# FLume 自定义Channel使用中遇到的问题（1）

本文主要Mark一下在生产环境中使用Flume的自定义Channel时遇到的问题以及解决方案，分享以及好记性不如烂博客

• FlumeChannel 简述
• 自定义Channel使用背景
• 自定义Channel的原理
• 自定义Channel会存在的问题
• 自定义Channel逻辑优化

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Flume Channel 简述

Flume自身提供Channel有两种，一种是MemoryChannel， 一种是FileChannel。
优劣势对比：

对比 MemoryChannel FileChannel 劣势 内存容量远小于磁盘容量，重启内存数据丢失 文件操作为磁盘操作，慢 优势 基于内存存取数据，速度快，吞吐量大 队列可以无限大，重启不丢数据

这两种Channel的数据结构都是队列，先进先出。Flume源码中MemoryChannel用的是Java的双端阻塞队列 LinkedBlockingDeque。

@GurardedBy(value = "queueLock")private LinkedBlockingDeque<Event> queue;

通过查找Flume性能测试报告，可以大致得知 MemoryChannel的性能比FileChannel的性能高5-10倍左右，但是这个完全取决于不同的配置，对于FileChannel来说，每次批处理的大小，也就是事务处理Event的量（TransactionCapacity）直接影响到性能。

自定义Channel的产生背景 — MemoryAndFileChannel

公司的游戏日志采集逻辑是这样的，有两部分数据：
1、游戏的实时数据 （通过FlumeSDK 发送到游戏服上的Flume）
2、每个小时的20分统一发送上个小时的数据（数据源于游戏打印的不规范日志文件，通过定时跑程序完成）

这样的数据流就有一个特点 每个小时20分会有一个小高峰，因为通过第二部分的数据是集中式的发送的。

所以我们Flume中ChannelSize的变化大致是这样的：

______/\____________/\________

因为之前用的是MemoryChannel，这个Channel的大小是有上限的，我们之前最大设置为100W，但是在一些用户比较多的服务器上，还是会出现在20-28分这个小高峰，ChannelSize容量满了的情况。
一旦满了，后续的数据Flume就无法接受了，也就会出现数据丢失的情况。
而且最为关键的点是：游戏通过FlumeSDK 发送的实时数据的逻辑因为历史原因有一些坑爹的地方，在尝试发送到Flume的数据如果失败的情况，会不停的重试，且重试的过程中会阻塞游戏业务逻辑。

所以，针对于这种情况，公司同事给出的方案是：

 通过使用MemoryAndFileChannel来弄一个容量无限大的Channel

我能想到的方案还有：

增加Sink的数据，加快下游处理的速度。

MemoryAndFileChannel 的运行原理

MemoryAndFileChannel的底层其实用的依然是MemoryChannel和FileChannel，只是组合起来使用而且，然后在往这个两个Channel中存取的时候加一些判定条件。
我们第一版的MemoryAndFileChannel 的逻辑如下：
1、存数据的逻辑
MemoryChannel的容量为50W ,当这50W容量用完的时候，数据往FileChannel中存，容量为1亿（几乎不可能满）
2、取数据的逻辑
先从MemoryChannel中取数据，如果MemoryChannel 中为数据为0，那么再处理FileChannel中的数据。

自定义Channel存在的问题

运营的小伙伴跟我们反馈的情况是这样的，说有玩家充了一笔钱，买了些东西，但是他们查不到。最后把问题定位到日志，说数据从日志出来的，但是从日志里面查不到。用Flume的小伙伴都清楚，Flume能不宕掉的情况下，是不可能丢失数据的。关键我们也没收到任何告警说，Flume宕了，ChannelSize满了之类的。

然后查Zabbix监控，观察我们的自定义Channel中两个Channel的ChannelSize的变化情况。

内存队列大小依旧一样，是这个样子的：
_/\________/\________/\_________/\________

文件队列大小的变化其实就能说明问题了， 是这个样子的：

FileChannel 大小变化

也就是在相当长的时间内FileChannel中的大小只涨不减，也就说明，在FileChannel中的数据到最后下降的时候才被发送到下游，也就出现了巨大延迟的情况。

然后找FileChannel出现这个问题的原因，为啥里面的数据就是不被下游处理呢？
这个问题很坑爹，找了很久都没找到，因为下游没有任何问题，上游也没有问题。只能拿本地机器模拟线上环境，然后通过Flume打印日志最终找到了问题，因为MemoryCHannel的曲线中，0和1的很小，然后高峰时刻又是50W，所以没有发现MemoryChannel的大小其实很长一段时间都是1，而不是0。

从我们上面说到MemoryAndFileChannel的运行原理中，可以发现，如果MemoryChannel的大小不为0，那么就一直处理MemoryChannel中的数据，不去处理FileChannel中的数据，直到某个时刻MemoryChannel中的大小为0。

所以结论就是:

因为MemoryChannel的大小一直为1，导致高峰时刻写进到FileChannel中的必须要等到MemoryChannel的大小为0。所以延时的时间取决去MemoryChannel何时为0，根据我们观察，只有到第二天凌晨才有机会为0。

优化方案

因为之前的逻辑的缺陷在于FileChannel中的数据直到MemoryChannel的大小为0时才有机会处理，然而事实却是MemoryChannel会长时间为1，所以导致延迟
所以修改逻辑：
当MemoryChannel中的数据小于等于某个值时，就去处理FileChannel中的数据，而不是必须等到0。
修改完之后：
FileChannel和MemoryChannel的变化图都是这样的：
_/\________/\_________/\_________/\

数据延迟的问题被解决。