官方网址: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/index.html
Filebeat涉及两个组件：查找器prospector和采集器harvester，来读取文件(tail file)并将事件数据发送到指定的输出。
启动Filebeat时，它会启动一个或多个查找器，查看你为日志文件指定的本地路径。对于prospector所在的每个日志文件，prospector启动harvester。每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到你为Filebeat配置的输出。
当发送数据到Logstash或Elasticsearch时，Filebeat使用一个反压力敏感(backpressure-sensitive)的协议来解释高负荷的数据量。当Logstash数据处理繁忙时，Filebeat放慢它的读取速度。一旦压力解除，Filebeat将恢复到原来的速度，继续传输数据。
Harvester负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到the output，每个文件启动一个harvester, harvester负责打开和关闭文件，这意味着在运行时文件描述符保持打开状态。
如果文件在读取时被删除或重命名，Filebeat将继续读取文件。这有副作用，即在harvester关闭之前，磁盘上的空间被保留。默认情况下，Filebeat将文件保持打开状态，直到达到close_inactive状态
关闭harvester会产生以下结果：
1）如果在harvester仍在读取文件时文件被删除，则关闭文件句柄，释放底层资源。
2）文件的采集只会在scan_frequency过后重新开始。
3）如果在harvester关闭的情况下移动或移除文件，则不会继续处理文件。
要控制收割机何时关闭，请使用close_ *配置选项
Prospector负责管理harvester并找到所有要读取的文件来源。如果输入类型为日志，则查找器将查找路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个prospector都在自己的Go协程中运行。
Filebeat目前支持两种prospector类型：log和stdin。每个prospector类型可以定义多次。日志prospector检查每个文件来查看harvester是否需要启动，是否已经运行，或者该文件是否可以被忽略（请参阅ignore_older）。
只有在harvester关闭后文件的大小发生了变化，才会读取到新行。
注：Filebeat prospector只能读取本地文件，没有功能可以连接到远程主机来读取存储的文件或日志。
配置文件：$FILEBEAT_HOME/filebeat.yml。Filebeat可以一次读取某个文件夹下的所有后缀名为log的文件，也可以读取指定的某一个后缀名为log的文件。
配置文件详解（ http://blog.51cto.com/michaelkang/1864225 ）
（1）字段解释
paths： 指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：
/var/log/* /*.log
则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。
encoding： 指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的。
input_type： 指定文件的输入类型log(默认)或者stdin。
exclude_lines： 在输入中排除符合正则表达式列表的那些行。
include_lines： 包含输入中符合正则表达式列表的那些行（默认包含所有行），include_lines执行完毕之后会执行exclude_lines。
exclude_files： 忽略掉符合正则表达式列表的文件（默认为每一个符合paths定义的文件都创建一个harvester）。
fields： 向输出的每一条日志添加额外的信息，比如"level:debug"，方便后续对日志进行分组统计。默认情况下，会在输出信息的fields子目录下以指定的新增fields建立子目录，
fields_under_root： 如果该选项设置为true，则新增fields成为顶级目录，而不是将其放在fields目录下。自定义的field会覆盖filebeat默认的field。
ignore_older： 可以指定Filebeat忽略指定时间段以外修改的日志内容，比如2h（两个小时）或者5m(5分钟)。
close_older： 如果一个文件在某个时间段内没有发生过更新，则关闭监控的文件handle。默认1h。
force_close_files： Filebeat会在没有到达close_older之前一直保持文件的handle，如果在这个时间窗内删除文件会有问题，所以可以把force_close_files设置为true，只要filebeat检测到文件名字发生变化，就会关掉这个handle。
scan_frequency： Filebeat以多快的频率去prospector指定的目录下面检测文件更新（比如是否有新增文件），如果设置为0s，则Filebeat会尽可能快地感知更新（占用的CPU会变高）。默认是10s。
document_type： 设定Elasticsearch输出时的document的type字段，也可以用来给日志进行分类。
harvester_buffer_size： 每个harvester监控文件时，使用的buffer的大小。
