Fluency 项目使用教程
1. 项目介绍
Fluency 是一个高性能的数据摄取日志记录器,专门设计用于将数据发送到 Fluentd、AWS S3 和 Treasure Data。它提供了比 fluent-logger-java
更快的性能,支持异步刷新、TCP/UDP 心跳、故障转移、ACK 响应模式、TLS/SSL 加密等功能。Fluency 还支持将缓冲数据备份到本地磁盘,确保数据在发送失败时不会丢失。
2. 项目快速启动
安装依赖
Gradle
dependencies {
compile "org.komamitsu:fluency-core:$[fluency_version]"
compile "org.komamitsu:fluency-fluentd:$[fluency_version]"
}
Maven
<dependency>
<groupId>org.komamitsu</groupId>
<artifactId>fluency-core</artifactId>
<version>$[fluency_version]</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.komamitsu</groupId>
<artifactId>fluency-fluentd</artifactId>
<version>$[fluency_version]</version>
</dependency>
创建 Fluency 实例
单个 Fluentd 实例
Fluency fluency = new FluencyBuilderForFluentd().build();
多个 Fluentd 实例(故障转移)
Fluency fluency = new FluencyBuilderForFluentd().build(
Arrays.asList(
new InetSocketAddress("localhost", 24224),
new InetSocketAddress("localhost", 24225)
)
);
发送事件
String tag = "foo_db.bar_tbl";
Map<String, Object> event = new HashMap<>();
event.put("name", "komamitsu");
event.put("age", 42);
event.put("rate", 3.14);
fluency.emit(tag, event);
3. 应用案例和最佳实践
高吞吐量数据摄取
在高吞吐量场景下,可以通过调整缓冲区大小和刷新策略来优化性能:
FluencyBuilderForFluentd builder = new FluencyBuilderForFluentd();
builder.setBufferChunkInitialSize(16 * 1024 * 1024);
builder.setBufferChunkRetentionSize(64 * 1024 * 1024);
builder.setMaxBufferSize(1024 * 1024 * 1024L);
Fluency fluency = builder.build("xxx.xxx.xxx.xxx", 24224);
启用 ACK 响应模式
在需要确保数据可靠性的场景中,可以启用 ACK 响应模式:
FluencyBuilderForFluentd builder = new FluencyBuilderForFluentd();
builder.setAckResponseMode(true);
Fluency fluency = builder.build();
启用文件备份模式
在需要确保数据不丢失的场景中,可以启用文件备份模式:
FluencyBuilderForFluentd builder = new FluencyBuilderForFluentd();
builder.setFileBackupDir(System.getProperty("java.io.tmpdir"));
Fluency fluency = builder.build();
4. 典型生态项目
Fluentd
Fluency 主要用于与 Fluentd 集成,Fluentd 是一个开源的数据收集器,用于统一日志层。Fluency 通过高性能的数据摄取功能,帮助 Fluentd 更高效地处理日志数据。
AWS S3
Fluency 支持将数据发送到 AWS S3,适用于需要将日志数据存储在云端的场景。
Treasure Data
Treasure Data 是一个云端数据管理平台,Fluency 可以将数据直接发送到 Treasure Data,方便进行数据分析和处理。
通过以上模块的介绍,您可以快速上手 Fluency 项目,并了解其在不同场景下的应用和最佳实践。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考