开源日志系统比较

1. 背景介绍

许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:

(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦;

(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统;

(3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。

本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa,linkedin的kafka和cloudera的flume等。

2. FaceBook的Scribe

Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统 (可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案。

它最重要的特点是容错性好。当后端的存储系统crash时,scribe会将数据写到本地磁盘上,当存储系统恢复正常后,scribe将日志重新加载到存储系统中。
scribe
架构:

scribe的架构比较简单,主要包括三部分,分别为scribe agent, scribe和存储系统。

(1) scribe agent

scribe agent实际上是一个thrift client。 向scribe发送数据的唯一方法是使用thrift client, scribe内部定义了一个thrift接口,用户使用该接口将数据发送给server。

(2) scribe

scribe接收到thrift client发送过来的数据,根据配置文件,将不同topic的数据发送给不同的对象。scribe提供了各种各样的store,如 file, HDFS等,scribe可将数据加载到这些store中。

(3) 存储系统

存储系统实际上就是scribe中的store,当前scribe支持非常多的store,包括file(文件),buffer(双层存储,一个主储存,一个副存储),network(另一个scribe服务器),bucket(包含多个 store,通过hash的将数据存到不同store中),null(忽略数据),thriftfile(写到一个Thrift TFileTransport文件中)和multi(把数据同时存放到不同store中)。

3. Apache的Chukwa

chukwa是一个非常新的开源项目,由于其属于hadoop系列产品,因而使用了很多hadoop的组件(用HDFS存储,用mapreduce处理数据),它提供了很多模块以支持hadoop集群日志分析。

需求:

(1) 灵活的,动态可控的数据源

(2) 高性能,高可扩展的存储系统

(3) 合适的框架,用于对收集到的大规模数据进行分析
chukwa

架构:

Chukwa中主要有3种角色,分别为:adaptor,agent,collector。

(1) Adaptor 数据源

可封装其他数据源,如file,unix命令行工具等

目前可用的数据源有:hadoop logs,应用程序度量数据,系统参数数据(如linux cpu使用流率)。

(2) HDFS 存储系统

Chukwa采用了HDFS作为存储系统。HDFS的设计初衷是支持大文件存储和小并发高速写的应用场景,而日志系统的特点恰好相反,它需支持高并发低速率的写和大量小文件的存储。需要注意的是,直接写到HDFS上的小文件是不可见的,直到关闭文件,另外,HDFS不支持文件重新打开。

(3) Collector和Agent

为了克服(2)中的问题,增加了agent和collector阶段。

Agent的作用:给adaptor提供各种服务,包括:启动和关闭adaptor,将数据通过HTTP传递给Collector;定期记录adaptor状态,以便crash后恢复。

Collector的作用:对多个数据源发过来的数据进行合并,然后加载到HDFS中;隐藏HDFS实现的细节,如,HDFS版本更换后,只需修改collector即可。

(4) Demux和achieving

直接支持利用MapReduce处理数据。它内置了两个mapreduce作业,分别用于获取data和将data转化为结构化的log。存储到data store(可以是数据库或者HDFS等)中。

4. LinkedIn的Kafka

Kafka是2010年12月份开源的项目,采用scala语言编写,使用了多种效率优化机制,整体架构比较新颖(push/pull),更适合异构集群。

设计目标:

(1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)

(2) 高吞吐率,在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息

(3) 分布式架构,能够对消息分区

(4) 支持将数据并行的加载到hadoop
deployment21

架构:

Kafka实际上是一个消息发布订阅系统。producer向某个topic发布消息,而consumer订阅某个topic的消息,进而一旦有新的关于某个topic的消息,broker会传递给订阅它的所有consumer。 在kafka中,消息是按topic组织的,而每个topic又会分为多个partition,这样便于管理数据和进行负载均衡。同时,它也使用了zookeeper进行负载均衡。

Kafka中主要有三种角色,分别为producer,broker和consumer。

(1) Producer

Producer的任务是向broker发送数据。Kafka提供了两种producer接口,一种是low_level接口,使用该接口会向特定的broker的某个topic下的某个partition发送数据;另一种那个是high level接口,该接口支持同步/异步发送数据,基于zookeeper的broker自动识别和负载均衡(基于Partitioner)。

其中,基于zookeeper的broker自动识别值得一说。producer可以通过zookeeper获取可用的broker列表,也可以在zookeeper中注册listener,该listener在以下情况下会被唤醒:

a.添加一个broker

b.删除一个broker

c.注册新的topic

d.broker注册已存在的topic

当producer得知以上时间时,可根据需要采取一定的行动。

(2) Broker

Broker采取了多种策略提高数据处理效率,包括sendfile和zero copy等技术。

(3) Consumer

consumer的作用是将日志信息加载到中央存储系统上。kafka提供了两种consumer接口,一种是low level的,它维护到某一个broker的连接,并且这个连接是无状态的,即,每次从broker上pull数据时,都要告诉broker数据的偏移量。另一种是high-level 接口,它隐藏了broker的细节,允许consumer从broker上push数据而不必关心网络拓扑结构。更重要的是,对于大部分日志系统而言,consumer已经获取的数据信息都由broker保存,而在kafka中,由consumer自己维护所取数据信息。

