flume 架构设计优化

对于企业中常用的flume type 概括如下：
ource(获取数据源)：

• exec (文件)
• spoolingdir (文件夹)
• taildir(文件夹及文件的变动)
• kafka
• syslog
• http

channel(管道)：

• mem
• file
• kafka

sink(将channel中的 数据发送到目标地址):

• hdfs
• hive
• hbase
• ES

从集群可用性，可靠性，可扩展性和兼容性等方面，对架构优化进行设计。

1、可用性(availablity)

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可用性(availablity)指固定周期内系统无故障运行总时间。要想提高系统的可用性，就需要消除系统的单点，提高系统的冗余度。

1.1  Agent死掉

• 机器死机
• Agent进程死掉

1. 1. 所有的Agent在supervise的方式下启动，如果进程死掉会被系统立即重启，以提供服务。
   2. 所有的Agent进行存活监控，发现Agent死掉立即报警。
   3. 对于非常重要的日志，建议应用直接将日志写磁盘，Agent使用spooldir的方式获得最新的日志。

1.2 负载均衡与故障转移

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• 模块分解详解图
• 

1.3 Hdfs正常停机

• 在Collector的HdfsSink中提供了开关选项，可以控制Collector停止写Hdfs，并且将所有的events缓存到FileChannel的功能。

1.4 Hdfs异常停机或不可访问

• 假如Hdfs异常停机或不可访问，此时Collector无法写Hdfs。由于我们使用DualChannel，Collector可以将所收到的events缓存到FileChannel，保存在磁盘上，继续提供服务。当Hdfs恢复服务以后，再将FileChannel中缓存的events再发送到Hdfs上。这种机制类似于Scribe，可以提供较好的容错性

1.5 Collector变慢或者Agent/Collector网络变慢

• 如果Collector处理速度变慢（比如机器load过高）或者Agent/Collector之间的网络变慢，可能导致Agent发送到Collector的速度变慢。同样的，对于此种情况，我们在Agent端使用DualChannel，Agent可以将收到的events缓存到FileChannel，保存在磁盘上，继续提供服务。当Collector恢复服务以后，再将FileChannel中缓存的events再发送给Collector。

1.6 Hdfs变慢

• 当Hadoop上的任务较多且有大量的读写操作时，Hdfs的读写数据往往变的很慢。由于每天，每周都有高峰使用期，所以这种情况非常普遍。对于Hdfs变慢的问题，我们同样使用DualChannel来解决。当Hdfs写入较快时，所有的events只经过MemChannel传递数据，减少磁盘IO，获得较高性能。当Hdfs写入较慢时，所有的events只经过FileChannel传递数据，有一个较大的数据缓存空间。

2、可靠性(reliability)

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可靠性(reliability)是指Flume在数据流的传输过程中，保证events的可靠传递。

对Flume来说，所有的events都被保存在Agent的Channel中，然后被发送到数据流中的下一个Agent或者最终的存储服务中。那么一个Agent的Channel中的events什么时候被删除呢？当且仅当它们被保存到下一个Agent的Channel中或者被保存到最终的存储服务中。这就是Flume提供数据流中点到点的可靠性保证的最基本的单跳消息传递语义。

那么Flume是如何做到上述最基本的消息传递语义呢？

首先，Agent间的事务交换。Flume使用事务的办法来保证event的可靠传递。Source和Sink分别被封装在事务中，这些事务由保存event的存储提供或者由Channel提供。这就保证了event在数据流的点对点传输中是可靠的。在多级数据流中，如下图，上一级的Sink和下一级的Source都被包含在事务中，保证数据可靠地从一个Channel到另一个Channel转移。

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其次，数据流中 Channel的持久性。Flume中MemoryChannel是可能丢失数据的（当Agent死掉时），而FileChannel是持久性的，提供类似mysql的日志机制，保证数据不丢失。

3、可扩展性(scalability)

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可扩展性(scalability)是指系统能够线性扩展。当日志量增大时，系统能够以简单的增加机器来达到线性扩容的目的。对于基于Flume的日志收集系统来说，需要在设计的每一层，都可以做到线性扩展地提供服务。下面将对每一层的可扩展性做相应的说明。

3.1 Agent层

• 对于Agent这一层来说，每个机器部署一个Agent，可以水平扩展，不受限制。一个方面，Agent收集日志的能力受限于机器的性能，正常情况下一个Agent可以为单机提供足够服务。另一方面，如果机器比较多，可能受限于后端Collector提供的服务，但Agent到Collector是有Load Balance机制，使得Collector可以线性扩展提高能力。

