org.apache.flume.sink.AvroSink是用来通过网络来传输数据的，可以将event发送到RPC服务器（比如AvroSource），使用AvroSink和AvroSource可以组成分层结构。它继承自AbstractRpcSink extends AbstractSink implements Configurable这跟其他的sink一样都得extends AbstractSink implements Configurable，所以重点也在confgure、start、process、stop这四个方法，实现了initializeRpcClient(Properties props)方法。
一、configure(Context context)方法，先获取配置文件中的主机hostname和端口port；设置clientProps的属性hosts=h1，hosts.h1=hostname:port；然后将配置信息中的所有信息放入clientProps中；获取cxnResetInterval表示重复建立连接的时间间隔，默认是0就是不重复建立连接。
二、start()方法是调用createConnection()建立连接，如果出现异常就调用destroyConnection()掐断连接，避免资源泄漏。createConnection()方法主要是初始化client = initializeRpcClient(clientProps)以及创建一个线程，并执行在给定延迟cxnResetInterval后执行一次销毁链接destroyConnection()，由于默认cxnResetInterval=0，所以是不会执行这个线程的。这点不是很明白，为什么要销毁？？？initializeRpcClient(clientProps)方法会根据配置文件中的信息进行构造相应的RpcClient：首先会获取"client.type"参数指定的类型可用的有四种(NettyAvroRpcClient(如果没有"client.type"则使用这个作为默认Client)、FailoverRpcClient、LoadBalancingRpcClient、ThriftRpcClient)，实例化之后需要对其在进行必要的配置执行client.configure(properties)进行配置：
(1)NettyAvroRpcClient.configure(Properties properties)方法首先会获取锁，检查connState连接状态要保证是没有配置过的；其次获取"batch-size"设置batchSize，如果配置的小于1则使用默认值100；获取“hosts”，如果配置了多个hosts则只使用第一个；获取"hosts."前缀，如果有多个则使用第一个，再解析出hostname和port，构建一个InetSocketAddress的对象address；获取连接超时时间"connect-timeout"，设置connectTimeout，如果配置的小于1000则使用默认值20000，单位是ms；获取相应时间"request-timeout"，设置requestTimeout，如果配置的小于1000，则使用默认值20000，单位ms；获取压缩类型"compression-type"，如果有配置压缩还需要获取压缩的等级compressionLevel；最后调用connect()链接RPC服务器。
实际的链接在connect(long timeout, TimeUnit tu)方法中，先构造一个线程池callTimeoutPool；然后根据是否有压缩构造相应的工厂类CompressionChannelFactory(有压缩配置)或者NioClientSocketChannelFactory(无压缩配置)；构造一个
NettyTransceiver(this.address,socketChannelFactory,tu.toMillis(timeout))收发器对象transceiver；根据transceiver返回一个avroClient；最后设置链接状态为READY。
(2)FailoverRpcClient.configure(Properties properties)方法会调用configureHosts(Properties properties)方法，这个方法会获取配置文件中的host列表hosts；获取最大尝试次数"max-attempts"，设置maxTries，默认是hosts的大小；获取批量大小
(3)LoadBalancingRpcClient.configure(Properties properties)会获取配置文件中的host列表hosts，且不允许少于两个，否则爆异常；获取主机选择器"host-selector"，有两种内置的选择器：LoadBalancingRpcClient.RoundRobinHostSelector和LoadBalancingRpcClient.RandomOrderHostSelector，默认是ROUND_ROBIN(即RoundRobinHostSelector)轮询的方式(也可以自定义，要实现LoadBalancingRpcClient.HostSelector接口)；获取"backoff"，设置backoff(是否使用推迟算法，就是sink.process出问题后对这个sink设置惩罚时间，在此期间不再认为其可活动)的boolean值(默认false就是不启用)；获取最大推迟时间"maxBackoff"，设置maxBackoff；然后根据选择器是ROUND_ROBIN还是RANDOM选择对应的类并实例化selector，最后设置主机selector.setHosts(hosts)。
这两个内置选择器：RoundRobinHostSelector实际使用的是RoundRobinOrderSelector；RandomOrderHostSelector实际使用的是RandomOrderSelector，这两个都在Flume-NG源码阅读之SinkGroups和SinkRunner 这篇文章中有介绍，这里不再说明。
(4)ThriftRpcClient.configure(Properties properties)会获取状态锁stateLock.lock()；获取配置文件中的host列表中的第一个，只需要一个；获取批量大小"batch-size"，设置batchSize，如果配置的小于1则使用默认大小100；获取主机名hostname和端口port；获取响应时间requestTimeout，如果小于1000设置为默认的20000ms；获取连接池大小"maxConnections"，设置connectionPoolSize，如果大小小于1则设置为默认的值5；创建连接池管理对象connectionManager= new ConnectionPoolManager(connectionPoolSize)；设置连接状态为READY，connState = State.READY；最后状态锁解锁stateLock.unlock()。
这四个Client都是extends AbstractRpcClient implements RpcClient。
三、process()方法，代码如下：
1 public Status process() throws EventDeliveryException { 2 Status status = Status.READY; 3 Channel channel = getChannel(); //获得channel 4 Transaction transaction = channel.getTransaction(); //创建事务 5 6 try { 7 transaction.begin(); //事务开始 8 9 verifyConnection(); //确保存在链接且处于活动状态，如果链接处于非活动状态销毁并重建链接 10 11 List<Event> batch = Lists.newLinkedList(); 12 13 for (int i = 0; i < client.getBatchSize(); i++) { //保证这批次的event数量不可能超过客户端批量处理的最大处理数量 14 Event event = channel.take(); 15 16 if (event == null) { //表示channel中没有数据了 17 break; 18 } 19 20 batch.add(event); //加入event列表 21 } 22 23 int size = batch.size(); //获取这批次取得的event的数量 24 int batchSize = client.getBatchSize(); //获取客户端可以批量处理的大小 25 26 if (size == 0) { 27 sinkCounter.incrementBatchEmptyCount(); 28 status = Status.BACKOFF; 29 } else { 30 if (size < batchSize) { 31 sinkCounter.incrementBatchUnderflowCount(); 32 } else { 33 sinkCounter.incrementBatchCompleteCount(); 34 } 35 sinkCounter.addToEventDrainAttemptCount(size); 36 client.appendBatch(batch); //批量处理event 37 } 38 39 transaction.commit(); //事务提交 40 sinkCounter.addToEventDrainSuccessCount(size); 41 42 } catch (Throwable t) { 43 transaction.rollback(); //事务回滚 44 if (t instanceof Error) { 45 throw (Error) t; 46 } else if (t instanceof ChannelException) { 47 logger.error("Rpc Sink " + getName() + ": Unable to get event from" + 48 " channel " + channel.getName() + ". Exception follows.", t); 49 status = Status.BACKOFF; 50 } else { 51 destroyConnection(); //销毁链接 52 throw new EventDeliveryException("Failed to send events", t); 53 } 54 } finally { 55 transaction.close(); //事务关闭 56 } 57 58 return status; 59 }
即使本批次event的数量达不到client.getBatchSize()(channel中没数据了)也会立即发送到RPC服务器。verifyConnection()方法是确保存在链接且处于活动状态，如果链接处于非活动状态销毁并重建链接。如果本批次没有event，则不会想RPC发送任何数据。client.appendBatch(batch)方法是批量发送event。
(1)NettyAvroRpcClient.appendBatch(batch)方法会调用appendBatch(events, requestTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS)方法，该方法会首先确认链接处于READY状态，否则报错；然后将每个event重新封装成AvroFlumeEvent，放入avroEvents列表中；然后构造一个CallFuture和avroEvents一同封装成一个Callable放入线程池 handshake = callTimeoutPool.submit(callable)中去执行，其call方法内容是avroClient.appendBatch(avroEvents, callFuture)就是在此批量提交到RPC服务器；然后handshake.get(connectTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS)在规定时间等待执行的返回结果以及等待append的完成waitForStatusOK(callFuture, timeout, tu)，详细的可看这里Flume的Avro Sink和Avro Source研究之二 ： Avro Sink ，有对于这两个future更深入的分析。一个批次传输的event的数量是min(batchSize,events.size())
(2)FailoverRpcClient.appendBatch(batch)方法会做最多maxTries次尝试直到获取到可以正确发送events的Client，通过localClient=getClient()--》getNextClient()来获取client，这个方法每次会获取hosts中的下一个HostInfo，并使用NettyAvroRpcClient来作为RPC Client，这就又回到了(1)中，这个方法还有一个要注意的就是会先从当前的lastCheckedhost+1位置向后找可以使用的Client，如果不行会再从开始到到lastCheckedhost再找，再找不到就报错。使用localClient.appendBatch(events)来处理events，可参考(1)。
(3)LoadBalancingRpcClient.appendBatch(batch)方法，首先会获取可以发送到的RPC服务器的迭代器Iterator<HostInfo> it = selector.createHostIterator()；然后取一个HostInfo,RpcClient client = getClient(host)这个Client和(2)一样都是NettyAvroRpcClient，但是getClient方法会设置一个保存名字和client映射的clientMap；client.appendBatch(events)执行之后就会跳出循环，下一次appendBatch会选择下一个client执行。
(4)ThriftRpcClient.appendBatch(batch)方法，从connectionManager.checkout()获取一个client，ConnectionPoolManager类主要维护俩对象availableClients用来存放可用的client(是一个ClientWrapper，维护一个ThriftSourceProtocol.Client client 是用来批量处理event的)、checkedOutClients用来存储从availableClients中拿出的Client表示正在使用的Client；ConnectionPoolManager.checkout()用于从availableClients中remove出client并放入checkedOutClients中，返回这个client；ConnectionPoolManager.checkIn(ClientWrapper client)方法用于将指定的Client从checkedOutClient中remove出并放入availableClients中；ConnectionPoolManager.destroy(ClientWrapper client)用于将checkedOutClients中的指定Client remove并close。appendBatch方法中获得client后，会每次封装min(batchSize,events.size())个event，把他们封装成ThriftFlumeEvent加入thriftFlumeEvents列表，然后如果thriftFlumeEvents>0则执行doAppendBatch(client, thriftFlumeEvents).get(requestTimeout,TimeUnit.MILLISECONDS)阻塞等待传输完毕。doAppendBatch方法会构建一个Callable其call方法执行client.client.appendBatch(e)，将这个Callable放入线程池callTimeoutPool中执行并返回执行结果Future。
以上四种RpcClient的append(Event event)方法也比较容易理解，不再讲述。
四、stop()方法主要是销毁链接，关闭cxnResetExecutor。
其实flume支持avro和thrift两种(目前)传输，上面的(2)和(3)只不过是对(1)的上层业务做了一次封装而已，本质上还是一样的都是avro(基于netty)。同时记住avrosink是支持压缩的。
在此，由于博主对avro、netty、thrift并未深入研究过，所以只能从flume层面讲解avrosink，对于某些人来说，可能讲的并不深入，相关内容请自行学习！！