日志系统之扩展Flume-LineDeserializer

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继续闲聊日志系统，在之前的博文里已提到我们在日志收集上的选择是flume-ng。应用程序将日志打到各自的日志文件或指定的目录（日志文件按天滚动），然后利用flume的agent去日志文件里收集。

Deserializer简单介绍

flume将一条日志抽象成一个event。

这里我们从日志文件里收集日志採用的是定制版的SpoolDirectorySource（我们对当日日志文件追加写入收集提供了支持）。

从日志源中将每条日志转换成event须要Deserializer（反序列化器）。

flume的每个source相应的deserializer必须实现接口EventDeserializer，该接口定义了readEvent/readEvents方法从各种日志源读取Event。

flume主要支持两种反序列化器：

（1）AvroEventDeserializer：解析Avro容器文件的反序列化器。对Avro文件的每条记录生成一个flume Event，并将基于avro编码的二进制记录存入event body中。

（2）LineDeserializer：它是基于日志文件的反序列化器。以“ ”行结束符将每行区分为一条日志记录。

LineDeserializer的缺陷

大部分情况下SpoolDictionarySource配合LineDeserializer工作起来都没问题。

但当日志记录本身被切割成多行时。比方异常日志的堆栈或日志中包括“ ”换行符时，问题就来了：原先的按行界定日志记录的方式不能满足这样的要求。形如这样的格式：

[2015-06-22 13:14:28,780] [ERROR] [sysName] [subSys or component] [Thread-9] [com.messagebus.client.handler.common.CommonLoopHandler] -*- stacktrace -*- : com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException: clean channel shutdown; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=200, reply-text=OK, class-id=0, method-id=0)
	at com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.handle(QueueingConsumer.java:203)
	at com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.nextDelivery(QueueingConsumer.java:220)
	at com.messagebus.client.handler.common.CommonLoopHandler.handle(CommonLoopHandler.java:34)
	at com.messagebus.client.handler.consume.ConsumerDispatchHandler.handle(ConsumerDispatchHandler.java:17)
	at com.messagebus.client.handler.MessageCarryHandlerChain.handle(MessageCarryHandlerChain.java:72)
	at com.messagebus.client.handler.consume.RealConsumer.handle(RealConsumer.java:44)
	at com.messagebus.client.handler.MessageCarryHandlerChain.handle(MessageCarryHandlerChain.java:72)
	at com.messagebus.client.handler.consume.ConsumerTagGenerator.handle(ConsumerTagGenerator.java:22)
	at com.messagebus.client.handler.MessageCarryHandlerChain.handle(MessageCarryHandlerChain.java:72)
	at com.messagebus.client.handler.consume.ConsumePermission.handle(ConsumePermission.java:37)
	at com.messagebus.client.handler.MessageCarryHandlerChain.handle(MessageCarryHandlerChain.java:72)
	at com.messagebus.client.handler.consume.ConsumeParamValidator.handle(ConsumeParamValidator.java:17)
	at com.messagebus.client.handler.MessageCarryHandlerChain.handle(MessageCarryHandlerChain.java:72)
	at com.messagebus.client.carry.GenericConsumer.run(GenericConsumer.java:50)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)
Caused by: com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException: clean channel shutdown; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=200, reply-text=OK, class-id=0, method-id=0)

当然你也能够对日志内容进行特殊处理，让一条日志的全部内容以一行输出，但这样须要对日志框架进行定制。有时这并不受你控制。

因此这里最好的选择是定制日志收集器。

源代码问题定位

我们先来了解一下Flume源代码中LineDeserializer的核心实现：

  private String readLine() throws IOException {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    int c;
    int readChars = 0;
    while ((c = in.readChar()) != -1) {
      readChars++;

      // FIXME: support 

      if (c == '
') {
        break;
      }

      sb.append((char)c);

      if (readChars >= maxLineLength) {
        logger.warn("Line length exceeds max ({}), truncating line!",
            maxLineLength);
        break;
      }
    }

    if (readChars > 0) {
      return sb.toString();
    } else {
      return null;
    }
  }

