flume源码学习7-SinkProcessor相关类

org.apache.flume.SinkProcessor 扩展了LifecycleAware, Configurable接口的接口类,操作多个sink的抽象层(类似于proxy),用来分配给SinkRunner对象
抽象方法:
process 和Sink 的process方法类似(内部实现增加了选择Sink的功能)
setSinks 设置sinks
具体实现类:

wKioL1T1xzqgIGiBAAC6r_hdhZE689.jpg



org.apache.flume.sink.SinkProcessorFactory 设计模式的工厂模式,用于返回SinkProcessor对象(比如SinkGroup中就会调用这个类的getProcessor方法返回SinkProcessor对象)
提供getProcessor方法,根据type的设置和SinkProcessorType返回SinkProcessor对象,并使用processor.setSinks(sinks);设置Sink列表



其中org.apache.flume.conf.sink.SinkProcessorType是一个enum类,定义了processor type到类名的对应关系:

OTHER->null
FAILOVER->org.apache.flume.sink.FailoverSinkProcessor
DEFAULT->org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor //默认
LOAD_BALANCE->org.apache.flume.sink.LoadBalancingSinkProcessor



org.apache.flume.sink.AbstractSinkProcessor实现了SinkProcessor接口



org.apache.flume.sink.DefaultSinkProcessor实现了SinkProcessor和ConfigurableComponent接口,在没有使用sink group时使用的processor,不会做额外的操作,只是简单的proxy的操作(直接process)

  @Override
  public Status process() throws EventDeliveryException {
    return sink.process(); //直接调用Sink.process方法
  }
  @Override
  public void setSinks(List<Sink> sinks) {
    Preconditions.checkNotNull(sinks);
    Preconditions.checkArgument(sinks.size() == 1, "DefaultSinkPolicy can "
        + "only handle one sink, "
        + "try using a policy that supports multiple sinks" ); //同时在setSinks方法中会检测对应的Sink是否为1个,如果不为1个会报错
    sink = sinks.get(0);
  }



实现类org.apache.flume.sink.FailoverSinkProcessor  //AbstractSinkProcessor的子类
原理:
内部定义了两个容器,分布存储存活的Sink和失败的Sink,如果失败的Sink中的元素过了cooldown时间,会调用其process方法,判断是否已经恢复正常,如果已经恢复正常就会加入到存活的Sink中,在存活的Sink中,会根据priority进行排序,并获取priority最大的那个Sink作为active sink
setSinks必须在configure之前运行,运行过程中不能添加sink
使用时,需要配置:
1)设置sinkgroups
2)设置sinkgroups的processor.type 为 failover
3)为每一个sink设置惩罚因子 processor.priority,并且设置值是唯一的(zmap中key是priority,value是sink,需要重priority查找sink),这一点比较重要
4)可以设置上线failover时间 processor.maxpenalty(默认30000s)
例子:

host1.sinkgroups = group1
host1.sinkgroups.group1.sinks = sink1 sink2
host1.sinkgroups.group1.processor.type = failover
host1.sinkgroups.group1.processor.priority.sink1 = 5
host1.sinkgroups.group1.processor.priority.sink2 = 10
host1.sinkgroups.group1.processor.maxpenalty = 10000

源码分析:
首先定义了一个内部类FailedSink实现了Comparable接口,包含了sink和priority等信息,可以用来做Sink的对比排序操作
在configure方法中定义了两个容器分布用来存放 live的sink和failed的sink

