将 Logstash 管道从 Azure Event Hubs 迁移到 Kafka 输入插件作者：来自 Elastic

作者：来自 Elastic Álex Cámara

逐步指南：将 Logstash 管道从 Azure Event Hubs 插件迁移到 Kafka 输入插件，以消除偏移量存储成本并提升性能。

简介

Azure Event Hubs 原生支持 Apache Kafka 协议，这意味着你不再需要 logstash-input-azure_event_hubs 插件或用于偏移量检查点的外部 Blob Storage 账户。切换到 logstash-input-kafka 可以移除存储依赖，降低成本，并实现最高 2.5 倍的吞吐量。

本指南将带你完成迁移：为什么重要、如何转换现有配置、两个插件之间的参数映射，以及如何调整代理设置。

为什么要迁移？

从 Azure Event Hubs 插件迁移到 Kafka input 插件的原因有几个：

Azure Event Hubs 原生支持 Kafka。 Event Hubs 在 Standard、Premium 和 Dedicated 层提供内置的 Apache Kafka 端点。这意味着 logstash-input-azure_event_hubs 插件不再必要。标准的 logstash-integration-kafka（input）插件可以直接连接到同一服务，无需额外的 Azure 配置。
不再需要 Blob Storage 来做偏移量检查点。 基于 AMQP 的插件需要外部 Azure Blob Storage 账户来跟踪消费者偏移量。这意味着要创建和维护存储账户，并支付每次检查点写入费用。使用 Kafka 协议时，偏移量跟踪由 Azure Event Hubs 内部处理，无需额外费用，也不需要外部存储。
GPv1 存储即将退役，GPv2 成本更高。 Microsoft 将在 2026 年 10 月退役通用目的 v1 存储账户。未手动升级到 GPv2 的账户将被自动迁移。logstash-input-azure_event_hubs 插件在 GPv2 下仍可正常工作，所以现有管道不会中断。然而，GPv2 对偏移量密集型工作负载的事务成本可能更高。通过切换到 Kafka input 插件，这个问题被消除：没有存储账户，就无需升级，也无需支付费用。
还没准备好迁移？可以暂时降低 GPv2 成本。 GPv2 事务定价比 GPv1 的固定费率高得多。将 checkpoint_interval 设置高于默认的 5 秒，可以减少写入操作，从而降低成本影响。可以使用 Azure 定价计算器估算成本差异。

示例（East US 和本地保留存储，每 10,000 次写操作的成本比较）：

存储类型	写入成本
GPv1（固定）	$0.00036
GPv2（Hot 层）	$0.050

大约是写入操作成本的 140 倍增长。

更广泛的社区支持和活跃维护。 Kafka input 插件在 Logstash 部署中更为广泛使用，并定期更新以适配 Kafka 生态系统。迁移到它可以降低长期运维风险，让你的管道保持在受支持的路径上。
更高吞吐量。 在相同命名空间下消费时，Kafka input 插件的性能持续优于 Azure Event Hubs 插件。详见性能对比部分。

启用 Kafka 接口的要求

Kafka 接口已内置在 Azure Event Hubs 中，无需在 Azure 门户中启用或配置任何内容。

唯一要求是你的 Event Hubs 命名空间必须在 Standard、Premium 或 Dedicated 层。Basic 层不支持 Kafka 协议。

请参阅层级对比表获取详细信息。

转换你的配置

本节将演示如何将现有 logstash-input-azure_event_hubs 配置转换为 logstash-input-kafka，从最简单的单 Hub 场景开始，再扩展到多 Hub 和高级用例。

关键行为变化

在更改任何配置之前，需要注意两个重要差异：

不再使用 Blob Storage 来存储偏移量。 Kafka input 插件通过 Azure Event Hubs 服务内部跟踪偏移量，无需额外费用。storage_connection 和 storage_container 参数没有对应项。无需创建、维护或支付任何存储费用。
消费者偏移量不会继承。 AMQP 消费者组和 Kafka 消费者组是完全独立的，即使它们使用相同名称。Kafka input 插件首次连接时，Azure 会自动创建 group_id 中指定的 Kafka 消费者组（默认：logstash）。它不会读取旧的 Blob Storage 检查点，也不会从旧插件停止的地方继续，而是全新开始。

