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Flink Log Connector是日志服務提供的用于對接Flink的工具，支持對接開源Flink和實時計算Flink版。本文介紹如何對接Flink消費日志數據。

前提條件

已開通日志服務。更多信息，請參見開通日志服務。
已創建RAM用戶并完成授權。具體操作，請參見創建RAM用戶并完成授權。
已配置環境變量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。具體操作，請參見在Linux、macOS和Windows系統配置環境變量。
重要
- 阿里云賬號的AccessKey擁有所有API的訪問權限，建議您使用RAM用戶的AccessKey進行API訪問或日常運維。
- 強烈建議不要把AccessKey ID和AccessKey Secret保存到工程代碼里，否則可能導致AccessKey泄露，威脅您賬號下所有資源的安全。

已創建Project和Logstore。具體操作，請參見創建項目Project和創建Logstore。

背景信息

Flink Log Connector包括兩部分，消費者（Flink Log Consumer）和生產者（Flink Log Producer），兩者用途區別如下：

消費者用于從日志服務中讀取數據，支持exactly once語義，支持Shard負載均衡。
生產者用于將數據寫入日志服務。

使用Flink Log Connector時，需要在項目中添加Maven依賴，示例如下：

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
    <artifactId>flink-log-connector</artifactId>
    <version>0.1.38</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.protobuf</groupId>
    <artifactId>protobuf-java</artifactId>
    <version>2.5.0</version>
</dependency>

除此之外的代碼編寫，請您參考GitHub上源碼進行編寫。更多信息，請參見aliyun-log-flink-connector。

Flink Log Consumer

在Flink Log Connector中，Flink Log Consumer提供了訂閱日志服務中某一個Logstore的能力，實現了exactly once語義，在使用時您無需關心Logstore中Shard數量的變化，Flink Log Consumer會自動感知。

Flink中每一個子任務負責消費Logstore中的部分Shard，如果Logstore中Shard發生分裂或合并，子任務消費的Shard也會隨之改變。

Flink Log Consumer用到的日志服務API接口如下：

GetCursorOrData
用于從Shard中獲取數據，注意頻繁的調用該接口可能會導致數據超過日志服務的Shard限額，可以通過ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS和ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH控制接口調用的時間間隔和每次調用獲取的日志數量。Shard的限額請參見分區（Shard）。
示例如下：
```
configProps.put(ConfigConstants.LOG_FETCH_DATA_INTERVAL_MILLIS, "100");
configProps.put(ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH, "100");
```
ListShards
用于獲取Logstore中所有的Shard列表及Shard狀態等。如果您的Shard經常發生分裂合并，可以通過調整接口的調用周期來及時發現Shard的變化。示例如下：
```
// 設置每30s調用一次ListShards接口。
configProps.put(ConfigConstants.LOG_SHARDS_DISCOVERY_INTERVAL_MILLIS, "30000");
```
CreateConsumerGroup
當設置消費進度監控時調用該接口創建ConsumerGroup，用于同步Checkpoint。
UpdateCheckPoint
該接口將Flink的snapshot同步到日志服務的ConsumerGroup中。

配置啟動參數。

以下是一個簡單的消費示例，使用java.util.Properties作為配置工具，所有Flink Log Consumer的配置均在ConfigConstants中。

Properties configProps = new Properties();
// 設置訪問日志服務的域名。
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, "cn-hangzhou.log.aliyuncs.com");
// 本示例從環境變量中獲取AccessKey ID和AccessKey Secret。
String accessKeyId = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID");
String accessKeySecret = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET");
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEYID,accessKeyId);
configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY,accessKeySecret);
// 設置日志服務的project。
String project = "your-project";
// 設置日志服務的Logstore。
String logstore = "your-logstore";
// 設置消費日志服務起始位置。
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_END_CURSOR);
// 設置日志服務的消息反序列化方法。
FastLogGroupDeserializer deserializer = new FastLogGroupDeserializer();
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<FastLogGroupList> dataStream = env.addSource(
        new FlinkLogConsumer<FastLogGroupList>(project, logstore, deserializer, configProps)
);
dataStream.addSink(new SinkFunction<FastLogGroupList>() {
    @Override
    public void invoke(FastLogGroupList logGroupList, Context context) throws Exception {
        for (FastLogGroup logGroup : logGroupList.getLogGroups()) {
            int logsCount = logGroup.getLogsCount();
            String topic = logGroup.getTopic();
            String source = logGroup.getSource();
            for (int i = 0; i < logsCount; ++i) {
                FastLog row = logGroup.getLogs(i);
                for (int j = 0; j < row.getContentsCount(); ++j) {
                    FastLogContent column = row.getContents(j);
                    // 處理日志
                    System.out.println(column.getKey());
                    System.out.println(column.getValue());
                }
            }
        }
    }
});
// 或者使用RawLogGroupListDeserializer
RawLogGroupListDeserializer rawLogGroupListDeserializer = new RawLogGroupListDeserializer();
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<RawLogGroupList> rawLogGroupListDataStream = env.addSource(
        new FlinkLogConsumer<RawLogGroupList>(project, logstore, rawLogGroupListDeserializer, configProps)
);
rawLogGroupListDataStream.addSink(new SinkFunction<RawLogGroupList>() {
    @Override
    public void invoke(RawLogGroupList logGroupList, Context context) throws Exception {
        for (RawLogGroup logGroup : logGroupList.getRawLogGroups()) {
            String topic = logGroup.getTopic();
            String source = logGroup.getSource();
            for (RawLog row : logGroup.getLogs()) {
                // 處理日志
            }
        }
    }
});

