Beats这个项目的确很好用，几行命令下来，一个成型的Agent就出来了。使用者只需要关注采集什么数据就好，后续的事情libbeat基本都处理完了。不过值得吐槽的是，Beat太散了，管理起来东一个西一个的，产品化的时候对客户说，我们要在机器上放n个Agent不知道客户会是什么样的表情。
不过轻量级、已部署的特点还是极大的吸引了我，于是就有了后面的事情了。
PacketBeat不明原因的OOM
某天我把PacketBeat放到了我的服务器上面，这台服务器上面有个MongoDB，MongoDB主要是拿来存放ES的元数据的。ES2.x的时候并没有很好的元数据管理，为了能让ES的索引分配的比较均匀，并且有元数据辅助查询，设计好一个元数据管理的仓库是必要的。然后我打开了对MongoDB的抓包功能，恩，一切都很好，接着我打开了日志管理页面，看到了一条一条的MongoDB的包被抓回来，解码，然后塞到了ES。可是第二天一看，咦？？Packet跪了？不是吧，ElasticSearch做的产品这么不稳定么。我不信。
然后我又启动了第二次，紧接着熟练的top了一下，观察了PacketBeat半个多小时，在被观察的这段时间里面，PacketBeat的表现非常的正常，看不出有什么异样。好吧，那上一次的OOM可能只是个意外，Windows也经常蓝屏嘛，OOM一次也正常。结果第二天我再次打开终端，发现这货居然又OOM了！！
好吧好吧，我感觉我已经踩到Bug了，拿了开源社区这么多东西，总得贡献一下的，好吧，提个Issue去 https://github.com/elastic/beats/issues/2867
真相只有一个
微信群里面聊起这个奇妙的OOM，Medcl大神问是不是因为采集了ES的日志，（我的这台服务器和日志服务器有关系）然后导致滚雪球把PacketBeat给滚死了。咦？说不定真的是这个原因耶！但是看了看PacketBeat，我并没有抓ES的包，而且假如我采集了ES的包，应该一下就OOM掉了，不应该等那么久。不过这么一说，却仿佛打开了新世界的大门
我把这台服务器在日志服务器中的角色重新梳理了下，终于发现了这次OOM的原因了。。
由于2.X的ES没有比较好的元数据信息，所以当日志送到LogServer的时候，我做了些额外的操作，让LogServer持久化到ES一定量的时候就会往Mongo写一下元数据信息（当然也有其他服务会往里面做CRUD啦），开始的时候访问Mongo的次数其实是很少的，假设按1W来算。那么问题来了，由于我们的PacketBeat抓了Mongo的包，那么LogServer往ES的CRUD操作都会被PacketBeat给抓走，然后再送回给LogServer
那么一个隐藏的滚雪球事件就产生了，刚开始的那段时间，Mongo被抓包的次数只有1W，然后就往LogServer多送了1W条日志，不。。应该多很多，毕竟网络包嘛，然后就导致LogServer因为要管理元数据的频率开始逐渐地提高，逐渐提高CRUD的频率后抓包的内容也越来越多，紧接着到这发生到LogServer的频率也越来越高。。。。。每次PacketBeat崩掉的时候，都送了80W左右的日志量出去，然后它就OOM掉了（因为我那台机器就只剩下2G的空闲内存给它用，被系统给干掉了）。。我居然发现了这样的场景
结论
使用PacketBeat的时候，记得要留意一下有没这种反馈型滚雪球的情况，多发生在自己的日志服务器上面。当然那种直接抓ES的就没什么好说了，估计启动了之后没多久就崩溃掉了
不过轻量级、已部署的特点还是极大的吸引了我，于是就有了后面的事情了。
PacketBeat不明原因的OOM
某天我把PacketBeat放到了我的服务器上面，这台服务器上面有个MongoDB，MongoDB主要是拿来存放ES的元数据的。ES2.x的时候并没有很好的元数据管理，为了能让ES的索引分配的比较均匀，并且有元数据辅助查询，设计好一个元数据管理的仓库是必要的。然后我打开了对MongoDB的抓包功能，恩，一切都很好，接着我打开了日志管理页面，看到了一条一条的MongoDB的包被抓回来，解码，然后塞到了ES。可是第二天一看，咦？？Packet跪了？不是吧，ElasticSearch做的产品这么不稳定么。我不信。
然后我又启动了第二次，紧接着熟练的top了一下，观察了PacketBeat半个多小时，在被观察的这段时间里面，PacketBeat的表现非常的正常，看不出有什么异样。好吧，那上一次的OOM可能只是个意外，Windows也经常蓝屏嘛，OOM一次也正常。结果第二天我再次打开终端，发现这货居然又OOM了！！
好吧好吧，我感觉我已经踩到Bug了，拿了开源社区这么多东西，总得贡献一下的，好吧，提个Issue去 https://github.com/elastic/beats/issues/2867
真相只有一个
微信群里面聊起这个奇妙的OOM，Medcl大神问是不是因为采集了ES的日志，（我的这台服务器和日志服务器有关系）然后导致滚雪球把PacketBeat给滚死了。咦？说不定真的是这个原因耶！但是看了看PacketBeat，我并没有抓ES的包，而且假如我采集了ES的包，应该一下就OOM掉了，不应该等那么久。不过这么一说，却仿佛打开了新世界的大门
我把这台服务器在日志服务器中的角色重新梳理了下，终于发现了这次OOM的原因了。。
由于2.X的ES没有比较好的元数据信息，所以当日志送到LogServer的时候，我做了些额外的操作，让LogServer持久化到ES一定量的时候就会往Mongo写一下元数据信息（当然也有其他服务会往里面做CRUD啦），开始的时候访问Mongo的次数其实是很少的，假设按1W来算。那么问题来了，由于我们的PacketBeat抓了Mongo的包，那么LogServer往ES的CRUD操作都会被PacketBeat给抓走，然后再送回给LogServer
那么一个隐藏的滚雪球事件就产生了，刚开始的那段时间，Mongo被抓包的次数只有1W，然后就往LogServer多送了1W条日志，不。。应该多很多，毕竟网络包嘛，然后就导致LogServer因为要管理元数据的频率开始逐渐地提高，逐渐提高CRUD的频率后抓包的内容也越来越多，紧接着到这发生到LogServer的频率也越来越高。。。。。每次PacketBeat崩掉的时候，都送了80W左右的日志量出去，然后它就OOM掉了（因为我那台机器就只剩下2G的空闲内存给它用，被系统给干掉了）。。我居然发现了这样的场景
结论
使用PacketBeat的时候，记得要留意一下有没这种反馈型滚雪球的情况，多发生在自己的日志服务器上面。当然那种直接抓ES的就没什么好说了，估计启动了之后没多久就崩溃掉了
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本文地址：http://elasticsearch.cn/article/116
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