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日志服务Flink Connector《支持Exactly Once》

摘要: Flink log connector是阿里云日志服务推出的,用于对接Flink的工具,包含两块,分别是消费者和生产者,消费者用于从日志服务中读数据,支持exactly once语义,生产者用于将数据写到日志服务中,该Connector隐藏了日志服务的一些概念,比如Shard的分裂合并等,用户在使用时只需要专注在自己的业务逻辑即可。

阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务,用户只需要将精力集中在分析上,过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给日志服务完成。

日志服务中最基础的功能是LogHub,支持数据实时采集与消费,实时消费家族除 Spark Streaming、Storm、StreamCompute(Blink外),目前新增Flink啦。

图片描述

Flink Connector
Flink log connector是阿里云日志服务提供的,用于对接flink的工具,包括两部分,消费者(Consumer)和生产者(Producer)。

消费者用于从日志服务中读取数据,支持exactly once语义,支持shard负载均衡.
生产者用于将数据写入日志服务,使用connector时,需要在项目中添加maven依赖:

<dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>1.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
            <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
            <artifactId>flink-log-connector</artifactId>
            <version>0.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
            <groupId>com.google.protobuf</groupId>
            <artifactId>protobuf-java</artifactId>
            <version>2.5.0</version>
</dependency>
 <dependency>
            <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
            <artifactId>aliyun-log</artifactId>
            <version>0.6.10</version>
 </dependency>
<dependency>
            <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
            <artifactId>log-loghub-producer</artifactId>
            <version>0.1.8</version>
</dependency>

代码:Github

用法
请参考日志服务文档,正确创建Logstore。
如果使用子账号访问,请确认正确设置了LogStore的RAM策略。参考授权RAM子用户访问日志服务资源。
1. Log Consumer
在Connector中, 类FlinkLogConsumer提供了订阅日志服务中某一个LogStore的能力,实现了exactly once语义,在使用时,用户无需关心LogStore中shard数
量的变化,consumer会自动感知。

flink中每一个子任务负责消费LogStore中部分shard,如果LogStore中shard发生split或者merge,子任务消费的shard也会随之改变。

1.1 配置启动参数

Properties configProps = new Properties();
// 设置访问日志服务的域名
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com");
// 设置访问ak
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSSKEYID, "");
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY, "");
// 设置日志服务的project
configProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT, "ali-cn-hangzhou-sls-admin");
// 设置日志服务的LogStore
configProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE, "sls_consumergroup_log");
// 设置消费日志服务起始位置
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_END_CURSOR);
// 设置日志服务的消息反序列化方法
RawLogGroupListDeserializer deserializer = new RawLogGroupListDeserializer();
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<RawLogGroupList> logTestStream = env.addSource(
        new FlinkLogConsumer<RawLogGroupList>(deserializer, configProps));

上面是一个简单的消费示例,我们使用java.util.Properties作为配置工具,所有Consumer的配置都可以在ConfigConstants中找到。

注意,flink stream的子任务数量和日志服务LogStore中的shard数量是独立的,如果shard数量多于子任务数量,每个子任务不重复的消费多个shard,如果少于,

那么部分子任务就会空闲,等到新的shard产生。

1.2 设置消费起始位置
Flink log consumer支持设置shard的消费起始位置,通过设置属性ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION,就可以定制消费从shard的头尾或者某个特定时间开始消费,具体取值如下:

Consts.LOG_BEGIN_CURSOR: 表示从shard的头开始消费,也就是从shard中最旧的数据开始消费。
Consts.LOG_END_CURSOR: 表示从shard的尾开始,也就是从shard中最新的数据开始消费。
UnixTimestamp: 一个整型数值的字符串,用1970-01-01到现在的秒数表示, 含义是消费shard中这个时间点之后的数据。
三种取值举例如下:

configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_BEGIN_CURSOR);
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_END_CURSOR);
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, "1512439000");

1.3 监控:消费进度(可选)
Flink log consumer支持设置消费进度监控,所谓消费进度就是获取每一个shard实时的消费位置,这个位置使用时间戳表示,详细概念可以参考
文档消费组-查看状态,消费组-监控报警

configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMERGROUP, "your consumer group name”);

注意上面代码是可选的,如果设置了,consumer会首先创建consumerGroup,如果已经存在,则什么都不做,consumer中的snapshot会自动同步到日志服务的consumerGroup中,用户可以在日志服务的控制台查看consumer的消费进度。

1.4 容灾和exactly once语义支持
当打开Flink的checkpointing功能时,Flink log consumer会周期性的将每个shard的消费进度保存起来,当作业失败时,flink会恢复log consumer,并
从保存的最新的checkpoint开始消费。

写checkpoint的周期定义了当发生失败时,最多多少的数据会被回溯,也就是重新消费,使用代码如下:

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 开启flink exactly once语义
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 每5s保存一次checkpoint
env.enableCheckpointing(5000);

更多Flink checkpoint的细节请参考Flink官方文档Checkpoints。

1.5 补充材料:关联 API与权限设置
Flink log consumer 会用到的阿里云日志服务接口如下:

