flume1.4.0源码结构剖析

flume基本思想：

source负责收集数据，channel负责缓存数据，sink负责消费channel中的数据，具体使用方式这里不赘述

生命周期管理：

生命周期相关代码在flume-ng-core文件夹下的lifecycle子文件夹内

flume的所有组件（除了monitor service）都有生命周期的概念，主要作用是用来标记组件目前所属的状态。flume组件的生命周期有四个状态，分别是IDLE，START，STOP，ERROR，意义如下：

IDLE	组件已经构造完成
START	组件已经启动
STOP	组件已经停止
ERROR	组件发生了错误

其中对象本身需要实现LifecycleAware接口【见代码】，flume对组件初始化完成后会调用LifecycleSupervisor.supervise()将该组件加入监控，LifecycleSupervisor类内部对每一个组件会启动一个定时线程MonitorRunnable，在定时线程中调用组件的start/stop函数对组件进行控制

这里注意对组件stop函数的调用是在unsupervise里面进行的，而不是通过定时线程MonitorRunnable控制的

abstract public class AbstractSink implements Sink, LifecycleAware {

  private LifecycleState lifecycleState;

  public AbstractSink() {
    lifecycleState = LifecycleState.IDLE;
  }

  @Override
  public synchronized void start() {
    ......
    lifecycleState = LifecycleState.START;
    ......
  }

  @Override
  public synchronized void stop() {
     ......
    lifecycleState = LifecycleState.STOP;
     ......
  }

  @Override
  public synchronized LifecycleState getLifecycleState() {
      return lifecycleState;
  }

   ......

}

flume 启动流程：

flume的main函数在flume-ng-node文件夹下Application类中

实际上启动流程的主要目的有两个：

1.通过配置文件构造组件，连接有关联的组件【hook】，将组件填入到MaterializedConfiguration类中

2.从MaterializedConfiguration类中获取组件，将组件注册到LifecycleSupervisor中，通过LifecycleSupervisor启动

可以看出MaterializedConfiguration的重要性，下面是其定义，可见其意义就是存储所有初始化好的组件并提供给程序调用：

public interface MaterializedConfiguration {

  public void addSourceRunner(String name, SourceRunner sourceRunner);

  public void addSinkRunner(String name, SinkRunner sinkRunner);

  public void addChannel(String name, Channel channel);

  public ImmutableMap<String, SourceRunner> getSourceRunners();

  public ImmutableMap<String, SinkRunner> getSinkRunners();

  public ImmutableMap<String, Channel> getChannels();

}

main函数依次做了以下几件事

1.解析命令行

2.寻找命令行里的配置文件路径，解析配置文件，并放在一个File对象里

3.调用AbstractConfigurationProvider实例，传入File配置文件构造对象，返回一个MaterializedConfiguration对象，该对象里存放所有的sink,sinkgroup,source,channel组件

4.调用application.start(),该函数将所有组件加入生命周期管理并注册启动monitor服务

5.向JVM注册一个函数，当进程结束时停止所有组件

这里要注意第三步其实根据命令行中的no-reload-conf参数【是否关闭重载配置文件】选择调用AbstractConfigurationProvider的派生类PollingPropertiesFileConfigurationProvider或者PropertiesFileConfigurationProvider。

其他几步都很直接，比较复杂的流程在调用AbstractConfigurationProvider，解析配置文件并初始化组件这一步。

调用AbstractConfigurationProvider的目的是初始化所有组件，挂好相互关联的钩子并将组件封装到MaterializedConfiguration对象中返回给上层。

AbstractConfigurationProvider类的功能比较好理解，关键在于flume支持配置重载，配置重载则channel组件涉及到是否复用的问题【重新生成channel可能会导致之前数据的丢失问题】。AbstractConfigurationProvider类的getConfiguration()函数主要处理了这一套逻辑

getConfiguration()函数的执行基本流程如下：

1.加载配置文件

2.load channels

3.load sources，这一块要传入2中load的channel，因为要挂channel和source之间的钩子【这一块实际上是将channel封装到ChannelProcessor中，将ChannelProcessor传入Source，关于ChannelProcessor的作用见下文Channel结构介绍】

4.load sinks，这一块要传入2中load的channel，因为要挂channel和sink之间的钩子

5.移除没有sink和source连接的channel【如果只有source/sink这里不会检测】

6.将sink,source,channel封装在MaterializedConfiguration对象中并返回，注意source是封装在SourceRunner类中，sink是封装在SinkRunner中。这里的定义是Runner负责与操作系统打交道，而source/sink专注于维护自身逻辑。SinkRunner中还要注意一点是一个Sink只能在一个SinkGroup里面。

