer gr&#xF6;&#xDF;eren Einheit in Bezug auf die batch_events (z. B. 500) auf dem Upstream-Redis-Output an. Dies wird die Events vor dem Aufruf von Redis zwischenspeichern, was den Redis-Input-Threads im Downstream mehr Zeit gibt, aktiv zu werden und Informationen aus Redis zu konsumieren. Wenn die Rate der Event-Generierung jedoch hoch ist, kann sich dies als nicht sonderlich hilfreich herausstellen &#x2013; 50 K/sec in Batches von 500 bedeutet, dass ein Batch-Puffer innerhalb von 10 Millisekunden gef&#xFC;llt ist.
Wir haben beobachtet, dass die Leistung des Lua-Scripts proportional mit gr&#xF6;&#xDF;eren Batches abnimmt. Dies bedeutet, dass h&#xF6;here Batch-Gr&#xF6;&#xDF;en auf dem Redis-Input die Leistung beider Logstash-Instanzen auf beiden Seiten von Redis beeinflusst.
Generell ist das Ziel der Abstimmung der Redis-Input-Plugin-Config, der Pipeline-Batch-Gr&#xF6;&#xDF;e und der Worker-Threads sicherzustellen, dass der Input mit der Filter/Output-Instanz mithalten kann. Du solltest wissen, wie hoch der durchschnittliche Datendurchsatz deiner Filter/Output-Instanz bei Nutzung der Standardeinstellungen ist. Falls dein Datendurchsatz zum Beispiel 35 K/sec betr&#xE4;gt, dann gibt es kaum Bedarf, die Anzahl der Redis-Input-Worker auf 8 zu erh&#xF6;hen, wenn ein oder zwei Worker eine ausreichende Anzahl an Events abrufen k&#xF6;nnen.
Weitere Variationsquellen sind die JSON-Kodierung (1), Dekodierung (2) und eine weitere Kodierung (3) &#x2013; richtig gelesen, dreimal. 1 im Upstream-Redis-Output, 2 im Downstream-Redis-Input und 3 im Elasticsearch-Output. Events mit gro&#xDF;en String-Werten ben&#xF6;tigen einige Zeit f&#xFC;r die Dekodierung. Stelle daher sicher, dass du in deinen Testszenarien Datens&#xE4;tze nutzt, die mit Blick auf Gr&#xF6;&#xDF;e und Gr&#xF6;&#xDF;enverteilung so genau wie m&#xF6;glich deinen Produktionsdaten entsprechen.
<h4>Skalierung des Datendurchsatzes mit Hilfe von mehreren Logstash-Instanzen und einem Redis-Server</h4>Viele Nutzer versuchen, ihren Datendurchsatz durch die Inbetriebnahme mehrerer Logstash-Instanzen auf unterschiedlichen Hardware-Komponenten zu verbessern, wobei alle auf denselben Redis-Server und in die entsprechende Liste schreiben.
Dies funktioniert und kann auch gut funktionieren. Jedoch empfiehlt es sich, die gleichen Einstellungstipps bei jeder Instanz anzuwenden. Wahrscheinlich macht es nicht viel Sinn, mehrere Redis-Inputs in einer Konfiguration definiert zu haben, au&#xDF;er sie sind mit verschiedenen Redis-Servern oder einer anderen Liste verbunden. Tune einfach die Threads des einen Redis-Inputs. Offensichtlich wird das Setup mit drei Logstash-Instanzen, die alle auf denselben Redis-Server ausgerichtet sind, zu einem gewissen Grad an Konkurrenz im Rahmen der Client-Connection f&#xFC;hren. Dies bedeutet, dass du wahrscheinlich erst eine Instanz einrichtest und dann alle drei optimieren solltest, sobald diese zusammen in Betrieb sind.
<h4>Fazit</h4>In nicht allzu ferner Zukunft werden wir den Redis-Input mit einem JRuby-Wrapper um die beliebte und schnelle Jedis Java-Library verbessern. Dies wird au&#xDF;erdem f&#xFC;r den zus&#xE4;tzlichen Vorteil einer <a href="https://github.com/logstash-plugins/logstash-input-redis/issues/10" target="_blank">Unterst&#xFC;tzung</a>&#xA0;des Redis-Cluster-Modes sorgen.
Um deine&#xA0;Redis-Input-Performance in der Zwischenzeit zu verbessern, kannst du versuchen, die Anzahl der genutzten Threads zu erh&#xF6;hen. Und vergewissere dich, entsprechend zu messen und zu tunen, sofern du etwas anderes als den standardm&#xE4;&#xDF;igen batch_count oder mehrere Instanzen von Logstash nutzt, die mit einem&#xA0;einzigen Redis-Server arbeiten.
Falls du Fragen zu Redis oder Logstash hast, starte ein Diskussionsthema in unserem <a href="https://discuss.elastic.co/c/logstash" target="_blank">Forum</a>. Ebenso kannst du uns auf IRC (#logstash) und <a href="https://github.com/elastic/logstash" target="_blank">GitHub</a> finden.
Viel Spa&#xDF; beim Logstashen!
</body></html>

queued_bottles.jpg

package_routing.jpg

Just Enough Redis for Logstash

Gerade genug Redis für Logstash

<article>
Logstash ist eine Pipeline zur Verarbeitung von Ereignissen, die ein reichhaltiges Ökosystem von Plugins enthält, mit denen Benutzer Daten übergeben, bearbeiten und dann an verschiedene Backends senden können.

