org.apache.flume.source.SpoolDirectorySource是flume的一个经常使用的source，这个源支持从磁盘中某目录获取文件数据。不同于其它异步源，这个源可以避免重新启动或者发送失败后数据丢失。flume可以监控目录，当出现新文件时会读取该文件并获取数据。当一个给定的文件被所有读入到通道中时，该文件会被重命名以标志已经完毕。同一时候，该源须要一个清理进程来定期移除完毕的文件。
通道可选地将一个完毕路径的原始文件插入到每一个事件的hearder域中。在读取文件时，source缓存文件数据到内存中。同一时候，须要确定设置了bufferMaxLineLength选项，以确保该数据远大于输入数据中数据最长的某一行。
注意！！！channel仅仅接收spooling directory中唯一命名的文件。假设文件名称反复或文件在读取过程中被改动，则会有读取失败返回异常信息。这样的场景下，同名的文件拷贝到这个文件夹时建议带唯一标示，比方时间戳。
一、configure(Context context)方法。代码例如以下：
public void configure(Context context) {
spoolDirectory = context.getString(SPOOL_DIRECTORY);
Preconditions.checkState(spoolDirectory != null,
"Configuration must specify a spooling directory");
completedSuffix = context.getString(SPOOLED_FILE_SUFFIX,
DEFAULT_SPOOLED_FILE_SUFFIX);
deletePolicy = context.getString(DELETE_POLICY, DEFAULT_DELETE_POLICY);
fileHeader = context.getBoolean(FILENAME_HEADER,
DEFAULT_FILE_HEADER);
fileHeaderKey = context.getString(FILENAME_HEADER_KEY,
DEFAULT_FILENAME_HEADER_KEY);
batchSize = context.getInteger(BATCH_SIZE,
DEFAULT_BATCH_SIZE);
inputCharset = context.getString(INPUT_CHARSET, DEFAULT_INPUT_CHARSET);
ignorePattern = context.getString(IGNORE_PAT, DEFAULT_IGNORE_PAT);
trackerDirPath = context.getString(TRACKER_DIR, DEFAULT_TRACKER_DIR);
deserializerType = context.getString(DESERIALIZER, DEFAULT_DESERIALIZER);
deserializerContext = new Context(context.getSubProperties(DESERIALIZER +
"."));
// "Hack" to support backwards compatibility with previous generation of
// spooling directory source, which did not support deserializers
Integer bufferMaxLineLength = context.getInteger(BUFFER_MAX_LINE_LENGTH);
if (bufferMaxLineLength != null && deserializerType != null &&
deserializerType.equals(DEFAULT_DESERIALIZER)) {
deserializerContext.put(LineDeserializer.MAXLINE_KEY,
bufferMaxLineLength.toString());
}
}
1、spoolDirectory是监控文件夹，不能为空，没有默认值。这个source不具有监控子文件夹的功能，也就是不能递归监控。假设须要，这须要自己去实现，http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8835563 这里有递归检測的实现；
2、completedSuffix是文件读取完毕后给完毕文件加入的标记后缀，默认是".COMPLETED"；
3、deletePolicy这是是否删除读取完成的文件，默认是"never"，就是不删除，眼下仅仅支持"never"和“IMMEDIATE”；
4、fileHeader是否在event的Header中加入文件名称，boolean类型
5、fileHeaderKey这是event的Header中的key,value是文件名称
6、batchSize这个是一次处理的记录数，默认是100；
7、inputCharset编码方式，默认是"UTF-8"；
8、ignorePattern忽略符合条件的文件名称
9、trackerDirPath被处理文件元数据的存储文件夹，默认".flumespool"
10、deserializerType将文件里的数据序列化成event的方式，默认是“LINE”---org.apache.flume.serialization.LineDeserializer
11、deserializerContext这个主要用在Deserializer中设置编码方式outputCharset和文件每行最大长度maxLineLength。
二、start()方法。代码例如以下：
public void start() {
logger.info("SpoolDirectorySource source starting with directory: {}",
spoolDirectory);
ScheduledExecutorService executor =
Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
counterGroup = new CounterGroup();
File directory = new File(spoolDirectory);
try {
reader = new ReliableSpoolingFileEventReader.Builder()
.spoolDirectory(directory)
.completedSuffix(completedSuffix)
.ignorePattern(ignorePattern)
.trackerDirPath(trackerDirPath)
.annotateFileName(fileHeader)
.fileNameHeader(fileHeaderKey)
.deserializerType(deserializerType)
.deserializerContext(deserializerContext)
.deletePolicy(deletePolicy)
.inputCharset(inputCharset)
.build();
} catch (IOException ioe) {
throw new FlumeException("Error instantiating spooling event parser",
ioe);
}
Runnable runner = new SpoolDirectoryRunnable(reader, counterGroup);
executor.scheduleWithFixedDelay(
runner, 0, POLL_DELAY_MS, TimeUnit.MILLISECONDS);
super.start();
logger.debug("SpoolDirectorySource source started");
}
1、构建了一个org.apache.flume.client.avro.ReliableSpoolingFileEventReader的对象reader；
2、启动了一个每隔POLL_DELAY_MS（默认500，单位ms）运行一次SpoolDirectoryRunnable的进程；
三、读取并发送event进程。代码例如以下：
private class SpoolDirectoryRunnable implements Runnable {
private ReliableSpoolingFileEventReader reader;
private CounterGroup counterGroup;
public SpoolDirectoryRunnable(ReliableSpoolingFileEventReader reader,
CounterGroup counterGroup) {
this.reader = reader;
this.counterGroup = counterGroup;
}
@Override
public void run() {
try {
while (true) {
List<Event> events = reader.readEvents(batchSize); //读取batchSize个记录
if (events.isEmpty()) {
break;
}
counterGroup.addAndGet("spooler.events.read", (long) events.size());