max_bytes： 日志文件中增加一行算一个日志事件，max_bytes限制在一次日志事件中最多上传的字节数，多出的字节会被丢弃。默认是10MB。
multiline： 适用于日志中每一条日志占据多行的情况，比如各种语言的报错信息调用栈。这个配置的下面包含如下配置：
pattern： 多行日志开始的那一行匹配的pattern
negate： 是否需要对pattern条件转置使用，不翻转设为true，反转设置为false。
match： 匹配pattern后，与前面（before）还是后面（after）的内容合并为一条日志
max_lines： 合并的最多行数（包含匹配pattern的那一行），默认为500行。
timeout： 到了timeout之后，即使没有匹配一个新的pattern（发生一个新的事件），也把已经匹配的日志事件发送出去
tail_files： 如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，而不是从文件开始处重新发送所有内容。
backoff： Filebeat检测到某个文件到了EOF之后，每次等待多久再去检测文件是否有更新，默认为1s。
max_backoff： Filebeat检测到某个文件到了EOF之后，等待检测文件更新的最大时间，默认是10秒。
backoff_factor： 定义到达max_backoff的速度，默认因子是2，到达max_backoff后，变成每次等待max_backoff那么长的时间才backoff一次，直到文件有更新才会重置为backoff。比如：
如果设置成1，意味着去使能了退避算法，每隔backoff那么长的时间退避一次。
spool_size: spooler的大小，spooler中的事件数量超过这个阈值的时候会清空发送出去（不论是否到达超时时间），默认1MB。
idle_timeout: spooler的超时时间，如果到了超时时间，spooler也会清空发送出去（不论是否到达容量的阈值），默认1s。
registry_file: 记录filebeat处理日志文件的位置的文件
config_dir: 如果要在本配置文件中引入其他位置的配置文件，可以写在这里（需要写完整路径），但是只处理prospector的部分。
publish_async： 是否采用异步发送模式（实验功能）。
具体的一个yml采集配置样例如下：该配置文件是filebeat采集数据的依据，并根据需求添加必要配置，filebeat收集日志后发往logstash，配置如下：
cd FILEBEAT_HOME
nohup ./bin/filebeat -f config/test.conf >>/FILEBEAT_HOME/logs/filebeat.log &
后台启动filebeat，配置对应的参数
启动多个filebeat配置，新建一个目录（conf）存放多个filebeat的配置文件，
#nohup ./bin/filebeat -f conf/* >>/FILEBEAT_HOME/logs/filebeat.log &
注意：一台服务器只能启动一个filebeat进程。
ps -ef |grep filebeat
kill -9 $pid
注意： 非紧急情况下，杀掉进程只能用优雅方式。
A、filebeat运行不成功
问题：配置文件格式有问题，配置文件遵循yml文件格式， 多或少一个空格 都会导致启动问题，可以使用cmd命令窗口到filebeat安装路径下，使用filebeat.exe –c filebeat.yml 查看报错，也可以看filebeat路径下的log文件夹中的filebeat文件
B、 filebeat第一次运行成功无数据
问题：a、路径有问题
b、运行条件设置有问题（例如只采集某个条件下的数据，文件中没有符合条件的数据，这种情况下先注释掉采集条件测试一下）
C、filebeat运行成功第一次运行后有数据，第二次无数据
问题：filebeat读取文件后会生成一个registry文件，注意windows机器中这个文件在手动启动的情况下会在filebeat安装目录下的data文件夹中，服务注册启动的情况下会在C盘下隐藏文件夹C:\ProgramData\filebeat中，删除掉这个就可以了
D、filebeat运行成功有数据，但是新添加数据不读取问题
问题：filebeat传输存在反压机制，在数据量特别大或者传输通道不通的情况下，filebeat会进行反压，暂停发送，等到数据量稳定或者数据传输通道正常的之后才会发送
Filebeat 保存每个文件的状态并经常将状态刷新到磁盘上的注册文件中。该状态用于记住harvester正在读取的最后偏移量，并确保发送所有日志行。如果输出（例如Elasticsearch或Logstash）无法访问，Filebeat会跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。
在Filebeat运行时，每个prospector内存中也会保存文件状态信息，当重新启动Filebeat时，将使用注册文件的数据来重建文件状态，Filebeat将每个harvester在从保存的最后偏移量继续读取。
每个prospector为它找到的每个文件保留一个状态。由于文件可以被重命名或移动，因此文件名和路径不足以识别文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前已被采集过。
如果你使用的案例涉及每天创建大量新文件，你可能会发现注册文件增长过大。请参阅注册表文件太大？编辑有关你可以设置以解决此问题的配置选项的详细信息。
Filebeat保证事件至少会被传送到配置的输出一次，并且不会丢失数据。 Filebeat能够实现此行为，因为它将每个事件的传递状态存储在注册文件中。