5. Cloudera的Flume

Flume是cloudera于2009年7月开源的日志系统。它内置的各种组件非常齐全,用户几乎不必进行任何额外开发即可使用。

设计目标:

(1) 可靠性

当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除;如果数据发送失败,可以重新发送。),Store on failure(这也是scribe采用的策略,当数据接收方crash时,将数据写到本地,待恢复后,继续发送),Best effort(数据发送到接收方后,不会进行确认)。

(2) 可扩展性

Flume采用了三层架构,分别问agent,collector和storage,每一层均可以水平扩展。其中,所有agent和collector由master统一管理,这使得系统容易监控和维护,且master允许有多个(使用ZooKeeper进行管理和负载均衡),这就避免了单点故障问题。

(3) 可管理性

所有agent和colletor由master统一管理,这使得系统便于维护。用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况,且可以对各个数据源配置和动态加载。Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。

(4) 功能可扩展性

用户可以根据需要添加自己的agent,colletor或者storage。此外,Flume自带了很多组件,包括各种agent(file, syslog等),collector和storage(file,HDFS等)。
Flume
架构:

正如前面提到的,Flume采用了分层架构,由三层组成,分别为agent,collector和storage。其中,agent和collector均由两部分组成:source和sink,source是数据来源,sink是数据去向。

(1) agent

agent的作用是将数据源的数据发送给collector,Flume自带了很多直接可用的数据源(source),如:

text(“filename”):将文件filename作为数据源,按行发送

tail(“filename”):探测filename新产生的数据,按行发送出去

fsyslogTcp(5140):监听TCP的5140端口,并且接收到的数据发送出去

同时提供了很多sink,如:

console[(“format”)] :直接将将数据显示在桌面上

text(“txtfile”):将数据写到文件txtfile中

dfs(“dfsfile”):将数据写到HDFS上的dfsfile文件中

syslogTcp(“host”,port):将数据通过TCP传递给host节点

(2) collector

collector的作用是将多个agent的数据汇总后,加载到storage中。它的source和sink与agent类似。

下面例子中,agent监听TCP的5140端口接收到的数据,并发送给collector,由collector将数据加载到HDFS上。
flume_example1

host : syslogTcp(5140) | agentSink(“localhost”,35853) ;

collector : collectorSource(35853) | collectorSink(“hdfs://namenode/user/flume/ “,”syslog”);

一个更复杂的例子如下:

有6个agent,3个collector,所有collector均将数据导入HDFS中。agent A,B将数据发送给collector A,agent C,D将数据发送给collectorB,agent C,D将数据发送给collectorB。同时,为每个agent添加end-to-end可靠性保障(Flume的三种可靠性保障分别由agentE2EChain, agentDFOChain, and agentBEChain实现),如,当collector A出现故障时,agent A和agent B会将数据分别发给collector B和collector C。
flume_example2

下面是简写的配置文件片段:

agentA : src | agentE2EChain(“collectorA:35853″,”collectorB:35853”);

agentB : src | agentE2EChain(“collectorA:35853″,”collectorC:35853”);

agentC : src | agentE2EChain(“collectorB:35853″,”collectorA:35853”);

agentD : src | agentE2EChain(“collectorB:35853″,”collectorC:35853”);

agentE : src | agentE2EChain(“collectorC:35853″,”collectorA:35853”);

agentF : src | agentE2EChain(“collectorC:35853″,”collectorB:35853”);

collectorA : collectorSource(35853) | collectorSink(“hdfs://…”,”src”);

collectorB : collectorSource(35853) | collectorSink(“hdfs://…”,”src”);

collectorC : collectorSource(35853) | collectorSink(“hdfs://…”,”src”);

此外,使用autoE2EChain,当某个collector 出现故障时,Flume会自动探测一个可用collector,并将数据定向到这个新的可用collector上。

(3) storage

storage是存储系统,可以是一个普通file,也可以是HDFS,HIVE,HBase等。

6. 总结

根据这四个系统的架构设计,可以总结出典型的日志系统需具备三个基本组件,分别为agent(封装数据源,将数据源中的数据发送给collector),collector(接收多个agent的数据,并进行汇总后导入后端的store中),store(中央存储系统,应该具有可扩展性和可靠性,应该支持当前非常流行的HDFS)。

下面表格对比了这四个系统:
log-system-comapration

7. 参考资料

scribe主页:https://github.com/facebook/scribe

chukwa主页:http://incubator.apache.org/chukwa/

kafka主页:http://sna-projects.com/kafka/

Flume主页:https://github.com/cloudera/flume/

原创文章,转载请注明: 转载自董的博客

本文链接地址: http://dongxicheng.org/search-engine/log-systems/

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