本篇文章给大家分享的是有关Flume架构中如何进行MemoryChannel事务实现，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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Flume提供了可靠地日志采集功能，其高可靠是通过事务机制实现的。而对于Channel的事务我们本部分会介绍MemoryChannel和FileChannel的实现。
首先我们看下BasicChannelSemantics实现：
重庆分公司
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public abstract class BasicChannelSemantics extends AbstractChannel {
//1、事务使用ThreadLocal存储，保证事务线程安全
private ThreadLocal currentTransaction
= new ThreadLocal();
private boolean initialized = false;
//2、进行一些初始化工作
protected void initialize() {}
//3、提供给实现类的创建事务的回调
protected abstract BasicTransactionSemantics createTransaction();
//4、往Channel放Event，其直接委托给事务的put方法实现
@Override
public void put(Event event) throws ChannelException {
BasicTransactionSemantics transaction = currentTransaction.get();
Preconditions.checkState(transaction != null,
"No transaction exists for this thread");
transaction.put(event);
}
//5、从Channel获取Event，也是直接委托给事务的take方法实现
@Override
public Event take() throws ChannelException {
BasicTransactionSemantics transaction = currentTransaction.get();
Preconditions.checkState(transaction != null,
"No transaction exists for this thread");
return transaction.take();
}
//6、获取事务，如果本实例没有初始化则先初始化；否则先从ThreadLocal获取事务，如果没有或者关闭了则创建一个并绑定到ThreadLocal。
@Override
public Transaction getTransaction() {
if (!initialized) {
synchronized (this) {
if (!initialized) {
initialize();
initialized = true;
}
}
}
BasicTransactionSemantics transaction = currentTransaction.get();
if (transaction == null || transaction.getState().equals(
BasicTransactionSemantics.State.CLOSED)) {
transaction = createTransaction();
currentTransaction.set(transaction);
}
return transaction;
}
} 首先我们来看下MemoryChannel的实现，其是一个纯内存的Channel实现，整个事务操作都是在内存中完成。首先看下其内存结构：
1、首先由一个Channel Queue用于存储整个Channel的Event数据；
2、每个事务都有一个Take Queue和Put Queue分别用于存储事务相关的取数据和放数据，等事务提交时才完全同步到Channel Queue，或者失败把取数据回滚到Channel Queue。
MemoryChannel时设计时考虑了两个容量：Channel Queue容量和事务容量，而这两个容量涉及到了数量容量和字节数容量。
另外因为多个事务要操作Channel Queue，还要考虑Channel Queue的动态扩容问题，因此MemoryChannel使用了锁来实现；而容量问题则使用了信号量来实现。
在configure方法中进行了一些参数的初始化，如容量、Channel Queue等。首先看下Channel Queue的容量是如何计算的：
try {
capacity = context.getInteger("capacity", defaultCapacity);
} catch(NumberFormatException e) {
capacity = defaultCapacity;
}
if (capacity <= 0) {
capacity = defaultCapacity;
}即首先从配置文件读取数量容量，如果没有配置则是默认容量（默认100），而配置的容量小于等于0，则也是默认容量。
接下来是初始化事务数量容量：
try {
transCapacity = context.getInteger("transactionCapacity", defaultTransCapacity);
} catch(NumberFormatException e) {
transCapacity = defaultTransCapacity;
}
if (transCapacity <= 0) {
transCapacity = defaultTransCapacity;
}
Preconditions.checkState(transCapacity <= capacity,
"Transaction Capacity of Memory Channel cannot be higher than " +
"the capacity.");整个过程和Channel Queue数量容量初始化类似，但是最后做了前置条件判断，事务容量必须小于等于Channel Queue容量。
接下来是字节容量限制：
try {
byteCapacityBufferPercentage = context.getInteger("byteCapacityBufferPercentage", defaultByteCapacityBufferPercentage);
