笔者之前在 《七牛大数据平台架构演进之路与使用实战》 中提到了已经开源的数据收集工具 logkit。本文将深入介绍数据收集的设计思路以及大数据收集背后的细节，为大家提供大数据实战中第一步数据收集的最佳实践。
本文是 讲解大数据平台组件 系列文章的第一篇。众所周知，大数据生态很复杂，大数据平台的每一个环节都涉及众多开源组件，对个人来说，全部学会需要耗费很多精力和时间，InfoQ期望通过这一系列文章帮助大家缩短学习时间、更好地了解大数据平台各个模块的设计思路及实践经验。
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目前社区已经不乏大量优秀的数据收集工具，如有名的 Elastic Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）中的 Logstash；CNCF 基金会里面有名的 Fluentd；InfluxData 公司 TICK Stack 中的 Telegraf；Google 出品为 Kubernetes 定制的 cAdvisor；Apache 基金会中的顶级项目 Flume。除了早期诞生的诸如 Fluentd、Flume 等项目，其他项目都是为特定的平台业务定制而成，然后在随后的开源中不断进化，变得更为通用。所以针对特定业务量身定制一款数据收集工具，是一个较为普遍的需求，也是出现如此多“轮子”的主要原因。
让我们先来看看这几种知名开源数据收集工具有哪些特点。
Flume: 毋庸置疑，在流式数据处理的场景中，Flume 绝对是开源产品中的不二选择。其架构分为 Source、Channel、Sink 三部分，分别负责从上游服务端获取数据、暂存数据以及解析并发送到下游。Flume 尤以灵活的扩展性和强大的容错处理能力著称，非常适合在大数据量的情况下做数据解析、中转以及上下游适配的工作。
另一方面，Flume 也有一些缺陷，如解析与发送都耦合在 Sink 模块，用户在编写 Sink 插件时不得不编写解析的逻辑，无法复用一些常规的解析方式；依赖 JVM 运行环境，作为服务端程序可以接受，但是部署和运行一个数据收集客户端程序则变得相对笨重；Flume 的配置融合了 Channel 部分，基本配置并不简单，用户想用起来需要的前置知识较多。
Logstash: 随着 Elastic Stack 广受热捧，Logstash 自然也成为了技术圈家喻户晓的工具，而 Logstash 本身的强大功能也确实名副其实，其架构分为 Inputs、Filters 以及 Outputs 三部分。Inputs 作为所有输入端的集合，包含了各类数据输入插件；Filters 包括解析与数据转换两部分的插件集合，其中就包含了大名鼎鼎的 Grok 解析方式，几乎可以解析所有类型的数据；Outputs 则是输出端的集合。毫无疑问，Logstash 几乎是使用 Elastic Stack 方案时作为数据收集的唯一选择。
但是同样的，Logstash 也是基于 JVM 运行的，作为一个客户端程序相对较重；当你希望把它作为一个 agent 收集一些机器的基本信息时，它也无能为力。于是除了 Logstash 之外 Elastic Stack 家族中又增加了 beats 这个成员，但是如果仅仅选择 beats，其功能又太过单薄。
Fluentd: Fluentd 也是数据收集界的老牌重量级选手，如果你玩容器、玩 Kubernetes，那么就一定听说过 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)，而 Fluentd 就是其中的一员，成为了容器圈里多数人日志收集处理的首选。Fluentd 的架构与 Logstash 相似，也大致分为输入、输出以及中间的处理层，但与之不同的是，其中间的处理层除了包括常规的 filter(解析) 以及 buffer(数据暂存) 以外，还包含了一个 routing(路由) 功能，这是 Fluentd 的一大特色。routing 功能使得 Fluentd 能够将自己称为一个统一的日志管理中间层，将所有的数据输入和输出管理起来，按照需求将输入的数据路由到一个或多个输出端。这是一个非常先进的设计，其他类似的开源软件往往要写多份配置文件才能达到这个效果。
Fluentd 由 CRuby 实现，性能表现优良但依赖 Ruby 环境；相较于前面两者，Fluentd 插件支持相对较少；其配置也过于复杂，使用门槛较高。
