基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计 (2)

对日志收集系统来说,可用性(availablity)指固定周期内系统无故障运行总时间。要想提高系统的可用性,就需要消除系统的单点,提高系统的冗余度。下面来看看美团的日志收集系统在可用性方面的考虑。

4.1.1 Agent死掉

Agent死掉分为两种情况:机器死机或者Agent进程死掉。

对于机器死机的情况来说,由于产生日志的进程也同样会死掉,所以不会再产生新的日志,不存在不提供服务的情况。

对于Agent进程死掉的情况来说,确实会降低系统的可用性。对此,我们有下面三种方式来提高系统的可用性。首先,所有的Agent在supervise的方式下启动,如果进程死掉会被系统立即重启,以提供服务。其次,对所有的Agent进行存活监控,发现Agent死掉立即报警。最后,对于非常重要的日志,建议应用直接将日志写磁盘,Agent使用spooldir的方式获得最新的日志。

4.1.2 Collector死掉

由于中心服务器提供的是对等的且无差别的服务,且Agent访问Collector做了LoadBalance和重试机制。所以当某个Collector无法提供服务时,Agent的重试策略会将数据发送到其它可用的Collector上面。所以整个服务不受影响。

4.1.3 Hdfs正常停机

我们在Collector的HdfsSink中提供了开关选项,可以控制Collector停止写Hdfs,并且将所有的events缓存到FileChannel的功能。

4.1.4 Hdfs异常停机或不可访问

假如Hdfs异常停机或不可访问,此时Collector无法写Hdfs。由于我们使用DualChannel,Collector可以将所收到的events缓存到FileChannel,保存在磁盘上,继续提供服务。当Hdfs恢复服务以后,再将FileChannel中缓存的events再发送到Hdfs上。这种机制类似于Scribe,可以提供较好的容错性。

4.1.5 Collector变慢或者Agent/Collector网络变慢

如果Collector处理速度变慢(比如机器load过高)或者Agent/Collector之间的网络变慢,可能导致Agent发送到Collector的速度变慢。同样的,对于此种情况,我们在Agent端使用DualChannel,Agent可以将收到的events缓存到FileChannel,保存在磁盘上,继续提供服务。当Collector恢复服务以后,再将FileChannel中缓存的events再发送给Collector。

4.1.6 Hdfs变慢

当Hadoop上的任务较多且有大量的读写操作时,Hdfs的读写数据往往变的很慢。由于每天,每周都有高峰使用期,所以这种情况非常普遍。

对于Hdfs变慢的问题,我们同样使用DualChannel来解决。当Hdfs写入较快时,所有的events只经过MemChannel传递数据,减少磁盘IO,获得较高性能。当Hdfs写入较慢时,所有的events只经过FileChannel传递数据,有一个较大的数据缓存空间。

4.2 可靠性(reliability)

对日志收集系统来说,可靠性(reliability)是指Flume在数据流的传输过程中,保证events的可靠传递。

对Flume来说,所有的events都被保存在Agent的Channel中,然后被发送到数据流中的下一个Agent或者最终的存储服务中。那么一个Agent的Channel中的events什么时候被删除呢?当且仅当它们被保存到下一个Agent的Channel中或者被保存到最终的存储服务中。这就是Flume提供数据流中点到点的可靠性保证的最基本的单跳消息传递语义。

那么Flume是如何做到上述最基本的消息传递语义呢?

首先,Agent间的事务交换。Flume使用事务的办法来保证event的可靠传递。Source和Sink分别被封装在事务中,这些事务由保存event的存储提供或者由Channel提供。这就保证了event在数据流的点对点传输中是可靠的。在多级数据流中,如下图,上一级的Sink和下一级的Source都被包含在事务中,保证数据可靠地从一个Channel到另一个Channel转移。

 美团日志收集系统架构

其次,数据流中 Channel的持久性。Flume中MemoryChannel是可能丢失数据的(当Agent死掉时),而FileChannel是持久性的,提供类似mysql的日志机制,保证数据不丢失。

4.3 可扩展性(scalability)

对日志收集系统来说,可扩展性(scalability)是指系统能够线性扩展。当日志量增大时,系统能够以简单的增加机器来达到线性扩容的目的。

对于基于Flume的日志收集系统来说,需要在设计的每一层,都可以做到线性扩展地提供服务。下面将对每一层的可扩展性做相应的说明。

4.3.1 Agent层

对于Agent这一层来说,每个机器部署一个Agent,可以水平扩展,不受限制。一个方面,Agent收集日志的能力受限于机器的性能,正常情况下一个Agent可以为单机提供足够服务。另一方面,如果机器比较多,可能受限于后端Collector提供的服务,但Agent到Collector是有Load Balance机制,使得Collector可以线性扩展提高能力。

4.3.2 Collector层

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