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1.flume 不采集 Nginx 日志，通过 Logger4j 采集日志，优缺点是什么？
2.flume 和 kafka 采集日志区别，采集日志时中间停了，怎么记录之前的日志?
Flume组建介绍
Agent结构

1.flume 不采集 Nginx 日志，通过 Logger4j 采集日志，优缺点是什么？

    在nginx采集日志时无法获取session的信息，然而logger4j则可以获取session的信息，logger4j的方式比较稳定，不会宕机。缺点：不够灵活，logger4j的方式和项目结合过滤紧密，二flume的方式就比较灵活，便于插拔式比较好，不会影响项目的性能

2.flume 和 kafka 采集日志区别，采集日志时中间停了，怎么记录之前的日志?

    Flume 采集日志是通过流的方式直接将日志收集到存储层，而 kafka 试讲日志缓存在 kafka集群，待后期可以采集到存储层。Flume 采集中间停了，可以采用文件的方式记录之前的日志，而 kafka 是采用offset(偏移量) 的方式记录之前的日志

Flume组建介绍

(1)Client：Client生产数据，运行在一个独立的线程。

(2)Event：一个数据单元，消息头和消息体组成(Events可以是日志记录、avro对象等)

(3)Flow：Event从源点到达目的点的迁移的抽象。

(4)Agent：一个独立的Flume进程，包含组件Source、Channel、Sink(Agent使用JVM运行Flume。每台机器运行一个agent，但是可以在一个agent中包含多个sources和sinks)

(5)Source：数据收集组件(source从Client收集数据，传递给Channel)

(6)Channel：中转Event的一个临时存储，保存由Source组件传递过来的Event(Channel连接sources和sinks，这个有点像一个队列

(7)Sink：从Channel中读取并移除Event， 将Event传递到FlowPipeline中的下一个Agent(如果有的话)(Sink从Channel收集数据，运行在一个独立线程)

Agent结构

Flume运行的核心是Agent。Flume以agent为最小的独立运行单位。一个agent就是一个JVM。它是一个完整的数据收集工具，含有三个核心组件，分别是source、channel、sink。通过这些组件，Event可以从一个地方流向另一个地方，如下图所示