flume架构及源码解析

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前段时间我们分享过玩转Flume+Kafka原来也就那点事儿和Flume-NG源码分析-整体结构及配置载入分析这二篇文章，主要介绍了flume的简单使用和配置文件加载的全过程，那么今天我们重点分析flume核心原理，从而了解Source、Channel和Sink的全链路过程。

一、Flume架构分析

这个图中核心的组件是：
Source，ChannelProcessor，Channel，Sink。他们的关系结构如下：

Source  {    ChannelProcessor  {             Channel  ch1             Channel  ch2             …    }} Sink  {   Channel  ch; } SinkGroup {   Channel ch；   Sink s1；   Sink s2；   …}

二、各组件详细介绍

1、Source组件

Source是数据源的总称，我们往往设定好源后，数据将源源不断的被抓取或者被推送。
常见的数据源有：ExecSource，KafkaSource，HttpSource，NetcatSource，JmsSource，AvroSource等等。
所有的数据源统一实现一个接口类如下：

@[e-mail] interface Source extends LifecycleAware, NamedComponent {  /**   * Specifies which channel processor will handle this source's events.   *   * @param channelProcessor   */  public void setChannelProcessor(ChannelProcessor channelProcessor);  /**   * Returns the channel processor that will handle this source's events.   */  public ChannelProcessor getChannelProcessor();}

Source提供了两种机制： PollableSource（轮询拉取）和EventDrivenSource（事件驱动）：

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上图展示的Source继承关系类图。
通过类图我们可以看到NetcatSource，ExecSource和HttpSource属于事件驱动模型。KafkaSource，SequenceGeneratorSource和JmsSource属于轮询拉取模型。
Source接口继承了LifecycleAware接口，它的的所有逻辑的实现在接口的start和stop方法中进行。

下图是类关系方法图：

Source接口定义的是最终的实现过程，比如通过日志抓取日志，这个抓取的过程和实际操作就是在对应的Source实现中，比如：ExecSource。那么这些Source实现由谁来驱动的呢？现在我们将介绍SourceRunner类。将看一下类继承结构图：

我们看一下PollableSourceRunner和EventDrivenSourceRunner的具体实现：

//PollableSourceRunner：public void start() {    PollableSource source = (PollableSource) getSource();    ChannelProcessor cp = source.getChannelProcessor();    cp.initialize();    source.start();    runner = new PollingRunner();    runner.source = source; //Source实现类就在这里被赋与。    runner.counterGroup = counterGroup;    runner.shouldStop = shouldStop;    runnerThread = new Thread(runner);    runnerThread.setName(getClass().getSimpleName() + "-" +         source.getClass().getSimpleName() + "-" + source.getName());    runnerThread.start();    lifecycleState = LifecycleState.START;  }//EventDrivenSourceRunner：@Override  public void start() {    Source source = getSource();    ChannelProcessor cp = source.getChannelProcessor();    cp.initialize();    source.start();    lifecycleState = LifecycleState.START;  }

注：其实所有的Source实现类内部都维护着线程，执行source.start()其实就是启动了相应的线程。
刚才我们看代码，代码中一直都在展示channelProcessor这个类，同时最上面架构设计图里面也提到了这个类，那它到底是干什么呢，下面我们就对其分解。

2、Channel组件

Channel用于连接Source和Sink，Source将日志信息发送到Channel，Sink从Channel消费日志信息；Channel是中转日志信息的一个临时存储，保存有Source组件传递过来的日志信息。
先看代码如下：

ChannelSelectorConfiguration selectorConfig = config.getSelectorConfiguration();ChannelSelector selector = ChannelSelectorFactory.create(sourceChannels, selectorConfig);ChannelProcessor channelProcessor = new ChannelProcessor(selector);Configurables.configure(channelProcessor, config);source.setChannelProcessor(channelProcessor);

ChannelSelectorFactory.create方法实现如下：

public static ChannelSelector create(List<Channel> channels,      ChannelSelectorConfiguration conf) {    String type = ChannelSelectorType.REPLICATING.toString();    if (conf != null){      type = conf.getType();    }    ChannelSelector selector = getSelectorForType(type);    selector.setChannels(channels);    Configurables.configure(selector, conf);    return selector;  }

