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极速精简 Go 版 Logstash

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Kevin Wan
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发布于: 2021 年 04 月 06 日

前言

今天来介绍 go-zero 生态的另一个组件 go-stash。这是一个 logstash 的 Go 语言替代版,我们用 go-stash 相比原先的 logstash 节省了 2/3 的服务器资源。如果你在用 logstash,不妨试试,也可以看看基于 go-zero 实现这样的工具是多么的容易,这个工具作者仅用了两天时间。

整体架构

先从它的配置中,我们来看看设计架构。


Clusters:  - Input:      Kafka:        # Kafka 配置 --> 联动 go-queue    Filters:      # filter action      - Action: drop                  - Action: remove_field      - Action: transfer          Output:      ElasticSearch:        # es 配置 {host, index}
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看配置名:kafka 是数据输出端,es 是数据输入端,filter 抽象了数据处理过程。


对,整个 go-stash 就是如 config 配置中显示的,所见即所得。


启动

stash.go 的启动流程大致分为几个部分。因为可以配置多个 cluster,那从一个 cluster 分析:


  1. 建立与 es 的连接【传入 es 配置】

  2. 构建 filter processorses 前置处理器,做数据过滤以及处理,可以设置多个】

  3. 完善对 es 中 索引配置,启动 handle ,同时将 filter 加入 handle【处理输入输出】

  4. 连接下游的 kafka,将上面创建的 handle 传入,完成 kafkaes 之间的数据消费和数据写入

MessageHandler

在上面架构图中,中间的 filter 只是从 config 中看到,其实更详细是 MessageHandler 的一部分,做数据过滤和转换,下面来说说这块。


以下代码:https://github.com/tal-tech/go-stash/tree/master/stash/handler/handler.go


type MessageHandler struct {  writer  *es.Writer  indexer *es.Index  filters []filter.FilterFunc}
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这个就对应上面说的,filter 只是其中一部分,在结构上 MessageHandler 是对接下游 es ,但是没有看到对 kafka 的操作。


别急,从接口设计上 MessageHandler 实现了 go-queueConsumeHandler 接口。


这里,上下游就串联了:


  1. MessageHandler 接管了 es 的操作,负责数据处理到数据写入

  2. 对上实现了 kafkaConsume 操作。这样在消费过程中执行 handler 的操作,从而写入 es


实际上,Consume() 也是这么处理的:


func (mh *MessageHandler) Consume(_, val string) error {  var m map[string]interface{}  // 反序列化从 kafka 中的消息  if err := jsoniter.Unmarshal([]byte(val), &m); err != nil {    return err  }  // es 写入index配置  index := mh.indexer.GetIndex(m)  // filter 链式处理【因为没有泛型,整个处理都是 `map进map出`】  for _, proc := range mh.filters {    if m = proc(m); m == nil {      return nil    }  }  bs, err := jsoniter.Marshal(m)  if err != nil {    return err  }  // es 写入  return mh.writer.Write(index, string(bs))}
复制代码

数据流

说完了数据处理,以及上下游的连接点。但是数据要从 kafka -> es ,数据流出这个动作从 kafka 角度看,应该是由开发者主动 pull data from kafka


那么数据流是怎么动起来?我们回到主程序 https://github.com/tal-tech/go-stash/blob/master/stash/stash.go


其实 启动 整个流程中,其实就是一个组合模式:


func main() {  // 解析命令行参数,启动优雅退出  ...  // service 组合模式  group := service.NewServiceGroup()  defer group.Stop()
for _, processor := range c.Clusters { // 连接es ... // filter processors 构建 ... // 准备es的写入操作 {写入的index, 写入器writer} handle := handler.NewHandler(writer, indexer) handle.AddFilters(filters...) handle.AddFilters(filter.AddUriFieldFilter("url", "uri")) // 按照配置启动kafka,并将消费操作传入,同时加入组合器 for _, k := range toKqConf(processor.Input.Kafka) { group.Add(kq.MustNewQueue(k, handle)) } } // 启动这个组合器 group.Start()}
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整个数据流,就和这个 group 组合器有关了。


group.Start()  |- group.doStart()    |- [service.Start() for service in group.services]
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那么说明加入 groupservice 都是实现 Start()。也就是说 kafka 端的启动逻辑在 Start()


func (q *kafkaQueue) Start() {  q.startConsumers()  q.startProducers()
q.producerRoutines.Wait() close(q.channel) q.consumerRoutines.Wait()}
复制代码


  1. 启动 kafka 消费程序

  2. 启动 kafka 消费拉取端【可能会被名字迷惑,实际上是从 kafka 拉取消息到 q.channel

  3. 消费程序终止,收尾工作


而我们传入 kafka 中的 handler,上文说过其实是 Consume,而这个方法就是在 q.startConsumers() 中执行的:


q.startConsumers()  |- [q.consumeOne(key, value) for msg in q.channel]    |- q.handler.Consume(key, value)
复制代码


这样整个数据流就彻底串起来了:


总结

作为 go-stash 第一篇文章,本篇从架构和设计上整体介绍 go-stash ,有关性能和为什么我们要开发一个这样的组件,我们下篇文章逐渐揭晓。


https://github.com/tal-tech/go-stash


关于 go-zero 更多的设计和实现文章,可以持续关注我们。


https://github.com/tal-tech/go-zero


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