Event Hubs (AMQP) 消费者组	Kafka 消费者组
协议	AMQP
偏移量存储	外部 Azure Blob Storage
创建方式	必须通过门户、SDK 或 ARM 创建
命名空间范围	限于单个 Event Hub

限制：每个命名空间最多允许 1,000 个同时 Kafka 消费者组。参见 Event Hubs vs. Kafka 消费者组 FAQ。

认证

logstash-input-azure_event_hubs 插件仅支持通过连接字符串的 SAS（Shared Access Signature）认证。相同的 SAS 凭证可通过 SASL PLAIN 与 Kafka 插件一起使用，如下面的单个 Event Hub（基础迁移）示例所示。

单个 Event Hub（基础迁移）

大多数管道从单个 Event Hub、SAS 认证和 Blob Storage 检查点开始。以下示例展示了基础的 azure_event_hubs 配置及其直接的 Kafka 对应配置。

迁移前（旧版 Azure Event Hubs 输入）：

`

1.  input {
2.    azure_event_hubs {
3.      event_hub_connections => ["Endpoint=sb://<NAMESPACE>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKey]
4.      storage_connection => "DefaultEndpointsProtocol=https;Account
5.      consumer_group => "<CONSUMER_GROUP_NAME>"
6.      storage_container => "<STORAGE_NAME>"
7.    }
8.  }

`AI写代码

迁移后（Kafka input）：

`

1.  input {
2.    kafka {
3.      # The Namespace name and the mandatory Kafka SSL port
4.      bootstrap_servers => "<NAMESPACE>.servicebus.windows.net:9093"

6.      topics => ["<EVENT_HUB_NAME>"]
7.      group_id => "<KAFKA_CONSUMER_GROUP_NAME>"
8.      security_protocol => "SASL_SSL"
9.      sasl_mechanism => "PLAIN"

11.      # Need to create a 'jaas.conf' file storing Username and Password (username is always '$ConnectionString')
12.      jaas_path => "path/to/jaas.conf"
13.    }
14.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

`

1.  KafkaClient {
2.      org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required
3.      user 
4.      password="Endpoint=sb://<NAMESPACE>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKey;
5.  };

`AI写代码

`

1.  # Inline JAAS configuration (substitutes jaas_path)
2.      sasl_jaas_config => "org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required user

`AI写代码

多个 Event Hubs 使用单个 Kafka input

如果你的 SAS 策略具有命名空间级别的读取权限（不仅限于单个 Event Hub），你可以通过在 kafka input 中列出多个 topic 来从多个 Event Hubs 消费数据：

`

1.  input {
2.    kafka {
3.      bootstrap_servers => "<NAMESPACE>.servicebus.windows.net:9093"
4.      topics => ["<EVENT_HUB_1>", "<EVENT_HUB_2>", "<EVENT_HUB_3>"]
5.      group_id => "<KAFKA_CONSUMER_GROUP_NAME>"
6.      security_protocol => "SASL_SSL"
7.      sasl_mechanism => "PLAIN"
8.      jaas_path => "path/to/jaas.conf"
9.    }
10.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

配置参数映射

以下部分将每个 logstash-input-azure_event_hubs 参数映射到其 logstash-input-kafka 等效项，并提供使用说明和示例配置。

1）config_mode：没有直接等效项。Kafka 没有“basic”与“advanced”模式。要从多个 hub 使用不同设置进行消费，可以定义多个 kafka {} input 块或列出多个 topic。basic 模式的转换在 Single Event Hub (basic migration) 中已有说明。