注意：

1.加载配置文件时调用了FlumeConfiguration类，该类内部有对配置文件进行合法性校验，校验的错误列表可以通过getConfigurationErrors()接口获取

2.每个组件都有对应的Factor类（如ChannelFactor），通过调用Factor类的create()函数创建对象

3.load_channel函数中channel可以通过加上@Disposable声明表示不复用，重新加载配置时生成一个新的channel

4.细读load_channels,load_sources,load_sinks代码，可以发现加载组件时分了两种情况，has ComponentConfiguration object和do not hava a ComponentConfiguration object。这一块可以不用理会，细读配置文件逻辑好像全部都是后一种do not hava a ComponentConfiguration object

以上步骤执行完，flume就可以提供服务了。

flume各组件的内部结构：

组件的结构代码在flume-ng-core文件夹中

channel:

channel模块的作用是给数据提供中转的储藏地，由flume的架构图可以看出channel负责给source模块提供写数据接口，给sink模块提供读数据接口。实际实现中每一个source模块中都有一个ChannelProcessor，通过ChannelProcessor向Channel写入数据，而sink模块是直接通过Channel模块提供的接口读取。

为什么Source写入要通过封装的Processor进行？这里有两个原因：1.source模块写入的数据可能在写入Channel前需要进行过滤处理；2.source模块可能要将不同的数据写到不同的Channel上实现数据分发的效果。ChannelProcessor主要就是为了解决这两个问题存在的。以下是ChannelProcessor的结构图：

上图中：InterceptorChain模块主要解决问题1，source写入的数据可以经过InterceptorChain模块中一系列的过滤器依次处理，最终过滤出来的数据进入ChannelSelector模块，ChannelSelector解决了上面提到的问题2，提供了将不同数据分发到不同Channel的机制。

Channel中基本的数据单元是Event，每个Event包含有一个map<String, String>类型的header，每一个Interceptor可以在header里面添加key,value形式的tag让后续流程处理，或者按照某些规则将过滤event。

ChannelSelector目前有两种类型。一种是ReplicatingChannelSelector，消息发往所有的channel，另一种是MultiplexingChannelSelector，可以指定发往某些Channel

其中Channel也有两种类型：一种是required，一种是optional.这两者的区别是required类型如果写入失败会throw Exception。optional类型的写入失败不处理。

Channel中处理数据的最小单元是Transaction，一个Transaction由多个Event组成。Channel内部实现要保证一个Transaction要么全部成功，要么全部不成功。具体实现方法下面细说。

下面是这几个类之间的关系图。图中Channel只画了MemoryChannel，Interceptor的具体实现类没有画。

其中要注意的是：

1.ChannelProcessor的初始化是在初始化Source模块的时候。

2.每一个线程有自己的Transaction，这个具体实现是在BasicChannelSemantics类中利用TreadLocal机制。这么做的好处是维护transaction相对方便。

3. Transaction的维护方法：MemoryChannel的机制是每一个Transaction有自己的存储空间，分为putlist和takelist，MemoryChannel有一个公共的queue。

每次take时从queue中取出一个event并放置在本地的takelist内并返回该event，commit的时候清空takelist，rollback时将takelist中的event重新放回queue。

每次put时将event放置在putlist中，commit时将putlist中内容写入queue中，rollback时将putlist清空。

4.BasicChannelSemantics类主要负责的是维护(thread,transaction)这样的关系。而由于Transaction是接口，不能直接给BasicChannelSemantics进行操作。所以这里又封装了一个BasicTransactionSemantics类。这两个类实现相对简单，这里不细述。

上面介绍初始化的时候曾经说过source和sink封装在SourceRunner和SinkRunner中。Source和Sink这两部分主要各种对接外部系统的模块比较多，实际结构还是比较简单的

source:

source的主要功能是收集外部数据，并通过ChannelProcessor写入Channel。Source分为两种类型，PollableSource和EventDrivenSource，分别对应不同的SourceRunner。其中PollableSource是指那些需要定时轮询的Source，比如定时扫描文件，读取新增内容。其他Source都是EventDrivenSource。

1.注意BasicSourceSemantics类型维护了Source的生命周期。

2.PollableSource类型的source具体的功能函数封装在process()中，PollableSourceRunner负责定期调source.process()将数据写入Channel.

