flume高并发优化——（14）解决空行停止收集数据问题，及offsets变小问题

  日志平台运行一段时间，发现日志有部分丢失，通过检查日志，发现有两个问题导致数据丢失，一个是遇到空行后，日志停止收集，还有就是kafka监控offsets时变小，通过分析代码，找到如下方法：

空行问题：

  在系统稳定运行一段时间之后，发现了一个致命性的bug就是在遇到空行时，无法自动跳过，导致识别为文件结束，再次读取还是空行，跳入了死循环

解决办法：

  解决的办法也非常简单，就是增加对文件大小与当前行数的比较，两者相等则是到达文件末尾，否则继续读取下一行，直到文件末尾

源码：

offsets变小问题：

  我们发现，在大数据量的并发前提下，通过监控kafka，发现数据有重复收入的现象，而且非常严重

解决办法：

  观察一段时间，发现可能是flume-kafka-channel管理offsets的问题，果断进行源码分析，加入相关配置后，情况有所改善， 但是由于offsets是由flume管理，彻底解决这个问题，需要进一步修正代码。

配置：

agent1.channels.c2.migrateZookeeperOffsets=true
agent1.channels.c2.kafka.consumer.session.timeout.ms=100000
agent1.channels.c2.kafka.consumer.request.timeout.ms=110000
agent1.channels.c2.kafka.consumer.fetch.max.wait.ms=1000
agent1.channels.c2.zookeeperConnect=10.1.115.181:2181,10.1.114.221:2181,10.1.114.231:2181/kafka

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总结：

  flume在业界，是一款不错的管道工具，高并发下问题解决也比较迅速，源码结构简单，逻辑清晰，扩展和维护方便推荐各大公司使用。