flume是我2015年為前公司主導(dǎo)開發(fā)【統(tǒng)一日志平臺】時采用的技術(shù)(主要技術(shù)棧：flume+ES+Redis+mongoBD+Kafka+Hadoop+Netty )，期間也積累了不少經(jīng)驗（挖坑、踩坑艘狭、填坑）。
在我離開前，我們的日志平臺數(shù)據(jù)量為8億/天尸执，高峰為8500萬/小時家凯、800萬/5分鐘。 flume agent單機(jī)壓測15000/s數(shù)據(jù)量如失，未出現(xiàn)程序異常绊诲、資源占用過高與日志明顯丟失情況。
離開前東家后褪贵，便沒有再從事該類型的工作掂之，因此當(dāng)時的一些關(guān)于日志平臺的想法也不再有機(jī)會去實踐，暫且認(rèn)為這是0.1版本吧脆丁。
本文將主要介紹我們在flume上做的一些定制開發(fā)與壓測世舰，另外時間已經(jīng)過去了一年多，有一些細(xì)節(jié)難免有點忘卻槽卫。
1.Flume介紹
1.1 架構(gòu)介紹
agent本身是一個Java進(jìn)程跟压，運行在日志收集節(jié)點—所謂日志收集節(jié)點就是服務(wù)器節(jié)點。
agent里面包含3個核心的組件：source—->channel—–>sink,類似生產(chǎn)者歼培、倉庫震蒋、消費者的架構(gòu)。
source：source組件是專門用來收集數(shù)據(jù)的躲庄，可以處理各種類型查剖、各種格式的日志數(shù)據(jù),包括avro、thrift噪窘、exec笋庄、jms、spooling directory倔监、netcat无切、sequence generator艾疟、syslog收擦、http、legacy卦睹、自定義瘦锹。
channel：source組件把數(shù)據(jù)收集來以后籍嘹，臨時存放在channel中，即channel組件在agent中是專門用來存放臨時數(shù)據(jù)的——對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的緩存弯院，可以存放在memory辱士、jdbc、file等等听绳。
sink：sink組件是用于把數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地的組件颂碘，目的地包括hdfs、logger椅挣、avro头岔、thrift塔拳、ipc、file峡竣、null靠抑、Hbase、solr适掰、自定義颂碧。
event：將傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行封裝，是flume傳輸數(shù)據(jù)的基本單位类浪，如果是文本文件载城，通常是一行記錄，event也是事務(wù)的基本單位费就。event從source个曙，流向channel，再到sink受楼，本身為一個字節(jié)數(shù)組，并可攜帶headers(頭信息)信息呼寸。event代表著一個數(shù)據(jù)的最小完整單元艳汽，從外部數(shù)據(jù)源來，向外部的目的地去对雪。
2.背景說明
我們的需求是將Java 應(yīng)用的log信息進(jìn)行收集河狐，達(dá)到日志采集的目的，agent目前主要有flume瑟捣、Logstash馋艺，技術(shù)選型詳情在此就不表了，最終選擇的flume迈套。
由于當(dāng)時公司內(nèi)部推行技術(shù)組件一直有難度捐祠，且也無法借助行政手段，因此我們在設(shè)計時很多時候考慮都是盡量對應(yīng)用透明桑李，比如我們的flume source使用的是基于log文件的踱蛀，而未使用應(yīng)用與flume agent采用長連接的方式（該方式需要修改log4j配置，并且引入我們的jar）贵白，比如我們agent進(jìn)行日志等級判斷時 需要兼容各種日志格式率拒，因為我們難以推動各個應(yīng)用方統(tǒng)一日志格式……
sre方面，當(dāng)時并沒有為agent預(yù)留內(nèi)存等資源禁荒，所以一旦我們的agent出現(xiàn)資源占用過多猬膨，都會比較敏感。
整個日志平臺1.0版本的架構(gòu)圖如下：
可以看到我們使用kafka將log信息做轉(zhuǎn)儲呛伴，消息消費者主要有HDFS勃痴、ES谒所、Queue等。
3.定制開發(fā)
從我們的實際情況出發(fā)召耘，我們做定制開發(fā)部分主要是source和sink部分百炬。同時我們也開發(fā)了一套agent自動部署工具。
3.1 source定制
3.1.1 dirSource
基于文件的dirSource在flume高版本里已經(jīng)去除了污它，原生的dirSource也存在很多性能和功能上的問題剖踊，為了在我們使用的flume1.6版本里繼續(xù)使用dirSource，我們就基于1.6實現(xiàn)了一版dirSource衫贬。
dirSource特性
- 基于NIO的WatchEvent進(jìn)行l(wèi)og文件內(nèi)容的寫操作監(jiān)聽德澈，同時有能動態(tài)的監(jiān)聽文件的創(chuàng)建和刪除。我們豐富了這部分的匹配模式固惯，可以實現(xiàn)靈活的文件監(jiān)聽梆造。
- 文件的讀取基于RandomAccessFile，按行讀取
- 將獲取內(nèi)容進(jìn)行處理封裝Event葬毫，存入Channel镇辉。
存在的問題
- 無論是WatchEvent還是RandomAccessFile在log瘋狂輸出時，CPU占用會居高不下贴捡。
3.1.2 execSource
execSource為flume新版本推出的用來替代dirSource的一種實現(xiàn)方式忽肛，主要是通過Java執(zhí)行shell命令，并且獲取shell命令的輸出信息烂斋，如tail屹逛、cat等。
我們在原生的execSource基礎(chǔ)上汛骂，實現(xiàn)了文件的自動監(jiān)聽罕模，實現(xiàn)了多命令模式，并且會自動回收長時間無內(nèi)容產(chǎn)出的命令帘瞭，優(yōu)化了原有的線程關(guān)閉的操作及進(jìn)程鉤子等淑掌。
