基于Flink和Drools的实时日志处理

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背景

日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志：

Filebeat采集到的文本日志，格式多样
Winbeat采集到的操作系统日志
设备上报到Logstash的syslog日志
接入到Kafka的业务日志

以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题：

格式不统一、不规范、标准化不够
如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值

为了解决上面2个问题，我们基于Flink和Drools规则引擎做了实时的日志处理服务。

系统架构

架构比较简单，架构图如下：

各类日志都是通过Kafka汇总，做日志中转。

Flink消费Kafka的数据，同时通过API调用拉取Drools规则引擎，对日志做解析处理后，将解析后的数据存储到Elasticsearch中，用于日志的搜索和分析等业务。

为了监控日志解析的实时状态，Flink会将日志处理的统计数据，如每分钟处理的日志量，每种日志从各个机器IP来的日志量写到Redis中，用于监控统计。

模块介绍

系统项目命名为Eagle。

eagle-api：基于Spring Boot，作为Drools规则引擎的写入和读取API服务。

eagle-common：通用类模块。

eagle-log：基于Flink的日志处理服务。

重点讲一下eagle-log：

对接kafka、ES和Redis

对接Kafka和ES都比较简单，用的官方的connector（flink-connector-kafka-0.10和flink-connector-elasticsearch6），详见代码。

对接Redis，最开始用的是org.apache.bahir提供的redis connector，后来发现灵活度不够，就使用了Jedis。

在将统计数据写入redis的时候，最开始用的keyby分组后缓存了分组数据，在sink中做统计处理后写入，参考代码如下：

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);

后来发现这样做对内存消耗比较大，其实不需要缓存整个分组的原始数据，只需要一个统计数据就OK了，优化后：

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);

这里使用了Flink的聚合函数和Accumulator，通过Flink的agg操作做统计，减轻了内存消耗的压力。

使用Broadcast广播Drools规则引擎

1、Drools规则流通过broadcast map state广播出去。

2、Kafka的数据流connect规则流处理日志。

//广播规则流
env.addSource(new RuleSourceFunction(ruleUrl)).name(ruleName).uid(ruleName).setParallelism(1)
            .broadcast(ruleStateDescriptor);

//Kafka数据流
FlinkKafkaConsumer010<LogEntry> source = new FlinkKafkaConsumer010<>(kafkaTopic, new LogSchema(), properties);
env.addSource(source).name(kafkaTopic).uid(kafkaTopic).setParallelism(kafkaParallelism);

//数据流connect规则流处理日志
BroadcastConnectedStream<LogEntry, RuleBase> connectedStreams = dataSource.connect(ruleSource);
connectedStreams.process(new LogProcessFunction(ruleStateDescriptor, ruleBase)).setParallelism(processParallelism).name(name).uid(name);

具体细节参考开源代码。

小结

本系统提供了一个基于Flink的实时数据处理参考，对接了Kafka、Redis和Elasticsearch，通过可配置的Drools规则引擎，将数据处理逻辑配置化和动态化。

对于处理后的数据，也可以对接到其他sink，为其他各类业务平台提供数据的解析、清洗和标准化服务。