flume-ng性能优化与架构设计

问题导读：
1.影响flume吸能的因素都有哪些？
2.哪些参数会影响sink？
3.JAVA内存该如何设计？







如图1所示，一个flume-ng agent主要包括source，channel和sink三部分，三部分运行在java JVM中，JVM一般运行在linux'操作系统上，因此，这些因素都可能影响最终的性能。flume-ng性能优化与架构设计，简单来讲，也主要包括以上部分。






1, 主键的参数设计
1.1 source的配置

有时候不需要每台主机均安装flume agent,可以和sshpass等命令结合使用,灵活收集日志.


1.2 channel的配置
可选的一般为memory channel和file channel,
内存足够的话,一般建议选择时效性更好的memory channel,

agent.channels.memory_chan_1.type = memory  
agent.channels.memory_chan_1.keep-alive = 30  
agent.channels.memory_chan_1.transactionCapacity = 20000  
agent.channels.memory_chan_1.byteCapacityBufferPercentage = 40  
  
agent.channels.memory_chan_1.byteCapacity = 50000000  
agent.channels.memory_chan_1.capacity = 500000  
复制代码

相关参数说明
capacity: Maximum # of events that can be in the channel
transactionCapacity: Maximum # of events in one txn.
keepAlive: how long to wait to put/take an event
channel性能的关键是设置合理的以上三个参数

1.3 sink的配置

已hdfs sink为例,可以使用压缩节省空间和网络流量,但会增加cpu消耗.

# Each sink's type must be defined  
agent.sinks.hdfsSink_1.type = hdfs  
agent.sinks.hdfsSink_1.channel = memory_chan_1  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.path = /logdata/%Y%m%d/%{hostname}/%{filename}%{CRMLOG}  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.filePrefix = %{filename}%{CRMLOG}  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.rollInterval = 3600  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.rollSize = 40000000  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.rollCount = 0  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.writeFormat = Writable  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.fileType = CompressedStream  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.batchSize = 10000  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.serializer = avro_event  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.threadsPoolSize = 100  
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.codeC = gzip  
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影响sink的注意事项：

Batch Size:越大性能越好,但太大影响时效性.一般可选为100,1000,10000,batch size最好源数据端大小相同
agent.sinks.flowSink-3-5.batch-size = 10000
agent.sinks.hdfsSink_1.hdfs.batchSize = 10000

sink是单线程处理的,所有一个channel要配置多个写入sink,来提高性能

2, JAVA内存的设计

主要通过修改 conf/flume-env.sh文件实现
主要设计Xmx和Xms两个参数,可以根据OS内存的大小进行合理设置,一般一个flume agent 1g左右大小即可
-Xms<size>        set initial Java heap size.........................
-Xmx<size>        set maximum Java heap size.........................

3,OS的内核参数调整
    如果单台服务器启动的flume agent过多的话,默认的内核参数设置偏小,需要调整，   调整方法基本和安装oracle数据库等类似,相关参数可以相应设置的大一点
  系统的参数限制，设置样例为

cat /etc/sysctl.conf      
kernel.shmall = 33554432  
kernel.shmmax = 137438953472  
kernel.shmmni = 4096  
kernel.sem = 250 32000 100 128  
fs.file-max = 6815744  
fs.aio-max-nr = 1048576  
net.ipv4.ip_local_port_range = 9000 65500  
net.core.rmem_default = 262144  
net.core.rmem_max = 4194304  
net.core.wmem_default = 262144  
  
net.core.wmem_max = 1048576  
复制代码

用户级别的参数设定

vi /etc/security/limits.conf  
  
# End of file  
hadoop             soft    nproc           32047  
hadoop             hard    nproc           36384  
hadoop             soft    nofile          31024  
hadoop             hard    nofile          65536  
复制代码

4,网络配置
flume日志和hadoop集群都是通过网络进行日志传送,所以网络不要成为性能瓶颈

5,架构设计,尽可能使用分布式和高可用的架构（重要）
建议使用loadbalnce+failover，实现了架构的可扩展性和高可用性，一台物理服务器上agent的数量不要超过core的数量。

agent.sinks = flowSink-3-1 flowSink-3-2 flowSink-3-3 flowSink-3-4 flowSink-3-5  
agent.sinkgroups = g1    
agent.sinkgroups.g1.sinks = flowSink-3-1 flowSink-3-2 flowSink-3-3 flowSink-3-4 flowSink-3-5    
agent.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance    
agent.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin    
agent.sinkgroups.g1.processor.backoff = true  
...  
agent.sinks.flowSink-3-1.type = avro  
agent.sinks.flowSink-3-1.channel = memory_chan_1  
agent.sinks.flowSink-3-1.hostname = 127.0.0.1  
agent.sinks.flowSink-3-1.port = 41451  
agent.sinks.flowSink-3-1.batch-size = 1000  
复制代码

一个高可用，可扩展的架构示意图如下






参考文档
Building a Data Collection System with Apache Flume
http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html

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不错，有启发。谢谢

介绍得很好，学习了，谢谢

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请教版主，关于hdfs使用压缩的问题，
1.按照版主提供的高可用图中，只有flume agent tier到HDFS这段的数据流是压缩的，如果数据能够从source端开始就压缩，那么app tier----flume agent tier1---flume agent tier2----HDFS这整个的流程上都跑的是压缩后的数据流，这样节约的意义更大，目前还没找到实现的方法，希望高手能指导下；
2.数据能否在source压缩，在HDFS端解压缩？