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基于Flume的美团日志收集系统(二)改进和优化

dju alex ·2013-12-09 22:35

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-sizehdfs.batchSize压缩格式总数据大小(G)耗时(s)平均events/s压缩后大小(G)
54430010000bz29.1244868331.36
54430010000lzo9.1612273333.49

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。

  /**
   * Rename bucketPath file from .tmp to permanent location.
   */
  private void renameBucket() throws IOException, InterruptedException {
      if(bucketPath.equals(targetPath)) {
              return;
        }

        final Path srcPath = new Path(bucketPath);
        final Path dstPath = new Path(targetPath);

        callWithTimeout(new CallRunner<Object>() {
              @Override
              public Object call() throws Exception {
                if(fileSystem.exists(srcPath)) { // could block
                      LOG.info("Renaming " + srcPath + " to " + dstPath);
                     fileSystem.rename(srcPath, dstPath); // could block

                      //index the dstPath lzo file
                      if (codeC != null && ".lzo".equals(codeC.getDefaultExtension()) ) {
                              LzoIndexer lzoIndexer = new LzoIndexer(new Configuration());
                              lzoIndexer.index(dstPath);
                      }
                }
                return null;
              }
    });
}

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:

/***
 * putToMemChannel indicate put event to memChannel or fileChannel
 * takeFromMemChannel indicate take event from memChannel or fileChannel
 * */
private AtomicBoolean putToMemChannel = new AtomicBoolean(true);
private AtomicBoolean takeFromMemChannel = new AtomicBoolean(true);

void doPut(Event event) {
        if (switchon && putToMemChannel.get()) {
              //往memChannel中写数据
              memTransaction.put(event);

              if ( memChannel.isFull() || fileChannel.getQueueSize() > 100) {
                putToMemChannel.set(false);
              }
        } else {
              //往fileChannel中写数据
              fileTransaction.put(event);
        }
  }

Event doTake() {
    Event event = null;
    if ( takeFromMemChannel.get() ) {
        //从memChannel中取数据
        event = memTransaction.take();
        if (event == null) {
            takeFromMemChannel.set(false);
        } 
    } else {
        //从fileChannel中取数据
        event = fileTransaction.take();
        if (event == null) {
            takeFromMemChannel.set(true);

            putToMemChannel.set(true);
        } 
    }
    return event;
}

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:

public class KafkaSink extends AbstractSink implements Configurable {
        private String zkConnect;
        private Integer zkTimeout;
        private Integer batchSize;
        private Integer queueSize;
        private String serializerClass;
        private String producerType;
        private String topicPrefix;

        private Producer<String, String> producer;

        public void configure(Context context) {
            //读取配置,并检查配置
        }

        @Override
        public synchronized void start() {
            //初始化producer
        }

        @Override
        public synchronized void stop() {
            //关闭producer
        }

        @Override
        public Status process() throws EventDeliveryException {

            Status status = Status.READY;

            Channel channel = getChannel();
            Transaction tx = channel.getTransaction();
            try {
                    tx.begin();

                    //将日志按category分队列存放
                    Map<String, List<String>> topic2EventList = new HashMap<String, List<String>>();

                    //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;

                    //将Map中的数据通过producer发送给kafka 

                   tx.commit();
            } catch (Exception e) {
                    tx.rollback();
                    throw new EventDeliveryException(e);
            } finally {
                tx.close();
            }
            return status;
        }
}

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:

//从Channel中取batchSize大小的events
for (txnEventCount = 0; txnEventCount < batchSize; txnEventCount++) {
    //对每条日志根据category append到相应的bucketWriter上;
    bucketWriter.append(event);
}

for (BucketWriter bucketWriter : writers) {
    //然后对每一个bucketWriter调用相应的flush方法将数据flush到Hdfs上
    bucketWriter.flush();
}

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;




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