下面是同一命名空间下两个 Event Hubs 的高级模式示例：

`

1.  input {
2.      azure_event_hubs {
3.          config_mode => "advanced"
4.          storage_connection => "DefaultEndpointsProtocol=https;Account
5.          event_hubs => [
6.              {"<EVENT_HUB_1>" => {
7.                  event_hub_connection => "Endpoint=sb://<NAMESPACE>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKey
8.                  consumer_group => "<CONSUMER_GROUP_1>"
9.              }},
10.              {"<EVENT_HUB_2>" => {
11.                  event_hub_connection => "Endpoint=sb://<NAMESPACE>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKey
12.                  consumer_group => "<CONSUMER_GROUP_2>"
13.              }}
14.          ]
15.      }
16.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

`

1.  input {
2.      kafka {
3.          bootstrap_servers => "<NAMESPACE>.servicebus.windows.net:9093"
4.          topics => ["<EVENT_HUB_1>"]
5.          group_id => "<KAFKA_CONSUMER_GROUP_1>"
6.          security_protocol => "SASL_SSL"
7.          sasl_mechanism => "PLAIN"
8.          sasl_jaas_config => "...<KEY_1>..."
9.      }
10.      kafka {
11.          bootstrap_servers => "<NAMESPACE>.servicebus.windows.net:9093"
12.          topics => ["<EVENT_HUB_2>"]
13.          group_id => "<KAFKA_CONSUMER_GROUP_2>"
14.          security_protocol => "SASL_SSL"
15.          sasl_mechanism => "PLAIN"
16.          sasl_jaas_config => "...<KEY_2>..."
17.      }
18.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

2）checkpoint_interval：对应于 auto_commit_interval_ms。

在 Azure 插件中，这控制写操作多频繁地写入 Blob Storage 容器以保存读取偏移量。在 Kafka 插件中，这控制消费者多频繁将其偏移量提交到 Event Hubs 服务。

注意：在配置 auto_commit_interval_ms 参数时保持 enable_auto_commit 为 true（默认）。

Azure 配置：

`

1.  input {
2.      azure_event_hubs {
3.          # ... other params ...
4.          checkpoint_interval => 10 # in seconds
5.      }
6.  }

`AI写代码

Kafka 等效配置：

`

1.  input {
2.      kafka {
3.          # ... other params ...
4.          auto_commit_interval_ms => 10000 # in milliseconds 
5.      }
6.  }

`AI写代码

3）decorate_events：此参数在两个插件中均存在，名称和行为相同。

4）initial_position：对应于 auto_offset_reset。

这两个参数都控制在检查点存储中找不到先前偏移量时从何处开始读取。选项略有不同：

Azure: beginning, end, look_back
Kafka: earliest, latest, by_duration:<duration>, none

beginning-end 与 earliest-latest 的区别仅在于术语不同。

Azure 配置：

`

1.  input {
2.      azure_event_hubs {
3.          initial_position => "beginning"
4.      }
5.  }

`AI写代码

Kafka 等效配置：

`

1.  input {
2.      kafka {
3.          auto_offset_reset => "earliest"
4.      }
5.  }

`AI写代码

Azure Value	Kafka Value	Notes
beginning	earliest
end	latest
look_back	by_duration:	Duration in ISO 8601 format (e.g., by_duration:PT1H for 1 hour). Requires logstash-integration-kafka 12.1.0+.

by_duration 选项在 Apache Kafka client 4.0.0 中引入，并且在 logstash-integration-kafka 12.1.0 及更高版本可用。最新 Logstash 版本捆绑的版本低于 12.1.0，因此需要手动更新 gem：

`<LOGSTASH_HOME>/bin/logstash-plugin install --version 12.1.0 logstash-integration-kafka` AI写代码

将 <LOGSTASH_HOME> 替换为 Logstash 安装目录（例如，DEB/RPM 包为 /usr/share/logstash）。

注意：由于 Kafka 无法读取旧的 Blob Storage 检查点，它将迁移视为首次连接。为了避免重新处理旧插件已处理的数据，首次部署时将 auto_offset_reset => "latest" 设置为最新。