} catch(NumberFormatException e) {
byteCapacityBufferPercentage = defaultByteCapacityBufferPercentage;
}
try {
byteCapacity = (int)((context.getLong("byteCapacity", defaultByteCapacity).longValue() * (1 - byteCapacityBufferPercentage * .01 )) /byteCapacitySlotSize);
if (byteCapacity < 1) {
byteCapacity = Integer.MAX_VALUE;
}
} catch(NumberFormatException e) {
byteCapacity = (int)((defaultByteCapacity * (1 - byteCapacityBufferPercentage * .01 )) /byteCapacitySlotSize);
}byteCapacityBufferPercentage：用来确定byteCapacity的一个百分比参数，即我们定义的字节容量和实际事件容量的百分比，因为我们定义的字节容量主要考虑Event body，而忽略Event header，因此需要减去Event header部分的内存占用，可以认为该参数定义了Event header占了实际字节容量的百分比，默认20%；
byteCapacity：首先读取配置文件定义的byteCapacity，如果没有定义，则使用默认defaultByteCapacity，而defaultByteCapacity默认是JVM物理内存的80%（Runtime.getRuntime().maxMemory() * .80）；那么实际byteCapacity=定义的byteCapacity * (1- Event header百分比)/ byteCapacitySlotSize；byteCapacitySlotSize默认100，即计算百分比的一个系数。
接下来定义keepAlive参数：
try {
keepAlive = context.getInteger("keep-alive", defaultKeepAlive);
} catch(NumberFormatException e) {
keepAlive = defaultKeepAlive;
}keepAlive定义了操作Channel Queue的等待超时事件，默认3s。
接着初始化Channel Queue：
if(queue != null) {
try {
resizeQueue(capacity);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
} else {
synchronized(queueLock) {
queue = new LinkedBlockingDeque(capacity);
queueRemaining = new Semaphore(capacity);
queueStored = new Semaphore(0);
}
} 首先如果Channel Queue不为null，表示动态扩容；否则进行Channel Queue的创建。
首先看下首次创建Channel Queue，首先使用queueLock锁定，即在操作Channel Queue时都需要锁定，因为之前说过Channel Queue可能动态扩容，然后初始化信号量：Channel Queue剩余容量和向Channel Queue申请存储的容量，用于事务操作中预占Channel Queue容量。
接着是调用resizeQueue动态扩容：
private void resizeQueue(int capacity) throws InterruptedException {
int oldCapacity;
synchronized(queueLock) { //首先计算扩容前的Channel Queue的容量
oldCapacity = queue.size() + queue.remainingCapacity();
}
if(oldCapacity == capacity) {//如果新容量和老容量相等，不需要扩容
return;
} else if (oldCapacity > capacity) {//如果老容量大于新容量，缩容
//首先要预占老容量-新容量的大小，以便缩容容量
if(!queueRemaining.tryAcquire(oldCapacity - capacity, keepAlive, TimeUnit.SECONDS)) {
//如果获取失败，默认是记录日志然后忽略
} else {
//否则，直接缩容，然后复制老Queue的数据，缩容时需要锁定queueLock，因为这一系列操作要线程安全
synchronized(queueLock) {
LinkedBlockingDeque newQueue = new LinkedBlockingDeque(capacity);
newQueue.addAll(queue);
queue = newQueue;
}
}
} else {
//如果不是缩容，则直接扩容即可
synchronized(queueLock) {
LinkedBlockingDeque newQueue = new LinkedBlockingDeque(capacity);
newQueue.addAll(queue);
queue = newQueue;
}
//增加/减少Channel Queue的新的容量
queueRemaining.release(capacity - oldCapacity);
}
}
到此，整个Channel Queue相关的数据初始化完毕，接着会调用start方法进行初始化：
public synchronized void start() {
channelCounter.start();
channelCounter.setChannelSize(queue.size());
channelCounter.setChannelCapacity(Long.valueOf(
queue.size() + queue.remainingCapacity()));
super.start();
} 此处初始化了一个ChannelCounter，是一个计数器，记录如当前队列放入Event数、取出Event数、成功数等。