Eines dieser Plugins ist <a href="/guide/en/logstash/current/plugins-filters-grok.html">Grok</a>. Grok ist aktuell das beste Logstash-Plugin zum Analysieren unstrukturierter Logdaten und zum Strukturieren, sodass sie besser mit Elasticsearch abgefragt werden können. <a href="/guide/en/logstash/current/plugins-filters-mutate.html">Mutate</a>, ein anderes beliebtes Plugin, ermöglicht dem Benutzer, Logstash-Ereignisdaten auf viele nützliche Arten zu bearbeiten.

<h2>Warum sollte ich meine Daten typisieren?</h2>
Elasticsearch hat noch viel mehr zu bieten als nur seine Volltextsuche. Man kann es auch zur Berechnung <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/1.4/search-aggregations-metrics-stats-aggregation.html">einer Reihe von Statistiken</a> zu Zahlendaten nahezu in Echtzeit nutzen. <a href="/kibana">Kibana</a> kann dann die Ergebnisse dieser Berechnungen in Diagramme und Dashboards umsetzen. Wenn die Daten nicht ordentlich mit Typen versehen werden, kann Elasticsearch diese Berechnungen nicht durchführen. Es bedarf etwas Zeit und Aufwand, Ihre Daten ordentlich mit Typen zu versehen, aber die Ergebnisse sind beeindruckend!

<h3>JSON, Strings und Zahlen</h3>
Alle an Elasticsearch gesendeten Dokumente müssen im JSON-Format vorliegen. Logstash ist dazu da, Ihre Daten für Sie in JSON-Dokumente umzuwandeln. Wenn Elasticsearch ein JSON-Dokument erhält, gibt es sich größte Mühe, den im jeweiligen Feld enthaltenen Datentyp zu identifizieren. Die Liste der Kerntypen und eine umfassende Beschreibung jedes Typs finden Sie <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html#mapping-type">hier</a>.

Wenn ich folgendes JSON-Dokument an Elasticsearch senden würde (als Logstash-Ereignis ausgewiesen):

<pre class="prettyprint lang-js">{
 "@timestamp": "2014-10-07T20:11:45.000Z",
 "@version": "1",
 "count": 2048,
 "average": 1523.33,
 "host": "elasticsearch.com"
}
</pre>
Wir können 5 Felder sehen: <code>@timestamp</code>, <code>@version</code>, <code>count</code>, <code>average</code> und <code>host</code>.

Im von mir gesendeten JSON sind <code>@timestamp</code> und <code>host</code> String-Felder, <code>count</code> und <code>average</code> sind Zahlenfelder, aber <code>@version</code> ist ein merkwürdiger Hybrid. Der Wert von <code>@version</code> ist eine Zahl, aber aufgrund der doppelten Anführungszeichen (") wird es in diesem JSON-Dokument als String erfasst.

Wenn ich dieses Dokument zum Indexieren an Elasticsearch senden würde:

<pre class="prettyprint lang-js">curl -XPOST localhost:9200/Logstash-2014.10.07/logs/1 -d '
{
 "@timestamp": "2014-10-07T20:11:45.000Z",
 "@version": "1",
 "count": 2048,
 "average": 1523.33,
 "host": "elasticsearch.com"
}
</pre>
und dann das Mapping prüfen würde …

<pre class="prettyprint lang-js">curl localhost:9200/Logstash-2014.10.07/_mapping?pretty
{
 "Logstash-2014.10.07" : {
 "mappings" : {
 "logs" : {
 "properties" : {
 "@timestamp" : {
 "type" : "date",
 "format" : "dateOptionalTime"
 },
 "@version" : {
 "type" : "string"
 },
 "average" : {
 "type" : "double"
 },
 "count" : {
 "type" : "long"
 },
 "host" : {
 "type" : "string"
 }
 }
 }
 }
 }
}
</pre>
<code>average</code> hat den Typ <code>double</code>, <code>count</code> hat den Typ <code>long</code>, Elasticsearch hat <code>@timestamp</code> erfolgreich als Datumsfeld erkannt und <code>host</code> ist ein <code>String</code>.

<code>@version</code> wurde als <code>String</code> gesendet, daher bleibt er als Typ ein <code>String</code>.

Sie müssen bedenken, dass Logstash alle Werte als Strings an Elasticsearch sendet, sofern Sie Ihre Daten nicht entsprechend mit einem Typ versehen (oder markieren).

