https://github.com/joekiller/logstash-kafka
插件已经正式合并进官方仓库，以下使用介绍基于logstash 1.4相关版本，1.5及以后版本的使用后续依照官方文档持续更新。
插件本身内容非常简单，其主要依赖同一作者写的 jruby-kafka 模块。需要注意的是：该模块仅支持 Kafka－0.8 版本。如果是使用 0.7 版本 kafka 的，将无法直接使 jruby-kafka 该模块和 logstash-kafka 插件。
下载 logstash 并解压重命名为
./logstash-1.4.0文件目录。下载 kafka 相关组件，以下示例选的为 kafka_2.8.0-0.8.1.1-src，并解压重命名为
./kafka_2.8.0-0.8.1.1。下载 logstash-kafka v0.4.2 从 releases，并解压重命名为
./logstash-kafka-0.4.2。从
./kafka_2.8.0-0.8.1.1/libs目录下复制所有的 jar 文件拷贝到./logstash-1.4.0/vendor/jar/kafka_2.8.0-0.8.1.1/libs下，其中你需要创建kafka_2.8.0-0.8.1.1/libs相关文件夹及目录。分别复制
./logstash-kafka-0.4.2/logstash里的inputs和outputs下的kafka.rb，拷贝到对应的./logstash-1.4.0/lib/logstash里的inputs和outputs对应目录下。切换到
./logstash-1.4.0目录下，现在需要运行 logstash-kafka 的 gembag.rb 脚本去安装 jruby-kafka 库，执行以下命令：GEM_HOME=vendor/bundle/jruby/1.9 GEM_PATH= java -jar vendor/jar/jruby-complete-1.7.11.jar --1.9 ../logstash-kafka-0.4.2/gembag.rb ../logstash-kafka-0.4.2/logstash-kafka.gemspec。现在可以使用 logstash-kafka 插件运行 logstash 了。例如：
bin/logstash agent -f logstash.conf。
以下配置可以实现对 kafka 读取端(consumer)的基本使用。
消费端更多详细的配置请查看 http://kafka.apache.org/documentation.html#consumerconfigs kafka 官方文档的消费者部分配置文档。
input {
kafka {
zk_connect => "localhost:2181"
group_id => "logstash"
topic_id => "test"
reset_beginning => false # boolean (optional)， default: false
consumer_threads => 5 # number (optional)， default: 1
decorate_events => true # boolean (optional)， default: false
}
}
消费端的一些比较有用的配置项：
消费者分组，可以通过组 ID 去指定，不同的组之间消费是相互不受影响的，相互隔离。
指定消费话题，也是必填项目，指定消费某个 topic ，这个其实就是订阅某个主题，然后去消费。
logstash 启动后从什么位置开始读取数据，默认是结束位置，也就是说 logstash 进程会以从上次读取结束时的偏移量开始继续读取，如果之前没有消费过，那么就开始从头读取.如果你是要导入原有数据，把这个设定改成 "true"， logstash 进程就从头开始读取.有点类似 cat ，但是读到最后一行不会终止，而是变成 tail -F ，继续监听相应数据。
在输出消息的时候会输出自身的信息包括:消费消息的大小， topic 来源以及 consumer 的 group 信息。
当有新的 consumer(logstash) 加入到同一 group 时，将会 reblance ，此后将会有 partitions 的消费端迁移到新的 consumer 上，如果一个 consumer 获得了某个 partition 的消费权限，那么它将会向 zookeeper 注册， Partition Owner registry 节点信息，但是有可能此时旧的 consumer 尚没有释放此节点，此值用于控制，注册节点的重试次数。
指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改。
以上是相对重要参数的使用示例，更多参数可以选项可以跟据 https://github.com/joekiller/logstash-kafka/blob/master/README.md 查看 input 默认参数。
1.想要使用多个 logstash 端协同消费同一个 topic 的话，那么需要把两个或是多个 logstash 消费端配置成相同的 group_id 和 topic_id， 但是前提是要把相应的 topic 分多个 partitions (区)，多个消费者消费是无法保证消息的消费顺序性的。
这里解释下，为什么要分多个 partitions(区)， kafka 的消息模型是对 topic 分区以达到分布式效果。每个
topic下的不同的 partitions (区)只能有一个 Owner 去消费。所以只有多个分区后才能启动多个消费者，对应不同的区去消费。其中协调消费部分是由 server 端协调而成。不必使用者考虑太多。只是消息的消费则是无序的。
总结:保证消息的顺序，那就用一个 partition。 kafka 的每个 partition 只能同时被同一个 group 中的一个 consumer 消费。
以下配置可以实现对 kafka 写入端 (producer) 的基本使用。
生产端更多详细的配置请查看 http://kafka.apache.org/documentation.html#producerconfigs kafka 官方文档的生产者部分配置文档。
output {
kafka {
broker_list => "localhost:9092"
topic_id => "test"
compression_codec => "snappy" # string (optional)， one of ["none"， "gzip"， "snappy"]， default: "none"
}
}
生产的可设置性还是很多的，设置其实更多，以下是更多的设置：
消息的压缩模式，默认是 none，可以有 gzip 和 snappy (暂时还未测试开启压缩与不开启的性能，数据传输大小等对比)。
可以针对特定的 topic 进行压缩，设置这个参数为 topic ，表示此 topic 进行压缩。
消息的确认模式:
可以设置为 0: 生产者不等待 broker 的回应，只管发送.会有最低能的延迟和最差的保证性(在服务器失败后会导致信息丢失)
可以设置为 1: 生产者会收到 leader 的回应在 leader 写入之后.(在当前 leader 服务器为复制前失败可能会导致信息丢失)
可以设置为 -1: 生产者会收到 leader 的回应在全部拷贝完成之后。
分区的策略，默认是 hash 取模
socket 的缓存大小设置，其实就是缓冲区的大小
消息体的系列化处理类，转化为字节流进行传输，请注意 encoder 必须和下面的 key_serializer_class 使用相同的类型。
默认的是与 serializer_class 相同
生产者的类型 async 异步执行消息的发送 sync 同步执行消息的发送
异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送
异步的模式下，最长等待的消息数
异步模式下，进入队列的等待时间，若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃
异步模式下，每次发送的最大消息数，前提是触发了 queue_buffering_max_messages 或是 queue_enqueue_timeout_ms 的限制
以上是相对重要参数的使用示例，更多参数可以选项可以跟据 https://github.com/joekiller/logstash-kafka/blob/master/README.md 查看 output 默认参数。
默认情况下，插件是使用 json 编码来输入和输出相应的消息，消息传递过程中 logstash 默认会为消息编码内加入相应的时间戳和 hostname 等信息。如果不想要以上信息(一般做消息转发的情况下)，可以使用以下配置，例如:
output {
kafka {
codec => plain {
format => "%{message}"
}
}
}