Flume数据传输事务分析[转]

虚幻0516

　　本文基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件，对Flume数据传输的事务进行分析，如果使用的是其他组件，Flume事务具体的处理方式将会不同。一般情况下，用MemoryChannel就好了，我们公司用的就是这个，FileChannel速度慢，虽然提供日志级别的数据恢复，但是一般情况下，不断电MemoryChannel是不会丢数据的。
　　Flume提供事物操作，保证用户的数据的可靠性，主要体现在：

• 数据在传输到下个节点时(通常是批量数据)，如果接收节点出现异常，比如网络异常，则回滚这一批数据。因此有可能导致数据重发
  
• 　　同个节点内，Source写入数据到Channel,数据在一个批次内的数据出现异常，则不写入到Channel。已接收到的部分数据直接抛弃，靠上一个节点重发数据。
  
  
  

编程模型
　　Flume在对Channel进行Put和Take操作的时候，必须要用事物包住,比如：

Channel ch = new MemoryChannel();
Transaction txn = ch.getTransaction();
//事物开始
txn.begin();
try {
Event eventToStage = EventBuilder.withBody("Hello Flume!",
Charset.forName("UTF-8"));
//往临时缓冲区Put数据
ch.put(eventToStage);
//或者ch.take()
//将这些数据提交到channel中
txn.commit();
} catch (Throwable t) {
txn.rollback();

if (t instanceof Error) {
throw (Error)t;
}
} finally {
txn.close();
}

Put事务流程
　　Put事务可以分为以下阶段：

• doPut:将批数据先写入临时缓冲区putList
  
• doCommit:检查channel内存队列是否足够合并。
  
• doRollback:channel内存队列空间不足，抛弃数据
  

　　我们从Source数据接收到写入Channel这个过程对Put事物进行分析。


　　
ThriftSource会spawn多个Worker线程(ThriftSourceHandler)去处理数据，Worker处理数据的接口，我们只看batch批量处理这个接口：

    @Override
public Status appendBatch(List<ThriftFlumeEvent> events) throws TException {
List<Event> flumeEvents = Lists.newArrayList();
for(ThriftFlumeEvent event : events) {
flumeEvents.add(EventBuilder.withBody(event.getBody(),
event.getHeaders()));
}
//ChannelProcessor,在Source初始化的时候传进来.将数据写入对应的Channel
getChannelProcessor().processEventBatch(flumeEvents);
...
return Status.OK;
}

　　事务逻辑都在processEventBatch这个方法里：

public void processEventBatch(List<Event> events) {
...
//预处理每行数据，有人用来做ETL嘛
events = interceptorChain.intercept(events);
...
//分类数据，划分不同的channel集合对应的数据
// Process required channels
Transaction tx = reqChannel.getTransaction();
...
//事务开始，tx即MemoryTransaction类实例
tx.begin();
List<Event> batch = reqChannelQueue.get(reqChannel);
for (Event event : batch) {
// 这个put操作实际调用的是transaction.doPut
reqChannel.put(event);
}
//提交，将数据写入Channel的队列中
tx.commit();
} catch (Throwable t) {
//回滚
tx.rollback();
...
}
}
...
}

　　每个Worker线程都拥有一个Transaction实例，保存在Channel(BasicChannelSemantics)里的ThreadLocal变量currentTransaction.
　　那么，事务到底做了什么？

　　
实际上，Transaction实例包含两个双向阻塞队列LinkedBlockingDeque(感觉没必要用双向队列，每个线程写自己的putList，又不是多个线程？),分别为：

• putList
  
• takeList
  

　　
对于Put事物操作，当然是只用到putList了。putList就是一个临时的缓冲区，数据会先put到putList,最后由commit方法会检查channel是否有足够的缓冲区，有则合并到channel的队列。
　　
channel.put -> transaction.doPut：

    protected void doPut(Event event) throws InterruptedException {
//计算数据字节大小
int eventByteSize = (int)Math.ceil(estimateEventSize(event)/byteCapacitySlotSize);
//写入临时缓冲区putList
if (!putList.offer(event)) {
throw new ChannelException(
"Put queue for MemoryTransaction of capacity " +
putList.size() + " full, consider committing more frequently, " +
"increasing capacity or increasing thread count");
}
putByteCounter += eventByteSize;
}

　　transaction.commit：

@Override
protected void doCommit() throws InterruptedException {
//检查channel的队列剩余大小是否足够
...
int puts = putList.size();
...
synchronized(queueLock) {
if(puts > 0 ) {
while(!putList.isEmpty()) {
//写入到channel的队列
if(!queue.offer(putList.removeFirst())) {
throw new RuntimeException("Queue add failed, this shouldn't be able to happen");
}
}
}
//清除临时队列
putList.clear();
...
}
...
}

　　如果在事务期间出现异常，比如channel剩余空间不足，则rollback:

@Override
protected void doRollback() {
...
//抛弃数据，没合并到channel的内存队列
putList.clear();
...
}

Take事务
　　Take事务分为以下阶段：

• doTake:先将数据取到临时缓冲区takeList
  
• 将数据发送到下一个节点
  
• doCommit:如果数据全部发送成功，则清除临时缓冲区takeList
  
• doRollback:数据发送过程中如果出现异常，rollback将临时缓冲区takeList中的数据归还给channel内存队列。
  

　　
Sink其实是由SinkRunner线程调用Sink.process方法来了处理数据的。我们从HdfsEventSink的process方法说起，Sink类都有个process方法，用来处理传输数据的逻辑。：

public Status process() throws EventDeliveryException {
...
Transaction transaction = channel.getTransaction();
...
//事务开始
transaction.begin();
...
for (txnEventCount = 0; txnEventCount < batchSize; txnEventCount++) {
//take数据到临时缓冲区,实际调用的是transaction.doTake
Event event = channel.take();
if (event == null) {
break;
}
...
//写数据到HDFS
bucketWriter.append(event);
...
// flush all pending buckets before committing the transaction
for (BucketWriter bucketWriter : writers) {
bucketWriter.flush();
}
//commit
transaction.commit();
...
} catch (IOException eIO) {
transaction.rollback();
...
} finally {
transaction.close();
}
}

　　大致流程图：


　　
接着看看channel.take，作用是将数据放到临时缓冲区,实际调用的是transaction.doTake:

protected Event doTake() throws InterruptedException {
...
//从channel内存队列取数据
synchronized(queueLock) {
event = queue.poll();
}
...
//将数据放到临时缓冲区
takeList.put(event);
...
return event;
}

　　接着，HDFS写线程bucketWriter将take到的数据写到HDFS,如果批数据都写完了，则要commit了：

protected void doCommit() throws InterruptedException {
...
takeList.clear();
...
}

　　很简单，其实就是清空takeList而已。如果bucketWriter在写数据到HDFS的时候出现异常，则要rollback:

protected void doRollback() {
int takes = takeList.size();
//检查内存队列空间大小，是否足够takeList写回去
synchronized(queueLock) {
Preconditions.checkState(queue.remainingCapacity() >= takeList.size(), "Not enough space in memory channel " +
"queue to rollback takes. This should never happen, please report");
while(!takeList.isEmpty()) {
queue.addFirst(takeList.removeLast());
}
...
}
...
}