聊聊Flume和Logstash的那些事儿

在某个Logstash的场景下，我产生了为什么不能用Flume代替Logstash的疑问，因此查阅了不少材料在这里总结，大部分都是前人的工作经验下，加了一些我自己的思考在里面，希望对大家有帮助。

本文适合有一定大数据基础的读者朋友们阅读，但如果你没有技术基础，照样可以继续看（这就好比你看《葵花宝典》第一页：欲练此功，必先自宫，然后翻到第二页：若不自宫，也可练功，没错就是这种感觉→_→）。

大数据的数据采集工作是大数据技术中非常重要、基础的部分，数据不会平白无故地跑到你的数据平台软件中，你得用什么东西把它从现有的设备（比如服务器，路由器、交换机、防火墙、数据库等）采集过来，再传输到你的平台中，然后才会有后面更加复杂高难度的处理技术。

目前，Flume和Logstash是比较主流的数据采集工具（主要用于日志采集），但是很多人还不太明白两者的区别，特别是对用户来说，具体场景使用合适的采集工具，可以大大提高效率和可靠性，并降低资源成本。

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嗑瓜子群众：喂喂，上面全都是没用的废话，说好的故事呢=。=

咳咳，好吧，现在我们开始讲正事。首先我们给出一个通用的数据采集模型，主要是让不太懂计算机或者通信的读者们了解一下。

普适环境的数据采集

其中，数据采集和存储是必要的环节，其他并不一定需要。是不是很简单？本来编程其实就是模块化的东西，没有那么难。但是这毕竟只是一个粗略的通用模型，不同开源社区或者商业厂家开发的时候都会有自己的考虑和目的。我们在本文要讨论的Flume和Logstash原则上都属于数据采集这个范畴，尽管两者在技术上或多或少都自带了一些缓冲、过滤等等功能。

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好，我们先来看Logstash，然后看Flume，等你全部看完你就知道我为什么这么安排了。

Logstash是ELK组件中的一个。所谓ELK就是指，ElasticSearch、Logstash、Kibana这三个组件。那么为什么这三个组件要合在一起说呢？第一，这三个组件往往是配合使用的（ES负责数据的存储和索引，Logstash负责数据采集和过滤转换，Kibana则负责图形界面处理）；第二，这三个组件又先后被收购于Elastic.co公司名下。是不是很巧合？这里说个题外话，原ELK Stack在5.0版本加入Beats（一种代理）套件后改称为Elastic Stack，这两个词是一个意思，只不过因为增加了Beats代理工具，改了个名字。

Logstash诞生于2009年8有2日，其作者是世界著名的虚拟主机托管商DreamHost的运维工程师乔丹 西塞（Jordan Sissel）。Logstash的开发很早，对比一下，Scribed诞生于2008年，Flume诞生于2010年，Graylog2诞生于2010年，Fluentd诞生于2011年。2013年，Logstash被ElasticSearch公司收购。这里顺便提一句，Logstash是乔丹的作品，所以带着独特的个人性格，这一点不像Facebook的Scribe，Apache的Flume开源基金项目。

你说的没错，以上都是废话。（手动滑稽→_→）

Logstash的设计非常规范，有三个组件，其分工如下：

1、Shipper 负责日志收集。职责是监控本地日志文件的变化，并输出到 Redis 缓存起来；2、Broker 可以看作是日志集线器，可以连接多个 Shipper 和多个 Indexer；3、Indexer 负责日志存储。在这个架构中会从 Redis 接收日志，写入到本地文件。

这里要说明，因为架构比较灵活，如果不想用 Logstash 的存储，也可以对接到 Elasticsearch，这也就是前面所说的 ELK 的套路了。

Flume结构图

如果继续细分，Logstash也可以这么解剖来看

Logstash三个工作阶段

貌似到这里。。。好像就讲完了。。。读者朋友们不要骂我，因为Logstash就是这么简约，全部将代码集成，程序员不需要关心里面是如何运转的。

Logstash最值得一提的是，在Filter plugin部分具有比较完备的功能，比如grok，能通过正则解析和结构化任何文本，Grok 目前是Logstash最好的方式对非结构化日志数据解析成结构化和可查询化。此外，Logstash还可以重命名、删除、替换和修改事件字段，当然也包括完全丢弃事件，如debug事件。还有很多的复杂功能供程序员自己选择，你会发现这些功能Flume是绝对没有（以它的轻量级线程也是不可能做到的）。当然，在input和output两个插件部分也具有非常多类似的可选择性功能，程序员可以自由选择，这一点跟Flume是比较相似的。

