分布式日志传输系统Databus(一)--系统介绍

Databus系统是微博DIP团队开源的分布式日志传输系统。它是一个分布式、高可用的,用于采集和移动大量日志数据的服务。它基于流式数据的简单而灵活的架构,具备健壮性和容错性,具有故障转移与恢复机制。它采用简单的可扩展的数据投递模型,允许用户自定义扩展传输组件。

主要特性

All-In-One 所有的日志传输通道整合到一个系统,避免针对每种业务相应地定制一套日志传输组件,这样随着业务的增多,运维压力会剧增。

热加载 在JVM无需重启的情况下,可以添加、更新、删除指定的日志传输通道,且不会影响到其他传输通道的正常工作。

容错性 对于Databus分布式系统,若出现少量传输节点异常崩溃,那么异常崩溃节点的数据流量会切至其他节点,不影响整个系统的正常运行。

系统架构

Databus系统可对接多种数据源和数据目的地,将数据源的日志同步到数据目的地。常用的数据源有:Kafka、本地文件、ScribeClient等,常用的数据目的地有:Kafka、HDFS等。

Databus系统的核心处理模块包含四部分:Source、Converter、Sink、Store。Source模块负责收集数据源的日志,Converter模块负责对日志转换,如:重命名Topic名称、对消息体的ETL和过滤,Sink模块负责把日志同步到数据目的地,Store模块负责把写入数据目的地失败的日志暂存起来,根据策略进行后续的处理。

Databus系统的监控报警模块主要包含:数据量统计、灵活的Exporter插件、异常报警。数据量统计用于统计Source端的读取量和Sink端的写入量,便于全链路的数据对账。系统暴露了Exporter接口,用户只需针对特定的存储系统实现相应的Exporter,即可把监控信息采集过去,配置图表后做直观的展示。另外若日志写入数据目的地失败,可通过配置策略发送报警。

databus-architecture

数据流模型

Databus系统的数据流模型设计为一个Source对应一个Sink,一个Source和与其对应的Sink组成一个Pipeline管道,各个Pipeline相互独立、互不影响。通过这种Pipeline模型,用户新增、删除、变更某个Pipeline,不会影响到其他Pipeline的数据传输,且使用热部署的方式不需要重启进程。做到尽可能少的中断数据流,保障日志传输的实时性。

databus-dataflow

安装部署 编译 git clone https://github.com/weibodip/databus.git cd databus mvn clean package -DskipTests 初始化环境 mkdir -p /data0/workspace mv ../databus /data0/workspace mkdir /var/log/databus/ 添加配置

可以在 /data0/workspace/databus/pipelines 目录下添加多个配置文件,每个配置文件抽象为一个 pipeline,各个 pipeline 的日志传输互相独立,互不干扰。这里以读取本地文件的日志记录,并写入 kafka topic 的 pipeline 配置为例。

vim /data0/workspace/databus/pipelines/file-to-kafka-example.properties pipeline.name=file-to-kafka-example pipeline.source=com.weibo.dip.databus.source.FileSource pipeline.converter=com.weibo.dip.databus.converter.TopicNameConverter pipeline.store=com.weibo.dip.databus.store.DefaultStore pipeline.sink=com.weibo.dip.databus.sink.KafkaSinkV010 #source source.file.directory=http://www.likecs.com/data0/log/databus/test/ source.file.include.pattern=^.*\\.test\\.log$ source.file.category=test source.file.delete.after.read=true source.file.retention.second=7200 #converter topic.mappings=test:test #sink sink.kafka.bootstrap.servers=hostname1:9092,hostname2:9092,hostname3:9092 sink.kafka.key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer sink.kafka.value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 启停操作

系统默认的JDK路径:/usr/local/jdk1.8.0_144,可根据情况修改 bin/databus-server.sh 的 JAVA_HOME。

# 启动 /data0/workspace/databus/bin/databus-server.sh start # 查看运行状态 /data0/workspace/databus/bin/databus-server.sh status # 查看日志 tailf /var/log/databus/server.log # 停止 /data0/workspace/databus/bin/databus-server.sh stop 与 Flume 对比

Flume 的模型抽象上有 Channel 的概念,这样便于多路复用数据流,其常见的场景:

一个 source 复制到多个 channel

制定规则将一个 source 拆分到多个 channel

Flume 的多路复用数据流,增加了数据处理的灵活性,但是常用的 Channel 也存在一些问题:

FileChannel 会降低数据写入和读取速度。

MemoryChannel 增加对服务器内存的占用,数据传输通道过多时甚至会导致进程的OOM。

KafkaChannel 浪费一部分的带宽资源;且引入额外组件,会导致传输链路变长,降低服务稳定性。

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