  private static final String PRIORITY_PREFIX = "priority.";
  private static final String MAX_PENALTY_PREFIX = "maxpenalty";
  private Map<String, Sink> sinks;
  private Sink activeSink;
  private SortedMap<Integer, Sink> liveSinks; //存放 live的sink,key是priority,value是sink
  private Queue<FailedSink> failedSinks; //存放failed的sink
  private int maxPenalty ;
  @Override
  public void configure(Context context) {
    liveSinks = new TreeMap<Integer, Sink>(); //使用TreeMap存储priority到sink的对应关系, TreeMap是一个按key排序的map( 默认的排序为升序 )
    failedSinks = new PriorityQueue<FailedSink>(); //使用优先级队列
    Integer nextPrio = 0;
    String maxPenaltyStr = context.getString( MAX_PENALTY_PREFIX); //获取设置的最大的maxpenalty 时间
    if(maxPenaltyStr == null) {
      maxPenalty = DEFAULT_MAX_PENALTY; //如果没有设置值,使用默认值30000
    } else {
      try {
        maxPenalty = Integer.parseInt(maxPenaltyStr);
      } catch (NumberFormatException e) {
        logger.warn("{} is not a valid value for {}" ,
                new Object[] { maxPenaltyStr, MAX_PENALTY_PREFIX });
        maxPenalty  = DEFAULT_MAX_PENALTY ; //如果设置格式错误,也使用默认值
      }
    }
    for (Entry<String, Sink> entry : sinks.entrySet()) {
      String priStr = PRIORITY_PREFIX + entry.getKey();
      Integer priority;
      try {
        priority =  Integer.parseInt(context.getString(priStr)); //从配置信息中获取每个sink的priority值
      } catch (Exception e) {
        priority = --nextPrio;
      }
      if(!liveSinks.containsKey(priority)) { // 查看liveSinks是否含有这个priority设置的项
        liveSinks.put(priority, sinks.get(entry.getKey()));
      } else {
        logger.warn("Sink {} not added to FailverSinkProcessor as priority" +
            "duplicates that of sink {}", entry.getKey(),
            liveSinks.get(priority));
      }
    }
    activeSink = liveSinks.get(liveSinks.lastKey()); // 获取最后一个Sink作为active  sink(即priority最大的Sink)
  }

process方法:

public Status process() throws EventDeliveryException {
    // Retry any failed sinks that have gone through their "cooldown " period
    Long now = System.currentTimeMillis();
    while(! failedSinks.isEmpty() && failedSinks.peek().getRefresh() < now) { //peek方法用于检索该队列的头部,但不会将其删除,如果此队列为空,则返回 null
      FailedSink cur = failedSinks.poll(); //获取并移除此队列的头,如果此队列为空,则返回 null
      Status s;
      try {
        s = cur.getSink().process(); //调用对应的process方法
        if (s  == Status.READY) { //如果sink处于READY状态
          liveSinks.put(cur.getPriority(), cur.getSink()); //则插入到liveSinks 中
          activeSink = liveSinks .get(liveSinks .lastKey()); //并尝试获取一次activeSink
          logger.debug("Sink {} was recovered from the fail list" ,
                  cur.getSink().getName());
        } else {
          // if it's a backoff it needn't be penalized.
          failedSinks.add(cur); //否则继续加入到failedSinks 中
        }
        return s;
      } catch (Exception e) {
        cur.incFails();
        failedSinks.add(cur);
      }
    }
    Status ret = null;
    while( activeSink != null ) {
      try {
        ret = activeSink.process(); //对activeSink 调用process方法
        return ret;
      } catch (Exception e) {
        logger.warn("Sink {} failed and has been sent to failover list" ,
                activeSink.getName(), e);
        activeSink = moveActiveToDeadAndGetNext(); //moveActiveToDeadAndGetNext用于从liveSinks中取出最后一个并添加到failedSinks中,同时获取新的最后一项
      }
    }
    throw new EventDeliveryException("All sinks failed to process, " +
        "nothing left to failover to");
  }

moveActiveToDeadAndGetNext方法用于从liveSinks中取出最后一个并添加到failedSinks中,同时获取新的最后一项

  private Sink moveActiveToDeadAndGetNext() {
    Integer key = liveSinks.lastKey(); //获取当前activeSink 的priority值
    failedSinks.add( new FailedSink(key, activeSink , 1));
    liveSinks.remove(key); //从liveSinks中删除这一项
    if(liveSinks.isEmpty()) return null ;
    if(liveSinks.lastKey() != null) {
      return liveSinks.get(liveSinks .lastKey()); //取出新的最后一项
    } else {
      return null;
    }
  }



org.apache.flume.sink.LoadBalancingSinkProcessors//AbstractSinkProcessor的子类
两种选择方式ROUND_ROBIN(默认)/RANDOM,可以自定义自己的selector,只要实现SinkSelector 接口即可。
在process方法中循环调用每一个sink(createSinkIterator返回的迭代器),知道遇到可以正确返回的Sink并退出循环,如果所有的sink都不可用则抛出异常,默认时backoff的设置为false,这导致每一次循环都会检测所有的Sink,如果设置为true,会设置失败的Sink为backoff,一段时间后再加入可用的Sink列表中

