flume高并发优化——(14)解决空行停止收集数据问题,及offsets变小问题

本文分析了Flume在处理日志时遇到的两个问题,一是空行导致的数据收集停止,二是Kafka监控中offsets变小造成的数据重复。针对空行问题,提出通过比较文件大小和当前行数来避免死循环的解决方案;对于offsets变小问题,通过调整Flume-Kafka-Channel的配置缓解了问题,但可能需要深入源码修复。总结中强调Flume在高并发场景下的优势和易维护性。

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  日志平台运行一段时间,发现日志有部分丢失,通过检查日志,发现有两个问题导致数据丢失,一个是遇到空行后,日志停止收集,还有就是kafka监控offsets时变小,通过分析代码,找到如下方法:

空行问题:

  在系统稳定运行一段时间之后,发现了一个致命性的bug就是在遇到空行时,无法自动跳过,导致识别为文件结束,再次读取还是空行,跳入了死循环

解决办法:

  解决的办法也非常简单,就是增加对文件大小与当前行数的比较,两者相等则是到达文件末尾,否则继续读取下一行,直到文件末尾

源码:

读取空行逻辑

offsets变小问题:


  我们发现,在大数据量的并发前提下,通过监控kafka,发现数据有重复收入的现象,而且非常严重

解决办法:

  观察一段时间,发现可能是flume-kafka-channel管理offsets的问题,果断进行源码分析,加入相关配置后,情况有所改善, 但是由于offsets是由flume管理,彻底解决这个问题,需要进一步修正代码。

配置:

ag
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