基於flink和drools的實時日誌處理

阿凡盧發表於2020-06-27
原文網址 : https://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/13197981.html

1、背景

日誌系統接入的日誌種類多、格式複雜多樣，主流的有以下幾種日誌：

  • filebeat採集到的文字日誌，格式多樣
  • winbeat採集到的作業系統日誌
  • 裝置上報到logstash的syslog日誌
  • 接入到kafka的業務日誌

以上通過各種渠道接入的日誌，存在2個主要的問題：

  • 格式不統一、不規範、標準化不夠
  • 如何從各類日誌中提取出使用者關心的指標，挖掘更多的業務價值

為了解決上面2個問題，我們基於flink和drools規則引擎做了實時的日誌處理服務。

2、系統架構

架構比較簡單，架構圖如下：

 

各類日誌都是通過kafka彙總，做日誌中轉。

flink消費kafka的資料，同時通過API呼叫拉取drools規則引擎，對日誌做解析處理後，將解析後的資料儲存到Elasticsearch中，用於日誌的搜尋和分析等業務。

為了監控日誌解析的實時狀態，flink會將日誌處理的統計資料，如每分鐘處理的日誌量，每種日誌從各個機器IP來的日誌量寫到Redis中，用於監控統計。

3、模組介紹

系統專案命名為eagle。

eagle-api：基於springboot，作為drools規則引擎的寫入和讀取API服務。

eagle-common：通用類模組。

eagle-log：基於flink的日誌處理服務。

重點講一下eagle-log：

對接kafka、ES和Redis

對接kafka和ES都比較簡單，用的官方的connector（flink-connector-kafka-0.10和flink-connector-elasticsearch6），詳見程式碼。

對接Redis，最開始用的是org.apache.bahir提供的redis connector，後來發現靈活度不夠，就使用了Jedis。

在將統計資料寫入redis的時候，最開始用的keyby分組後快取了分組資料，在sink中做統計處理後寫入，參考程式碼如下：

        String name = "redis-agg-log";
        DataStream<Tuple2<String, List<LogEntry>>> keyedStream = dataSource.keyBy((KeySelector<LogEntry, String>) log -> log.getIndex())
                .timeWindow(Time.seconds(windowTime)).trigger(new CountTriggerWithTimeout<>(windowCount, TimeCharacteristic.ProcessingTime))
                .process(new ProcessWindowFunction<LogEntry, Tuple2<String, List<LogEntry>>, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void process(String s, Context context, Iterable<LogEntry> iterable, Collector<Tuple2<String, List<LogEntry>>> collector) {
                        ArrayList<LogEntry> logs = Lists.newArrayList(iterable);
                        if (logs.size() > 0) {
                            collector.collect(new Tuple2(s, logs));
                        }
                    }
                }).setParallelism(redisSinkParallelism).name(name).uid(name);

後來發現這樣做對記憶體消耗比較大，其實不需要快取整個分組的原始資料，只需要一個統計資料就OK了，優化後：

        String name = "redis-agg-log";
        DataStream<LogStatWindowResult> keyedStream = dataSource.keyBy((KeySelector<LogEntry, String>) log -> log.getIndex())
                .timeWindow(Time.seconds(windowTime))
                .trigger(new CountTriggerWithTimeout<>(windowCount, TimeCharacteristic.ProcessingTime))
                .aggregate(new LogStatAggregateFunction(), new LogStatWindowFunction())
                .setParallelism(redisSinkParallelism).name(name).uid(name);

這裡使用了flink的聚合函式和Accumulator，通過flink的agg操作做統計，減輕了記憶體消耗的壓力。

使用broadcast廣播drools規則引擎

1、drools規則流通過broadcast map state廣播出去。

2、kafka的資料流connect規則流處理日誌。

//廣播規則流
env.addSource(new RuleSourceFunction(ruleUrl)).name(ruleName).uid(ruleName).setParallelism(1)
                .broadcast(ruleStateDescriptor);

//kafka資料流
FlinkKafkaConsumer010<LogEntry> source = new FlinkKafkaConsumer010<>(kafkaTopic, new LogSchema(), properties);
env.addSource(source).name(kafkaTopic).uid(kafkaTopic).setParallelism(kafkaParallelism);

//資料流connect規則流處理日誌
BroadcastConnectedStream<LogEntry, RuleBase> connectedStreams = dataSource.connect(ruleSource);
connectedStreams.process(new LogProcessFunction(ruleStateDescriptor, ruleBase)).setParallelism(processParallelism).name(name).uid(name);

具體細節參考開原始碼。

4、小結

本系統提供了一個基於flink的實時資料處理參考，對接了kafka、redis和elasticsearch，通過可配置的drools規則引擎，將資料處理邏輯配置化和動態化。

對於處理後的資料，也可以對接到其他sink，為其他各類業務平臺提供資料的解析、清洗和標準化服務。

 

專案地址：

https://github.com/luxiaoxun/eagle

 

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