基于Flume的美团日志征集系统(二)改进和优化_其他数据库

基于Flume的美团日志收集系统(二)改进和优化

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。

1 Flume的问题总结

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；

2 Flume的功能改进和优化点

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。

2.1 增加Zabbix monitor服务

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：

Source : 接收的event数和处理的event数
Channel : Channel中拥堵的event数
Sink : 已经处理的event数

2.2 为HdfsSink增加自动创建index功能

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。

 1 /** 2    * Rename bucketPath file from .tmp to permanent location. 3    */ 4   private void renameBucket() throws IOException, InterruptedException { 5       if(bucketPath.equals(targetPath)) { 6               return; 7         } 8  9         final Path srcPath = new Path(bucketPath);10         final Path dstPath = new Path(targetPath);11 12         callWithTimeout(new CallRunner<Object>() {13               @Override14               public Object call() throws Exception {15                 if(fileSystem.exists(srcPath)) { // could block16                       LOG.info("Renaming " + srcPath + " to " + dstPath);17                      fileSystem.rename(srcPath, dstPath); // could block18 19                       //index the dstPath lzo file20                       if (codeC != null && ".lzo".equals(codeC.getDefaultExtension()) ) {21                               LzoIndexer lzoIndexer = new LzoIndexer(new Configuration());22                               lzoIndexer.index(dstPath);23                       }24                 }25                 return null;26               }27     });28 }

2.3 增加HdfsSink的开关

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。

2.4 增加DualChannel

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：

 1 /*** 2  * putToMemChannel indicate put event to memChannel or fileChannel 3  * takeFromMemChannel indicate take event from memChannel or fileChannel 4  * */ 5 private AtomicBoolean putToMemChannel = new AtomicBoolean(true); 6 private AtomicBoolean takeFromMemChannel = new AtomicBoolean(true); 7  8 void doPut(Event event) { 9         if (switchon && putToMemChannel.get()) {10               //往memChannel中写数据11               memTransaction.put(event);12 13               if ( memChannel.isFull() || fileChannel.getQueueSize() > 100) {14                 putToMemChannel.set(false);15               }16         } else {17               //往fileChannel中写数据18               fileTransaction.put(event);19         }20   }21 22 Event doTake() {23     Event event = null;24     if ( takeFromMemChannel.get() ) {25         //从memChannel中取数据26         event = memTransaction.take();27         if (event == null) {28             takeFromMemChannel.set(false);29         } 30     } else {31         //从fileChannel中取数据32         event = fileTransaction.take();33         if (event == null) {34             takeFromMemChannel.set(true);35 36             putToMemChannel.set(true);37         } 38     }39     return event;40 }

2.5 增加NullChannel

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。

2.6 增加KafkaSink

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：

 1 public class KafkaSink extends AbstractSink implements Configurable { 2         private String zkConnect; 3         private Integer zkTimeout; 4         private Integer batchSize; 5         private Integer queueSize; 6         private String serializerClass; 7         private String producerType; 8         private String topicPrefix; 9 10         private Producer<String, String> producer;11 12         public void configure(Context context) {13             //读取配置，并检查配置14         }15 16         @Override17         public synchronized void start() {18             //初始化producer19         }20 21         @Override22         public synchronized void stop() {23             //关闭producer24         }25 26         @Override27         public Status process() throws EventDeliveryException {28 29             Status status = Status.READY;30 31             Channel channel = getChannel();32             Transaction tx = channel.getTransaction();33             try {34                     tx.begin();35 36                     //将日志按category分队列存放37                     Map<String, List<String>> topic2EventList = new HashMap<String, List<String>>();38 39                     //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；40 41                     //将Map中的数据通过producer发送给kafka 42 43                    tx.commit();44             } catch (Exception e) {45                     tx.rollback();46                     throw new EventDeliveryException(e);47             } finally {48                 tx.close();49             }50             return status;51         }52 }

2.7 修复和scribe的兼容问题

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。

3. Flume系统调优经验总结

3.1 基础参数调优经验

HdfsSink中默认的serializer会每写一行在行尾添加一个换行符，我们日志本身带有换行符，这样会导致每条日志后面多一个空行，修改配置不要自动添加换行符；

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；

3.2 HdfsSink获取Filename的优化

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=%H

HdfsS 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。

3.3 HdfsSink的b/m/s优化

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：

 1 //从Channel中取batchSize大小的events 2 for (txnEventCount = 0; txnEventCount < batchSize; txnEventCount++) { 3     //对每条日志根据category append到相应的bucketWriter上； 4     bucketWriter.append(event); 5 ｝ 6  7 for (BucketWriter bucketWriter : writers) { 8     //然后对每一个bucketWriter调用相应的flush方法将数据flush到Hdfs上 9     bucketWriter.flush();10 ｝

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。

美团日志收集系统架构

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。

美团日志收集系统架构

4 未来发展

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；