Flume++打造高可用与可扩展的日志采集系统

田逸（sery@163.com）在《互联网运营智慧-高可用可扩展网站实战》一书中分享了如何实现MySQL的高可用性。本书详细探讨了利用现代技术架构来确保数据库系统的稳定性和可扩展性。

Flume是一个由Cloudera提供的强大工具，用于收集、聚合和传输海量日志数据。它支持自定义数据发送器，用于收集数据，并提供简单的处理功能，可将数据写入各种可定制的数据接收方。Flume以其高可用性、高可靠性和分布式架构而著称。

MongoDB 通过复制集和分片技术实现高可用性和可扩展性。 复制集 (Replica Set): 复制集是 MongoDB 中实现数据冗余和高可用性的机制。一个复制集包含多个 MongoDB 实例，其中一个实例作为主节点，负责处理所有的写操作。其余实例作为从节点，从主节点复制数据，并在主节点发生故障时接替其角色，保证服务的连续性。 分片 (Sharding): 分片是 MongoDB 用于水平扩展数据库容量和性能的技术。通过将数据分散到多个 MongoDB 实例（分片）上，可以处理更大的数据集和更高的并发请求量。每个分片负责存储一部分数据，并通过路由机制将请求转发到相应的分片进行处理。 复

Flume是Cloudera提供的分布式日志采集、聚合和传输系统，具备高可用性和可靠性。它支持定制化数据发送方，用于收集各类数据，并提供简单处理功能，能够将数据写入多种可定制的接收端。目前Flume分为两个版本，Flume-og（0.9X系列）和经过重大重构的Flume-ng（1.X系列），两者在架构和功能上有显著差异，使用时需注意区分。

Flume采集数据到Kafka 配置Flume Source: 从数据源(如文件系统、网络端口)采集数据。 配置Flume Channel: 选择内存或文件通道缓存数据。 配置Flume Sink: 将数据发送至Kafka，需指定Kafka Broker地址、Topic等信息。 Kafka接收数据 创建Kafka Topic: 为Flume准备接收数据的主题。 启动Kafka Broker: 确保Kafka服务正常运行。 从Kafka读取数据存储到HDFS 配置Kafka Consumer: 创建Kafka消费者，读取指定Topic的数据。 配置HDFS Sink: 将读取

MySQL Cluster：高可用与横向扩展的解决方案 引言 MySQL Cluster是MySQL数据库管理系统的一个组成部分，专门设计用于提供高可用性和可扩展性。它通过实现数据的分布式存储和处理，确保即使在部分节点故障的情况下，系统仍能持续运行，从而满足关键业务对数据服务的高要求。 规模提升（Scale-Up）与规模扩展（Scale-Out） 在讨论架构时，我们通常会遇到性能问题和高可用性需求。传统上，解决这些问题的方法有两种：规模提升（Scale-Up）和规模扩展（Scale-Out）。规模提升指的是增加单一服务器的硬件资源，如CPU、内存或磁盘空间，以提高其处理能力；而规模扩展则是通过

MySQL组复制（MGR）是MySQL官方于2016年12月推出的一项全新的解决方案，提供高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务。该技术允许数据库服务器之间实时同步数据，从而增强系统的容错能力和扩展性。

本书为MySQL领域经典之作，第三版内容全面更新，包括MySQL5.5版本新特性、固态盘应用、云计算环境下数据库相关技术。16章和6个附录详述MySQL架构、基准测试、性能优化、复制备份恢复、高可用性和高可扩展性等内容，适合数据库管理员和开发人员阅读参考。

Charles Bell等电子工业出版社指出，为了确保数据中心的稳健性，需要采用高可用的MySQL方案。