之前已经分析了大部分Channel会把put和take直接委托给事务去完成，因此接下来看下MemoryTransaction的实现。
首先看下MemoryTransaction的初始化：
private class MemoryTransaction extends BasicTransactionSemantics {
private LinkedBlockingDeque takeList;
private LinkedBlockingDeque putList;
private final ChannelCounter channelCounter;
private int putByteCounter = 0;
private int takeByteCounter = 0;
public MemoryTransaction(int transCapacity, ChannelCounter counter) {
putList = new LinkedBlockingDeque(transCapacity);
takeList = new LinkedBlockingDeque(transCapacity);
channelCounter = counter;
} 可以看出MemoryTransaction涉及到两个事务容量大小定义的队列（链表阻塞队列）、队列字节计数器、另外一个是Channel操作的计数器。
事务中的放入操作如下：
protected void doPut(Event event) throws InterruptedException {
//1、增加放入事件计数器
channelCounter.incrementEventPutAttemptCount();
//2、estimateEventSize计算当前Event body大小
int eventByteSize = (int)Math.ceil(estimateEventSize(event)/byteCapacitySlotSize);
//3、往事务队列的putList中放入Event，如果满了，则抛异常回滚事务
if (!putList.offer(event)) {
throw new ChannelException(
"Put queue for MemoryTransaction of capacity " +
putList.size() + " full, consider committing more frequently, " +
"increasing capacity or increasing thread count");
}
//4、增加放入队列字节数计数器
putByteCounter += eventByteSize;
}整个doPut操作相对来说比较简单，就是往事务putList队列放入Event，如果满了则直接抛异常回滚事务；否则放入putList暂存，等事务提交时转移到Channel Queue。另外需要增加放入队列的字节数计数器，以便之后做字节容量限制。
接下来是事务中的取出操作：
protected Event doTake() throws InterruptedException {
//1、增加取出事件计数器
channelCounter.incrementEventTakeAttemptCount();
//2、如果takeList队列没有剩余容量，即当前事务已经消费了最大容量的Event
if(takeList.remainingCapacity() == 0) {
throw new ChannelException("Take list for MemoryTransaction, capacity " +
takeList.size() + " full, consider committing more frequently, " +
"increasing capacity, or increasing thread count");
}
//3、queueStored试图获取一个信号量，超时直接返回null
if(!queueStored.tryAcquire(keepAlive, TimeUnit.SECONDS)) {
return null;
}
//4、从Channel Queue获取一个Event
Event event;
synchronized(queueLock) {//对Channel Queue的操作必须加queueLock，因为之前说的动态扩容问题
event = queue.poll();
}
//5、因为信号量的保证，Channel Queue不应该返回null，出现了就不正常了
Preconditions.checkNotNull(event, "Queue.poll returned NULL despite semaphore " +
"signalling existence of entry");
//6、暂存到事务的takeList队列
takeList.put(event);
//7、计算当前Event body大小并增加取出队列字节数计数器
int eventByteSize = (int)Math.ceil(estimateEventSize(event)/byteCapacitySlotSize);
takeByteCounter += eventByteSize;
return event;
}接下来是提交事务：
protected void doCommit() throws InterruptedException {
//1、计算改变的Event数量，即取出数量-放入数量；如果放入的多，那么改变的Event数量将是负数
int remainingChange = takeList.size() - putList.size();
//2、 如果remainingChange小于0，则需要获取Channel Queue剩余容量的信号量
if(remainingChange < 0) {
//2.1、首先获取putByteCounter个字节容量信号量，如果失败说明超过字节容量限制了，回滚事务
if(!bytesRemaining.tryAcquire(putByteCounter, keepAlive, TimeUnit.SECONDS)) {
throw new ChannelException("Cannot commit transaction. Byte capacity " +
"allocated to store event body " + byteCapacity * byteCapacitySlotSize +
"reached. Please increase heap space/byte capacity allocated to " +
