什么是输入插件

输入插件是 LoongCollector 的核心组件之一，负责从各类数据源高效采集数据。LoongCollector 提供两种类型的输入插件，分别针对不同的使用场景:

• 原生插件(C++): 高性能、低开销的首选方案

• 扩展插件(Golang): 灵活可扩展的补充方案

插件类型介绍

原生插件

原生插件采用 C++实现，具有以下显著优势:

• 卓越的性能表现和极低的资源开销

• 专注于常见数据源的高效采集

• 生产环境首选的稳定采集方案

名称	提供方	功能简介
input_file 文本日志	SLS 官方	文本采集。
input_static_file_onetime 一次性文件采集	SLS 官方	一次性文件采集。
input_container_stdio 容器标准输出	SLS 官方	从容器标准输出/标准错误流中采集日志。
input_file_security 文件安全数据	SLS 官方	文件安全数据采集。
input_network_observer 网络可观测数据	SLS 官方	网络可观测数据采集。
input_network_security 网络安全数据	SLS 官方	网络安全数据采集。
input_process_security 进程安全数据	SLS 官方	进程安全数据采集。
input_internal_metrics 自监控指标数据	SLS 官方	导出自监控指标数据。
input_internal_alarms 自监控告警数据	SLS 官方	导出自监控告警数据。

扩展插件

扩展插件基于 Golang 实现，具有以下特点:

• 性能与资源开销均衡

• 支持丰富多样的数据源接入

• 开发门槛低，易于定制与扩展

• 适用于特定场景的数据采集需求

名称	提供方	功能简介
input_command 脚本执行数据	社区 didachuxing	采集脚本执行数据。
input_docker_stdout 容器标准输出	SLS 官方	从容器标准输出/标准错误流中采集日志。
metric_debug_file 文本日志（debug）	SLS 官方	用于调试的读取文件内容的插件。
metric_input_example MetricInput 示例插件	SLS 官方	MetricInput 示例插件。
metric_meta_host 主机 Meta 数据	SLS 官方	主机 Meta 数据。
metric_mock Mock 数据-Metric	SLS 官方	生成 metric 模拟数据的插件。
metric_system_v2 主机监控数据	SLS 官方	主机监控数据。
service_canal MySQL Binlog	SLS 官方	将 MySQL Binlog 输入到 iLogtail。
service_go_profile GO Profile	SLS 官方	采集 Golang pprof 性能数据。
service_gpu_metric GPU 数据	SLS 官方	支持收集英伟达 GPU 指标。
service_http_server HTTP 数据	SLS 官方	接收来自 unix socket、http/https、tcp 的请求，并支持 sls 协议、otlp 等多种协议。
service_input_example ServiceInput 示例插件	SLS 官方	ServiceInput 示例插件。
service_journal Journal 数据	SLS 官方	从原始的二进制文件中采集 Linux 系统的 Journal（systemd）日志。
service_kafka Kafka	SLS 官方	将 Kafka 数据输入到 iLogtail。
service_mock Mock 数据-Service	SLS 官方	生成 service 模拟数据的插件。
service_mssql SqlServer 查询数据	SLS 官方	将 Sql Server 数据输入到 iLogtail。
service_otlp OTLP 数据	社区 Zhu Shunjia	通过 http/grpc 协议，接收 OTLP 数据。
service_pgsql PostgreSQL 查询数据	SLS 官方	将 PostgresSQL 数据输入到 iLogtail。
service_snmp 收集 SNMP 协议机器信息	SLS 官方	收集 SNMP 协议机器信息.
service_syslog Syslog 数据	SLS 官方	采集 syslog 数据。

插件特性对比

特性	原生插件	扩展插件
实现语言	C++	Golang
性能表现	极致性能	性能适中
资源开销	极低开销	开销适中
功能覆盖	专注常见场景	广泛覆盖
开发难度	中等	较低

选型建议

1. 推荐使用原生插件的场景:

   • 对性能和资源消耗有严格要求

   • 采集常见标准数据源

   • 部署在资源受限环境

2. 适合使用扩展插件的场景:

   • 需要采集特殊或自定义数据源

   • 有特定的定制化需求

   • 需要快速开发和迭代

   • 性能要求相对灵活

使用说明

• 插件组合规则:

  • 原生 Input 插件: 可配合原生/扩展 Processor 插件使用，支持 SPL 插件

  • 扩展 Input 插件: 仅支持扩展 Processor 插件

  • 详细说明请参考处理插件文档