3.EventDrivenSource类型全部逻辑基本都在Source实现里面，通过start接口启动【start接口是LifecycleSupervisor负责调用的，上文有描述】。每一种source根据不同的外部系统有不同的处理逻辑，这里不赘述。

sink&sinkgroup:

sink/sinkgroup的主要作用是消费Channel中的数据，其基本思想是定期轮询Sink，从Channel中拉取一定量数据做处理。

一个Sink只能对应一个下游，但是一个下游不可靠。所以flume里面有一个机制将多个sink封装为一个SinkGroup，每次消费时通过SinkSelector选择不同Sink实现容错/负载均衡方案

如果SinkSelector需要对Sink做筛选，那么它需要知道每一个Sink的状态。每一个sink都要自己维护一个status变量，有两个值【READY, BACKOFF】，定义在interface Sink中，READY的意思是该sink可以从Channel中取数据，BACKOFF的意义是该sink目前不能从Channel中取数据。这个status就是给SinkSelector做决策使用的。

Sink的结构图如下：

SinkRunner的逻辑跟PollableSource一致。每隔一段时间调用SinkProcessor的process()函数

SinkProcessor里面封装了Sink和SinkSelector。如果是单独sink，直接调用这个sink的process(),如果是一组sink，通过SinkSelector选择出一个sink，再调用这个sink的process().

目前flume里面实现的SinkProcessor有三种，DefaultSinkProcessor/FailoverSinkProcessor/LoadBalancingSinkProcessor

1.DefaultSinkProcessor：提供给单独Sink使用。直接调用sink的process()函数

2.FailoverSinkProcessor：提供给SinkGroup使用。这个Processor给每个sink都设置了一个priority【通过配置文件】，其思想是每次都会【尽量】调用priority最大的sink。
            这个Processor将sinks分为两组，一组是Queue类型的failedSinks队列，保存上一次sink.process()调用出错的sink，并且每一个调用出错的sink都有一个冷却时间，冷却时间之内的sink不会调用，另一组是SortedMap<Integer, Sink> liveSinks，保存正常的sink，其中Integer指该sink的priority

每次选择sink的流程如下：a.从failedSinks里面取出冷却最久的sink，调用process，如果成功则将该sink重新加入liveSinks，如果失败则刷新这个sink的冷却时间并将其重新push回failedSinks。然后试图在failedSinks寻找下一个sink

b.如果failedSinks为空或者failedSinks内的sink全部不可用，则调用liveSinks里面权重最大的sink，如果该sink调用失败则塞入failedSinks

3.LoadBalancingSinkProcessor：基本思想是将Channel中的数据平均分配到该Processor的所有sink里。

这个Processor下面有两个Selector，分别是RandomOrderSinkSelector和RoundRobinSinkSelector。前者提供的功能是返回一个随机排序的sink数组，后者则是返回一个轮询调度形式的数组，比如这一次返回【1，2，3】，下一次就是【2，3，1】，下下一次就是【3，1，2】。

LoadBalancingSinkProcessor调用用户配置的Seletor返回一个数组，然后依次调用这个数组中的sink.process()，直到某一次调用成功，则返回，如果全部失败会返回错误。

这个Processor有一个比较重要的配置【backoff】。这个配置决定了某个sink调用失败后的行为。如果backoff为true，则该sink失败后就会冷却一段时间。这段时间调用Selector返回的数组不会包含该sink。

Sink主要是实现从Channel众消费数据的逻辑，这里不一一描述。要注意的是SinkGroup中一个Sink如果卡住这个SinkGroup会卡住。

监控模块：

在启动流程章节里提到，在启动所有组件后会启动minotor监控进程。监控主要分为两部分，收集数据和上报数据。

收集数据的逻辑是夹杂在具体Channel，Sink，Source等的实现逻辑里面的。其中sink,source,channel等结构监控数据的数据结构在flume-ng-core文件夹下面的instrumententation里面。分别是SinkCounter，SourceCounter和ChannelCounter等。如果要自己实现这些组件，需要调用这几个类的接口上报监控信息。flume-ng-core下面还有一个CounterGroup，这个统计了一些Runner的事件。这个接口应该是老接口。

每一个Count都会在MBean里面注册。上报的数据存储在这个MBean对象里。

flume内置三种上报监控的方式，分别是zabbix，ganglia和http。其中http方式是在flume侧起一个server，由外部主动来拉取监控信息。

没看到flume有一段时间内的统计信息。所有统计信息都是统计整个组件生命周期的。

以上就是Flume源码剖析的全部内容。Flume本身提供了非常多的组件之外还有非常好的可扩展性。就整体架构而言还是非常清晰的。除了配置文件结构比较复杂，其他代码的可读性还是相当高的