Datadog 旗下的 Vector 是一款高性能的可观测性数据流水线工具，用于收集、转换和路由日志、指标和追踪数据。它通常用在需要高效处理大量可观测性数据的场景，并能替代 Logstash，且在性能、资源消耗等方面具有明显优势。

下面是一个表格，对比了 Vector 和 Logstash 的主要特性，帮助你快速了解它们的核心差异：

Vector 的应用场景

Vector 的应用场景相当广泛，主要包括：

• 统一日志和指标收集：Vector 能同时处理日志（Logs）、指标（Metrics）和追踪（Traces）这三类可观测性数据 ，并支持从日志中提取指标 。
• 作为日志收集器：它可以替代 Fluentd、Logstash 等工具 ，从文件、Kafka、Syslog 等多种数据源采集日志，并进行解析、过滤、聚合等处理，然后发送到 Elasticsearch、ClickHouse、S3 等目的地 。
• 数据加工和路由：Vector 的 Transform 组件（特别是 VRL - Vector Remap Language）支持复杂的数据处理逻辑，例如：

• • 解析非结构化日志：将原始的文本日志解析成结构化数据 。
  • 字段操作：增删改字段、条件过滤、数据采样 。
  • 数据路由：根据内容将数据分发到不同的存储或分析系统 。

• 部署灵活性：Vector 支持多种部署模式以适应不同架构：

• • Agent 模式：以 DaemonSet 形式部署在每台主机上，统一收集该主机上所有容器的日志和指标 。
  • Sidecar 模式：作为 Sidecar 容器与业务容器部署在同一个 Pod 中，更适合需要隔离或自定义收集策略的场景 。
  • Aggregator 模式：作为中心聚合节点，接收来自多个 Agent 的数据，进行集中处理和转发 。

Vector 对比 Logstash 的优势

1. 卓越的性能与极低的资源消耗：得益于 Rust 语言的高效内存管理和无垃圾回收（GC）机制，Vector 的吞吐量显著高于 Logstash（可达数倍甚至十倍），同时CPU和内存占用却低得多。这意味着在相同硬件条件下，Vector 能处理更多数据，尤其适合资源敏感的环境（如容器化部署）和高数据量场景。
2. 更精细的数据处理能力 (VRL)：Vector 的 VRL 语言语法简洁且功能强大，能够高效执行日志解析、字段操作、条件过滤等复杂逻辑 。虽然 Logstash 的 Filter 插件也非常丰富（如 Grok 解析），但在处理复杂逻辑时性能开销较大。
3. 更高的可靠性与数据安全：Vector 内置了至少一次（At-Least-Once）传输保证，并提供磁盘缓冲（Buffer）机制（可在内存缓冲和磁盘缓冲间选择），这在网络波动或下游服务故障时能有效防止数据丢失。Logstash 虽然也支持持久化队列，但 Vector 的实现更现代化和高效。
4. 部署灵活性与架构现代化：Vector 支持 Agent、Aggregator、Sidecar 等多种部署模式，能更好地适应云原生环境（如 Kubernetes），实现更灵活的数据收集与聚合方案 。
5. 统一的数据处理：Vector 能够统一处理日志、指标和追踪数据，避免了维护多套数据收集链路的复杂性。

实战

为了演示，本篇采用 docker compose 的方式直接拉起 Graylog 和 Easysearch 相关的服务。

services:
  vector:
    image: "timberio/vector:0.49.0-debian"
    volumes:
      - "./vector.yaml:/etc/vector/vector.yaml:ro"
    networks:
      - vector
    depends_on:
      easysearch:
        condition: "service_healthy"

  easysearch:
    image: "infinilabs/easysearch:1.13.1-2180"
    environment:
      - "cluster.name=es1"
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
      - "bootstrap.memory_lock=true"
      - "EASYSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD=changeme"
      - "elasticsearch.api_compatibility=true"
      #- "security.ssl.http.enabled=false"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f","-kuadmin:changeme", "https://localhost:9200"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3
    ulimits:
      memlock:
        hard: -1
        soft: -1
      nofile:
        soft: 65536
        hard: 65536
    ports:
      - "9222:9200"
      #- "9300:9300"
    restart: "on-failure"
    networks:
      - vector

networks:
  vector:
    driver: "bridge"

vector 使用的配置文件 vector.yaml 如下。

sources:
  demo_logs:
    type: demo_logs
    interval: 1
    format: json
    count: 5

sinks:
  easysearch:
    inputs:
      - demo_logs
    type: elasticsearch
    endpoints:
      - "https://easysearch:9200"
    bulk:
      index: "vector-test"
    auth:
      strategy: "basic"
      user: "admin"
      password: "changeme"
    tls:
      verify_certificate: false

这个 Vector 配置文件定义了一个简单的日志流水线：从模拟日志源（demo_logs）生成 JSON 格式的日志，并将其发送到 Easysearch，总共发送 5 条。

上面的 DEMO 只是简单的测试了数据写入，Vector 更多的数据解析、加工、计算部分的内容请参阅其官方文档。