一、前言

dataFlow Flume 是一个分布式的高可靠,可扩展的数据采集服务。

Flume 在有赞的大数据业务中一直扮演着一个稳定可靠的日志数据“搬运工”的角色。本文主要讲一下有赞大数据部门在 Flume 的应用实践,同时也穿插着我们对 Flume 的一些理解。

二、Delivery 保证

认识 Flume 对事件投递的可靠性保证是非常重要的,它往往是我们是否使用 Flume 来解决问题的决定因素之一。

消息投递的可靠保证有三种:

  • At-least-once
  • At-most-once
  • Exactly-once

基本上所有工具的使用用户都希望工具框架能保证消息 Exactly-once ,这样就不必在设计实现上考虑消息的丢失或者重复的处理场景。但是事实上很少有工具和框架能做到这一点,真正能做到这一点所付出的成本往往很大,或者带来的额外影响反而让你觉得不值得。假设 Flume 真的做到了 Exactly-once ,那势必降低了稳定性和吞吐量,所以 Flume 选择的策略是 At-least-once

当然这里的 At-least-once 需要加上引号,并不是说用上 Flume 的随便哪个组件组成一个实例,运行过程中就能保存消息不会丢失。事实上 At-least-once 原则只是说的是 SourceChannelSink 三者之间上下投递消息的保证。而当你选择 MemoryChannel 时,实例如果异常挂了再重启,在 channel 中的未被 sink 所消费的残留数据也就丢失了,从而没办法保证整条链路的 At-least-once。

Flume 的 At-least-once 保证的实现基础是建立了自身的 Transaction 机制。Flume 的 Transaction 有4个生命周期函数,分别是 startcommitrollbackclose
SourceChannel 批量投递事件时首先调用 start 开启事务,批量 put 完事件后通过 commit 来提交事务,如果 commit 异常则 rollback ,然后 close 事务,最后 Source 将刚才提交的一批消息事件向源服务 ack(比如 kafka 提交新的 offset )。Sink 消费 Channel 也是相同的模式,唯一的区别就是 Sink 需要在向目标源完成写入之后才对事务进行 commit。两个组件的相同做法都是只有向下游成功投递了消息才会向上游 ack,从而保证了数据能 At-least-once 向下投递。

三、datay应用场景

基于 mysql binlog 的数仓增量同步(datay 业务)是大数据这边使用 Flume 中一个比较经典的应用场景,datay 具体业务不详细说明,需要强调的是它对Flume的一个要求是必须保证在 nsq(消息队列)的 binlog 消息能可靠的落地到 hdfs ,不允许一条消息的丢失,需要绝对的 At-least-once

Flume 模型本身是基于 At-least-once 原则来传递事件,所以需要需要考虑是在各种异常情况(比如进程异常挂了)下的 At-least-once 保证。显然 MemoryChannel 无法满足,所以我们用 FlieChannel 做代替。由于公司目前是使用 nsq 作为 binlog 的消息中转服务,故我们没有办法使用现有的 KafkaSource,所以基于公司的 nsq sdk 扩展了 NsqSource。这里需要说明的是为了保证 At-least-once,Source 源必须支持消息接收的 ack 机制,比如 kafka 客户端只有认为消费了消息后,才对 offset 进行提交,不然就需要接受重复的消息。

于是我们第一个版本上线了,看上去很有保障了,即使进程异常挂了重启也不会丢数据。 datayFlume1

可能有同学想到一个关键性的问题:如果某一天磁盘坏了而进程异常退出,而 FileChannel 刚好又有未被消费的事件数据,这个时候不就丢数据了吗?虽然磁盘坏了是一个极低的概率,但这确实是一个需要考虑的问题。

在 Flume 现有组件中比 FlieChannel 更可靠的,可能想到的是 KafkaChannel ,kafka 可以对消息保留多个副本,从而增强了数据的可靠性。但是我们第二版本的方案没有选择它,而是直接扩展出 NsqChannel 。于是第二个版本就有了。 datayFlume2

初次使用 Flume 的用户往往陷入到必须搭配 Source + Channel + Sink 三个组件的固有模式,事实上我们不一定要三个组件都使用上。另外直接 NsqChannelHDFSEventSink 的有几个好处:

  • 每个消息的传递只需要一次事务,而非两次,性能上更佳。
  • 避免引入了新的 kafka 服务,减少了资源成本的同时保持架构上更简单从而更稳定。

四、定制化扩展

Flume 在各个组件的扩展性支持具有非常好的设计考虑。

当无法满足我们的自定义需求,我们可以选择合适的组件上进行扩展。下面就讲讲我们扩展的一些内容。

  • NsqSource

在 Flume 定制化一个 Source 比较简单,继承一个已有通用实现的抽象类,实现相对几个生命周期方法即可。这里说明注意的是 Flume 组件的生命周期在可能被会调用多次,比如 Flume 具有自动发现实例配置发生变化并 restart 各个组件,这种情况需要考虑资源的正确释放。

