美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。
《基于Flume的美团日志收集系统》将分两部分给读者呈现美团日志收集系统的架构设计和实战经验。
第一部分架构和设计，将主要着眼于日志收集系统整体的架构设计，以及为什么要做这样的设计。
第二部分改进和优化，将主要着眼于实际部署和使用过程中遇到的问题，对Flume做的功能修改和优化等。
1 日志收集系统简介日志收集是大数据的基石。
许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。收集业务日志数据，供离线和在线的分析系统使用，正是日志收集系统的要做的事情。高可用性，高可靠性和可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。
目前常用的开源日志收集系统有Flume, Scribe等。Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，目前已经是Apache的一个子项目。Scribe是Facebook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集，统一处理提供一个可扩展的，高容错的简单方案。
2 常用的开源日志收集系统对比下面将对常见的开源日志收集系统Flume和Scribe的各方面进行对比。对比中Flume将主要采用Apache下的Flume-NG为参考对象。同时，我们将常用的日志收集系统分为三层（Agent层，Collector层和Store层）来进行对比。
对比项Flume-NGScribe使用语言 Java c/c++
容错性 Agent和Collector间，Collector和Store间都有容错性，且提供三种级别的可靠性保证； Agent和Collector间, Collector和Store之间有容错性；
负载均衡 Agent和Collector间，Collector和Store间有LoadBalance和Failover两种模式 无
可扩展性 好 好
Agent丰富程度 提供丰富的Agent，包括avro/thrift socket, text, tail等 主要是thrift端口
Store丰富程度 可以直接写hdfs, text, console, tcp；写hdfs时支持对text和sequence的压缩； 提供buffer, network, file(hdfs, text)等
代码结构 系统框架好，模块分明，易于开发 代码简单
3 美团日志收集系统架构
美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。目前每天收集和处理约T级别的日志数据。
下图是美团的日志收集系统的整体框架图。
a. 整个系统分为三层：Agent层，Collector层和Store层。其中Agent层每个机器部署一个进程，负责对单机的日志收集工作；Collector层部署在中心服务器上，负责接收Agent层发送的日志，并且将日志根据路由规则写到相应的Store层中；Store层负责提供永久或者临时的日志存储服务，或者将日志流导向其它服务器。
b. Agent到Collector使用LoadBalance策略，将所有的日志均衡地发到所有的Collector上，达到负载均衡的目标，同时并处理单个Collector失效的问题。
c. Collector层的目标主要有三个：SinkHdfs, SinkKafka和SinkBypass。分别提供离线的数据到Hdfs，和提供实时的日志流到Kafka和Bypass。其中SinkHdfs又根据日志量的大小分为SinkHdfs_b，SinkHdfs_m和SinkHdfs_s三个Sink，以提高写入到Hdfs的性能，具体见后面介绍。
d. 对于Store来说，Hdfs负责永久地存储所有日志；Kafka存储最新的7天日志，并给Storm系统提供实时日志流；Bypass负责给其它服务器和应用提供实时日志流。
下图是美团的日志收集系统的模块分解图，详解Agent, Collector和Bypass中的Source, Channel和Sink的关系。
a. 模块命名规则：所有的Source以src开头，所有的Channel以ch开头，所有的Sink以sink开头；
b. Channel统一使用美团开发的DualChannel，具体原因后面详述；对于过滤掉的日志使用NullChannel，具体原因后面详述；
c. 模块之间内部通信统一使用Avro接口；
4 架构设计考虑下面将从可用性，可靠性，可扩展性和兼容性等方面，对上述的架构做细致的解析。
4.1 可用性(availablity)