Flume传输数据事务分析

Flume传输数据事务分析

本文基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件，对Flume传输数据的事务进行分析。假设使用的是其它组件。Flume事务详细的处理方式将会不同。普通情况下。用MemoryChannel就好了，我们公司用的就是这个。FileChannel速度慢，尽管提供日志级别的数据恢复，可是普通情况下，不断电MemoryChannel是不会丢数据的。

Flume提供事物操作。保证用户的数据的可靠性，主要体如今：

• 数据在传输到下个节点时(一般是批量数据)，假设接收节点出现异常，比方网络异常。则回滚这一批数据。

  因此有可能导致数据重发

• 同个节点内，Source写入数据到Channel,数据在一个批次内的数据出现异常，则不写入到Channel。

  已接收到的部分数据直接抛弃，靠上一个节点重发数据。

  

编程模型

Flume在对Channel进行Put和Take操作的时候。必需要用事物包住,比方：

Channel ch = new MemoryChannel();
Transaction txn = ch.getTransaction();
//事物開始
txn.begin();
try {

  Event eventToStage = EventBuilder.withBody("Hello Flume!",
                       Charset.forName("UTF-8"));
  //往暂时缓冲区Put数据
  ch.put(eventToStage);
  //或者ch.take()

  //将这些数据提交到channel中
  txn.commit();
} catch (Throwable t) {
  txn.rollback();


  if (t instanceof Error) {
    throw (Error)t;
  }
} finally {
  txn.close();
}

Put事务流程

Put事务能够分为下面阶段：

• doPut:将批数据先写入暂时缓冲区putList
• doCommit:检查channel内存队列是否足够合并。
• doRollback:channel内存队列空间不足，抛弃数据

我们从Source数据接收到写入Channel这个过程对Put事物进行分析。

ThriftSource会spawn多个Worker线程(ThriftSourceHandler)去处理数据，Worker处理数据的接口。我们仅仅看batch批量处理这个接口：

    @Override
    public Status appendBatch(List<ThriftFlumeEvent> events) throws TException {

      List<Event> flumeEvents = Lists.newArrayList();
      for(ThriftFlumeEvent event : events) {
        flumeEvents.add(EventBuilder.withBody(event.getBody(),
          event.getHeaders()));
      }

        //ChannelProcessor,在Source初始化的时候传进来.将数据写入相应的Channel
        getChannelProcessor().processEventBatch(flumeEvents);
        ...

      return Status.OK;
    }

事务逻辑都在processEventBatch这种方法里：

public void processEventBatch(List<Event> events) {
    ...
    //预处理每行数据，有人用来做ETL嘛
    events = interceptorChain.intercept(events);
    ...
    //分类数据，划分不同的channel集合相应的数据

    // Process required channels
    Transaction tx = reqChannel.getTransaction();
    ...
        //事务開始，tx即MemoryTransaction类实例
        tx.begin();
        List<Event> batch = reqChannelQueue.get(reqChannel);
        for (Event event : batch) {
          // 这个put操作实际调用的是transaction.doPut
          reqChannel.put(event);
        }
        //提交，将数据写入Channel的队列中
        tx.commit();
      } catch (Throwable t) {
        //回滚
        tx.rollback();
        ...
      }
    }
    ...
  }

每一个Worker线程都拥有一个Transaction实例，保存在Channel(BasicChannelSemantics)里的ThreadLocal变量currentTransaction.

那么。事务究竟做了什么？

实际上。Transaction实例包括两个双向堵塞队列LinkedBlockingDeque(感觉不是必需用双向队列，每一个线程写自己的putList，又不是多个线程？),分别为：

• putList
• takeList

对于Put事物操作，当然是仅仅用到putList了。

putList就是一个暂时的缓冲区。数据会先put到putList,最后由commit方法会检查channel是否有足够的缓冲区，有则合并到channel的队列。

channel.put -> transaction.doPut：

    protected void doPut(Event event) throws InterruptedException {
      //计算数据字节大小
      int eventByteSize = (int)Math.ceil(estimateEventSize(event)/byteCapacitySlotSize);
      //写入暂时缓冲区putList
      if (!putList.offer(event)) {
        throw new ChannelException(
          "Put queue for MemoryTransaction of capacity " +
            putList.size() + " full, consider committing more frequently, " +
            "increasing capacity or increasing thread count");
      }
      putByteCounter += eventByteSize;
    }

transaction.commit：

@Override
    protected void doCommit() throws InterruptedException {
      //检查channel的队列剩余大小是否足够
      ...

      int puts = putList.size();
      ...
      synchronized(queueLock) {
        if(puts > 0 ) {
          while(!putList.isEmpty()) {
            //写入到channel的队列
            if(!queue.offer(putList.removeFirst())) {
              throw new RuntimeException("Queue add failed, this shouldn‘t be able to happen");
            }
          }
        }
        //清除暂时队列
        putList.clear();
        ...
      }
      ...
    }

假设在事务期间出现异常，比方channel剩余空间不足，则rollback:

@Override
    protected void doRollback() {
    ...
        //抛弃数据。没合并到channel的内存队列
        putList.clear();
      ...
    }

Take事务

Take事务分为下面阶段：

• doTake:先将数据取到暂时缓冲区takeList
• 将数据发送到下一个节点
• doCommit:假设数据所有发送成功。则清除暂时缓冲区takeList
• doRollback:数据发送过程中假设出现异常，rollback将暂时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存队列。

Sink事实上是由SinkRunner线程调用Sink.process方法来了处理数据的。我们从HdfsEventSink的process方法说起，Sink类都有个process方法。用来处理数据传输的逻辑。：

public Status process() throws EventDeliveryException {
    ...
    Transaction transaction = channel.getTransaction();
    ...
    //事务開始
    transaction.begin();
    ...
      for (txnEventCount = 0; txnEventCount < batchSize; txnEventCount++) {
        //take数据到暂时缓冲区,实际调用的是transaction.doTake
        Event event = channel.take();
        if (event == null) {
          break;
        }
        ...
      //写数据到HDFS
      bucketWriter.append(event);
      ...
      // flush all pending buckets before committing the transaction
      for (BucketWriter bucketWriter : writers) {
        bucketWriter.flush();
      }
      //commit
      transaction.commit();
      ...
    } catch (IOException eIO) {
      transaction.rollback();
      ...
    } finally {
      transaction.close();
    }
  }

大致流程图：

接着看看channel.take。作用是将数据放到暂时缓冲区,实际调用的是transaction.doTake:

protected Event doTake() throws InterruptedException {
      ...
      //从channel内存队列取数据
      synchronized(queueLock) {
        event = queue.poll();
      }
      ...
      //将数据放到暂时缓冲区
      takeList.put(event);
      ...
      return event;
    }

接着，HDFS写线程bucketWriter将take到的数据写到HDFS,假设批数据都写完了。则要commit了：

protected void doCommit() throws InterruptedException {
    ...
    takeList.clear();
    ...
}

非常easy。事实上就是清空takeList而已。

假设bucketWriter在写数据到HDFS的时候出现异常。则要rollback:

protected void doRollback() {
      int takes = takeList.size();
      //检查内存队列空间大小，是否足够takeList写回去
      synchronized(queueLock) {
        Preconditions.checkState(queue.remainingCapacity() >= takeList.size(), "Not enough space in memory channel " +
            "queue to rollback takes. This should never happen, please report");
        while(!takeList.isEmpty()) {
          queue.addFirst(takeList.removeLast());
        }
        ...
      }
      ...
    }