  • HdfsEventSink 扩展配置

它本身就具有 role file 功能,比如当 Sink 是按小时生成文件,有这一个小时的第一个事件创建新的文件,然后经过固定的 role 配置时间(比如一小时)关闭文件。这里存在的问题就是如果源平时的数据量不大,比如8点这个小时的第一个事件是在8点25分来临,那就是说需要9点25才能关闭这个文件。由于没有关闭的tmp文件会被离线数据任务的计算引擎所忽略,在小时级的数据离线任务就没办法得到实时的数据。而我们做的改造就是 roll file 基于整点时间,而不是第一次事件的时间,比如固定的05分关闭上一次小时的文件,而离线任务调度时间设置在每小时的05分之后就能解决这个问题。最终的效果给下图: roleFile * MetricsReportServer

当我们需要收集 Flume 实例运行时的各个组件 counter metric ,就需要开启 MonitorService 服务。自定义了一个定期发生 http 请求汇报 metric 到一个集中的 web 服务。原生的 HTTPMetricsServer 也是基于 http 服务,区别在于它将 Flume 作为 http 服务端,而我们将很多实例部署在一台机器上,端口分配成了比较头疼的问题。

当我们收集到以下的 counter metric 时,就可以利用它来实现一些监控报警。

{
    "identity":"olap_offline_daily_olap_druid_test_timezone_4@49",
    "startTime":1544287799839,
    "reportCount":4933,
    "metrics":{
        "SINK.olap_offline_daily_olap_druid_test_timezone_4_snk":{
            "ConnectionCreatedCount":"9",
            "ConnectionClosedCount":"8",
            "Type":"SINK",
            "BatchCompleteCount":"6335",
            "BatchEmptyCount":"2",
            "EventDrainAttemptCount":"686278",
            "StartTime":"1544287799837",
            "EventDrainSuccessCount":"686267",
            "BatchUnderflowCount":"5269",
            "StopTime":"0",
            "ConnectionFailedCount":"48460"
        },
        "SOURCE.olap_offline_daily_olap_druid_test_timezone_4_src":{
            "KafkaEventGetTimer":"26344146",
            "AppendBatchAcceptedCount":"0",
            "EventAcceptedCount":"686278",
            "AppendReceivedCount":"0",
            "StartTime":"1544287800219",
            "AppendBatchReceivedCount":"0",
            "KafkaCommitTimer":"14295",
            "EventReceivedCount":"15882278",
            "Type":"SOURCE",
            "OpenConnectionCount":"0",
            "AppendAcceptedCount":"0",
            "KafkaEmptyCount":"0",
            "StopTime":"0"
        },
        "CHANNEL.olap_offline_daily_olap_druid_test_timezone_4_cha":{
            "ChannelCapacity":"10000",
            "ChannelFillPercentage":"0.11",
            "Type":"CHANNEL",
            "ChannelSize":"11",
            "EventTakeSuccessCount":"686267",
            "StartTime":"1544287799332",
            "EventTakeAttemptCount":"715780",
            "EventPutAttemptCount":"15882278",
            "EventPutSuccessCount":"686278",
            "StopTime":"0"
        }
    }
}
  • 事件时间戳拦截。有一些 hdfs sink 业务对消息事件的时间比较敏感,同一小时的数据必须放在同一个目录里,这就要求使用 HdfsEventSink 的时候不能使用系统时间来计算文件目录,而是应该基于消息内容中的某个时间戳字段。这个可以通过扩展 Interceptor 来解决。 Interceptor 用于在 Source 投递事件给 Channel 前的一个拦截处理,一般都是用来对事件丰富 header 信息。强烈不建议在 Source 中直接处理,实现一个 Interceptor 可以满足其他 Source 类似需求的复用性。

五、性能调优

Flume 实例进行性能调优最常见的配置是事务 batchChannel Capacity

  • 事务 batch 指的是合理设置 batch 配置,可以明显的改善实例的吞吐量。上面已经讲到 SourceChannel 进行 put 或者 SinkChannel 进行 take 都是通过开启事务来操作,所以调大两个组件的 batch 配置可以降低 cpu 消耗,减少网络 IO 等待等。
  • Channel 的 capacity 大小直接影响着 source 和 sink 两端的事件生产和消费。capacity 越大,吞吐量越好,但是其他因素制约着不能设置的很大。比如 MemoryChannel ,直接表现着对内存的消耗,以及进程异常退出所丢失的事件数量。不同的 Channel 需要不同的考虑,最终 trade-off 是难免的。

六、总结和展望

Flume 是一个非常稳定的服务,这一点在我们生产环境中得到充分验证。
同时它的模型设计也非常清晰易懂,每一种组件类型都有很多现成的实现,同时特考虑到各个扩展点,所以我们很容易找到或者定制化我们所需要的数据管道的解决方案。

随着用户越来越多,需要有一个统一的平台来集中管理所有的 Flume 实例。 有以下几点好处:

  • 降低用户对 Flume 的成本。尽可能在不太了解 Flume 的情况下就可以享受到它带来的价值。
  • 有效对机器的资源进行合理协调使用。
  • 完善的监控让 FLume 运行的更加稳定可靠。

当然这一步我们也才刚启动,希望它未来的价值变得越来越大。

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