首先，构建一个StringBuilder，然后以字符为单位挨个读取，假设读取到换行符“ ”。则表示读取本条日志结束。跳出循环。否则将该字符串追加到StringBuilder中。与此同一时候会给读取的字符个数计数：假设读取的字符个数大于预先配置的一行日志的最大字符串长度，也会跳出循环。

这里的主要问题出在以换行符“ ”作为日志结尾的分隔符逻辑上。当我们记录异常日志时。我们须要又一次找到一种界定日志记录结尾的方式。

解决思路

考虑到我们採用[]作为日志的tag界定符。每条日志差点儿都是以“[”打头。因此，我们採取的做法是：推断读取到换行符“ ”后再预读下一位。假设下一位是“[”。则觉得这是一条普通不换行的日志。此时再回退一个字符（由于刚刚预读了一个字符，须要让指针后退回原来的位置），然后跳出循环；而假设下一位不是“[”，则觉得它是一个异常日志或者多行日志。则继续往后读取字符，当遇到换行符时，再次反复以上推断。当然假设你的日志格式是以某个固定的格式打头，首字母固定的话，才干够用这样的方式，否则你非常可能要配置日志的apender，使其以某个特定的符号作为日志的结尾来推断了。

另外，有时也能够基于正则来匹配。

定制实现

为了提升扩展性，我们提供对预读的下一个字符进行配置。并将其命名为：newLineStartPrefix。我们新建一个反序列化类：MultiLineDeserializer。该类的大部分逻辑都跟LineDeserializer相同，主要须要又一次实现上面的readLine方法，实现例如以下：

    private String readLine() throws IOException {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        int c;
        int readChars = 0;
        while ((c = in.readChar()) != -1) {
            readChars++;

            // FIXME: support 

            if (c == '
') {

                //walk more one step
                c = in.readChar();
                if (c == -1)
                    break;
                else if (c == this.newLineStartPrefix) {    //retreat one step
                    long currentPosition = in.tell();
                    in.seek(currentPosition - 1);
                    break;
                }
            }

            sb.append((char)c);

            if (readChars >= maxLineLength) {
                logger.warn("Line length exceeds max ({}), truncating line!",
                            maxLineLength);
                break;
            }
        }

        if (readChars > 0) {
            return sb.toString();
        } else {
            return null;
        }
    }

这里有个小插曲，由于之前已定制了source/sink的缘故。原以为deserializer也能够用相同的方式进行定制。并在agent的deserializer配置中指定定制过的deserializer的全然限定名。但经过验证后发现。这条路走不通。会报错（貌似从flume官网上也找不到对deserializer定制的介绍）。

因此，仅仅能在源代码上进行扩展，然后编译源代码。又一次生成jar。

从源代码里你会发现为什么在第三方包内扩展deserializer是行不通的。从github上clone下源代码。进入flume-ng-core module的例如以下类：org.apache.flume.serialization.EventDeserializerType，你就会一目了然：

public enum EventDeserializerType {
  LINE(LineDeserializer.Builder.class),
  MULTILINE(MultiLineDeserializer.Builder.class),
  AVRO(AvroEventDeserializer.Builder.class),
  OTHER(null);

  private final Class<? extends EventDeserializer.Builder> builderClass;

  EventDeserializerType(Class<? extends EventDeserializer.Builder> builderClass) {
    this.builderClass = builderClass;
  }

  public Class<? extends EventDeserializer.Builder> getBuilderClass() {
    return builderClass;
  }

}

你必须显式在这里定义deserializer的枚举，然后指定其builder的Class实例，并在agent里的deserializer配置项中填写你这里的枚举名称才行。我们仅仅需在子package：serialization中新建MultiLineDeserializer类，然后又一次实现逻辑、编译、打包flume-ng-core Module生成新的jar就可以。flume将其源代码中的每个Module生成的jar都放在其二进制包的lib目录下。你仅仅需将又一次打包好的flume-ng-core jar替换原来的，重新启动agent就可以看到效果。

这里还有个须要注意的地方：LineDeserializer有一个參数（maxLineLength）用于定义一个日志行的最长字符数。

假设某条日志超过这个长度，将不再读取。而一条日志占领多行情况下，该值须要适当增大，由于像异常日志的堆栈长度明显比普通日志长不少。这里你能够设置为8192。