记一次日志采集链路的验证及优化
搭建基础环境
日志源: 测试用例模拟
生成服务器flume：本机启动
kafka: 运维提供的测试环境的kafka
flume集群:本机启动
es:运维提供的测试环境的es
验证配置文件发生变更是否重新读取
- 配置文件发生变更，是否重新加载？
验证结果：会重新加载，它启动了一个定时任务，每隔一定的时间（默认30），获取文件的最后修改时间。
如果要修改配置文件，一定要在原文件上修改，不要rm之后，再创建同名新文件。
传输过程可靠性验证
生产服务器上的flume组件配置为 : TailDirSource --> FileChannel --> KafkaSink
消费者组件： kafkaSource --> FileChannel --> ESSink
TailDirSource
主要涉及到三个线程：
FileCheck:检查文件更新时间以及新创建的文件
Reader : read():读取日志 – > process():交付channel --> commit():更新已经读取的文件偏移量
PositionWrite : 定时任务，负责把已经读取的文件的偏移量持久化到磁盘
flume重新启动的时候，只要没有设置skipToEnd，就会通过持久化到磁盘的已读文件信息，断点续传。
但是，Reader 和 PositionWrite 之间并没有同步机制，commit仅仅是修改内存，不会主动调用PositionWrite刷新到磁盘，所以理论上：TailDirSource 可以做到不漏数据，但无法做到不重复。
FileChannel
在MemberChannel的基础上，增加了写入日志文件的步骤（NIO的channel顺序写）。写入成功之后返回文件编号以及偏移量，放入内存队列中，take操作也会记录日志。如果意外挂掉，重新起来时会根据日志进行回放。
KafkaSink/kafkaSource/ESSink
基本是都是用了官方的sdk
正常情况下的实验：
模拟程序通过logback写入100W条日志。
结果：日志最终能够正常流入es，并且没有发生丢失和重复的情况。不过es的延迟是一个陡峭的上升曲线（如下图），说明日志堆积很严重。用户此时可能查询不到最新日志。
flume-taildir读取一批（50条）日志的耗时在1-2毫秒之间
kafka的性能也很好，基本是没感受到压力。
ES的写入性能是最终的瓶颈，观察es的机器（3cpu），发现load已经到10了
| 模拟程序 | flume-taildir | kafka-sink | kafka-source | es-sink | |
|---|---|---|---|---|---|
| 耗时（秒） | 91 | 53 | 79 | 71 | 12.8分钟 |
| 延迟（毫秒） | 0 | 500 | 未采集 | 1200 | 10.5分钟 |
模拟消费者组件（kafkaSource --> FileChannel --> ESSink）挂掉重启的情况
总共kill然后重启消费者组件两次，最后收集到的日志数量多了1000条，而ESSink设置的批次量正好是500. 显然，幂等性要自己实现。
通过生成UID作为es的id实现幂等
ES支持索引的时候指定ID，如果根据每条日志的特征，生成唯一ID，就不会存在数据重复现象。
UID = ip(最后一节) + inode(linux文件标识) + dd(月份中的天) + pos（字节偏移量）
UID的生成放在flume读取日志的taildir模块
经过多次试验，采用自生成的uid作为key，是可以避免数据重复的。
通过下图的表格中的数据也可以看出，使用自生成的uid，写入es的性能会下降6%左右，这是因为ES需要确认这个id是否存在。
| 模拟程序 | flume-taildir | kafka-sink | kafka-source | es-sink |
|---|---|---|---|---|
| 91 | 55 | 75 | 69 | 13.5分钟 |
| 0 | 500 | 未采集 | 1119 | 11.9分钟 |
日志传输过程中实现去重（没能实现）
ES写入作为性能最终的瓶颈，再把去重工作交给它，整个链路的性能会再次下降。有没有办法在传输过程中实现去重呢？布隆过滤器：牺牲一定的最准确redis存储键值对：功能上能够实现，但是这样会占用大量的内存空间（key为string,value为int）
redis 的bitmap能够在性能和内存占用上满足需求，不过如果采用字节偏移量作为bitmap的offset，也会存在大量的内存浪费。所以我们应该采用类似于行号这种连续数据，并且一定要随着flume的position文件保存到磁盘，下次启动时能够连续。
这个方案最终没能实现，问题的关键是去重操作只能放在ESSink模块中，即使提高了ES写入的性能，数据准备阶段耗时增加了，也没有任何意义。
模拟生产者组件（TailDirSource --> FileChannel --> KafkaSink）挂掉重启的情况
有点出乎意料，居然还是发生了数据丢失现象，而且只读取到了649297，丢失了2/5。利用kafka数据回放的能力，换了一个groupID 进行消费，依然只读取到了649297，可以确实是生产端没有投递。
丢失的数据太多，不太可能是交付的时候没有成功就被kill掉引起的，比较怀疑是日志文件滚动引起的。首先把日志文件调大，不让它滚动进行验证。
可以看到投递了1019040条记录，而ES中之索引了1000000条，重复的日志已经去掉。
还有一个滚动日志的坑,最后发现是因为我配置的flume收集只指定了plugin.log，滚动生成的日志没有覆盖，配成plugin.*就好了。又想到了另一个问题，logback支持gz，这种情况下会出问题吗？试了下果然有坑。。。。这个后面在解决，先知道就好
ES写入性能优化
__refresh_interval __
新索引的数据，不会被立即查询到，只有等把内存中的数据，刷新到磁盘，建立一个新的segment,才能被搜索到该。该属性就是控制刷新到磁盘的频率，默认为1s，增大该属性可以有效降低IO，并且减少后期合并segment的压力。
修改为10s，写入性能显著提升，最终只用了七分钟，而且es的写入延迟也只有五分钟左右了。显然，这个值设的越大，es的写入性能就会越高，最终设为多少，等到了生产环境观察ES的写入延迟，只要小于写入延迟就是合理的。
JVM
es默认的jvm内存为1G，增加到3G，测试之后写入性能几乎没有提升，估计在查询性能上会有比较明显的提升吧，比较多了很多内存作为cache。
LoadBalancing Sink Processor
使用SinkProcessor配置两个个sink,多线程写入，最终时间为3.5分钟，延迟也只有3分钟了，显然写入时间还没有优化到极限，等到生成环境在测试最佳的写入线程比例。
待验证特性
Kafka Channel : flume支持使用kafka作为channel，这样比kafka作为sink减少了一步，理论上性能更高，待验证
Kafka降级： 当kafka出现故障时，是否选择跳过kafka,直接放给flume处理集群？有没有机制保障不引发雪崩？
ES索引创建策略： 当前每个应用每天都会创建一个新的索引，观察线上发现有的索引很大（40G），有的很小只有几KB。很显然这并不合理，创建过多的小索引对性能也有影响，所以后面的索引创建逻辑打算改成：
先查看下之前索引大小—>大于20G，则创建新的 —>小于20G，则只创建新的别名指向之前的。
创建别名是为了方便业务开发查看日志