Chukwa在百度的大规模日志处理实践

一、Chukwa的技术定位与百度场景需求

Chukwa作为一款开源的分布式日志收集与分析框架，其核心设计目标在于解决大规模分布式系统下的日志采集、传输与存储问题。在百度的业务场景中，日均PB级日志数据来自搜索引擎、广告系统、云服务等核心业务，这些数据需实时采集并支持后续的离线分析、实时监控与异常检测。相较于行业常见技术方案（如Flume、Logstash等），Chukwa的优势在于其强扩展性与低延迟特性，尤其适合百度这类超大规模分布式环境。

百度的技术团队选择Chukwa的核心原因包括三点：

1. 分布式架构支持：通过Agent-Collector-Adaptor三级模型，可横向扩展至数千节点，满足百度数万服务器的日志采集需求；
2. 数据可靠性保障：内置的写入确认机制与重试策略，确保日志在传输过程中不丢失；
3. 低资源占用：基于Hadoop生态的优化，Agent端CPU占用率低于5%，对业务服务影响极小。

二、百度Chukwa架构设计与核心组件

1. 整体架构分层

百度的Chukwa部署采用“边缘-中心”两级架构，具体分为：

• 边缘层（Agent）：部署在每台业务服务器上，负责监控指定目录的日志文件，通过轮询或事件触发机制读取新增内容，并支持自定义过滤规则（如正则表达式匹配）；
• 传输层（Collector）：以集群形式部署，接收Agent发送的日志数据，进行初步聚合与压缩（支持Snappy、Gzip），并通过HTTP长连接或Kafka中转至中心存储；
• 中心层（HDFS/HBase）：最终数据写入HDFS供MapReduce离线分析，或存入HBase支持实时查询。

2. 关键组件实现

• Adaptor机制：百度扩展了Chukwa的Adaptor接口，支持自定义数据源（如MySQL Binlog、Kafka Topic），代码示例如下：

  public class MySQLBinlogAdaptor extends ChunkAdaptor {
    private Connection conn;
    private BinlogParser parser;
    @Override
    public void init(Config config) {
        String url = config.get("mysql.url");
        this.conn = DriverManager.getConnection(url);
        this.parser = new BinlogParser();
    }
    @Override
    public Chunk produceChunk() throws IOException {
        // 从MySQL Binlog读取增量数据并解析为Chunk
        BinlogEvent event = parser.nextEvent();
        return new Chunk(event.getData(), event.getTimestamp());
    }
  }

• 动态负载均衡：Collector集群通过Zookeeper实现节点发现与负载分配，当某Collector宕机时，Agent可在10秒内自动切换至其他可用节点。

三、性能优化与大规模实践

1. 传输效率优化

• 批量发送与压缩：Agent端默认每5秒或数据量达到64KB时触发一次发送，Collector端启用Snappy压缩后，网络传输量减少60%；
• 连接池复用：Collector与HDFS/HBase的连接池设置为200个，避免频繁创建销毁连接的开销。

2. 故障恢复机制

• 数据校验与重传：每条日志附带MD5校验和，Collector接收后验证通过才写入存储，失败数据进入重试队列（最多重试3次）；
• 冷热数据分离：HDFS中按天分区存储日志，近3天数据存于SSD盘以支持快速查询，历史数据转存至HDD盘。

3. 监控与运维

• 指标采集：通过Chukwa自带的Metrics Adaptor，实时采集Agent/Collector的TPS、延迟、错误率等指标，写入Prometheus；
• 自动扩缩容：基于Kubernetes的HPA（水平自动扩缩），当Collector集群的CPU使用率超过70%时，自动增加Pod数量。

四、实际应用场景与效果

1. 搜索引擎日志分析

百度搜索每天产生约200TB的查询日志，通过Chukwa采集后，支持以下分析：

• 实时用户行为分析：HBase中存储的近5分钟日志，供风控系统检测异常查询（如DDoS攻击）；
• 离线算法优化：MapReduce任务分析用户点击模型，优化排序算法。

2. 云服务监控

百度智能云的虚拟机、容器等服务的监控日志通过Chukwa统一收集，实现：

• 秒级告警：Collector将关键指标（如CPU、内存）实时写入HBase，监控系统每5秒扫描一次；
• 根因分析：结合日志中的TraceID，快速定位跨服务故障的传播路径。

五、最佳实践与避坑指南

1. 部署建议

• Agent配置：单Agent监控的日志文件数不超过50个，避免内存溢出；
• Collector集群规模：按每Collector处理200MB/s的流量规划，预留30%冗余。

2. 常见问题解决

• 日志堆积：检查Collector的磁盘空间与网络带宽，必要时临时增加节点；
• 数据丢失：确保Agent的chukwaAgent.checkpoint.dir配置为可靠存储（如NFS）。

六、未来演进方向

百度计划在Chukwa基础上进一步优化：

1. 支持更丰富的数据源：如Kafka、Pulsar等消息队列的直接接入；
2. 与Flink集成：实现日志的实时流处理，替代部分MapReduce任务；
3. AIops融合：通过机器学习自动识别日志中的异常模式，减少人工排查成本。

通过多年的实践与优化，Chukwa已成为百度日志处理的核心基础设施，其架构设计与优化经验可为同类大规模分布式系统提供参考。