Telegraf/cAdvisor: 这两款均是 Go 语言编写的针对系统信息数据收集的开源工具，其侧重点在 metric 收集，相较于通用的日志收集和处理，其功能面较窄，但是性能方面均表现优异。Telegraf 配合 influxdb，可以让你对机器各个维度的信息了如指掌；而 cAdvisor 更是 Kubernetes 的亲儿子，处理容器资源信息几无敌手。
但是这两款工具并无意于发力通用数据收集的功能，功能上可能无法满足一些日志收集的场景。
了解了以上这些开源软件的特点后，下面我们开始深入介绍构建一款数据收集工具会遇到哪些设计与挑战，以此为你的业务量身定制。
主流数据收集工具的主架构基本分为 reader、parser，以及 sender 三部分，如图 1 所示。除了这三个日志收集常规组成部分，还应该包含可选模块，如基于解析过后的数据转换 (filter/transformer) 以及数据暂存管道 (Channel/Buffer)。为了尽可能复用，每个组成部分都应该是插件式的，可以编写不同类型插件并且灵活地组装。Channel/Buffer 部分也应该提供基于内存或者基于磁盘的选择。
图 1 数据收集架构设计
对于 Reader、Parser、Sender 等插件共同组装的业务数据收集单元，我们称之为一个运行单元 (Runner)，数据收集工具必须可以同时运行多个 Runner，且每个 Runner 可以支持更新。
更新可以通过多种方式实现，最常规的是手动更新配置然后重启；更好的设计是支持热更新，不需要重启，自动识别配置文件的变化；还可以设计一个漂亮的 web 界面做配置的变更，以此引导用户使用并解决数据收集配置复杂、用户使用门槛高的难题。所以在整体架构之上还应该构建一个简单的 API 层，支持 web 界面的功能。
数据收集属于轻量级的 agent 服务，一般选择的语言为 C/C++ 或者近年来特别火热的 Go，而 Go 语言已经成为这类数据收集工具编写的大众选择，如 Logstash 新开发的 beats 工具、Telegraf、cAdvisor 等等，均使用 Go 语言开发。
社区已经有很多文章描述使用 Go 语言的好处，在此就不再赘述。总体而言用 Go 语言开发门槛较低，性能优良，支持跨多种操作系统平台，部署也极为简便。
顾名思义，数据读取模块负责从不同数据源中读取数据，设计 Reader 模块的时候，需要支持插件式数据源接入，且将接口设计得足够简单，方便大家一同贡献更多的读取数据源驱动。
自定义数据源，最基本的只需要实现如下两个方法即可。
ReadLine() string
SyncMeta() error
从数据来源上分类，数据读取大致可分为从文件读取、从数据存储服务端读取以及从消息队列中读取三类。
每一类 Reader 均在发送成功后通过 SyncMeta() 函数记录读取的位置，保证数据不会因为 runner 意外中断而丢失。
从文件读取数据 最为常见，针对文件的不同 rotate 方式，有不同的读取模式，主要分为三类：
file 模式：使用 file 模式的经典日志存储方式类似于 nginx 的日志 rotate 方式，日志名称是固定的，如access.log，rotate 时直接 move 成新的文件如access.log.1，新的数据仍然写入到access.log。即我们永远只针对access.log这一个固定名称的文件进行收集。而检测文件是否 rotate 的标志是文件的 inode 号，在 windows 下则是 fd 的属性编号。当文件 rotate 后，则从文件头开始读取。
dir 模式：使用 dir 模式的经典日志存储方式为整个文件夹下存储单个服务的业务日志，文件夹下的日志通常有统一前缀，后缀为时间戳，根据日志的大小 rotate 到新的文件。如配置的文件夹为 logdir，下面的文件为 logdir/a.log.20170621, logdir/a.log.20170622, logdir/a.log.20170623, ...。每次分割后新命名文件并以时间戳为后缀，并且该文件夹下只有这一个服务。dir 模式首先会对文件夹下文件整体排序，依次读取各个文件，读完最后一个文件后会查找时间 (文件 ctime) 更新文件并重新排序，依次循环。dir 模式应该将多个文件数据串联起来，即数据读取过程中 a.log.20170621 中最后一行的下一行就是 a.log.20170622 的第一行。该模式下自然还包括诸如文件前缀匹配、特定后缀忽略等功能。
