EventBridge 生态实践:融合 SLS 构建一体化日志服务
作者: 昶风
引言
阿里云日志服务 SLS 是一款优秀的日志服务产品,提供一站式地数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等服务。对于使用 SLS 的用户业务而言,SLS 上存储的日志信息反映着业务的运行状态,通过适当地流转加工即可创建一定价值。
另一方面,阿里云 EventBridge 作为云上事件枢纽,每天承载着大量事件的流转。云上资源的操作事件、消息队列中的数据、用户业务中的自定义事件等,是否有一站式的配置工具来将这些数据统一收敛到 SLS,进而使用 SLS 强大的加工、分析能力也是一个具有价值的问题。
为了支持上述日志、数据流入流出 SLS 的场景,阿里云 EventBridge 在近期支持了 SLS 能力。用户在 EventBridge 上通过简单地配置,即可实现数据写入 SLS 和将 SLS 中日志路由到不同的 EventBridge 目标端。EventBridge 对 SLS 的支持是全面的,用户既可以在事件总线中使用 SLS,也可以在事件流中使用。本文将从 SLS 在 EventBridge 上 的使用以及若干最佳实践场景等方面,为大家介绍如何基于 EventBridge 构建 SLS 相关应用。
基于 EventBridge 使用 SLS
阿里云 SLS
日志服务 SLS [ 1] 是一款云原生观测与分析平台,为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务,提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能。
SLS 在 EventBridge 上的应用
阿里云 EventBridge 提供了事件总线 [ 2] 与事件流 [ 3] 两款不同应用场景的事件路由服务。
事件总线底层拥有事件的持久化能力,可以按照需要将事件经事件规则路由到多个目标。而事件流则更轻量化,对源端产生的事件实时抽取、转换和分析并加载至目标端,无需创建事件总线,端到端转储效率更高,使用更轻便,适用于端到端的流式数据处理场景。SLS 目前对事件总线与事件流均已支持。
针对 SLS 事件源,EventBridge 会构造一个 SLS source connector,其会实时地从 SLS 服务端拉取日志。数据拉取到 EventBridge 后,会进行一定的结构封装,保留用户日志、SLS 系统参数等数据,同时增加 event 所需要的一些系统属性。
SLS Event 样例可参考如下示例。
data 部分代表用户日志内容,其中以“__”开头和结尾的字段表示日志项的 SLS 系统属性。
针对 SLS 事件目标,EventBridge 使用 logProducer 将 event 整体作为一个字段投递到 SLS,字段 key 名称为“content”。
使用介绍
SLS 事件源
在使用 SLS 作为事件源时(这里包含了事件总线中的事件源和事件流中的事件源),需要提供以下参数:
日志项目(SLS Project)
日志库(SLS LogStore)
起始消费位点
调用角色
在创建 SLS 事件源时,EventBridge 会自动在对应 LogStore 下创建一个以“eventbridge-”开头的消费组,事件源或事件流被删除时,对应消费组资源也会被清理。
日志项目与日志库参数,用户根据已创建的 Project 和 LogStore 去填写即可。
起始消费位点参数指定了新任务启动时的初始消费位点。这里可以选择“最早位点”、“最新位点”与“指定时间”。“最早位点”即从当前 LogStore 中最早的日志开始消费,会导致大量历史日志被读取,建议结合业务谨慎选择;“最新位点”则表示消费对应 EventBridge 任务启动后的日志;“指定时间”需要用户填写时间戳(以秒为单位),消费从此时刻开始的日志。
针对调用角色,其实是允许 EventBridge 以这个角色的身份去调用读取用户 SLS 日志。用户需要创建一个自定义角色,并将其授信给事件总线 EventBridge。角色的权限方面则可以按照需要去进行设置,在权限最小的原则基础上,权限策略提供的角色应保证事件总线 EventBridge 可以读取对应 LogStore 日志与消费组的增删操作,至少赋予角色 LogStore 消费权限与消费组的增删操作。参考示例:
SLS 事件目标
在使用 SLS 作为事件目标时(这里包含了事件总线中的事件目标和事件流中的事件目标),需要提供以下参数:
日志项目(SLS Project)
日志库(SLS LogStore)