getChannelProcessor().processEventBatch(events); //将events批量发送到channel
reader.commit();
}
} catch (Throwable t) {
logger.error("Uncaught exception in Runnable", t);
if (t instanceof Error) {
throw (Error) t;
}
}
}
}
该进程实现了批量读取reader所指向的文件的数据，并发送到channel。
四、org.apache.flume.client.avro.ReliableSpoolingFileEventReader的构造方法首先是先尝试对spoolDirectory是否有创建文件、读、写、删除等权限；然后在构造"$spoolDirectory/.flumespool/.flumespool-main.meta"元数据文件
五、上面SpoolDirectoryRunnable.run方法中的List<Event> events = reader.readEvents(batchSize)，是org.apache.flume.client.avro.ReliableSpoolingFileEventReader.readEvents(batchSize)：
public List<Event> readEvents(int numEvents) throws IOException {
if (!committed) {
if (!currentFile.isPresent()) {//为空,假设Optional包括非null的引用（引用存在），返回true
throw new IllegalStateException("File should not roll when " +
"commit is outstanding.");
}
logger.info("Last read was never committed - resetting mark position.");
currentFile.get().getDeserializer().reset();
} else {//已经committed成功
// Check if new files have arrived since last call
//Returns true if this holder contains a (non-null) instance
if (!currentFile.isPresent()) {//为空，获取下一个文件，初次调用
currentFile = getNextFile();
}
// Return empty list if no new files
if (!currentFile.isPresent()) {//为空，已经没有可读的文件了
return Collections.emptyList();
}
//其他的说明是currentFile眼下还在读
}
EventDeserializer des = currentFile.get().getDeserializer();
List<Event> events = des.readEvents(numEvents);//加入event的body
/* It's possible that the last read took us just up to a file boundary.
* If so, try to roll to the next file, if there is one. */
if (events.isEmpty()) {
retireCurrentFile(); //改名字
currentFile = getNextFile();//换下一个文件
if (!currentFile.isPresent()) {
return Collections.emptyList();
}
events = currentFile.get().getDeserializer().readEvents(numEvents);//继续读,加入event的body
}
if (annotateFileName) {
String filename = currentFile.get().getFile().getAbsolutePath();
for (Event event : events) {
event.getHeaders().put(fileNameHeader, filename);//加入header
}
}
committed = false;
lastFileRead = currentFile;
return events;
}
1，committed初始化时是true，所以第一次执行就是通过getNextFile()获取当前要去读的文件。假设是空就返回空值了。
2，使用deserializer（默认是org.apache.flume.serialization.LineDeserializer）的readEvents(numEvents)去批量读数据封装成event。
3，如获取的批量events为空，说明这个文件读完了，须要对这个读完的文件做个“删除”（retireCurrentFile()方法，在这也会删除元数据文件），就是依据deletePolicy（删除还是加入去读完成后缀completedSuffix）；可是这个本方法是有返回值的就是events，所以须要获取下一个文件，即再次执行getNextFile()，并events = currentFile.get().getDeserializer().readEvents(numEvents)
4，是否要对这些events的Header中加入文件名称
5，committed = false; lastFileRead = currentFile; 并返回events。
这种方法还有几点须要解释：
其一、就是committed參数，此參数关系到这一批量的event是否已经正确处理完成。能够看到上面的5中所讲，每调用一次ReliableSpoolingFileEventReader.readEvents(batchSize)均会在最后将committed设置为false，可是在SpoolDirectoryRunnable.run()方法中也能够看出在调用readEvents方法后还会调用ReliableSpoolingFileEventReader.commit()方法，代码例如以下：
/** Commit the last lines which were read. */
@Override
public void commit() throws IOException {
if (!committed && currentFile.isPresent()) {
currentFile.get().getDeserializer().mark();
committed = true;
}
}
这种方法说明满足两个条件就能够：一、向trackerFile写入读到的记录位置，mark()方法会将syncPosition写入trackerFile，而ResettableFileInputStream中的position用来暂存位置添加的，待到何时会syncPosition=position，这样是为了防止出现异常时用于恢复丢失的数据；二、将committed =
true。两个条件：一个是committed=false，这个运行完readEvents最后会置为false；二、currentFile“非空”，代表有正在读的文件。假设committed在readEvents中開始时为false，说明：一、event提交到channel时出现了问题，没有运行reader.commit；二、currentFile已经“为空”，说明没有能够读的文件。这两点也体如今readEvents開始部分，committed=false时，假设没有可读文件就会抛出异常File
should not roll when commit is outstanding."；假设是在提交到channel时出问题会通过currentFile.get().getDeserializer().reset()又一次撤回到上次正确提交channel的位置，这样能够使得不丢失数据。
其二、就是getNextFile()方法。这种方法会首先过滤检測文件夹的子文件夹（也就是不能递归）、隐藏文件(以"."开头的文件)、已经读完的文件（有completedSuffix后缀的）、符合ignorePattern的文件；然后将过滤后的文件按时间的先后顺序排序，再创建一个新的相应的元数据文件；构造一个读取文件的输入流ResettableFileInputStream，并将此输入流作为參数传递给deserializer，终于返回一个Optional.of(new FileInfo(nextFile, deserializer));
其三、就是LineDeserializer）的readEvents(numEvents)方法。这种方法会多次(numEvents)调用LineDeserializer（默认）的readLine()获取一行数据封装成event。readLine()会通过org.apache.flume.serialization.ResettableFileInputStream.readChar()不断的去获取数据，读完正行后推断每行的长度是否超过规定值maxLineLength。readChar()方法除了不断读取一个字符外，还会记下字符的位置，等待将位置写入元数据文件里(通过deserializer.mark()写入)