在输出阻塞或未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到接收端确认已收到。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有收到事件。
发送到输出但在Filebeat关闭前未确认的任何事件在重新启动Filebeat时会再次发送。这可以确保每个事件至少发送一次，但最终会将重复事件发送到输出。
也可以通过设置shutdown_timeout选项来配置Filebeat以在关闭之前等待特定时间。
注意：Filebeat的至少一次交付保证包括日志轮换和删除旧文件的限制。如果将日志文件写入磁盘并且写入速度超过Filebeat可以处理的速度，或者在输出不可用时删除了文件，则可能会丢失数据。
在Linux上，Filebeat也可能因inode重用而跳过行。有关inode重用问题的更多详细信息，请参阅filebeat常见问题解答。
Logback日志切割用的是JDK里File#renameTo()方法。如果该方法失败，就再尝试使用复制数据的方式切割日志。查找该方法相关资料得知，只有当源文件和目标目录处于同一个文件系统、同volumn(即windows下的C, D盘)下该方法才会成功，切不会为重命名的后的文件分配新的inode值。也就是说，如果程序里一直保存着该文件的描述符，那么当程序再写日志时，就会向重命名后的文件中写。那么问题来了，filebeat是会一直打开并保存文件描述符的，那么它是怎么得知日志被切割这件事的呢？
如果只用当前文件描述符一路监控到天黑的话，那么当logback把日志重命名后，filebeat仍然会监控重命名后的日志，新创建的日志文件就看不到了。实际上，filebeat是通过close_inactive和scan_frequency两个参数(机制)来应对这种情况的：
(1)close_inactive
该参数指定当被监控的文件多长时间没有变化后就关闭文件句柄(file handle)。官方建议将这个参数设置为一个比文件最大更新间隔大的值。比如文件最长5s更新一次，那就设置成1min。默认值为5min。
(2)scan_frequency
该参数指定Filebeat搜索新文件的频率(时间间隔)。当发现新的文件被创建时， Filebeat会为它再启动一个 harvester 进行监控，默认为10s。
综合以上两个机制，当logback完成日志切割后(即重命名)，此时老的harvester仍然在监控重命名后的日志文件，但是由于该文件不会再更新，因此会在close_inactive时间后关闭这个文件的 harvester。当scan_frequency时间过后，Filebeat会发现目录中出现了新文件，于是为该文件启动 harvester 进行监控。这样就保证了切割日志时也能不丢不重的传输数据。(不重是通过为每个日志文件保存offset实现的)
Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。
Go语言应用范围：
1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等
2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发
3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀
4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等
5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等
6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言
7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的
8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。
很多朋友可能知道Go语言的优势在哪，却不知道Go语言适合用于哪些地方。
1、 Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面。Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。
2、 其实Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发"大型软件"的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。
3、 Go语言成功案例。Nsq：Nsq是由Go语言开发的高性能、高可用消息队列系统，性能非常高，每天能处理数十亿条的消息；
4、 Docker：基于lxc的一个虚拟打包工具，能够实现PAAS平台的组建。
5、 Packer：用来生成不同平台的镜像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者
6、 Skynet：分布式调度框架。
7、 Doozer：分布式同步工具，类似ZooKeeper。
8、 Heka：mazila开源的日志处理系统。
9、 Cbfs：couchbase开源的分布式文件系统。
10、 Tsuru：开源的PAAS平台，和SAE实现的功能一模一样。
11、 Groupcache：memcahe作者写的用于Google下载系统的缓存系统。
12、 God：类似redis的缓存系统，但是支持分布式和扩展性。
13、 Gor：网络流量抓包和重放工具。
以上的就是关于go语言能做什么的内容介绍了。
