flume

优势： 单source可支持多sink输出，能输出hdfs或者访问http接口，插件可扩展性较高(比如读个redis什么的)。失败策略保证消息的无丢失发送

劣势：不稳定，内存占用较大，长时间使用产生较多内存碎片。应用场景大多于离线文件搬运，偏大数据生态。

fluent-bit

优势：k8s生态组件，可自恢复，内存占用极少。守护进程，业务无侵入。 母组件fluentd可以做日志代理中心。

劣势：默认配置优化？读取端是单线程(所以cpu占用较高？)。插件只支持C、go语言，有专门的kafka插件，维护难度较高。

filebeat

elastic生态组件，golang组件， 为解决 Logstash "太重" 的问题

优势：资源占用极少，性能非常强。对文件控制很灵活，保证不重复读取。内置多种结构化方案(如json)，output支持大部分主流组件(支持redis)。支持容器化。

劣势：默认配置需要优化(常见问题：注册表会很大)close_inactive和scan_frequency两个参数很重要。无法保证不重复发送。

logagent:

优势：使用简单。deamon进程。对外提供http拉取服务。记录文件消费位置。接入es很方便。

劣势：不支持大内容(20M)的返回。java编写的agent，gc会对宿主机有卡顿表现。

matomo：

优势：简单搜索和可视化集一身，

劣势：业务侵入，需要埋点。收集能力有局限性。

Logstash： 重，慢。

Logan：

美团开源移动端日志收集组件

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