对于Flume来说主要有两个Channel：Memory，File；对于线上环境主要以FileChannel为主，因此这里主要讨论它的实现：
在FileChannel里主要由一个WAL的log和一个内存队列组成：
FileChannel的Queue主要又以下几个部分组成：
privatefinal EventQueueBackingStore backingStore;
privatefinal InflightEventWrapper inflightTakes;
privatefinal InflightEventWrapper inflightPuts;
其中backingStore代表了queue在持久化存在，使用了内存映射文件的方式；每次对queue的读写操作都记录在backingStore的overwritemap（update in place）中，当进行checkpoint的时候合并到elementsBuffer并持久化到磁盘；所有未提交的正在读写数据都分别保存在inflight结构中，当checkpoint时一并进行持久化，为回滚时使用；
在inflight中存储了transactionid->fileid以及transactionid->eventptr的映射，具体存储在backingStore里的则是eventptr（fileid,offset）;
Checkpoint file的文件结构如下：
File Header：1029 bytes
Eventptr;
在File header里前8个字节存储了版本号，接下来24个字节是sequeuece no.(类似rdbms的scn)，接下来4个字节存储了checkpoint的状态；
作为WAL的Log主要存储了（transactionid,sequenceNo,Event）,每次读写都先在log里写入event，对于写操作会拿到eventptr放入queue中；而commit和rollback操作在log中的记录形式是(transactionid,sequenceNo，OP={commit,rollback})；
这两个结构主要是体现在FileBackedTransaction中如下：
FileBackedTransaction extends BasicTransactionSemantics
......
LinkedBlockingDeque<FlumeEventPointer>takeList;
LinkedBlockingDeque<FlumeEventPointer> putList;
longtransactionID;
Log log;
FlumeEventQueue queue: EventQueueBackingStoreFile
其中queue = log.getFlumeEventQueue();
首先看put/take path以及commit：
1. doPut(Eventevent)->
queue.addWithoutCommit(ptr, transactionID)
log.put(transactionID, event)->
synchronized LogFile.Writer.put(ByteBufferbuffer)
putList.offer(ptr)
2. doTake()->
FlumeEventPointer ptr = queue.removeHead(transactionID);
takeList.offer(ptr),
log.take(transactionID, ptr); ->
synchronizedLogFile.Writer.take(ByteBuffer buffer)
Event event = log.get(ptr);
3. doCommit()->
if(puts > 0) {
log.commitPut(transactionID);
synchronized (queue) {
while(!putList.isEmpty()) {
queue.addTail(putList.removeFirst())
queue.completeTransaction(transactionID);
}
}
elseif (takes > 0) {
log.commitTake(transactionID);->
logFileWriter.commit(buffer);
logFileWriter.sync();
queue.completeTransaction(transactionID);
queueRemaining.release(takes);
}
}
从上面的代码可以看出，对于每一个put/take都会记录一条oplog到log里,当commit的时候会对log进行sync到磁盘持久化，同时会把event指针存放到queue上；这里的log就类似于mysql里的binlog(binlog_format=statement)，而这里的queue存放的是指向event的指针；
简例：FileChannel如下，对FileChannel put了2个消息，a,b；则在log,queue里的存储状态如下，Log里存储了（transactionid,sequenceNo，Event），queue则存储了eventptr；
Queue：ptr->a,ptr->b
WAL log:(1,1,put a),(1,2,put b),(1,3,commit)
当实例crash时，通过log来恢复queue的状态，类似rdbms一样，replay是很耗时的操作，因此会定期对queue进行checkpoint：
Log在初始化的时候会启动一个调度线程workerExecutor,由调度线程定期（checkpoint interval）调度一个backgroupWorkder来进行非强制性checkpoint；
Log.writeCheckpoint(Boolean force):tryLockExclusive->
synchronized queue.checkpoint->
backingStore.beginCheckpoint();//检查是否checkpoint正在进行;同时进行标记checkpoint开始，并同步MMAP file;
inflightPuts.serializeAndWrite();//
inflightTakes.serializeAndWrite();//将inflightputs/takes序列化并写到相应文件
backingStore.checkpoint();->
setLogWriteOrderID(WriteOrderOracle.next());
writeCheckpointMetaData();
//copy from overwriteMap toelementsBuffer(MMAP)
//标记checkpoint结束，并同步文件
简例：接上例，在a,b提交后，这时进行了一次checkpoint（存储在磁盘上的checkpoint则是2个指针ptr->a,ptr->b），此时scn=4；之后，又完成了一个take transaction ,ptr to a 也同时被删除；如果这时Flume crash，queue从checkpoint中重建，并且取得checkpoint scn=4,则replay这之后的log进行crash recovery；在恢复后，立刻执行一次checkpoint.
queue:ptr->b
WAL log:(1,1,put a),(1,2,put b),(1,3,commit),(2,5,take a),(2,6,commit)
