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在《基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计》中，我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计，以及为什么做这样的设计。在本节中，我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题，对Flume的功能改进和对系统做的优化。
在Flume的使用过程中，遇到的主要问题如下：
a. 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；
b. HdfsSink的性能问题：使用HdfsSink向Hdfs写日志，在高峰时间速度较慢；
c. 系统的管理问题：配置升级，模块重启等；
从上面的问题中可以看到，有一些需求是原生Flume无法满足的，因此，基于开源的Flume我们增加了许多功能，修改了一些Bug，并且进行一些调优。下面将对一些主要的方面做一些说明。
一方面，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：
首先，我们的HdfsSink写到hadoop的文件采用lzo压缩存储。 HdfsSink可以读取hadoop配置文件中提供的编码类列表，然后通过配置的方式获取使用何种压缩编码，我们目前使用lzo压缩数据。采用lzo压缩而非bz2压缩，是基于以下测试数据：
| event大小(Byte) | sink.batch-size | hdfs.batchSize | 压缩格式 | 总数据大小(G) | 耗时(s) | 平均events/s | 压缩后大小(G) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 544 | 300 | 10000 | bz2 | 9.1 | 2448 | 6833 | 1.36 |
| 544 | 300 | 10000 | lzo | 9.1 | 612 | 27333 | 3.49 |
其次，我们的HdfsSink增加了创建lzo文件后自动创建index功能。Hadoop提供了对lzo创建索引，使得压缩文件是可切分的，这样Hadoop Job可以并行处理数据文件。HdfsSink本身lzo压缩，但写完lzo文件并不会建索引，我们在close文件之后添加了建索引功能。
/**
* Rename bucketPath file from .tmp to permanent location.
*/
private void renameBucket() throws IOException, InterruptedException {
if(bucketPath.equals(targetPath)) {
return;
}
final Path srcPath = new Path(bucketPath);
final Path dstPath = new Path(targetPath);
callWithTimeout(new CallRunner<Object>() {
@Override
public Object call() throws Exception {
if(fileSystem.exists(srcPath)) { // could block
LOG.info("Renaming " + srcPath + " to " + dstPath);
fileSystem.rename(srcPath, dstPath); // could block
//index the dstPath lzo file
if (codeC != null && ".lzo".equals(codeC.getDefaultExtension()) ) {
LzoIndexer lzoIndexer = new LzoIndexer(new Configuration());
lzoIndexer.index(dstPath);
}
}
return null;
}
});
}我们在HdfsSink和DualChannel中增加开关，当开关打开的情况下，HdfsSink不再往Hdfs上写数据，并且数据只写向DualChannel中的FileChannel。以此策略来防止Hdfs的正常停机维护。
Flume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。
其具体的逻辑如下：
/***
* putToMemChannel indicate put event to memChannel or fileChannel
* takeFromMemChannel indicate take event from memChannel or fileChannel
* */
private AtomicBoolean putToMemChannel = new AtomicBoolean(true);
private AtomicBoolean takeFromMemChannel = new AtomicBoolean(true);
void doPut(Event event) {
if (switchon && putToMemChannel.get()) {
//往memChannel中写数据
memTransaction.put(event);
if ( memChannel.isFull() || fileChannel.getQueueSize() > 100) {
putToMemChannel.set(false);
}
} else {
//往fileChannel中写数据
fileTransaction.put(event);
}
}
Event doTake() {
Event event = null;
if ( takeFromMemChannel.get() ) {
//从memChannel中取数据
event = memTransaction.take();
if (event == null) {
takeFromMemChannel.set(false);
}
} else {
//从fileChannel中取数据
event = fileTransaction.take();
if (event == null) {
takeFromMemChannel.set(true);
putToMemChannel.set(true);
}
}
return event;
}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。
为支持向Storm提供实时数据流，我们增加了KafkaSink用来向Kafka写实时数据流。其基本的逻辑如下：
public class KafkaSink extends AbstractSink implements Configurable {
private String zkConnect;
private Integer zkTimeout;
private Integer batchSize;
private Integer queueSize;
private String serializerClass;
private String producerType;
private String topicPrefix;
private Producer<String, String> producer;
public void configure(Context context) {
//读取配置，并检查配置
}
@Override
public synchronized void start() {
//初始化producer
}
@Override
public synchronized void stop() {
//关闭producer
}
@Override
public Status process() throws EventDeliveryException {
Status status = Status.READY;
Channel channel = getChannel();
Transaction tx = channel.getTransaction();
try {
tx.begin();
//将日志按category分队列存放
Map<String, List<String>> topic2EventList = new HashMap<String, List<String>>();
//从channel中取batchSize大小的日志，从header中获取category，生成topic，并存放于上述的Map中；
//将Map中的数据通过producer发送给kafka
tx.commit();
} catch (Exception e) {
tx.rollback();
throw new EventDeliveryException(e);
} finally {
tx.close();
}
return status;
}
}Scribed在通过ScribeSource发送数据包给Flume时，大于4096字节的包，会先发送一个Dummy包检查服务器的反应，而Flume的ScribeSource对于logentry.size()=0的包返回TRY_LATER，此时Scribed就认为出错，断开连接。这样循环反复尝试，无法真正发送数据。现在在ScribeSource的Thrift接口中，对size为0的情况返回OK，保证后续正常发送数据。
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；
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=%HHdfsS 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。
在我们初始的设计中，所有的日志都通过一个Channel和一个HdfsSink写到Hdfs上。我们来看一看这样做有什么问题。
首先，我们来看一下HdfsSink在发送数据的逻辑：
//从Channel中取batchSize大小的events
for (txnEventCount = 0; txnEventCount < batchSize; txnEventCount++) {
//对每条日志根据category append到相应的bucketWriter上；
bucketWriter.append(event);
｝
for (BucketWriter bucketWriter : writers) {
//然后对每一个bucketWriter调用相应的flush方法将数据flush到Hdfs上
bucketWriter.flush();
｝假设我们的系统中有100个category，batchSize大小设置为20万。则每20万条数据，就需要对100个文件进行append或者flush操作。
其次，对于我们的日志来说，基本符合80/20原则。即20%的category产生了系统80%的日志量。这样对大部分日志来说，每20万条可能只包含几条日志，也需要往Hdfs上flush一次。
上述的情况会导致HdfsSink写Hdfs的效率极差。下图是单Channel的情况下每小时的发送量和写hdfs的时间趋势图。
鉴于这种实际应用场景，我们把日志进行了大小归类，分为big, middle和small三类，这样可以有效的避免小日志跟着大日志一起频繁的flush，提升效果明显。下图是分队列后big队列的每小时的发送量和写hdfs的时间趋势图。
目前，Flume日志收集系统提供了一个高可用，高可靠，可扩展的分布式服务，已经有效地支持了美团的日志数据收集工作。
后续，我们将在如下方面继续研究：
日志管理系统：图形化的展示和控制日志收集系统；
跟进社区发展：跟进Flume 1.5的进展，同时回馈社区；
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原文地址：http://www.cnblogs.com/tonychai/p/4527905.html