大大的分割线，读者朋友们可以去上个厕所，然后再买一包瓜子了。

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Logstash因为集成化设计，所以理解起来其实不难。现在我们讲讲Flume，这块内容就有点多了。

最早Flume是由Cloudrea开发的日志收集系统，初始的发行版本叫做Flume OG（就是original generation的意思），作为开源工具，一经公布，其实是很受关注的一套工具，但是后面随着功能的拓展，暴露出代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等各种缺点。尤其是在Flume OG的最后一个发行版本0.94.0中，日志传输不稳定的现象特别严重。我们来看看Flume OG到底有什么问题。

Flume OG架构图

直到现在，你在网络上搜索Flume相关资料的时候还会经常出现Flume OG的结构图，这对新人来说是很不友好的，很容易引起误导，请读者朋友们一定要注意！我们可以看到Flume OG有三种角色的节点：代理节点（agent）、收集节点（collector）、主节点（master）。

流程理解起来也并不困难：agent 从各个数据源收集日志数据，将收集到的数据集中到 collector，然后由收集节点汇总存入 hdfs。master 负责管理 agent，collector 的活动。agent、collector 都称为 node，node 的角色根据配置的不同分为 logical node（逻辑节点）、physical node（物理节点）。对logical nodes和physical nodes的区分、配置、使用一直以来都是使用者最头疼的地方。

Flume OG中节点的构成

agent、collector 由 source、sink 组成，代表在当前节点数据是从 source 传送到 sink。

就算是外行人，看到这里也觉得很头大，这尼玛是谁设计出来的破玩意？

各种问题的暴露，迫使开发者痛下决心，抛弃原有的设计理念，彻底重写Flume。于是在2011 年 10 月 22 号，Cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation下一代的意思）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，Cloudera Flume 改名为 Apache Flume，所以现在Flume已经是Apache ETL工具集中的一员。

这里说个题外话，大家都知道，通常情况下大公司，特别是大型IT公司是比较排斥使用一些不稳定的新技术的，也不喜欢频繁变换技术，这很简单，因为变化很容易导致意外。举个例子，Linux发展了二十多年了，大部分公司都在使用RedHat、CentOS和Ubuntu这类旨在提供稳定、兼容好的版本，如果你看到一家公司用的是Linux新内核，那多半是一家新公司，需要用一些新技术在竞争中处于上风。

好，了解了一些历史背景，现在我们可以放上Flume NG的结构图了

Flume NG结构图

卧槽，是不是很简单？！对比一下OG的结构，外行人都会惊叹：so easy！

这次开发者吸取了OG的血淋林教训，将最核心的几块部分做了改动：

1、NG 只有一种角色的节点：代理节点（agent），而不是像OG那么多角色；

2、没有collector，master节点。这是核心组件最核心的变化；

3、去除了physical nodes、logical nodes的概念和相关内容；

4、agent 节点的组成也发生了变化，NG agent由source、sink、channel组成。

那么这么做有什么好处呢？简单概括有这么三点：

1、NG 简化核心组件，移除了 OG 版本代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点，使得数据流的配置变得更简单合理，这是比较直观的一个改进点；

2、NG 脱离了 Flume 稳定性对 zookeeper 的依赖。在早期的OG版本中，Flume 的使用稳定性依赖 zookeeper。它需要 zookeeper 对其多类节点（agent、collector、master）的工作进行管理，尤其是在集群中配置多个 master 的情况下。当然，OG 也可以用内存的方式管理各类节点的配置信息，但是需要用户能够忍受在机器出现故障时配置信息出现丢失。所以说 OG 的稳定行使用是依赖 zookeeper 的。

3、NG 版本对用户要求大大降低：安装过程除了java无需配置复杂的Flume相关属性，也无需搭建zookeeper集群，安装过程几乎零工作量。

有人很不解，怎么突然冒出来一个Zookeeper这个概念，这是个啥玩意？简单的说，Zookeeper 是针对大型分布式系统的可靠协调系统，适用于有多类角色集群管理。你可以把它理解为整个Hadoop的总管家，负责整个系统所有组件之间的协调工作管理。这个组件平时很不起眼，但非常重要。好比一支篮球队，五个队员个个都是巨星，所以我们平时都习惯关注这五个人，但是整个球队的获胜缺不了教练的协调组织、战术安排，Zookeeper就好比是整个Hadoop系统的教练。比喻虽然有些生硬，只是想说明Zookeeper的重要性，也侧面说明NG在摆脱了Zookeeper的依赖后变得更加轻便，灵活。

