Fink实战-如何将Flink应用的日志发送到kafka-技术圈

点击蓝色字关注！

本篇文章大概4833字，阅读时间大约13分钟

产线环境上的Flink应用是长时运行的应用，日志量较大，通过flink web页面查看任务日志会导致浏览器卡死，通过日志排查问题非常不便。因此，需要将flink应用的日志发送到外部系统，方便进行日志检索

集群环境

CDH-5.16.2
Flink-1.10.1
flink on yarn per job模式

Flink应用日志搜集方案

ELK全家桶是比较成熟的开源日志检索方案，flink日志搜集要做的就是将日志打到kafka，剩余的工作交由ELK完成即可。整个数据流向如下：

flink应用集成logback进行日志打点，通过logback-kafka-appender将日志发送到kafka
logstash消费kafka的日志消息送入es中，通过kibana进行检索

核心问题

如何在topic中区分出指定的应用日志

需要在flink的日志中拼上业务应用名称的app name列进行应用区分

通过logback自定义layout的方式打上flink业务应用名称
独立的flink应用名称通过在conf/flink-conf.yaml中配置java opts进行实现，在每个任务提交前先进行job.name参数的替换和设置

#========================================================================
# Job Conf
#========================================================================
env.java.opts: -Djob.name=FLINK日志DEMO

如果不需要业务应用的名称，只需要yarn的applicaition id可以获取到log.file系统变量进行正则提取
可以通过env变量：_FLINK_NODE_ID获取到对应taskmanager的机器信息

日志搜集方案实现

Flink集成logback

Flink-1.10.1中提供了log4j和logback的配置文件，默认情况下使用log4j，这里采用logback进行日志打点。

上传logback相关依赖到flink的lib目录下

logback-access-1.2.3.jar
logback-classic-1.2.3.jar
logback-core-1.2.3.jar
logback-kafka-appender-0.2.0-RC2.jar

自定义logback的converter和layout

/**
 * 获取flink应用的java环境变量传递的应用名称并添加到日志中
 *
 * @author Eights
 */
public class AppNameConvert extends ClassicConverter {
    
    private static final String JOB_NAME = "job.name";

    private static String appName = "应用默认名称";

    //应用名称,这里就可以获取yarn application id, 运行机器之类的指标打到日志上
    static {
        String jobName = System.getProperty(JOB_NAME);
        if (!StringUtils.isNullOrWhitespaceOnly(jobName)) {
            appName = jobName;
        }
    }

    @Override
    public String convert(ILoggingEvent iLoggingEvent) {
        return appName;
    }
}

/**
 * 自定义应用名称layout
 * @author Eights
 */
public class AppNameLayOut extends PatternLayout {

    static {
        defaultConverterMap.put("app", AppNameConvert.class.getName());
    }

}

配置集群上的flink/conf/logback.xml文件
kafka-appender：

https://github.com/danielwegener/logback-kafka-appender

<configuration>
    <property name="LOG_PATTERN"
              value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %app [%thread] %-5level %logger{60} %X{sourceThread} - %msg%n"/>

    <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
        <file>${log.file}file>
        <append>falseappend>
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="com.eights.carbond.common.logconver.AppNameLayOut">
                <pattern>${LOG_PATTERN}pattern>
            layout>
            <charset>UTF-8charset>
        encoder>
    appender>

    <appender name="kafkaAppender" class="com.github.danielwegener.logback.kafka.KafkaAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="com.eights.carbond.common.logconver.AppNameLayOut">
                <pattern>${LOG_PATTERN}pattern>
            layout>
            <charset>UTF-8charset>
        encoder>
        <topic>flink-app-logstopic>
        <keyingStrategy class="com.github.danielwegener.logback.kafka.keying.NoKeyKeyingStrategy"/>
        <deliveryStrategy class="com.github.danielwegener.logback.kafka.delivery.AsynchronousDeliveryStrategy"/>
        <producerConfig>bootstrap.servers=dn2.eights.com:9092,dn3.eights.com:9092,dn4.eights.com:9092producerConfig>
        <producerConfig>retries=3producerConfig>
        <producerConfig>acks=1producerConfig>
        <producerConfig>batch-size=16384producerConfig>
        <producerConfig>buffer-memory=33554432producerConfig>
        <producerConfig>properties.max.request.size==2097152producerConfig>
        <producerConfig>linger.ms=1000producerConfig>
        <producerConfig>max.block.ms=0producerConfig>
    appender>

    
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="file"/>
  <appender-ref ref="kafkaAppender"/>
    root>

    
    
        
    

    
    <logger name="akka" level="INFO">
        <appender-ref ref="file"/>
  <appender-ref ref="kafkaAppender"/>
    logger>
    <logger name="org.apache.kafka" level="INFO">
        <appender-ref ref="file"/>
  <appender-ref ref="kafkaAppender"/>
    logger>
    <logger name="org.apache.hadoop" level="INFO">
        <appender-ref ref="file"/>
  <appender-ref ref="kafkaAppender"/>
    logger>
    <logger name="org.apache.zookeeper" level="INFO">
        <appender-ref ref="file"/>
  <appender-ref ref="kafkaAppender"/>
    logger>

    
    <logger name="org.apache.flink.shaded.akka.org.jboss.netty.channel.DefaultChannelPipeline" level="ERROR">
        <appender-ref ref="file"/>
  <appender-ref ref="kafkaAppender"/>
    logger>
configuration>

Flink日志发送到kafka测试

编写一个简单的flink-demo应用，在窗口的apply方法中打一波日志

编译打包，运行一下命令提交到yarn集群，采用yarn per job模式

flink run -m yarn-cluster -yd -ytm 2g -ys 4 -yjm 2g -ynm flink-demo测试 \
-c com.eights.carbond.streaming.sensor.AverageSensorReadings -j \
./flink-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

在flink的web ui上可以查看自定义的业务名称

消费kafka的topic命令如下：

kafka-console-consumer --bootstrap-server dn2.eights.com:9092 \
--topic flink-app-logs --from-beginning --group eights \
--consumer-property enable.auto.commit=false

可以发现自定义的Flink业务应用名称已经打到了日志上，kafka中的日志显示正常，flink应用日志发送到kafka测试完成。

Fink实战-如何将Flink应用的日志发送到kafka