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标题: 【郑州校区】大数据离线阶段Day4之Flume的load-balance、failover [打印本页]

作者: 我是楠楠 时间: 2018-9-5 15:17
标题: 【郑州校区】大数据离线阶段Day4之Flume的load-balance、failover

【郑州校区】大数据离线阶段Day4之Flume的load-balance、failover

负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。Load balancing Sink Processor能够实现load balance功能，如下图Agent1是一个路由节点，负责将Channel暂存的Event均衡到对应的多个Sink组件上，而每个Sink组件分别连接到一个独立的Agent上，示例配置，如下所示：

a1.sinkgroups = g1

a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 k3

a1.sinkgroups.g1.processor.type = load_balance

a1.sinkgroups.g1.processor.backoff = true #如果开启，则将失败的sink放入黑名单

a1.sinkgroups.g1.processor.selector = round_robin # 另外还支持random

a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=10000 #在黑名单放置的超时时间，超时结束时，若仍然无法接收，则超时时间呈指数增长

Failover Sink Processor能够实现failover功能，具体流程类似load balance，但是内部处理机制与load balance完全不同。

Failover Sink Processor维护一个优先级Sink组件列表，只要有一个Sink组件可用，Event就被传递到下一个组件。故障转移机制的作用是将失败的Sink降级到一个池，在这些池中它们被分配一个冷却时间，随着故障的连续，在重试之前冷却时间增加。一旦Sink成功发送一个事件，它将恢复到活动池。 Sink具有与之相关的优先级，数量越大，优先级越高。

例如，具有优先级为100的sink在优先级为80的Sink之前被激活。如果在发送事件时汇聚失败，则接下来将尝试下一个具有最高优先级的Sink发送事件。如果没有指定优先级，则根据在配置中指定Sink的顺序来确定优先级。

示例配置如下所示：

a1.sinkgroups = g1

a1.sinkgroups.g1.sinks = k1 k2 k3

a1.sinkgroups.g1.processor.type = failover

a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1 = 5 #优先级值, 绝对值越大表示优先级越高

a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2 = 7

a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k3 = 6

a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty = 20000 #失败的Sink的最大回退期（millis）

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