tailx 模式：以通配的路径模式读取，读取所有被通配符匹配上的日志文件，对于单个日志文件使用 file 模式不断追踪日志更新，例如匹配路径的模式串为 /home/*/path/*/logdir/*.log*, 此时会展开并匹配所有符合该表达式的文件，并持续读取所有有数据追加的文件。每隔一定时间，重新获取一遍模式串，添加新增的文件。
除此之外，还应支持包括多文件编码格式支持、读取限速等多种功能。
从数据存储服务中读取数据，可以采用时间戳策略，在诸如 MongoDB、MySQL 中记录的数据，包含一个时间戳字段，每次读取数据均按这个时间戳字段排序，以此获得新增的数据或者数据更新。另一方面，需要为用户设计类似定时器等策略，方便用户多次运行，不断同步收集服务器中的数据。
从消息队列中读取数据，这个最为简单，直接从消息队列中消费数据即可。注意记录读取的 Offset，防止数据丢失。
解析模块负责将数据源中读取的数据解析到对应的字段及类型，目前常见的解析器包括：
csv parser: 按照分隔符解析成对应字段和类型，分隔符可以自定义，如常见的制表符 (\t)、空格 ( )、逗号 (,) 等等。
json parser: 解析 json 格式的数据，json 是一种自带字段名称及类型的序列化协议，解析 json 格式仅需反序列化即可。
基于正则表达式 (grok) parser: Logstash grok 解析非常强大，但是它并不指定类型，而 Telegraf 做了一个增强版的 grok 解析器，除了基本的正则表达式和字段名称，还能标志数据类型，基本上能标志数据类型的 grok 解析器已经是一个完备的数据解析器了，可以解析几乎所有数据。当然，类型解析是相对复杂的功能，可能涉及到具体业务，如时间类型等。
raw parser: 将读取到的一行数据作为一个字段返回，简单实用。
nginx/apache parser: 读取 nginx/apache 等常见配置文件，自动生成解析的正则表达式，解析 nginx/apache 日志。
除了以上几种内置的解析器，同 Reader 一样，你也需要实现自定义解析器的插件功能，而 Parser 极为简单，只需要实现最基本的 Parse 方法即可。
Parse(lines []string) (datas []sender.Data, err error)
每一种 Parser 都是插件式结构，可以复用并任意选择。在不考虑解析性能的情况下，上述几种解析器基本可以满足所有数据解析的需求，将一行行数据解析为带有 Schema（具备字段名称及类型）的数据。但是当你希望对某个字段做操作时，纯粹的解析器可能不够用。于是作为补充，数据收集工具还需要提供 Transformer/Filter 的功能。
Transformer 是 Parser 的补充，针对字段进行数据变化。
举例来说，如果你有个字段想做字符串替换，比如将所有字段名称为"name"的数据中，值为"Tom"的数据改为"Tim"，那么可以添加一个字符串替换的 Transformer，针对"name"这个字段做替换。
又比如说，你的字段中有个"IP"，你希望将这个 IP 解析成运营商、城市等信息，那么你就可以添加一个 Transformer 做这个 IP 信息的转换。
当然，Transformer 应该可以多个连接到一起连动合作。
设计 Transformer 模块是一件有趣而富有挑战的事情，这涉及到 Tranformer 功能多样性带来的 3 个问题：
多样的功能必然涉及到多样的配置，如何将不同的配置以优雅而统一的方式传达到插件中？
多样的功能也涉及到不同功能的描述，如何将功能描述以统一的形式表达给用户，让用户选择相应的配置？
如何将上述两个问题尽可能简单地解决，让用户编写 Transformer 插件时关注尽可能少的问题？
这里我们留个悬念，感兴趣的朋友可以阅读 logkit Transformer 相关 (https://github.com/qiniu/logkit/tree/develop/transforms) 的源码寻求答案，笔者后续也会在 logkit 的 wiki 页面中描述。
经过解析和变换后的数据可以认为已经处理好了，此时数据会进入待发送队列，即 Channel 部分。Channel 的好坏决定了一个数据收集发送工具的性能及可靠程度，是数据收集工具中最具技术含量的一环。
