Scribe日志收集系统介绍

jopen 7年前

1、  概述

Scribe是非死book开源的日志收集系统,在非死book内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存 储系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案。当中 央存储系统的网络或者机器出现故障时,scribe会将日志转存到本地或者另一个位置,当中央存储系统恢复后,scribe会将转存的日志重新传输给中央 存储系统。

scribe的相关资料比较少,主要限于它的主页(见参考资料1)。此外,它的安装比较复杂,可参见我的另一篇博文:scribe日志收集系统安装方法介绍

2、 架构

Scribe日志收集系统介绍

如上图所示,Scribe从各种数据源上收集数据,放到一个共享队列上,然后push到后端的中央存储系统上。当中央存储系统出现故障时,scribe可以暂时把日志写到本地文件中,待中央存储系统恢复性能后,scribe把本地日志续传到中央存储系统上。

需要注意的是,各个数据源须通过thrift(由于采用了thrift,客户端可以采用各种语言编写,关于thrift框架,参见我的这篇博文:Thrift框架介绍) 向scribe传输数据(每条数据记录包含一个category和一个message)。可以在scribe配置用于监听端口的thrift线程数(默认 为3)。在后端,scribe可以将不同category的数据存放到不同目录中,以便于进行分别处理。后端的日志存储方式可以是各种各样的store, 包括file(文件),buffer(双层存储,一个主储存,一个副存储),network(另一个scribe服务器),bucket(包含多个 store,通过hash的将数据存到不同store中),null(忽略数据),thriftfile(写到一个Thrift TFileTransport文件中)和multi(把数据同时存放到不同store中)。

3、  scribe中各种store介绍

(1)file

将日志写到文件或者NFS中。目前支持两种文件格式,即std和hdfs,分别表示普通文本文件和HDFS。可配置的选项有:

max_size:文件大小上限,即当文件大小达到max_size时,创建新的文件继续存储数据。

rotate_period:文件创建周期,可以是hourly,daily,never和number[sufix]。sufix可以是s(second),m(minute),h(hour),d(day),w(week)。

sub_directory:子目录名字

base_filename:文件前缀,如news,则会依次将数据存储到文件news_20110403_00000,news_20110403_00001,……

(2) buffer

这是最常用的一种store。该store中包含两个子store,其中一个是primary store,另一个是secondary store。日志会优先写到primary store中,如果primary store出现故障,则scribe会将日志暂存到secondary store中,待primary store恢复性能后,再将secondary store中的数据拷贝到primary store中。其中,secondary store仅支持两种store,一个是file,另一个是hdfs。

port=1464     max_msg_per_second=2000000     check_interval=1     max_queue_size=100000000     num_thrift_server_threads=2     # DEFAULT - write all messages to hadoop hdfs     category=default     type=buffer     target_write_size=20480     max_write_interval=1     buffer_send_rate=1     retry_interval=30     retry_interval_range=10     type=file     fs_type=hdfs     file_path=hdfs://localhost:9000/scribedata     create_symlink=no     use_hostname_sub_directory=yes     base_filename=thisisoverwritten     max_size=1000000000     rotate_period=daily     rotate_hour=0     rotate_minute=5     add_newlines=1     type=file     fs_type=std     file_path=/tmp/scribe-central-hdfs     base_filename=thisisoverwritten     max_size=3000000

(3) null

这也是一种常用的store。用户可以在配置文件中配置一种叫default的category,如果数据所属的category没有在配置文件中设置相应的存储方式,则该数据会被当做default。如果用户想忽略这样的数据,可以将它放入null store中。

其它store的介绍,可参见参考资料1。

需要注意的是,Scribe会将数据首先缓存到buffer中,待buffer满后再flush到HDFS上。当数据量非常少时,由于缓存的原因, 部分数据可能未写到HDFS中,这时用户可以调整scribe的相关配置参数或者关闭scribe(如减小max_size),使数据全部写到HDFS 中。如果用户采用减小max_size的方案,此时需要注意,HDFS不能很好的保存小文件(可能会丢失数据,见参考资料3)。

4、  总结

总起来说,scribe为日志收集提供了一种容错且可扩展的方案。scribe可以从不同数据源,不同机器上收集日志,然后将它们存入一个中央存储 系统,以便于进一步处理。当采用HDFS作为中央系统时,可以进一步利用Hadoop进行处理数据,于是scribe+HDFS+MapReduce方案 便诞生了。具体如下图(摘自参考资料2)所示:

Scribe日志收集系统介绍

由于scribe资料比较少,网上讨论也不是十分活跃,不少人转用其它一些日志系统,比如:rsyslog 和 Chukwa。

5、  参考资料

(1)       scribe主页:https://github.com/非死book/scribe

(2)       scribe介绍 :http://blog.octo.com/en/scribe-a-way-to-aggregate-data-and-why-not-to-directly-fill-the-hdfs/

(3)       HDFS小文件问题:http://www.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem/

(4)       Scribe所有资料的汇总:http://sameerparwani.com/posts/非死book-scribe-server-documentation-and-tutorials

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