5）max_batch_size：对应于 max_poll_records。

两个参数都定义了单次轮询/批处理操作中要获取的最大消息数。

Azure 配置：

`

1.  input {
2.      azure_event_hubs {
3.          max_batch_size => 125
4.      }
5.  }

`AI写代码

Kafka 等效配置：

`

1.  input {
2.      kafka {
3.          max_poll_records => "125"
4.      }
5.  }

`AI写代码

6）threads: 这对应 consumer_threads。

两个参数都控制用于并发消费消息的线程数。在 Azure 中，最小值是 2（1 Event Hub + 1），而在 Kafka 中默认是 1 thread。

Azure 配置:

`

1.  input {
2.      azure_event_hubs {
3.          threads => 8
4.      }
5.  }

`AI写代码

Kafka 等效:

`

1.  input {
2.      kafka {
3.          consumer_threads => 8
4.      }
5.  }

`AI写代码

性能比较

我们在相同条件下测试了两个插件：相同的 Logstash 实例、相同的 Event Hub namespace、相同的分区数量，以及相同的 batch/thread 配置。绝对数值依赖于环境，但相对差异才是关键。

插件	Payload	吞吐量 (events/s)
azure_event_hubs	100B	~5700
kafka	100B	~14500
azure_event_hubs	1KB	~1500
kafka	1KB	~3200
azure_event_hubs	10KB	~170
kafka	10KB	~290

在所有 payload 大小下，Kafka input 插件提供的吞吐量比 azure_event_hubs 高 1.7x 到 2.5x。增益在小 payload 下最明显，因为协议开销占主导。除了简化基础设施（无需 Blob Storage，无需 GPv2 考虑），你还会获得明显的性能提升。

代理连接配置

如果 Logstash 实例直接连接 Azure Event Hubs 而不使用代理，可跳过本节。

在迁移过程中，代理设置需要特别注意，因为两个插件使用的协议本质不同。

Azure Event Hubs 插件设置（参考）

logstash-input-azure_event_hubs 插件支持 HTTPS 代理。设置包括：

1）设置代理环境变量：

`export https_proxy="https://my_proxy:8080"` AI写代码

2）在 Event Hubs 连接字符串中添加 WebSockets 传输标志：

`;TransportType=AmqpWebSockets` AI写代码

3）添加以下 JVM 选项（Logstash jvm.options）：

`

1.  -Dhttp.proxyHost=my_proxy
2.  -Dhttp.proxyPort=8080
3.  -Dhttps.proxyHost=my_proxy
4.  -Dhttps.proxyPort=8443
5.  -Dhttp.nonProxyHosts=localhost|127.0.0.1

`AI写代码

迁移到 TCP（第 4 层）代理

Azure 插件的代理设置与 Kafka 客户端不兼容。Azure 插件通过 AMQP/WebSockets（HTTP 层）通信，因此 JVM 代理设置和 TransportType=AmqpWebSockets 可用。Kafka 插件则直接向 broker 打开原生 TCP socket，从不发起 HTTP 请求，所以 JVM HTTP 代理设置完全无效。如果环境需要代理，必须将 HTTP 代理替换为 TCP（第 4 层）代理。

步骤 1：配置 /etc/hosts

Kafka 客户端会验证 TLS 证书是否与 bootstrap_servers 中的主机名匹配。由于证书为 *.servicebus.windows.net 签发，bootstrap_servers 必须使用真实的 Event Hubs FQDN，而不是代理地址。可通过 DNS 覆盖将 FQDN 指向代理 IP：

`

1.  # /etc/hosts
2.  <PROXY_HOST_IP>  <NAMESPACE>.servicebus.windows.net

`AI写代码

步骤 2：Logstash 配置

Logstash 配置与非代理设置相同。/etc/hosts 覆盖会透明地将流量路由到代理，因此 bootstrap_servers 仍使用 Event Hubs FQDN：