数据收集工具，顾名思义，就是将数据收集起来，再发送到指定位置，而为了将性能最优化，我们必须把收集和发送解耦，中间提供一个缓冲带，而 Channel 就是负责数据暂存的地方。有了 Channel，读取和发送就解耦了，可以利用多核优势，多线程发送数据，提高数据吞吐量。
图 2 ft sender
一种设计思路是把整个 Channel，包括多线程发送做成一个框架，封装成一个特殊的 sender，我们称这个特殊的 sender 为"ft sender"。其架构如图 2 所示，ft sender 与其他 sender 一样也提供了 Send() 方法，解析完毕后的数据调用 Send 方法实际上就是将数据传入到 Channel 中，然后再由 ft sender 处理多线程发送逻辑，将从队列中取出的数据交由实际的 sender 多线程发送。
同时需要为用户提供磁盘和内存两大队列方式选择。
如果追求最高的可靠性，就使用磁盘队列，数据会暂存到本地磁盘中，发送后自动删除，即使突然宕机也不怕丢失数据。
如果追求更高的性能，可以使用内存队列，其实现方式就是 Go 语言的 Channel 机制，稳定而简单，在关停过程中也需要将 Channel 中的数据落地到磁盘，在随后重新启动时载入，正常使用过程中也没有数据丢失的风险。得益于 Go 语言的同步 Channel 机制，甚至可以把内存队列的大小设置为 0，以此实现多线程发送，这样使用内存队列即使宕机，也没有了数据丢失的风险。
除了正常地作为待发送数据的等待队列以外，Channel 还可以具有如下一些非常有趣而实用的功能：
错误数据筛选
并不是所有解析完毕的数据发送到服务端就一定是正确的，有时服务端指定的数据格式和解析完毕的格式存在出入，或者数据中含有一些非法字符等情况，则数据不能发送成功。此时，如果一批数据中只有一条这样错误的数据，就很容易导致这一整批都失败。
错误数据筛选的作用就在于，把这一整批数据中对的数据筛选出来，留下错误的数据，将正确的发送出去。
做法很简单，当发送时遇到服务端返回存在格式错误的数据时，将这一批数据平均拆分为两批（二分），再放入队列，等待下次发送。再遇到错误时则再拆分，这样不断二分，直到一个批次中只有一条数据，且发送失败，那我们就找到了这个错误数据，可以选择丢弃或记录。
借助队列，我们很容易就能将错误数据筛选出来。
包拆分（大包拆小包）
包拆分的由来是服务端不可能无限制开放每个批次数据传输的大小，出于服务器性能、传输性能等原因，总有会有一些限制。
当一个批次的数据过大时，就会导致传输失败。此时的做法与错误筛选的方法相似，只要将包二分即可，如果还是太大就再次二分，以此类推。
限速
限速的功能最容易理解，数据统统经过 Channel，那么只要限制这个 Channel 传输介质的速度即可。例如磁盘队列，只需要限制磁盘的 IO 读写速度；内存队列则限制队列大小以此达到限速的目的。
常见的流量控制的算法有漏桶算法（Leaky bucket）（https://en.wikipedia.org/wiki/Leaky_bucket）和令牌桶算法（Token bucket）（https://en.wikipedia.org/wiki/Token_bucket） 两种，比较推荐采用令牌桶算法实现该功能，感兴趣的朋友可以阅读一下 logkit 的 rateio 包 (https://github.com/qiniu/logkit/tree/develop/rateio)。
Sender 的主要作用是将队列中的数据发送至 Sender 支持的各类服务，一个最基本的实现同样应该设计得尽可能简单，理论上仅需实现一个 Send 接口即可。
Send([]Data) error
那么实现一个发送端有哪些注意事项呢？
多线程发送：多线程发送可以充分利用 CPU 的多核能力，提升发送效率，这一点我们在架构设计中通过设计 ft sender 作为框架解决了该问题。
错误处理与等待：服务端偶尔出现一些异常是很正常的事情，此时就要做好不同错误情况的处理，不会因为某个错误而导致程序出错，另外一方面，一旦发现出错应该让 sender 等待一定时间再发送，设定一个对后端友好的变长错误等待机制也非常重要。一般情况下，可以采用随着连续错误出现递增等待时间的方法，直到一个最顶峰（如10s），就不再增加，当服务端恢复后再取消等待。
数据压缩发送：带宽是非常珍贵的资源，通常服务端都会提供 gzip 压缩的数据接收接口，而 sender 利用这些接口，将数据压缩后发送，能节省大量带宽成本。