说个题外话，OG版本的使用文档有90多页，而NG只用 20 多页的内容就完成了新版 Flume 的使用说明。可见在科学研究领域，人类总是在追求真理，而真理总是可以用最简单的语言描述出来。

到这里差不多Flume就讲的差不多了，因为这个线程工具从原理上讲真的很简单，三段式的结构：源（Source输入）——存储（Channel管道）——出口（Sink目标输出）。但也因为涉及到这三个结构，所以做配置就比较复杂，这里举个例子，我们看看Flume在一些场景下是如何搭建布置的。

Flume集群部署

这里要纠正几个很多初学Flume朋友们的误区。首先，Flume已经可以支持一个Agent中有多个不同类型的channel和sink，我们可以选择把Source的数据复制，分发给不同的目的端口，比如：

Flume的多重复用

其次，Flume还自带了分区和拦截器功能，因此不是像很多实验者认为的没有过滤功能（当然我承认Flume的过滤功能比较弱）。

读者可能会隐约感觉到，Flume在集群中最擅长的事情就是做路由了，因为每一个Flume Agent相连就构成了一条链路，这也是众多采集工具中Flume非常出色的亮点。但是也正因为如此，如果有一个Flume Agent出了问题，那么整个链路也会出现问题，所以在集群中需要设计分层架构等来实现冗余备份。但这么一来，配置又会变得很麻烦。

最后一个大大的分隔线

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把Logstash和Flume都讲完了，我们最后可以对比总结一下了。

首先从结构对比，我们会惊人的发现，两者是多么的相似！Logstash的Shipper、Broker、Indexer分别和Flume的Source、Channel、Sink各自对应！只不过是Logstash集成了，Broker可以不需要，而Flume需要单独配置，且缺一不可，但这再一次说明了计算机的设计思想都是通用的！只是实现方式会不同而已。

从程序员的角度来说，上文也提到过了，Flume是真的很繁琐，你需要分别作source、channel、sink的手工配置，而且涉及到复杂的数据采集环境，你可能还要做多个配置，这在上面提过了，反过来说Logstash的配置就非常简洁清晰，三个部分的属性都定义好了，程序员自己去选择就行，就算没有，也可以自行开发插件，非常方便。当然了，Flume的插件也很多，但Channel就只有内存和文件这两种（其实现在不止了，但常用的也就两种）。读者可以看得出来，两者其实配置都是非常灵活的，只不过看场景取舍罢了。

其实从作者和历史背景来看，两者最初的设计目的就不太一样。Flume本身最初设计的目的是为了把数据传入HDFS中（并不是为了采集日志而设计，这和Logstash有根本的区别），所以理所应当侧重于数据的传输，程序员要非常清楚整个数据的路由，并且比Logstash还多了一个可靠性策略，上文中的channel就是用于持久化目的，数据除非确认传输到下一位置了，否则不会删除，这一步是通过事务来控制的，这样的设计使得可靠性非常好。相反，Logstash则明显侧重对数据的预处理，因为日志的字段需要大量的预处理，为解析做铺垫。

回过来看我当初为什么先讲Logstash然后讲Flume？这里面有几个考虑，其一：Logstash其实更有点像通用的模型，所以对新人来说理解起来更简单，而Flume这样轻量级的线程，可能有一定的计算机编程基础理解起来更好；其二：目前大部分的情况下，Logstash用的更加多，这个数据我自己没有统计过，但是根据经验判断，Logstash可以和ELK其他组件配合使用，开发、应用都会简单很多，技术成熟，使用场景广泛。相反Flume组件就需要和其他很多工具配合使用，场景的针对性会比较强，更不用提Flume的配置过于繁琐复杂了。

最后总结下来，我们可以这么理解他们的区别：Logstash就像是买来的台式机，主板、电源、硬盘，机箱（Logstash）把里面的东西全部装好了，你可以直接用，当然也可以自己组装修改；Flume就像提供给你一套完整的主板，电源、硬盘，Flume没有打包，只是像说明书一样指导你如何组装，才能运行的起来。

讲完，收工。

原文链接：https://blog.csdn.net/jek123456/article/details/65658790