<h2>Einen Datentyp in Logstash erzwingen</h2>
Es gibt aktuell zwei Möglichkeiten, Logstash zum Senden von Zahlenwerten zu zwingen: grok und mutate. Sie können Typen auch bei Elasticsearch erzwingen.

<h3>grok</h3>
Grok zum Parsen unstrukturierter Daten zu nutzen, mutet allein schon als gewaltige Aufgabe an. Erst recht verwirrend wird es, numerische Daten mit dem grok-Muster %{NUMBER:num} in ein Feld zu tokenisieren (wir nennen es num), nur um festzustellen, dass Elasticsearch num für ein String-Feld hält. Ein Teil der Verwirrung ist bedingt durch die Tatsache, dass grok die Quelldaten als String behandelt, weil es eine Engine für reguläre Ausdrücke ist. Und weil grok alle Eingaben als ein String betrachtet, erfolgt die Ausgabe ohne weiteres Zutun auch als String. Wir brauchen eine Methode, um grok und Logstash klarzumachen, dass der Wert eine Zahl sein soll.

<a href="/guide/en/logstash/current/plugins-filters-grok.html">In der offiziellen Dokumentation für grok</a> wird das folgendermaßen erklärt:

<blockquote>
	Optional können Sie eine Datentypenumwandlung zu Ihrem grok-Muster hinzufügen. Standardmäßig wird jegliche Semantik als String gespeichert. Wenn Sie den Datentyp einer Semantik umwandeln möchten, bspw. einen String in einen Integer ändern wollen, hängen Sie ein Suffix mit dem Zieldatentyp an. Zum Beispiel <code>%{NUMBER:num:int}</code>, was die num-Semantik von string in integer umwandelt. Aktuell sind die einzigen unterstützten Umwandlungen <code>int</code> und <code>float</code>.
</blockquote>
Wenn ich also ein <code>:int</code> zu meiner grok-Felddefinition hinzufüge, wird mein Wert auf einmal als Integer behandelt. Achtung: Das grok-Muster <code>NUMBER</code> erkennt auch Zahlen mit Dezimalwerten. Wenn Sie eine Zahl mit einem Dezimalwert als :int kennzeichnen, wird der Dezimalwert abgeschnitten und nur der ganzzahlige Teil berücksichtigt.

In diesem Fall kann die Zahl als <code>float</code>, sprich als Gleitkommawert behandelt werden.

<h3>mutate</h3>
Wie grok ermöglicht auch mutate Ihnen, Ihre Felder mit Typen zu versehen. Der mutate-Filter erlaubt momentan die Umwandlung eines Felds in einen <code>integer</code>, <code>float</code> oder <code>string</code>. Wenn wir von unserem vorigen Beispiel des num-Felds ausgehen, würde die Konfiguration etwa so aussehen:

<pre class="prettyprint lang-js">filter {
 mutate {
 convert =&gt; { "num" =&gt; "integer" }
 }
}
</pre>
Wie bei grok wird auch hier bei der Umwandlung eines Dezimalwerts zum integer-Typ der Dezimalteil abgeschnitten und nur die Ganzzahl bleibt übrig.

<h3>Unsere Arbeit prüfen</h3>
Wenn ich das Mapping in Elasticsearch nach der Umwandlung des num-Felds in integer prüfen würde, bekäme ich ein ungewöhnliches Ergebnis.

<pre class="prettyprint lang-js">curl localhost:9200/Logstash-2014.10.07/_mapping?pretty
...
 "num" : {
 "type" : "long"
 }
...
</pre>
Dort steht, der Typ ist <code>long</code>. Aber ich habe den Typ doch mit <code>integer</code> angegeben! Was ist passiert?

Die Antwort liegt bei JSON. Logstash kann nur JSON an Elasticsearch senden. In unserem ersten Beispiel in diesem Post haben wir ein Dokument gesendet, für das die Feldanzahl 2048 betrug. Elasticsearch hatte das auch als Typ long erfasst. In diesem Beispiel haben wir dasselbe getan, nur dass der Feldname num lautete. Wenn Sie Elasticsearch nicht sagen, was auf es zukommt, kann es nur vermuten, wie das gesendete JSON zu interpretieren ist.

<h2>Nächste Schritte: Typisierung in Elasticsearch</h2>
Wie machen wir also die Typisierung in Elasticsearch? Das muss bis zur nächsten Ausgabe von Little Logstash Lessons warten.

Ich hoffe, Sie fanden unsere heutige Ausgabe von Little Logstash Lesson informativ. Darin haben wir dargestellt, wie wir Zahlenwerte in Logstash mit neuen Typen versehen. Freuen Sie sich schon auf die nächste Ausgabe! Darin werden Sie Ihr Wissen über die Typisierung in Elasticsearch um vieles erweitern.

<aside id="post_tags">
</aside>
</article>

blackboard.jpg

Little Logstash Lessons - Part I: Using grok and mutate to type your data

Kurze Logstash-Lektionen – Teil 1: Datentypen festlegen mit Grok und Mutate

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Aaron Mildenstein

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