1. 多行日志處理優化
合理配置多行日志合并規則，減少單條事件的處理次數。關鍵參數包括：multiline.pattern（匹配多行起始行的正則表達式，如日志框架的開始標記\[\]）、multiline.negate（設為true表示匹配pattern之外的行）、multiline.match（設為after將后續行追加到前一條事件后）、multiline.max_lines（限制合并的最大行數，避免內存溢出，默認10000）。例如，處理Java應用日志時可配置：multiline.pattern: '^\['、multiline.negate: true、multiline.match: after。
2. JSON日志解析優化
若日志為JSON格式，開啟keys_under_root: true將JSON字段提升到事件根目錄，避免嵌套層級過深；設置overwrite_keys: true允許覆蓋已有字段（如時間戳）；指定message_key（如log）明確日志消息字段，提升解析效率。示例配置：
json.keys_under_root: true
json.overwrite_keys: true
json.message_key: log
3. 內存隊列可靠性與性能平衡
優先使用persisted類型的隊列（queue.type: persisted），即使Filebeat重啟也不會丟失未發送的數據；調整queue.max_bytes（如1024MB）控制隊列最大容量，避免占用過多內存；設置flush.min_events（如2048）和flush.timeout（如1s），平衡批量發送的效率與實時性（達到最小事件數或超時時間即觸發發送）。
4. 并發處理能力提升
通過harvester_limit（默認無限制）限制同時運行的harvester（日志采集器）數量，避免過多進程競爭CPU和I/O資源（如設置為512）；對于filestream輸入（Filebeat 7.0+推薦），可調整max_concurrent_files（如512）提高文件讀取并發度，加快日志采集速度。
5. 批量發送與壓縮優化
增大bulk_max_size（如2048）提高每次批量發送到Elasticsearch的文檔數，減少網絡請求次數；開啟output.compression: true（支持gzip）壓縮傳輸數據，降低網絡帶寬占用（通?？蓽p少50%~70%的傳輸量）。
6. 輸入類型升級
使用filestream輸入替代老舊的log輸入（Filebeat 7.0及以上版本），filestream采用更高效的文件讀取機制（如基于inode的跟蹤），減少重復采集和資源消耗，尤其適合大規模日志場景。
7. 不必要的處理精簡
避免對日志進行復雜解析（如grok、深度json解析），若日志無需結構化可直接發送原始內容；使用exclude_lines（如排除DEBUG級別的調試日志）過濾無關日志，減少數據處理量。
8. 監控與持續調優
啟用Filebeat內置監控（setup.monitor.enabled: true），通過Elastic Stack的監控工具（如Kibana）觀察性能指標（如日志處理速率、隊列積壓、發送延遲），及時發現瓶頸（如隊列滿則增大queue.max_bytes，發送延遲高則增大bulk_max_size）。
9. 系統級優化
scan.frequency（默認10s）控制Filebeat檢測新日志文件的間隔，縮短間隔可提高實時性，但會增加CPU負載（如業務需要高實時性可設為5s，否則保持默認）。harvester.buffer.size（如8192字節）和flush.min_events（如1024），優化內存使用與批量發送效率（緩沖區過大易占用內存，過小則增加I/O次數）。