其中我们看一下ChannelSelectorType这个枚举类，包括了几种类型：

public enum ChannelSelectorType {  /**   * Place holder for custom channel selectors not part of this enumeration.   */  OTHER(null),  /**   * 复用通道选择器   */  REPLICATING("org.apache.flume.channel.ReplicatingChannelSelector"),  /**   *  多路通道选择器   */  MULTIPLEXING("org.apache.flume.channel.MultiplexingChannelSelector");}

ChannelSelector的类结构图如下所示：

注：RelicatingChannelSelector和MultiplexingChannelSelector是二个通道选择器，第一个是复用型通道选择器，也就是的默认的方式，会把接收到的消息发送给其他每个channel。第二个是多路通道选择器，这个会根据消息header中的参数进行通道选择。

说完通道选择器，正式来解释Channel是什么，先看一个接口类：

public interface Channel extends LifecycleAware, NamedComponent {    public void put(Event event) throws ChannelException;    public Event take() throws ChannelException;    public Transaction getTransaction();  }

注：put方法是用来发送消息，take方法是获取消息，transaction是用于事务操作。
类结构图如下：

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3、Sink组件

Sink负责取出Channel中的消息数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。
Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中，hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。在日志数据较多时，可以将相应的日志数据存储到Hadoop中，便于日后进行相应的数据分析。

Sink接口类内容如下：

public interface Sink extends LifecycleAware, NamedComponent {    public void setChannel(Channel channel);    public Channel getChannel();    public Status process() throws EventDeliveryException;    public static enum Status {      READY, BACKOFF    }  }

Sink是通过如下代码进行的创建：

Sink sink = sinkFactory.create(comp.getComponentName(),  comp.getType());

DefaultSinkFactory.create方法如下：

public Sink create(String name, String type) throws FlumeException {    Preconditions.checkNotNull(name, "name");    Preconditions.checkNotNull(type, "type");    logger.info("Creating instance of sink: {}, type: {}", name, type);    Class<? extends Sink> sinkClass = getClass(type);    try {      Sink sink = sinkClass.newInstance();      sink.setName(name);      return sink;    } catch (Exception ex) {      System.out.println(ex);      throw new FlumeException("Unable to create sink: " + name          + ", type: " + type + ", class: " + sinkClass.getName(), ex);    }  }

注：Sink是通过SinkFactory工厂来创建，提供了DefaultSinkFactory默认工厂，程序会查找org.apache.flume.conf.sink.SinkType这个枚举类找到相应的Sink处理类，比如：org.apache.flume.sink.LoggerSink，如果没找到对应的处理类，直接通过Class.forName(className)进行直接查找实例化实现类。

Sink的类结构图如下：

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与ChannelProcessor处理类对应的是SinkProcessor，由SinkProcessorFactory工厂类负责创建，SinkProcessor的类型由一个枚举类提供，看下面代码：

public enum SinkProcessorType {  /**   * Place holder for custom sinks not part of this enumeration.   */  OTHER(null),  /**   * 故障转移 processor   *   * @see org.apache.flume.sink.FailoverSinkProcessor   */  FAILOVER("org.apache.flume.sink.FailoverSinkProcessor"),  /**   * 默认processor   *   * @see org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor   */  DEFAULT("org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor"),  /**   * 负载processor   *   * @see org.apache.flume.sink.LoadBalancingSinkProcessor   */  LOAD_BALANCE("org.apache.flume.sink.LoadBalancingSinkProcessor");  private final String processorClassName;  private SinkProcessorType(String processorClassName) {    this.processorClassName = processorClassName;  }  public String getSinkProcessorClassName() {    return processorClassName;  }}

