1. 背景
OPPO很多线上业务每天会产生海量数据，如日志数据、监控数据、调用链数据。我们需要把这些数据进行归类、聚合、过滤、存储。例如将不同的日志数据写入到不同的存储系统中。如果这些日志数据同步写入到数据库中，则会降低服务的性能。如果采用异步发送，先将数据写入本地缓存队列，然后再启动一个线程从队列中获取数据，写入到数据库中，这样处理不会将影响对外服务的性能，但是如果数据量过大时容易造成进程OOM，重启时则数据丢失。
DataFlow是由OPPO互联网自研的一款高性能的数据流采集、聚合和传输框架，它通过将日志写入问题件，同时利用文件系统的顺序写入、内存缓存和内存映射文件技术、预写日志WAL等方式来提高写入的效率。
2、架构
DataEvent
DataEvent是DataFlow端到端传输的基本单元，它由body和headers信息构成，由K-V构成的Map信息，主要用于数据信息的传递。
private Map<String, String> headers = new HashMap<>();private List<T> body = new ArrayList<>();
Source
它是数据源，从特定通道（如Http）接受数据，把消息路由分发到Channel中。开发者通过继承SourceBase实现Source的功能。
Channel
它保存接收到的DataEvent直到它们被所有Sink节点消费完成，Channel传输时需要序列化及反序列化，默认采用的是Kryo，开发者可以根据实际情况使用其它序列化方式，如protobuf。开发者通过继承ChannelBase实现Channel的功能以及序列化和反序列化。
Sink
它主要从Channel中获取数据，将数据传输到下一个目的地，如Elasticsearch、RocksDB。一个Sink有且只有一个Channel。开发者通过继承SinkBase实现Sink的功能。
用户在使用DataFlow时，需要自己实现继承一个SourceBase的类，调用里面的put方法将DataEvent写入到Channel中。Channel默认采用系统自带的FileChannel，将用户调用的put方法写入的数据存储到本地磁盘中。然后用户只需要调用task方法就可以从Channel中获取数据，进行数据的分析、存储。
3、FileChannel
FileChannel写流程
FileChanel在运行之前，需要配置两个文件夹，一个是数据文件夹，用来存放用户写入的数据和数据的索引信息；另一个是checkpoint文件夹，用来定时持久化元数据信息。
用户写数据之前，需要开启一个事务，事务号由每一个channel来产生，类似于雪花算法。