例子:

host1.sinkgroups.group1.sinks = sink1 sink2
host1.sinkgroups.group1.processor.type = load_balance
host1.sinkgroups.group1.processor.selector = <selector type> //random或者round_robin,默认是round_robin,也可以实现自己的selector (实现接口即可)SinkSelector
host1.sinkgroups.group1.processor.selector.selector_property = <value>

源码分析:
定义了一个内部接口类SinkSelector,主要包含的抽象方法:
createSinkIterator(返回可用的sink的迭代器)和informSinkFailed
configure方法:

private SinkSelector selector;
....
  public void configure(Context context) {
    Preconditions.checkState(getSinks().size() > 1,
        "The LoadBalancingSinkProcessor cannot be used for a single sink. "
        + "Please configure more than one sinks and try again." ); //sink的数量必须大于1
    String selectorTypeName = context.getString( CONFIG_SELECTOR,
        SELECTOR_NAME_ROUND_ROBIN); //获取selector的设置,默认是ROUND_ROBIN
    Boolean shouldBackOff = context.getBoolean( CONFIG_BACKOFF, false ); //获取backoff的设置,默认是false
    selector = null;
    if (selectorTypeName.equalsIgnoreCase( SELECTOR_NAME_ROUND_ROBIN)) {  //如果设置为ROUND_ROBIN,生成RoundRobinSinkSelector对象
      selector = new RoundRobinSinkSelector(shouldBackOff);
    } else if (selectorTypeName.equalsIgnoreCase(SELECTOR_NAME_RANDOM)) { //如果设置为RANDOM,生成RandomOrderSinkSelector对象
      selector = new RandomOrderSinkSelector(shouldBackOff);
    } else {
      try {
        @SuppressWarnings("unchecked" )
        Class<? extends SinkSelector> klass = (Class<? extends SinkSelector>)
            Class.forName(selectorTypeName); //自定义的类型的获取,自定义类型需要扩展SinkSelector类
        selector = klass.newInstance();
      } catch (Exception ex) {
        throw new FlumeException("Unable to instantiate sink selector: "
            + selectorTypeName, ex);
      }
    }
    selector.setSinks(getSinks());
    selector.configure(
        new Context(context.getSubProperties(CONFIG_SELECTOR_PREFIX)));
    LOGGER.debug( "Sink selector: " + selector + " initialized" );
  }

process方法:

  public Status process() throws EventDeliveryException {
    Status status = null;
    Iterator<Sink> sinkIterator = selector.createSinkIterator();//调用对应SinkSelector实现类的createSinkIterator方法,返回可用的sink的迭代器
    while (sinkIterator.hasNext()) { //循环调用对应每一个sink的process方法
      Sink sink = sinkIterator.next();
      try {
        status = sink.process();
        break; //如果遇到第一个可以返回status的即退出循环
      } catch (Exception ex) {
        selector.informSinkFailed(sink);  //如果sink失败调用对应selector的informSinkFailed方法
        LOGGER.warn("Sink failed to consume event. "
            + "Attempting next sink if available." , ex);
      }
    }
    if (status == null) { //如果所有的都出现问题,才抛出异常
      throw new EventDeliveryException("All configured sinks have failed" );
    }
    return status;
  }

定义两个SinkSelector的实现类:RoundRobinSinkSelector和RandomOrderSinkSelector

wKiom1T1xk7gNCPVAADzrEzEkxE386.jpg

以RoundRobinSinkSelector为例:
createIterator-->getIndexList  //返回当前活动的对象
informSinkFailed 如果backoff设置为了true才有效(默认为false),主要是设置restoreTime等FailureState属性(在getIndexList  中会使用这个属性)

你可能感兴趣的:(Flume,源码分析,flume源码,SinkProcessor)