带宽限流：通常情况下数据收集工具只是机器上的一个附属程序，主要资源如带宽还是要预留给主服务，所以限制 sender 的带宽用量也是非常重要的功能，限流的方法可以采用前面 Channel 一节提到的令牌桶算法。
字段填充 (UUID/timestamp)：通常情况下收集的数据信息可能不是完备的，需要填充一些信息进去，如全局唯一的 UUID、代表收集时间的 timestamp 等字段，提供这些字段自动填充的功能，有利于用户对其数据做唯一性、时效性等方面的判断。
字段别名：解析后的字段名称中经常会出现一些特殊字符，如"$"、"@"等符号，如果发送的服务端不支持这些特殊字符，就需要提供重命名功能，将这些字段映射到一个别的名称。
字段筛选：解析后的字段数据未必都需要发送，这时如果能提供一个字段筛选的功能，就可以方便用户选择去掉一些无用字段，并节省传输的成本。也可以在 Transformer 中提供类似 discard transformer 的功能，将某个字段去掉。
类型转换：类型转换是一个说来简单但是做起来非常繁琐的事情，不只是纯粹的整型转换成浮点型，或者字符串转成整型这么简单，还涉及发送到的服务端支持的一些特殊类型，如date时间类型等，更多的类型转换实际上相当于最佳实践，能够做好这些类型转换，就会让用户体验得到极大提升。
简单、简单、简单：除了上述这些，剩下的就是尽可能的让用户使用简单。假设我们要写一个 mysql sender，mysql 的数据库和表如果不存在，可能数据会发送失败，那就可以考虑提前创建；又比如数据如果有更新，那么就需要将针对这些更新的字段去更新服务的 Schema 等等。
除了基本的自定义的数据收集，数据收集工具作为一个机器的 agent，还可以采集机器的基本数据，例如 CPU、内存、网络等信息，通过这些信息，可以全面掌控机器的状态。
具体的内容可以参考 logkit 文档：Runner 之系统信息采集配置。
至此，一个完整的数据收集工具的设计要点已经介绍完毕。
我们已经开源的 logkit 正是按照这样的设计实现的，logkit 集合了多种开源数据收集工具的优点，聚焦易用性，致力于打造产品级别的开源软件。
logkit（https://github.com/qiniu/logkit） 是七牛大数据团队开源的一个通用的日志收集工具，可以从多种不同的数据源中采集数据，并对数据进行一系列的解析、变换、裁减，最终发送到多种不同的数据下游，其中就包括了 七牛的大数据平台 Pandora。除了基本的数据收集、解析以及发送功能之外，logkit 集合了多种同类开源软件的优势，涵盖了容错、并发、热加载、断点续传等高级功能，更提供了页面方便用户配置、监控以及管理自己的数据收集业务，是一款产品级别的开源软件。
目前支持的数据源包括：
File Reader: 读取文件中的日志数据，如 nginx/apache 服务日志文件、业务日志等。
Elasticsearch Reader: 全量导出 Elasticsearch 中的数据。
MongoDB Reader: 同步 MongoDB 中的数据。
MySQL Reader: 同步 MySQL 中的数据。
MicroSoft SQL Server Reader: 同步 Microsoft SQL Server 中的数据。
Kafka Reader: 导出 Kafka 中的数据。
Redis Reader: 导出 Redis 中的数据。
目前支持发送到的服务包括 Pandora、ElasticSearch、InfluxDB、MongoDB 以及本地文件五种，近期还会支持发送到 Kafka 以及发送到某个 HTTP 地址。
Pandora Sender: 发送到 Pandora(七牛大数据处理平台) 服务端。
Elasticsearch Sender: 发送到 Elasticsearch 服务端。
File Sender: 发送到本地文件。
InfluxDB Sender: 发送到 InfluxDB 服务端。
MongoDB Sender: 后发送到 MongoDB 服务端。
而在这已经实现的有限的几个发送端中，我们是这么设计的使用场景：
如果收集数据是为了监控，那么可以使用 InfluxDB Sender，发送到开源的 InfluxDB 服务端，实现实时数据监控。
如果收集数据是为了搜索查看，那么可以使用 Elasticsearch Sender，发送到开源的 Elasticsearch 服务端，进行日志查询。
