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[思想架构] 基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计

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发表于 2014-7-3 22:40:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 nettman 于 2014-7-3 23:41 编辑
问题导读:
1.Flume-NG与Scribe对比,Flume-NG的优势在什么地方?
2.架构设计考虑需要考虑什么问题?
3.Agent死机该如何解决?
4.Collector死机是否会有影响?
5.Flume-NG可靠性(reliability)方面做了哪些措施?




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。
[td]
对比项Flume-NGScribe
使用语言Javac/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
可扩展性
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。
flume_base_arch.png
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。
flume_arch1.png
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)
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。
flume_trans2.png
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
对于Collector这一层,Agent到Collector是有Load Balance机制,并且Collector提供无差别服务,所以可以线性扩展。其性能主要受限于Store层提供的能力。
4.3.3 Store层
对于Store这一层来说,Hdfs和Kafka都是分布式系统,可以做到线性扩展。Bypass属于临时的应用,只对应于某一类日志,性能不是瓶颈。
4.4 Channel的选择
Flume1.4.0中,其官方提供常用的MemoryChannel和FileChannel供大家选择。其优劣如下:
  • MemoryChannel: 所有的events被保存在内存中。优点是高吞吐。缺点是容量有限并且Agent死掉时会丢失内存中的数据。
  • FileChannel: 所有的events被保存在文件中。优点是容量较大且死掉时数据可恢复。缺点是速度较慢。

上述两种Channel,优缺点相反,分别有自己适合的场景。然而,对于大部分应用来说,我们希望Channel可以同提供高吞吐和大缓存。基于此,我们开发了DualChannel。
  • DualChannel:基于 MemoryChannel和 FileChannel开发。当堆积在Channel中的events数小于阈值时,所有的events被保存在MemoryChannel中,Sink从MemoryChannel中读取数据; 当堆积在Channel中的events数大于阈值时, 所有的events被自动存放在FileChannel中,Sink从FileChannel中读取数据。这样当系统正常运行时,我们可以使用MemoryChannel的高吞吐特性;当系统有异常时,我们可以利用FileChannel的大缓存的特性。
4.5 和scribe兼容
在设计之初,我们就要求每类日志都有一个category相对应,并且Flume的Agent提供AvroSource和ScribeSource两种服务。这将保持和之前的Scribe相对应,减少业务的更改成本。
4.6 权限控制
在目前的日志收集系统中,我们只使用最简单的权限控制。只有设定的category才可以进入到存储系统。所以目前的权限控制就是category过滤。
如果权限控制放在Agent端,优势是可以较好地控制垃圾数据在系统中流转。但劣势是配置修改麻烦,每增加一个日志就需要重启或者重载Agent的配置。
如果权限控制放在Collector端,优势是方便进行配置的修改和加载。劣势是部分没有注册的数据可能在Agent/Collector之间传输。
考虑到Agent/Collector之间的日志传输并非系统瓶颈,且目前日志收集属内部系统,安全问题属于次要问题,所以选择采用Collector端控制。
4.7 提供实时流
美团的部分业务,如实时推荐,反爬虫服务等服务,需要处理实时的数据流。因此我们希望Flume能够导出一份实时流给Kafka/Storm系统。
一个非常重要的要求是实时数据流不应该受到其它Sink的速度影响,保证实时数据流的速度。这一点,我们是通过Collector中设置不同的Channel进行隔离,并且DualChannel的大容量保证了日志的处理不受Sink的影响。
5 系统监控
对于一个大型复杂系统来说,监控是必不可少的部分。设计合理的监控,可以对异常情况及时发现,只要有一部手机,就可以知道系统是否正常运作。对于美团的日志收集系统,我们建立了多维度的监控,防止未知的异常发生。
5.1 发送速度,拥堵情况,写Hdfs速度
通过发送给zabbix的数据,我们可以绘制出发送数量、拥堵情况和写Hdfs速度的图表,对于超预期的拥堵,我们会报警出来查找原因。
下面是Flume Collector HdfsSink写数据到Hdfs的速度截图:
flume_monitor_3.png
下面是Flume Collector的FileChannel中拥堵的events数据量截图:
flume_monitor_4.png
5.2 flume写hfds状态的监控
Flume写入Hdfs会先生成tmp文件,对于特别重要的日志,我们会每15分钟左右检查一下各个Collector是否都产生了tmp文件,对于没有正常产生tmp文件的Collector和日志我们需要检查是否有异常。这样可以及时发现Flume和日志的异常.
5.3 日志大小异常监控
对于重要的日志,我们会每个小时都监控日志大小周同比是否有较大波动,并给予提醒,这个报警有效的发现了异常的日志,且多次发现了应用方日志发送的异常,及时给予了对方反馈,帮助他们及早修复自身系统的异常。
通过上述的讲解,我们可以看到,基于Flume的美团日志收集系统已经是具备高可用性,高可靠性,可扩展等特性的分布式服务。


下一篇:
基于Flume的美团日志收集系统(二)改进和优化

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好帖啊,真真的技术案例贴,支持一下,感谢楼主的辛苦分享

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写的很棒,学到很多,感谢版主

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很好的东东,谢谢楼主共享哈

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发表于 2015-3-25 22:46:26 | 显示全部楼层
我现在遇到的问题是从windows下往linux下flume的spooldir路径里上传文件,会报异常java.lang.IllegalStateException: File has been modified since being read: /home/nids/wg/apache-flume-1.5.2-bin/ceshi12/1.txt
        at org.apache.flume.client.avro.ReliableSpoolingFileEventReader.retireCurrentFile(ReliableSpoolingFileEventReader.java:306)
就这个错,也就是边上传边通过flume来读写数据到hdfs会出错。请问有没有解决方案
请问一些大型的门户网站在使用flume读取一个文件夹里文件的时候 对大文件边上传边读写是如何操作的,怎么避免报上面的错?

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名字是不是重复了,对于这种特殊的个性化,只能自己二次开发了  发表于 2015-5-11 15:17

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发表于 2015-5-5 15:19:58 | 显示全部楼层
学习了,果然要多多思考才能有更稳健的系统

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发表于 2015-5-11 15:11:12 | 显示全部楼层
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