Topic
调用角色
日志项目、日志库参数含义同 SLS 事件源。Topic 即 SLS 日志主题,用户可以根据需要进行设置,非必填内容。
在创建 SLS 事件目标时,确保使用的调用角色有写入给定日志库权限即可。参考示例:
使用示例
SLS 事件源和事件目标,其事件总线与事件流的参数配置相同,这里示例了如何创建 SLS 事件源和事件目标的 EventBridge 事件流。
前期准备
开通 EventBridge 服务;
开通 SLS 服务并创建 Project 与 Store。
创建 SLS 事件源
登陆 EventBridge 控制台,点击左侧导航栏,选择“事件流”,在事件流列表页点击“创建事件流”;
“基本信息”中“事件流名称”与“描述”按照需要填写即可;
在创建事件流,选择事件提供方时,下拉框选择“日志服务 SLS”;
在“日志服务 SLS”一栏中选配置 SLS Project、LogStore、起始消费位点与角色配置。
创建 SLS 事件目标
在创建事件流的事件目标时,服务类型选择“日志服务”;
配置 SLS Project、LogStore、日志主题、日志内容、角色配置等参数。
保存启动即可创建事件流。
最佳实践示例
异步架构完备性校验
在使用消息队列搭建异步应用架构时,会偶发遇到消息丢失的情况,这种情况下的问题排查通常较为麻烦,需要确定问题到底是出在发送端、消费端还是消息队列上,这种场景可以使用 SLS + EventBridge 来进行相关预警和现场保留。
业务 1 发送消息到消息队列,业务 2 异步消费 MQ 中的消息,实现架构解耦;
消息发送端和消费端,在完成消费发送、消费的相关操作后,均将操作日志打印出来,并采集到 SLS 上,日志中可以包含消息 ID 等字段以确保可溯源;
配置 EventBridge 事件流,事件提供方为 SLS,事件接收方为函数计算 FC;
FC 中的服务读取 SLS 中日志内容,若发现针对某条消息,若仅有发送日志无消费日志,则说明可能存在漏消息的可能性,需要相关人员及时介入排查。
异常业务异步处理
部分消息队列如 RocketMQ 有死信队列能力,当用户消费失败达到一定次数时,消息会被投递到死信队列。用户也可以使用 SLS + EventBridge 构建业务死信队列,以完成对异常情况的处理。
例如下图是一个电商平台的订单处理系统,当订单处理成功时,相关信息会被写入 DB 或者进行后续操作。但如果订单处理异常用户又不想要阻塞现有订单处理流程,则可以将处理异常订单的流程异步处理。
用户下单/付款,订单系统进行业务处理,处理成功则将数据变更写入 DB;
订单处理异常,记录相关信息日志;
搭建 EventBridge 事件规则。事件源为 SLS,事件目标为函数计算 FC;
当有异常业务日志产生时,日志内容被 SLS 事件源拉取,随后投递到 FC,由专门的服务来处理异常订单。当然,在架构设计时也可以将异常订单信息直接投递到函数计算,但对于大部分业务系统而言,当有异常出现时通常都会进行相关日志的打印,即异常日志大概率是存在的,这个时候使用 SLS + EventBridge 则无需再使用函数计算的发送客户端,仅按需打印日志即可,对业务的侵入性更小。
消息备份
目前阿里云上的消息队列产品种类丰富,用户在使用消息队列实现业务解耦的同时,也会产生对消息内容进行加工分析的需求。SLS 拥有强大的数据加工能力,使用 EventBridge 将消息路由到 SLS,在实现消息备份的同时也可以利用 SLS 的分析加工能力来提升业务的可观测性。
搭建 EventBridge 事件流。事件提供方为各种云上消息队列,事件目标方为日志服务 SLS;
使用 SLS 的能力完成消息的加工、查询、分析与可视化。
自建 SQL 审计
目前 EventBridge 已经支持了 DTS 作为事件源的能力,使用 EventBridge 可以轻松实现构建自定义 SQL 审计的需求。
用户新建 DTS 数据订阅任务,捕获数据库变更;
搭建 EventBridge 事件流,事件提供方为 DTS,事件接收方为日志服务 SLS;
用户需要对 SQL 进行审计时,通过查询 SLS 进行。
相关链接
[1] 日志服务 SLS
https://www.aliyun.com/product/sls
[2] 事件总线
https://help.aliyun.com/document_detail/163897.html
[3] 事件流
https://help.aliyun.com/document_detail/329940.html
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