"the channel as the sinks may not be keeping up with the sources");
}
//2.2、获取Channel Queue的-remainingChange个信号量用于放入-remainingChange个Event，如果获取不到，则释放putByteCounter个字节容量信号量，并抛出异常回滚事务
if(!queueRemaining.tryAcquire(-remainingChange, keepAlive, TimeUnit.SECONDS)) {
bytesRemaining.release(putByteCounter);
throw new ChannelFullException("Space for commit to queue couldn't be acquired." +
" Sinks are likely not keeping up with sources, or the buffer size is too tight");
}
}
int puts = putList.size();
int takes = takeList.size();
synchronized(queueLock) {//操作Channel Queue时一定要锁定queueLock
if(puts > 0 ) {
while(!putList.isEmpty()) { //3.1、如果有Event，则循环放入Channel Queue
if(!queue.offer(putList.removeFirst())) {
//3.2、如果放入Channel Queue失败了，说明信号量控制出问题了，这种情况不应该发生
throw new RuntimeException("Queue add failed, this shouldn't be able to happen");
}
}
}
//4、操作成功后，清空putList和takeList队列
putList.clear();
takeList.clear();
}
//5.1、释放takeByteCounter个字节容量信号量
bytesRemaining.release(takeByteCounter);
//5.2、重置字节计数器
takeByteCounter = 0;
putByteCounter = 0;
//5.3、释放puts个queueStored信号量，这样doTake方法就可以获取数据了
queueStored.release(puts);
//5.4、释放remainingChange个queueRemaining信号量
if(remainingChange > 0) {
queueRemaining.release(remainingChange);
}
//6、ChannelCounter一些数据计数
if (puts > 0) {
channelCounter.addToEventPutSuccessCount(puts);
}
if (takes > 0) {
channelCounter.addToEventTakeSuccessCount(takes);
}
channelCounter.setChannelSize(queue.size());
}此处涉及到两个信号量：
queueStored表示Channel Queue已存储事件容量（已存储的事件数量），队列取出事件时-1，放入事件成功时+N，取出失败时-N，即Channel Queue存储了多少事件。queueStored信号量默认为0。当doTake取出Event时减少一个queueStored信号量，当doCommit提交事务时需要增加putList 队列大小的queueStored信号量，当doRollback回滚事务时需要减少takeList队列大小的queueStored信号量。
queueRemaining表示Channel Queue可存储事件容量（可存储的事件数量），取出事件成功时+N，放入事件成功时-N。queueRemaining信号量默认为Channel Queue容量。其在提交事务时首先通过remainingChange = takeList.size() - putList.size()计算获得需要增加多少变更事件；如果小于0表示放入的事件比取出的多，表示有- remainingChange个事件放入，此时应该减少-queueRemaining信号量；而如果大于0，则表示取出的事件比放入的多，表示有queueRemaining个事件取出，此时应该增加queueRemaining信号量；即消费事件时减少信号量，生产事件时增加信号量。
而bytesRemaining是字节容量信号量，超出容量则回滚事务。
最后看下回滚事务：
protected void doRollback() {
int takes = takeList.size();
synchronized(queueLock) { //操作Channel Queue时一定锁住queueLock
//1、前置条件判断，检查是否有足够容量回滚事务
Preconditions.checkState(queue.remainingCapacity() >= takeList.size(), "Not enough space in memory channel " +
"queue to rollback takes. This should never happen, please report");
//2、回滚事务的takeList队列到Channel Queue
while(!takeList.isEmpty()) {
queue.addFirst(takeList.removeLast());
}
putList.clear();
}
//3、释放putByteCounter个bytesRemaining信号量
bytesRemaining.release(putByteCounter);
//4、计数器重置
putByteCounter = 0;
takeByteCounter = 0;
//5、释放takeList队列大小个已存储事件容量
queueStored.release(takes);
channelCounter.setChannelSize(queue.size());
}
}也就是说在回滚时，需要把takeList中暂存的事件回滚到Channel Queue，并回滚queueStored信号量。
以上就是Flume架构中如何进行MemoryChannel事务实现，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
