1.Flume 事务
Flume应用两个独立的事务别离负责从soucrce到channel,以及从channel到sink的事件传递。
在Source到Channel之间的叫put事务,在Channel到Sink之间的叫Take事务。
事务两个个性就是:胜利了提交,失败了回滚。
1.1 put事务
从source到channel过程中,数据在flume中会被封装成Event对象,多个event被放到一个事务中,
而后把这个蕴含events的事务放到channel中。
- 1.事务开始的时候会调用一个doPut办法,doPut办法的会将这批数据batch data,也就是一批event放到putList中。
doPut传递的数据的大小能够通过参数bathchSize配置。
putList的大小则通过channel的参数transactionCapacity进行配置。
2 当数据胜利寄存到putList之后,调用doCommit()办法,putList中所有的event进入channel()中,
- 1)胜利则清空putList.
2) 不胜利的状况
- 从putList传输到channel过程出问题,在doCommit提交之后,事务在向channel放的过程中,遇到问题。
sink那边取数据速度要比Source这边放数据速度慢,导致channel中的数据积压,这个时候就会造成putList中的数据放不进去。
这时会进行事务的回滚操作,调用doRollback办法,doRollback办法会做两个事件:- 1、清空putList中的数据; - 2、抛出channelException异样。
当source捕捉到doRollback抛出的异样,就会把方才的一批数据从新采集一下,采集完之后从新走事务的流程。
- 在数据采集的过程中也有可能呈现问题,同样是调用doRollback办法来对事务进行回滚。
1.2 take事务
- 1.事务开始时,调用doTake办法,将channel中的event提取到(剪切)takeList中,
- 2.如果前面的sink是HDFS Sink,同时在写入HDFS的IO缓冲流中放一份event。
3.当takeList中寄存的Event达到约定数量(batchSize) ,就会调用doCommit办法:
胜利执行状况下:
- 如果是HDFS Sink,那么手动调用IO流的flush办法,将IO流缓冲区的数据写入到HDFS磁盘中,同时清空takeList中的数据
失败状况下:
- 1.网络提早等起因导致传输数据失败,
调用doRollback办法来进行回滚,takeList中还有备份数据,所以将takeList中的数据一成不变地还给channel,这时候就实现了事务的回滚。
- 2.如果takeList数据有一部分传输胜利了,剩下的因为网络提早传输失败了。
同样会调用doRollback办法来进行回滚,它会把整个takeList中的数据返回给channel,而后持续进行数据的读写。
如此一来,再次进行事务时候,就会存在数据反复的可能。
2.Flume外部原理
- 1). Source采集数据
EventBuilder.withBody(body)将数据封装成Event对象,
getChannelProcessor().processEvent(event)将数据交给Channel Processor
通过源码能够看到,以avro source为例
public Void append(AvroFlumeOGEvent evt) throws AvroRemoteException { ..... Event event = EventBuilder.withBody(evt.getBody().array(), headers); // 将数据封装成Event对象, try { getChannelProcessor().processEvent(event); // 将数据交给Channel Processor this.counterGroup.incrementAndGet("rpc.events"); } catch (ChannelException ex) { return null; } this.counterGroup.incrementAndGet("rpc.successful"); return null; }
- 2)Channel Processor将Event事件传递给拦截器链interceptorChain.intercept(event),而后将数据返回给Channel Processor。
- 3)Channel Processor将拦挡过滤之后的Event事件传递给Channel选择器(Channel Selector)),Channel Selector返回给Channel Processor写入event事件的Channel列表
其中Channel Selectors有两种类型:
- 1.Replicating Channel Selector : 将source过去的events发往所有的channel(相当于复制多份,默认应用的channel selector)
- 2.Multiplexing Channel Selector:能够指定source发过来的events发往的channel
- 4)Channel Processor依据Channel选择器的抉择后果,将Event事件写入相应的Channel
看下channel Processor源码
首先结构器中间接定义了selector和拦截器interceptorChain
public ChannelProcessor(ChannelSelector selector) { this.selector = selector; this.interceptorChain = new InterceptorChain(); }
而后在processEvent和processEventBatch(List<Event> events)
public void processEvent(Event event) { event = this.interceptorChain.intercept(event); // 提交到拦截器链 if (event == null) { return; } List requiredChannels = this.selector.getRequiredChannels(event); // 提交到channel 选择器 for (Iterator localIterator = requiredChannels.iterator(); localIterator.hasNext(); ) { reqChannel = (Channel)localIterator.next(); Transaction tx = reqChannel.getTransaction(); Preconditions.checkNotNull(tx, "Transaction object must not be null"); try { tx.begin(); reqChannel.put(event); tx.commit(); } catch (Throwable t) { tx.rollback(); if ((t instanceof Error)) { LOG.error("Error while writing to required channel: " + reqChannel, t); throw ((Error)t); }if ((t instanceof ChannelException)) { throw ((ChannelException)t); } throw new ChannelException("Unable to put event on required channel: " + reqChannel, t); } finally { if (tx != null) tx.close(); } } Channel reqChannel; List optionalChannels = this.selector.getOptionalChannels(event); for (Channel optChannel : optionalChannels) { Transaction tx = null; try { tx = optChannel.getTransaction(); tx.begin(); optChannel.put(event); // 将event事件写入channel tx.commit(); } catch (Throwable t) { tx.rollback(); LOG.error("Unable to put event on optional channel: " + optChannel, t); if ((t instanceof Error)) throw ((Error)t); } finally { if (tx != null) tx.close(); } } }}
。
5)SinkProcessor启动sink,sink在channel中去轮询,取出channel中的event事件。
SinkProcessor有三种,- DefaultSinkProcessor(默认的,外部无任何逻辑,只是单纯的调用sink)、
- LoadBalancingSinkProcessor(负载平衡)、
- FaioverSinkProcessor(容灾复原)