另外，我想通过场景添加一些内容：
场景1：事件峰值
你部署的应用程序有一个错误，信息被过度记录，淹没了你的日志基础设施。这种峰值或数据突发在其他多租户用例中也相当常见，例如在游戏和电子商务行业。像kafka这样的消息代理在这个场景中被用来保护logstash和elasticsearch不受这种激增的影响。

场景2:elasticsearch无法访问
当eleasticsearch无法访问时，如果您有大量数据源流入elasticsearch，并且您无法停止原始数据源，那么像kafka这样的消息代理可以在这里提供帮助！如果在kafka中使用logstash shipper和indexer体系结构，则可以继续从边缘节点流式传输数据，并将它们临时保存在kafka中。当elasticsearch恢复时，logstash将继续它停止的地方，并帮助您赶上积压的数据。
整个博客都是关于logtash和kafka的用例的。

logstash是一个工具，可以用来收集、处理和转发事件和日志消息。收集是通过一些 input 插件。你可以用 Kafka 作为一个输入插件，它将读取Kafka主题中的事件。一旦输入插件收集了数据，它就可以被任意数量的过滤器处理，这些过滤器可以修改和注解事件数据。最后将事件路由到 outpu t插件，它可以将事件转发到各种外部程序，包括elasticsearch。
作为 Kafka 是一个消息传递软件，它持久化消息，具有ttl，以及从kafka中提取数据的消费者的概念。它的一些用法可能是：
流处理
网站活动跟踪
指标收集和监控
日志聚合
因此，两者都有各自的优点和缺点。但这完全取决于你的要求。

Kafka比洛格藏强大得多。为了将postgresql之类的数据同步到elasticsearch，kafka连接器可以使用logstash做类似的工作。
一个关键的区别是：kafka是一个集群，而logstash基本上是单个示例。可以运行多个logstash示例。但是这些logstash示例彼此都不知道。例如，如果一个示例发生故障，其他示例将不会接管它的工作。Kafka会自动关闭节点。如果您将kafka连接器设置为在分布式模式下工作，其他连接器可能会接管down连接器的工作。
Kafka和Logstash也可以合作。例如，在每个节点上运行一个logstash示例来收集日志，并将日志发送给kafka。然后您可以编写kafka消费代码来执行任何您想要的处理。