  3.2 Collector层

• 对于Collector这一层，Agent到Collector是有Load Balance机制，并且Collector提供无差别服务，所以可以线性扩展。其性能主要受限于Store层提供的能力。

3.3 Store层

• 对于Store这一层来说，Hdfs和Kafka都是分布式系统，可以做到线性扩展。Bypass属于临时的应用，只对应于某一类日志，性能不是瓶颈。

4、Channel的选择

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Flume提供常用的MemoryChannel和FileChannel优缺点相反，分别有自己适合的场景。然而，对于大部分应用来说，我们希望Channel可以同提供高吞吐和大缓存。基于此，美团开发了DualChannel。

• DualChannel：基于 MemoryChannel和 FileChannel开发。当堆积在Channel中的events数小于阈值时，所有的events被保存在MemoryChannel中，Sink从MemoryChannel中读取数据； 当堆积在Channel中的events数大于阈值时， 所有的events被自动存放在FileChannel中，Sink从FileChannel中读取数据。这样当系统正常运行时，我们可以使用MemoryChannel的高吞吐特性；当系统有异常时，我们可以利用FileChannel的大缓存的特性。

5、系统监控

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5.1  发送速度，拥堵情况，写Hdfs速度

5.2  flume写hfds状态的监控

5.3 日志大小异常监控

• 对于重要的日志，我们会每个小时都监控日志大小周同比是否有较大波动，并给予提醒，这个报警有效的发现了异常的日志，且多次发现了应用方日志发送的异常，及时给予了对方反馈，帮助他们及早修复自身系统的异常。

6、美团优化经验参考

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6.1 Flume的问题总结

• Channel“水土不服”：使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小不够的异常；使用FileChannel又导致IO繁忙的问题；
• HdfsSink的性能问题：使用HdfsSink向Hdfs写日志，在高峰时间速度较慢；
• 系统的管理问题：配置升级，模块重启等；

6.2 增加Zabbix monitor服务

Flume本身提供了http, ganglia的监控服务，而我们目前主要使用zabbix做监控。因此，我们为Flume添加了zabbix监控模块，和sa的监控服务无缝融合。

另一方面，净化Flume的metrics。只将我们需要的metrics发送给zabbix，避免 zabbix server造成压力。目前我们最为关心的是Flume能否及时把应用端发送过来的日志写到Hdfs上， 对应关注的metrics为：

• Source : 接收的event数和处理的event数
• Channel : Channel中拥堵的event数
• Sink : 已经处理的event数

6.3 增加DualChannel

flumee本身提供了MemoryChannel和FileChannel。MemoryChannel处理速度快，但缓存大小有限，且没有持久化；FileChannel则刚好相反。我们希望利用两者的优势，在Sink处理速度够快，Channel没有缓存过多日志的时候，就使用MemoryChannel，当Sink处理速度跟不上，又需要Channel能够缓存下应用端发送过来的日志时，就使用FileChannel，由此我们开发了DualChannel，能够智能的在两个Channel之间切换。

6.4 增加NullChannel

Flume提供了NullSink，可以把不需要的日志通过NullSink直接丢弃，不进行存储。然而，Source需要先将events存放到Channel中，NullSink再将events取出扔掉。为了提升性能，我们把这一步移到了Channel里面做，所以开发了NullChannel。

6.5 Flume系统调优经验总结

• HdfsSink中默认的serializer会每写一行在行尾添加一个换行符，我们日志本身带有换行符，这样会导致每条日志后面多一个空行，修改配置不要自动添加换行符； lc.sinks.sink_hdfs.serializer.appendNewline = false
• 调大MemoryChannel的capacity，尽量利用MemoryChannel快速的处理能力；
• 调大HdfsSink的batchSize，增加吞吐量，减少hdfs的flush次数；
• 适当调大HdfsSink的callTimeout，避免不必要的超时错误；

6.6  HdfsSink获取Filename的优化

• HdfsSink的path参数指明了日志被写到Hdfs的位置，该参数中可以引用格式化的参数，将日志写到一个动态的目录中。这方便了日志的管理。例如我们可以将日志写到category分类的目录，并且按天和按小时存放：

  lc.sinks.sink_hdfs.hdfs.path = /user/hive/work/orglog.db/%{category}/dt=%Y%m%d/hour=%H