GetCursorOrData

用于从shard中拉数据, 注意频繁的调用该接口可能会导致数据超过日志服务的shard quota, 可以通过ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS和ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH
控制接口调用的时间间隔和每次调用拉取的日志数量,shard的quota参考文章[shard简介](https://help.aliyun.com/document_detail/28976.html).
configProps.put(ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS, "100");
configProps.put(ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH, "100");

ListShards

 用于获取logStore中所有的shard列表,获取shard状态等.如果您的shard经常发生分裂合并,可以通过调整接口的调用周期来及时发现shard的变化。
// 设置每30s调用一次ListShards
configProps.put(ConfigConstants.LOG_SHARDS_DISCOVERY_INTERVAL_MILLIS, "30000");

CreateConsumerGroup

该接口调用只有当设置消费进度监控时才会发生,功能是创建consumerGroup,用于同步checkpoint。

ConsumerGroupUpdateCheckPoint

该接口用户将flink的snapshot同步到日志服务的consumerGroup中。

子用户使用Flink log consumer需要授权如下几个RAM Policy:

图片描述
2. Log Producer
FlinkLogProducer 用于将数据写到阿里云日志服务中。

注意producer只支持Flink at-least-once语义,这就意味着在发生作业失败的情况下,写入日志服务中的数据有可能会重复,但是绝对不会丢失。

用法示例如下,我们将模拟产生的字符串写入日志服务:

// 将数据序列化成日志服务的数据格式
class SimpleLogSerializer implements LogSerializationSchema<String> {

    public RawLogGroup serialize(String element) {
        RawLogGroup rlg = new RawLogGroup();
        RawLog rl = new RawLog();
        rl.setTime((int)(System.currentTimeMillis() / 1000));
        rl.addContent("message", element);
        rlg.addLog(rl);
        return rlg;
    }
}
public class ProducerSample {
    public static String sEndpoint = "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com";
    public static String sAccessKeyId = "";
    public static String sAccessKey = "";
    public static String sProject = "ali-cn-hangzhou-sls-admin";
    public static String sLogstore = "test-flink-producer";
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ConsumerSample.class);


    public static void main(String[] args) throws Exception {

        final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
        env.setParallelism(3);

        DataStream<String> simpleStringStream = env.addSource(new EventsGenerator());

        Properties configProps = new Properties();
        // 设置访问日志服务的域名
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, sEndpoint);
        // 设置访问日志服务的ak
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSSKEYID, sAccessKeyId);
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY, sAccessKey);
        // 设置日志写入的日志服务project
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT, sProject);
        // 设置日志写入的日志服务logStore
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE, sLogstore);

        FlinkLogProducer<String> logProducer = new FlinkLogProducer<String>(new SimpleLogSerializer(), configProps);

        simpleStringStream.addSink(logProducer);

        env.execute("flink log producer");
    }
    // 模拟产生日志
    public static class EventsGenerator implements SourceFunction<String> {
        private boolean running = true;

        @Override
        public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
            long seq = 0;
            while (running) {
                Thread.sleep(10);
                ctx.collect((seq++) + "-" + RandomStringUtils.randomAlphabetic(12));
            }
        }

        @Override
        public void cancel() {
            running = false;
        }
    }
}

2.1 初始化
Producer初始化主要需要做两件事情:

初始化配置参数Properties, 这一步和Consumer类似, Producer有一些定制的参数,一般情况下使用默认值即可,特殊场景可以考虑定制:

// 用于发送数据的io线程的数量,默认是8
ConfigConstants.LOG_SENDER_IO_THREAD_COUNT
// 该值定义日志数据被缓存发送的时间,默认是3000
ConfigConstants.LOG_PACKAGE_TIMEOUT_MILLIS
// 缓存发送的包中日志的数量,默认是4096
ConfigConstants.LOG_LOGS_COUNT_PER_PACKAGE
// 缓存发送的包的大小,默认是3Mb
ConfigConstants.LOG_LOGS_BYTES_PER_PACKAGE
// 作业可以使用的内存总的大小,默认是100Mb
ConfigConstants.LOG_MEM_POOL_BYTES
上述参数不是必选参数,用户可以不设置,直接使用默认值。

重载LogSerializationSchema,定义将数据序列化成RawLogGroup的方法。

RawLogGroup是log的集合,每个字段的含义可以参考文档[日志数据模型](https://help.aliyun.com/document_detail/29054.html)。

如果用户需要使用日志服务的shardHashKey功能,指定数据写到某一个shard中,可以使用LogPartitioner产生数据的hashKey,用法例子如下:

FlinkLogProducer<String> logProducer = new FlinkLogProducer<String>(new SimpleLogSerializer(), configProps);
logProducer.setCustomPartitioner(new LogPartitioner<String>() {
            // 生成32位hash值
            public String getHashKey(String element) {
                try {
                    MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
                    md.update(element.getBytes());
                    String hash = new BigInteger(1, md.digest()).toString(16);
                    while(hash.length() < 32) hash = "0" + hash;
                    return hash;
                } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
                }
                return  "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000";
            }
        });

注意LogPartitioner是可选的,不设置情况下, 数据会随机写入某一个shard。

2.2 权限设置:RAM Policy
Producer依赖日志服务的API写数据,如下:

log:PostLogStoreLogs
log:ListShards
当RAM子用户使用Producer时,需要对上述两个API进行授权:

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