`

1.  input {
2.    kafka {
3.      bootstrap_servers => "<NAMESPACE>.servicebus.windows.net:9093"
4.      topics => ["<EVENT_HUB_NAME>"]
5.      security_protocol => "SASL_SSL"
6.      sasl_mechanism => "PLAIN"
7.      group_id => "<GROUP_ID>"
8.      jaas_path => "<PATH_TO_JAAS_FILE>"
9.    }
10.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

如果 TCP 代理与 Logstash 位于同一主机或受信网络段内，则无需 DNS 覆盖。此时可直接将 bootstrap_servers 指向代理 IP（例如 <PROXY_HOST_IP>:9093），并将 security_protocol 改为 SASL_PLAINTEXT。这会将 TLS 握手交给代理，而 Logstash 与代理之间的连接保持未加密。仅当 Logstash 到代理的路径安全时使用此配置：

`

1.  input {
2.    kafka {
3.      bootstrap_servers => "<PROXY_HOST_IP>:9093"
4.      security_protocol => "SASL_PLAINTEXT"
5.    }
6.  }

`AI写代码

常见问题解答

切换从 Azure Event Hubs 插件到 Kafka 插件时会丢失事件吗？

不会。无论使用哪种协议读取，事件在配置的保留期内都会保持可用。变化的是消费者开始读取的位置。由于 Kafka 插件无法访问 AMQP 插件的 Blob Storage 检查点，它会从头开始读取。设置 auto_offset_reset => "earliest" 可重新处理所有保留事件，或 auto_offset_reset => "latest" 仅从切换点消费新的事件。详情请参见 initial_position 映射。

迁移后 Azure Blob Storage 账户会怎样？

它不再需要用于 offset 检查点。一旦确认 Kafka 插件正常消费并且 azure_event_hubs input 已退役，存储账户（至少是 checkpoint 容器）可以安全删除。如果存储账户用于其他用途，仅删除 storage_container 中引用的特定容器即可。

可以重用相同的消费者组名称吗？

可以，但没有实际效果。即使 AMQP 和 Kafka 消费者组共享相同名称，它们也是完全独立的。它们使用不同协议、不同的 offset 存储和不同的作用域规则。重用名称不会让 Kafka 插件从 AMQP 插件的最后检查点继续。

支持其他认证方法吗？

logstash-input-azure_event_hubs 插件仅支持 SAS 连接字符串，因此只需携带 SAS 凭证。无需迁移 Entra ID、OAUTHBEARER 或托管身份配置。logstash-input-kafka 插件支持 SASL OAUTHBEARER，因此迁移后可以采用基于令牌的认证。

如果代理只允许端口 443 的流量怎么办？

Azure Event Hubs 上的 Kafka 端点需要端口 9093。如果 TCP 代理只转发端口 443，则必须重新配置以允许 Event Hubs FQDN（*.servicebus.windows.net）的端口 9093。Azure Event Hubs 不在端口 443 上提供 Kafka 监听器。

下一步

随着 GPv1 退役截止日期（2026 年 10 月）临近，尽早开始迁移可减少管理不再需要的存储基础设施的时间。

迁移过程中如出现问题：

使用问题或配置帮助：在 Elastic Discuss 论坛发帖。
Kafka 插件中的 bug 或异常行为：在 logstash-integration-kafka 提交 issue。

将 Logstash 管道从 Azure Event Hubs 迁移到 Kafka 输入插件

简介

为什么要迁移？

启用 Kafka 接口的要求

转换你的配置

关键行为变化

认证

单个 Event Hub（基础迁移）

多个 Event Hubs 使用单个 Kafka input

配置参数映射

性能比较

代理连接配置

Azure Event Hubs 插件设置（参考）

迁移到 TCP（第 4 层）代理

步骤 1：配置 /etc/hosts

步骤 2：Logstash 配置

常见问题解答

切换从 Azure Event Hubs 插件到 Kafka 插件时会丢失事件吗？

迁移后 Azure Blob Storage 账户会怎样？

可以重用相同的消费者组名称吗？

支持其他认证方法吗？

如果代理只允许端口 443 的流量怎么办？

下一步

相关资源