今天跟峡谷金桥聊天，询问起Logstash的性能，金桥提示说Logstash中json的序列化是浪费性能的一方面。于是便有了下面的测试:

第一步，造数据

首先需要造一份数据，数据可以通过logstash的generator来造。

input{    generator{}}output{    file{        path => "E:/test.log"    }}

生成的数据格式如下:

{
    "message":"Hello world!","@version":"1","@timestamp":"2016-07-12T13:46:48.821Z","host":"DESKTOP-1GPAD95","sequence":0}{
    "message":"Hello world!","@version":"1","@timestamp":"2016-07-12T13:46:48.824Z","host":"DESKTOP-1GPAD95","sequence":1}{
    "message":"Hello world!","@version":"1","@timestamp":"2016-07-12T13:46:48.824Z","host":"DESKTOP-1GPAD95","sequence":2}{
    "message":"Hello world!","@version":"1","@timestamp":"2016-07-12T13:46:48.825Z","host":"DESKTOP-1GPAD95","sequence":3}...

第二步，编写测试脚本

测试的思路是，从test.log文件中读取数据。然后计算一定范围内写入的日志数量（靠人工计算啦！）

codec => json 的测试的脚本如下：

input{    file{        path => "E:/test.log"        codec => json        start_position => "beginning"    }}filter{    ruby {        code => "event['tag'] = Time.now"    }}output{    file{        path => "E:/json_result3.log"    }}

codec => plain 的测试的脚本如下：

input{    file{        path => "E:/test.log"        codec => plain        start_position => "beginning"    }}filter{    ruby {        code => "event['tag'] = Time.now"    }}output{    file{        path => "E:/json_result3.log"    }}

第三步，计算每10S中产生的日志数量

这里在每条事件中写入了1个时间戳字段，然后打开文件，定位随机定位一个开始的秒数，比如从2016-07-12 22:12:44到2016-07-12 22:12:54这十秒钟，产生的日志数量就是解析的数量。

为了避免机器差异以及运行环境的差异，所带来的误差，这里每个codec执行了3次，计算得出的数据大致如下：

测试结果也可以参考下面的图片，更为直观一点：

最后说明

从测试的结果来看，的确plan要比json性能高一些，也就是说logstash在做json序列化的时候浪费了很多的性能。

这就给想要自己写数据采集框架的朋友一点提示——Event对象该如何设计？

PS：由于我选取的数据样本范围都是第一个完整的10秒钟，因此可以看到采集的数据量比较少，平均每秒还不到1w.

这可能受多方条件影响：

• 1 我是读文件--写文件，对于磁盘IO可能有一定的影响
• 2 我选取的都是开始的10秒钟数据，可能刚开始数据采集还没有稳定~ 如果有时间的朋友，可以采集个1分钟左右，从最后的10s测试。