execSource特性
- 基于NIO的WatchEvent進(jìn)行l(wèi)og文件內(nèi)容的寫操作監(jiān)聽，同時有能動態(tài)的監(jiān)聽文件的創(chuàng)建和刪除蝶念。我們豐富了這部分的匹配模式锋拖，可以實現(xiàn)靈活的文件監(jiān)聽
- 多命令模式
- 自動回收長時間無內(nèi)容產(chǎn)出的命令
- 重啟時自動清理無用的shell命令
存在的問題
- flume agent進(jìn)程被kill -9 時，對導(dǎo)致執(zhí)行的shell命令無法退出祸轮，進(jìn)而導(dǎo)致句柄得不到釋放兽埃，積累下來對服務(wù)器造成影響。
3.2 sink定制
我們采用的是kafka sink适袜，flume原生的kafka sink使用的是老版本kafka producer client柄错，發(fā)送消息時需要手動實現(xiàn)批量與異步，并且是消息發(fā)送的實現(xiàn)上存在一些不足，在大數(shù)據(jù)量時存在明顯的性能瓶頸售貌，并且會由于集合中消息數(shù)量太多而報異常给猾，進(jìn)而丟失消息。
我們定制的版本使用的new kafka producer client 颂跨，并且對消息發(fā)送做了優(yōu)化敢伸，同時對Channel參數(shù)做了大量的壓測，最終確定了最優(yōu)配置恒削。
kafkaSink特性
- 使用new kafka producer client 池颈，默認(rèn)異步批量發(fā)送
- 優(yōu)化了消息體序列化方式
4.壓測
下文描述的壓測都是在建設(shè)日志平臺過程中對flume的相關(guān)測試。
測試環(huán)境都是mac book pro 钓丰，這里只關(guān)注各個測試項的對比信息躯砰。
測試一
| 類型 | 日志總數(shù) | 生產(chǎn)頻率 | cpu | cpu平均 | mem | 數(shù)據(jù)丟失 | 用時 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| tailDirSource+New kafka sink | 50萬 | 2000/s | 16-27% | 20% | 230M | 幾百條以內(nèi) | 280s |
| tailDirSource+Old kafka sink | 50萬 | 2000/s | 16-27% | 19% | 230M | 較上一種丟失少 | 280s |
| tailDirSource+New kafka sink | 50萬 | 4000/s | 34-60% | 40% | 230M | <2000 | 145s |
| tailDirSource+Old kafka sink | 50萬 | 4000/s | 34-57% | 41% | 230M | <200 | 145s |
| execSource+Old kafka sink | 50萬 | 4000/s | <8% | 7.5% | 230M | <200 | 145s |
| execSource+Old kafka sink+Spillable Memory Channel | 50萬 | 4000/s | 8-10% | 9.5% | 230M | <200 | 145s |
| execSource+Old kafka sink+File Channel | 50萬 | 4000/s | 40-55% | 45% | 230M | <200 | 145s |
說明：
- 類型New kafka sink為：原生sink，使用kafka舊client携丁，只定制了從head中獲取配置參數(shù)琢歇，拼接字符串
- 類型Old kafka sink為：深度定制版，使用kafka新client
結(jié)論：
- flume 資源占用從kafka發(fā)送部分目前沒有太好的優(yōu)化方案梦鉴，且舊kafka client數(shù)據(jù)丟失更加嚴(yán)重李茫。
- 因此flume kafka sink 維持不變，后續(xù)可從flume source入手優(yōu)化
測試二
| 類型 | 日志總數(shù) | 生產(chǎn)頻率 | cpu占用 | cpu平均 | 內(nèi)存占用 | 數(shù)據(jù)丟失 | 用時 | JVM配置 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| tailDirSource+ kafka api sink | 50萬 | 3100/s | 34-60% | 40% | 230M | <200 | 163s | 512M |
| tailDirSource+ kafka sink | 50萬 | 3100/s | 34-57% | 41% | 230M | <200 | 163s | 512M |
| execSource+ kafka sink | 50萬 | 3100/s | <8% | 7.5% | 230M | <200 | 163s | 512M |
| execSource+ kafka sink+Spillable Memory Channel | 50萬 | 3100/s | 8-10% | 9.5% | 230M | <200 | 163s | 512M |
| execSource+ kafka sink+File Channel | 50萬 | 3100/s | 40-55% | 45% | 230M | <200 | 163s | 512M |
| execSource+ kafka sink+MemoryChannel | 500萬 | 31074/s | 30-100% | 40% | 1G | <200 | 163s | 1G |
