前言
本文将简单介绍两种基于Flume的日志收集系统可能的架构方案，可根据不同的实际场景参考使用。
方案一
示例图如下：
说明：
每个日志源（http上报、日志文件等）对应一个Agent-c用于收集对应日志, 收集来的日志可以流到Agent-s-1或Agent-s-2；
Agent-c的Sink处理器采用轮询负载均衡策略，一方面可以分担压力，另一方面可增加系统可用性，即使一个Agent-s出现故障，系统可正常运行；
最后，Agent-s-1和Agent-s-2的通道处理器配置为分流模式，将不同project的事件分流到不同Channel中，最后交由不同的Sink处理，并存入到对应存储系统中；
以上数据采集层和数据汇总层均支持水平扩展；
方案二
示例图如下：
说明：与方案一不同的是，该方案支持将事件流输出到kafka队列中，实现方式是在Agent-c上配置通道选择器，配置为复制模式，复制一份相同的事件流到其它通道Sink3上，最终输出到kafka队列。
补充
以上图例仅供参考，参考。。。
实际上，由于Source、Channel、SInk等组件都支持自定义实现，所以方案可以非常自由，我们可以自定义Sink组件，实现事件写入到本地存储系统的同时，写入到kafka队列中，只有想不到，没有做不到；
原文参考：https://www.cnblogs.com/chenpi/archive/2017/08/09/7323625.html