SinkProcessor的类结构图如下：

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说明：
1、FailoverSinkProcessor是故障转移处理器，当sink从通道拿数据信息时出错进行的相关处理，代码如下：

public Status process() throws EventDeliveryException {    // 经过了冷却时间，再次发起重试    Long now = System.currentTimeMillis();    while(!failedSinks.isEmpty() && failedSinks.peek().getRefresh() < now) {      //从失败队列中获取sink节点      FailedSink cur = failedSinks.poll();       Status s;      try {        //调用相应sink进行处理，比如将channel的数据读取存放到文件中，        //这个存放文件的动作就在process中进行。        s = cur.getSink().process();        if (s  == Status.READY) {          //如果处理成功，则放到存活队列中          liveSinks.put(cur.getPriority(), cur.getSink());          activeSink = liveSinks.get(liveSinks.lastKey());          logger.debug("Sink {} was recovered from the fail list",                  cur.getSink().getName());        } else {          // if it's a backoff it needn't be penalized.          //如果处理失败，则继续放到失败队列中          failedSinks.add(cur);        }        return s;      } catch (Exception e) {        cur.incFails();        failedSinks.add(cur);      }    }    Status ret = null;    while(activeSink != null) {      try {        ret = activeSink.process();        return ret;      } catch (Exception e) {        logger.warn("Sink {} failed and has been sent to failover list",                activeSink.getName(), e);        activeSink = moveActiveToDeadAndGetNext();      }    }

2、LoadBalancingSinkProcessor是负载Sink处理器
首先我们和ChannelProcessor一样，我们也要重点说明一下SinkSelector这个选择器。
先看一下SinkSelector.configure方法的部分代码：

if (selectorTypeName.equalsIgnoreCase(SELECTOR_NAME_ROUND_ROBIN)) {      selector = new RoundRobinSinkSelector(shouldBackOff);    } else if (selectorTypeName.equalsIgnoreCase(SELECTOR_NAME_RANDOM)) {      selector = new RandomOrderSinkSelector(shouldBackOff);    } else {      try {        @SuppressWarnings("unchecked")        Class<? extends SinkSelector> klass = (Class<? extends SinkSelector>)            Class.forName(selectorTypeName);        selector = klass.newInstance();      } catch (Exception ex) {        throw new FlumeException("Unable to instantiate sink selector: "            + selectorTypeName, ex);      }    }

结合上面的代码，再看类结构图如下：

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注：RoundRobinSinkSelector是轮询选择器，RandomOrderSinkSelector是随机分配选择器。

最后我们以KafkaSink为例看一下Sink里面的具体实现：

public Status process() throws EventDeliveryException {    Status result = Status.READY;    Channel channel = getChannel();    Transaction transaction = null;    Event event = null;    String eventTopic = null;    String eventKey = null;    try {      long processedEvents = 0;      transaction = channel.getTransaction();      transaction.begin();      messageList.clear();      for (; processedEvents < batchSize; processedEvents += 1) {        event = channel.take();        if (event == null) {          // no events available in channel          break;        }        byte[] eventBody = event.getBody();        Map<String, String> headers = event.getHeaders();        if ((eventTopic = headers.get(TOPIC_HDR)) == null) {          eventTopic = topic;        }        eventKey = headers.get(KEY_HDR);        if (logger.isDebugEnabled()) {          logger.debug("{Event} " + eventTopic + " : " + eventKey + " : "            + new String(eventBody, "UTF-8"));          logger.debug("event #{}", processedEvents);        }        // create a message and add to buffer        KeyedMessage<String, byte[]> data = new KeyedMessage<String, byte[]>          (eventTopic, eventKey, eventBody);        messageList.add(data);      }      // publish batch and commit.      if (processedEvents > 0) {        long startTime = System.nanoTime();        producer.send(messageList);        long endTime = System.nanoTime();        counter.addToKafkaEventSendTimer((endTime-startTime)/(1000*1000));        counter.addToEventDrainSuccessCount(Long.valueOf(messageList.size()));      }      transaction.commit();    } catch (Exception ex) {      String errorMsg = "Failed to publish events";      logger.error("Failed to publish events", ex);      result = Status.BACKOFF;      if (transaction != null) {        try {          transaction.rollback();          counter.incrementRollbackCount();        } catch (Exception e) {          logger.error("Transaction rollback failed", e);          throw Throwables.propagate(e);        }      }      throw new EventDeliveryException(errorMsg, ex);    } finally {      if (transaction != null) {        transaction.close();      }    }    return result;  }

注：方法从channel中不断的获取数据，然后通过Kafka的producer生产者将消息发送到Kafka里面

作者：小程故事多
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來源：简书
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