基于flume的nginx群集日志收集方案简介

一. flume的简介

Flume 是一个分布式、可靠和高可用的服务，用于收集、聚合以及移动大量日志数据，使用一个简单灵活的架构，就流数据模型。这是一个可靠、容错的服务。

二. 关于nginx

理论上原有nginx不用做任何改动。（如果nginx的日志已经按天截断了的话）

三. flume的基本概念

如下图

每个agent都必须具有三个元素，source、channel、sink。

source：数据流的源。产生event。

channel：可以理解成数据流的管道。传递event

sink :  数据流的终点。消耗event

注：source可以上一节点的sink，sink可以指定为下一节点的source。比较常见的场景如下图

四.环境

4台nginx服务器对外提供服务。日志产生于本机（之前用udp的rsyslog收集时丢失日志现象比较严重）。并储存于本机固定位置。截断功能通过crontab 零点执行shell脚本进行。

五.方案制定

为以收集日志，并做实时的集中存储，元素相应类型如下

1.source ： client端使用exec类型，通过tail –F 产生event。server端使用avro类型，用于接收client端发出的event

2.channel ： 使用file类型。(测试期使用了mem类似)

3. sink: client端使用avro类型，传递给server端。server端使用file_roll类型，指定相应目录储存日志。最终方案会使用hdfs

 

六. 实施

1.flume的部署

下载、解压到相应位置即可，没具体要求。下以/usr/local/flume/  为例

2.配置agent端

flume允许对环境资源使用做设置，需要修改配置，/PREFIX/conf/flume-env.sh  可以通过实际情况进行调整

 

配置（/PREFIX/conf/XXX.properties）

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = exec
#a1.sources.r1.command = tail -n 0 -F /tmp/1
a1.sources.r1.command = tail -n 0 -F /var/log/access.guang.j.cn.log
a1.sources.r1.channels = c1

# Describe/configure the channels  （后面有file channel配置方案）
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Describe/configure the sink
a1.sinks.k1.type = avro
a1.sinks.k1.hostname = 192.168.1.35
a1.sinks.k1.port = 44444
a1.sinks.k1.channel = c1

3.配置server端

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1

# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sources.r1.bind = 0.0.0.0
a1.sources.r1.port = 44444

# Describe the sink （后面有hdfs方式）
a1.sinks.k1.type = file_roll
a1.sinks.k1.sink.directory = /tmp/test
a1.sinks.k1.sink.rollInterval = 3600

# Use a channel which buffers events in memory   （后面有file channel配置方案）
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100

# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

 

启动(client 和server端只有配置文件不同)

cd /PREFIX

./flume-ng agent -n a1 -c ../conf -f ../conf/XXXX.properties    2>/dev/null  &

 

 

经测试mem的channel并不支持在远端失效后的本地存储。所以只能使用file的方式

配置如下（主/从 相同）

# Describe/configure the channels
a1.channels.c1.type = file
a1.channels.c1.checkpointDir = /PREFIX/flume/checkpoint
a1.channels.c1.useDualCheckpoints = true
a1.channels.c1.backupCheckpointDir =  /PREFIX/flume/backupcheckpoint
a1.channels.c1.dataDirs = /PREFIX/flume/data

 

hdfs sink的配置

a1.sinks.k1.type = hdfs
a1.sinks.k1.hdfs.path = /PREFIX/nginx/%Y%m%d
a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 3600
a1.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 0
a1.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp = true
a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix = access.DOMAIN
a1.sinks.k1.hdfs.inUseSuffix = .tmp
a1.sinks.k1.hdfs.idleTimeout = 300

以上配置1小时自动释放一次。可理解成每小时截断一次。因为hadoop目录使用日志变量，在某文件空闲5分钟后自己释放。

另附启停脚本

 

#!/bin/bash

PREFIX="/usr/local/flume"
AGENT="a1"

start(){
echo  starting
ps aux |grep -v grep|grep $PREFIX -q
if [ $? -eq 0 ];then
    echo flume is already running
    exit 1
fi
cd $PREFIX
bin/flume-ng agent -n $AGENT -c conf -f conf/guang-client.properties    2>/dev/null &
}
stop(){
ps aux |grep -v grep|grep $PREFIX -q
if [ $? -ne 0 ];then
    echo flume is not running
else
    ps aux |grep -v grep|grep $PREFIX|awk '{print $2}'|xargs kill -15
    sleep 3
    ps aux |grep -v grep|grep $PREFIX -q
    [ $? -eq 0 ]  && ps aux |grep flume|grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill -9
fi
}
status(){
ps aux |grep -v grep|grep $PREFIX -q
if [ $? -eq 0 ];then
    echo flume is running
else
    echo flume is not running
fi
}

case $1 in
    start)
        start
    ;;
    stop)
        stop
    ;;
    restart)
        stop
        sleep 1
        start
    ;;
    status)
        status
    ;;
    *)
        echo "Useage : $0 [start|stop|restat|status]"
    ;;
esac