• dfsS ink中处理每条event时，都要根据配置获取此event应该写入的Hdfs path和filename，默认的获取方法是通过正则表达式替换配置中的变量，获取真实的path和filename。因为此过程是每条event都要做的操作，耗时很长。通过我们的测试，20万条日志，这个操作要耗时6-8s左右。

• 由于我们目前的path和filename有固定的模式，可以通过字符串拼接获得。而后者比正则匹配快几十倍。拼接定符串的方式，20万条日志的操作只需要几百毫秒。

6.7 日志管理系统：图形化的展示和控制日志收集系统

7、监控

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7.1 Flume主要有以下集中监控方式:

• JMX监控
• HTTP监控
• Ganglia监控
• 自定义监控

7.2 metrics 指标

• {
  	"SOURCE.src-1":{
  		"OpenConnectionCount":"0",		//目前与客户端或sink保持连接的总数量(目前只有avro source展现该度量)
  		"Type":"SOURCE",
  		"AppendBatchAcceptedCount":"1355",	//成功提交到channel的批次的总数量
  		"AppendBatchReceivedCount":"1355",	//接收到事件批次的总数量
  		"EventAcceptedCount":"28286",	        //成功写出到channel的事件总数量，且source返回success给创建事件的sink或RPC客户端系统
  		"AppendReceivedCount":"0",		//每批只有一个事件的事件总数量(与RPC调用中的一个append调用相等)
  		"StopTime":"0",			        //source停止时自Epoch以来的毫秒值时间
  		"StartTime":"1442566410435",	        //source启动时自Epoch以来的毫秒值时间
  		"EventReceivedCount":"28286",	        //目前为止source已经接收到的事件总数量
  		"AppendAcceptedCount":"0"		//单独传入的事件到Channel且成功返回的事件总数量
  	},
  	"CHANNEL.ch-1":{
  		"EventPutSuccessCount":"28286",	        //成功写入channel且提交的事件总数量
  		"ChannelFillPercentage":"0.0",	        //channel满时的百分比
  		"Type":"CHANNEL",
  		"StopTime":"0",			        //channel停止时自Epoch以来的毫秒值时间
  		"EventPutAttemptCount":"28286",	        //Source尝试写入Channe的事件总数量
  		"ChannelSize":"0",			//目前channel中事件的总数量
  		"StartTime":"1442566410326",	        //channel启动时自Epoch以来的毫秒值时间
  		"EventTakeSuccessCount":"28286",	//sink成功读取的事件的总数量
  		"ChannelCapacity":"1000000",            //channel的容量
  		"EventTakeAttemptCount":"313734329512"  //sink尝试从channel拉取事件的总数量。这不意味着每次事件都被返回，因为sink拉取的时候channel可能没有任何数据
  	},
  	"SINK.sink-1":{
  		"Type":"SINK",
  		"ConnectionClosedCount":"0",	        //下一阶段或存储系统关闭的连接数量(如在HDFS中关闭一个文件)
  		"EventDrainSuccessCount":"28286",	//sink成功写出到存储的事件总数量
  		"KafkaEventSendTimer":"482493",
  		"BatchCompleteCount":"0",		//与最大批量尺寸相等的批量的数量
  		"ConnectionFailedCount":"0",	        //下一阶段或存储系统由于错误关闭的连接数量（如HDFS上一个新创建的文件因为超时而关闭）
  		"EventDrainAttemptCount":"0",	        //sink尝试写出到存储的事件总数量
  		"ConnectionCreatedCount":"0",	        //下一个阶段或存储系统创建的连接数量（如HDFS创建一个新文件）
  		"BatchEmptyCount":"0",		        //空的批量的数量，如果数量很大表示souce写数据比sink清理数据慢速度慢很多
  		"StopTime":"0",
  		"RollbackCount":"9",			//
  		"StartTime":"1442566411897",
  		"BatchUnderflowCount":"0"		//比sink配置使用的最大批量尺寸更小的批量的数量，如果该值很高也表示sink比souce更快
  	}
  	}

小结

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• 可用性监控：Agent状态、负载均衡、故障转移
• NullChannel、DuelChannel
• 热插拔扩展与维护

参考资料

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• https://tech.meituan.com/mt-log-system-optimization.html
• https://segmentfault.com/a/1190000002532284
• 美团flume改进代码
• 监控：
• http://www.wfuyu.com/technology/25331.html
• http://blog.csdn.net/simonchi/article/details/43270461
• https://www.jianshu.com/p/09493efe0fb8

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