說明

Flink的子任務數量和日志服務Logstore中的Shard數量是獨立的，如果Shard數量多于子任務數量，每個子任務不重復的消費Shard，如果少于子任務數量，那么部分子任務就會空閑，直到新的Shard產生。

設置消費起始位置。
Flink Log Consumer支持設置Shard的消費起始位置，通過設置屬性ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION，就可以定制從Shard的頭、尾或者某個特定時間開始消費。另外，Flink Log Connector也支持從某個具體的消費組中恢復消費。屬性的具體取值如下：
- Consts.LOG_BEGIN_CURSOR：表示從Shard的頭開始消費，也就是從Shard中最舊的數據開始消費。
- Consts.LOG_END_CURSOR：表示從Shard的尾部開始，也就是從Shard中最新的數據開始消費。
- Consts.LOG_FROM_CHECKPOINT：表示從某個特定的消費組中保存的Checkpoint開始消費，通過ConfigConstants.LOG_CONSUMERGROUP指定具體的消費組。
- UnixTimestamp：一個整型數值的字符串，用1970-01-01到現在的秒數表示，含義是消費Shard中這個時間點之后的數據。
示例如下：
```
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");
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_FROM_CHECKPOINT);
```
說明
如果在啟動Flink任務時，設置了從Flink自身的StateBackend中恢復，那么Flink Log Connector會忽略上面的配置，使用StateBackend中保存的Checkpoint。
可選：設置消費進度監控。
Flink Log Consumer支持設置消費進度監控，獲取每一個Shard的實時消費位置，使用時間戳表示。更多信息，請參見步驟二：查看消費組狀態和消費組監控與告警。
示例如下：
```
configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMERGROUP, "your consumer group name");
```
說明
該項為可選配置項，設置后Flink Log Consumer會首先創建消費組，如果消費組已經存在，則不執行任何操作，Flink Log Consumer中的snapshot會自動同步到日志服務的消費組中，您可以通過日志服務的控制臺查看Flink Log Consumer的消費進度。
設置容災和exactly once語義支持。
當打開Flink的Checkpointing功能時，Flink Log Consumer會周期性地將每個Shard的消費進度保存，當任務失敗時，Flink會恢復消費任務，并從保存的最新的Checkpoint開始消費。
Checkpoint的周期定義了當任務失敗時，最多多少的數據會被回溯，即重新消費，使用代碼如下：
```
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 開啟Flink exactly once語義。
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 每5s保存一次Checkpoint。
env.enableCheckpointing(5000);
```
更多Flink Checkpoint的信息請參見Checkpoints。

Flink Log Producer

Flink Log Producer用于將數據寫入日志服務。

說明

Flink Log Producer只支持Flink at least once語義，在任務失敗時，寫入日志服務中的數據有可能會重復，但不會丟失。

Flink Log Producer用到的日志服務API接口如下：

PutLogs
ListShards

初始化Flink Log Producer。

初始化配置參數Properties。

Flink Log Producer初始化步驟與Flink Log Consumer類似。Flink Log Producer初始化配置包含以下參數，一般情況下使用默認值即可，如有需要可以自定義配置。示例如下：

// 用于發送數據的I/O線程的數量，默認為核心數。
ConfigConstants.IO_THREAD_NUM
// 日志發送前被緩存的最大允許時間，默認為2000毫秒。
ConfigConstants.FLUSH_INTERVAL_MS
// 任務可以使用的內存總的大小，默認為100 MB。
ConfigConstants.TOTAL_SIZE_IN_BYTES
// 內存達到上限時，發送日志的最大阻塞時間，單位為毫秒，默認為 60s。
ConfigConstants.MAX_BLOCK_TIME_MS
// 最大重試次數，默認為 10 次。
ConfigConstants.MAX_RETRIES