如果收集数据是为了计量统计或者其他一些涵盖复杂的增删改查需求的场景，那么就可以使用 MongoDB Sender，在本地对数据进行聚合，再发送到开源的 MongoDB 服务中。
而发送到 七牛的 Pandora 服务 中，不仅能涵盖上述全部场景，还提供了大量可以快速发掘数据价值的实际应用场景的使用模板，同时还可以利用七牛成本较低的云存储服务对数据进行持久备份。
目前 logkit 支持的收集端和发送端并不多，非常欢迎大家来贡献更多的收集 / 发送端。
再回过头来聊聊量身定制的话题，本文描述了一个数据收集工具打造的完整过程，我们深知量身定制一个数据收集工具有多么重要，而量身定制也是 logkit 的一大特点。logkit 架构中的每个组成部分（Reader、Parser、Sender、Transformer、Channel 等）都是一个 GO 语言的 package，你完全可以用 logkit 中的包，自己写主函数，从而定制一个专属的收集工具。我们提供了代码案例 (https://github.com/qiniu/logkit/tree/develop/samples) ，方便你亲自实践。
总体而言，logkit 有如下优势：
GO 语言编写，性能优良，资源消耗低，跨平台支持。
Web 支持，提供 页面 对数据收集、解析、发送过程可视化
插件式架构，扩展性强，使用灵活，易于复用。
定制化能力强，可以仅使用部分 logkit 包，以此定制专属收集工具。
配置简单，易于上手，可通过 页面 进行操作管理
原生中文支持，没有汉化烦恼
功能全面，涵盖了包括 grok 解析、metric 收集、字段变化 (transform) 在内的多种开源软件特点
生态全面，数据发送到七牛的 Pandora 大数据平台支持包括时序数据库、日志检索以及压缩永久存储等多种数据落地方案。
下面让我们来实践一下，看看 logkit 在实战中是什么样子。
编译完后的 logkit 是一个 Go 的二进制包，你可以在 logkit 的 Download 页面 (https://github.com/qiniu/logkit/wiki/Download) 找到对应操作系统的 Release 版本。
也可以参照 logkit 源码编译指南，从代码层面定制自己的专属 logkit。
logkit 部署非常简单，将这个 binary 放在系统 PATH 路径中就算部署完成了，推荐使用诸如 supervisor 等进程管理工具进行管理。
启动 logkit 工具，可以使用默认的配置文件，执行如下命令即可。
logkit -f logkit.conf
配置文件中默认开启了 3000 端口，初次使用可以通过浏览器打开 logkit 配置页面，配置 runner 并调试读取、解析和发送方式，浏览器访问的地址是 http://127.0.0.1:3000 。
图 3 logkit 首页
打开网址后看到如图 3 所示的 logkit 配置助手首页，这个页面会清晰地展示目前所有的 logkit Runner 运行状态，包括读取速率、发送速率、成功 / 失败数据条数，以及一些错误日志。还可以在这里修改和删除 Runner。
点击左上角【增加 Runner】按钮，可以添加新的 logkit Runner。
图 4 数据源 Reader 配置
如图 4 所示，新增 Runner 的第一步就是配置数据源，为了尽可能方便用户，logkit 将绝大多数选项都预设了默认值，用户只需要根据页面提示填写黄色的必填项即可。
按页面步骤依次配置数据源、解析方式、以及发送方式。
图 5 解析数据
如图 5 所示，在配置解析方式的页面还可以根据配置尝试解析样例数据，这个页面可以根据你的实际数据非常方便地调试解析方式。
图 6 字段变化 Transformer
如图 6 所示，除了解析以外，还可以针对解析出来的某个字段内容做数据变换（Transform），即上一章中描述的 Transformer。可以像管道一样拼接多个 Transformer，做多重字段变化。
最后配置完发送方式，可以在如图 7 所示的页面做二次确认。
图 7 确认并添加页
在二次确认的页面中，可以直接修改表达内容也可以返回上一步修改，最终点击添加 Runner 即可生效。
到这里，一个复杂的数据收集工作就完成了，怎么样，就是这么简单，快来实际体验一下吧！
作者介绍
孙健波，七牛大数据高级工程师，开源项目 logkit 的主要作者，InfoQ 专栏作者。
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