| execSource+ kafka sink+MemoryChannel | 250萬 | 15337/s | 15-20% | 18% | 450M | <200 | 163s | 1G |
| execSource+ kafka sink+MemoryChannel+FastJSON | 250萬 | 15337/s | 18-22% | 20% | 420M | <200 | 163s | 1G |
| custom execSource+ kafka sink+MemoryChannel+FastJSON | 250萬 | 15432/s | 18-25% | 21% | 420M | <200 | 162s | 1G |
| custom execSource+ kafka sink+MemoryChannel+FastJSON | 125萬+125萬 | 7661/s+7668/s | 20-26% | 24% | 440M | <500 | 163s | 1G |
測試三
配置說明一
a1.sinks.k1.batch.num.messages = 5000
a1.sinks.k1.block.on.buffer.full = true
a1.sinks.k1.buffer.memory = 167108864
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 100000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
flume -Xmx256M -Xms256M
測試結(jié)果一
| 日志寫數(shù)量 | 用時 | 線程數(shù) | QPS | 日志文件量 | 成功發(fā)送到kafka數(shù)量 | topic個數(shù) | CPU | 內(nèi)存 | 序列化方式 | 其他 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 500萬 | 74s | 50 | 70000/s | 600m | 280萬（單個topic） | 2 | 未統(tǒng)計 | 300M | fastjson | agent異常 |
配置說明二
a1.sinks.k1.batch.num.messages = 5000
a1.sinks.k1.block.on.buffer.full = true
a1.sinks.k1.buffer.memory = 167108864
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 500000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 500
a1.channels.c1.byteCapacity = 536870912
flume -Xmx256M -Xms256M
測試結(jié)果二
| 日志寫數(shù)量 | 用時 | 線程數(shù) | QPS | 日志文件量 | 成功發(fā)送到kafka數(shù)量 | topic個數(shù) | CPU | 內(nèi)存 | 序列化方式 | 其他 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 500萬 | 68s | 50 | 74000/s | 600m | 500萬（單個topic） | 2 | 200%以上 | 320M | fastjson | 無異常 |
| 500萬 | 68s | 50 | 74000/s | 600m | 500萬（單個topic） | 1 | 100%-200% | 320M | fastjson | 無異常 |
| 500萬 | 68s | 50 | 74000/s | 600m | 500萬（單個topic） | 1 | 小于100% | 280M | StringBuild拼接 | 無異常 |
總結(jié)
數(shù)據(jù)量過大時肥橙，sink中kafka client 緩存被存滿魄宏，kafka會報異常，設(shè)置block=true后快骗，存入緩存會被阻塞，kafka不報異常塔次，但是由于sink從channel中消費的速度遠(yuǎn)低于source存入channel的速度方篮，channel會報Unable to put event on required channel，flume停止提供服務(wù)励负。繼續(xù)寫入日志藕溅，會重復(fù)發(fā)送錯誤。
該異臣逃埽可通過增大channel的byteCapacity參數(shù)或者調(diào)大JVM的參數(shù)值（byteCapacity默認(rèn)為JVM的80%）來提高報錯的閥值巾表，且減小transactionCapacity 的值來減緩傳輸?shù)絪ink的數(shù)據(jù)量。
JVM內(nèi)存參數(shù)在7萬每秒的壓力下略吨，設(shè)置為256M較為合適集币，byteCapacity設(shè)置為512M較為合適，當(dāng)增加channel個數(shù)或者增大channel向sink傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量時翠忠，都會導(dǎo)致sink消費過慢報異常（總結(jié)1中異常）鞠苟，單個channel內(nèi)存消耗在300M左右。
對于數(shù)據(jù)量較大的應(yīng)用，建議只發(fā)送單個topic当娱。
個人介紹：
高廣超 ：多年一線互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)與架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗吃既，擅長設(shè)計與落地高可用、高性能互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)跨细。目前就職于美團(tuán)網(wǎng)鹦倚，負(fù)責(zé)核心業(yè)務(wù)研發(fā)工作。