重載LogSerializationSchema，定義將數據序列化成RawLogGroup的方法。

RawLogGroup是日志的集合，各字段含義請參見日志（Log）。

如果您需要指定數據寫到某一個Shard中，可以使用LogPartitioner產生數據的HashKey，LogPartitioner為可選項，如果您沒有配置，數據會隨機寫入某一個Shard。

示例如下：

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";
      }
  });

將模擬產生的字符串寫入日志服務，示例如下：

// 將數據序列化成日志服務的數據格式。
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";
    //本示例從環境變量中獲取AccessKey ID和AccessKey Secret。
    public static String sAccessKeyId = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID");
    public static String sAccessKey = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET");
    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();
        // 設置訪問日志服務的域名。
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, sEndpoint);
        // 設置用戶AK。
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEYID, sAccessKeyId);
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY, sAccessKey);
        // 設置日志寫入的日志服務project。
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_PROJECT, sProject);
        // 設置日志寫入的日志服務Logstore。
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_LOGSTORE, sLogstore);
        FlinkLogProducer<String> logProducer = new FlinkLogProducer<String>(new SimpleLogSerializer(), configProps);
        simpleStringStream.addSink(logProducer);
        env.execute("flink log producer");
    }
    // 模擬產生日志。
    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;
        }
    }
}

消費示例

本示例中，Flink Log Consumer將讀取到的數據以FastLogGroupList形式存儲到數據流中，接著使用flatMap函數將FastLogGroupList轉換為JSON字符串并輸出到命令行或寫入文本文件。

package com.aliyun.openservices.log.flink.sample;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.aliyun.openservices.log.common.FastLog;
import com.aliyun.openservices.log.common.FastLogGroup;
import com.aliyun.openservices.log.flink.ConfigConstants;
import com.aliyun.openservices.log.flink.FlinkLogConsumer;
import com.aliyun.openservices.log.flink.data.FastLogGroupDeserializer;
import com.aliyun.openservices.log.flink.data.FastLogGroupList;
import com.aliyun.openservices.log.flink.model.CheckpointMode;
import com.aliyun.openservices.log.flink.util.Consts;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.configuration.CheckpointingOptions;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.Properties;

public class FlinkConsumerSample {
    private static final String SLS_ENDPOINT = "your-endpoint";
    //本示例從環境變量中獲取AccessKey ID和AccessKey Secret。
    private static final String ACCESS_KEY_ID = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID");
    private static final String ACCESS_KEY_SECRET = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET");
    private static final String SLS_PROJECT = "your-project";
    private static final String SLS_LOGSTORE = "your-logstore";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);

        Configuration conf = new Configuration();
        // Checkpoint dir like "file:///tmp/flink"
        conf.setString(CheckpointingOptions.CHECKPOINTS_DIRECTORY, "your-checkpoint-dir");
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(1, conf);
        env.getConfig().setGlobalJobParameters(params);
        env.setParallelism(1);
        env.enableCheckpointing(5000);
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///tmp/flinkstate"));
        Properties configProps = new Properties();
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ENDPOINT, SLS_ENDPOINT);
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEYID, ACCESS_KEY_ID);
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_ACCESSKEY, ACCESS_KEY_SECRET);
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_MAX_NUMBER_PER_FETCH, "10");
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMER_BEGIN_POSITION, Consts.LOG_FROM_CHECKPOINT);
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_CONSUMERGROUP, "your-consumer-group");
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_CHECKPOINT_MODE, CheckpointMode.ON_CHECKPOINTS.name());
        configProps.put(ConfigConstants.LOG_COMMIT_INTERVAL_MILLIS, "10000");

        FastLogGroupDeserializer deserializer = new FastLogGroupDeserializer();
        DataStream<FastLogGroupList> stream = env.addSource(
                new FlinkLogConsumer<>(SLS_PROJECT, SLS_LOGSTORE, deserializer, configProps));

        stream.flatMap((FlatMapFunction<FastLogGroupList, String>) (value, out) -> {
            for (FastLogGroup logGroup : value.getLogGroups()) {
                int logCount = logGroup.getLogsCount();
                for (int i = 0; i < logCount; i++) {
                    FastLog log = logGroup.getLogs(i);
                    JSONObject jsonObject = new JSONObject();
                    jsonObject.put("topic", logGroup.getTopic());
                    jsonObject.put("source", logGroup.getSource());
                    for (int j = 0; j < log.getContentsCount(); j++) {
                        jsonObject.put(log.getContents(j).getKey(), log.getContents(j).getValue());
                    }
                    out.collect(jsonObject.toJSONString());
                }
            }
        }).returns(String.class);

        stream.writeAsText("log-" + System.nanoTime());
        env.execute("Flink consumer");
    }
}

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前提條件

背景信息

Flink Log Consumer

Flink Log Producer

消費示例