导读：数据总线 DBus 的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web 管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成 DBus 的工作原理：通过读取 RDBMS 增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于 Logstash，flume，filebeat 等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是 DBus 中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
一、结构化日志的原理
源端日志抓取
DBus可以对接多种log数据源，例如：Logstash、Flume、Filebeat等。上述组件都是业界比较流行的日志抓取工具，一方面便于用户和业界统一标准，方便用户技术方案的整合；另一方面也避免了无谓的重复造轮子。抓取的数据我们称为原始数据日志（raw data log），由抓取组件将其写入Kafka中，等待DBus后续处理。
可视化配置规则，使日志结构化
用户可自定义配置日志源和目标端。同一个日志源的数据可以输出到多个目标端。每一条“日志源-目标端”线，用户可以根据自己的需要来配置相应的过滤规则。经过规则算子处理后的日志是结构化的，即：有schema约束，类似于数据库中的表。
规则算子
DBus设计了丰富易用的算子，用于对数据进行定制化操作。用户对数据的处理可分为多个步骤进行，每个步骤的数据处理结果可即时查看、验证；并且可重复使用不同算子，直到转换、裁剪出自己需要的数据。
执行引擎
将配置好的规则算子组应用到执行引擎中，对目标日志数据进行预处理，形成结构化数据，输出到Kafka，供下游数据使用方使用。系统流程图如下所示：
根据 DBus log 设计原则，同一条原始日志，可以被提取到一个或多个表中。每个表是结构化的，满足相同的 schema 约束。
每个表是一个规则算子组的集合，每个表可以拥有1个或多个规则算子组；
每个规则算子组，由一组规则算子组合而成，每个算子具有独立性；
对于任意一条原始数据日志（raw data log），它应该属于哪张表呢？
假如用户定义了若干张逻辑表（T1,T2…），用于抽取不同类型的日志，那么，每条日志需要与规则算子组进行匹配：
进入某张表T1的所有规则算子组的执行过程
符合条件的进入规则算子组，并且被执行引擎转换为结构化的表数据
不符合提取条件的日志尝试下一个规则算子组
对于T1的所有规则算子组，如果都不满足要求，则进入下一张表T2的执行过程，以此类推
如果该条日志不符合任何一张表的过滤规则，则进入_unknown_table_表
例如，对于同一条应用日志，其可能属于不止一个规则组或 Table，而在我们定义的规则组或 Table 中，只要其满足过滤条件，该应用日志就可以被规则组提取，即保证了同一条应用日志可以同属于不同的规则组或 Table。
规则算子是对数据进行过滤、加工、转换的基本单元。常见的规则算子如上图所示。
算子之间具有独立性，算子之间可以任意组合使用，从而可以实现许多复杂的、高级的功能，通过对算子进行迭代使用，最终可以实现对任意数据进行加工的目的。用户可以开发自定义算子，算子的开发非常容易，用户只要遵循基本接口原则，就可以开发任意的算子。
二、DBus 日志处理实例
以 DBus 集群环境为例，DBus 集群中有两台机器（即 master-slave）部署了心跳程序，用于监控、统计、预警等，心跳程序会产生一些应用日志，这些应用日志中包含各类事件信息，假如我们想要对这些日志进行分类处理并结构化到数据库中，我们就可以采用 DBus log 程序对日志进行处理。
DBus 可以接入多种数据源（Logstash、Flume、Filebeat 等），此处以 Logstash 为例来说明如何接入 DBus 的监控和报警日志数据。
由于在 dbus-n2 和 dbus-n3 两台机器上分别存在监控和预警日志，为此我们分别在两台机器上部署了 Logstash 程序。心跳数据由 Logstash 自带的心跳插件产生，其作用是便于 DBus 对数据进行统计和输出，以及对源端日志抽取端（此处为 Logstash）进行预警（对于 Flume 和 Filebeat 来说，因为它们没有心跳插件，所以需要额外为其定时产生心跳数据）。Logstash 程序写入到 Kafka 中的数据中既有普通格式的数据，同时也有心跳数据。这里不只是局限于 2 台部署有 Logstash 程序的机器，DBus 对 Logstash 数量不做限制，比如应用日志分布在几十上百台机器上，只需要在每台机器上部署 Logstash 程序，并将数据统一抽取到同一个 Kafka Topic 中，DBus 就能够对所有主机的数据进行数据处理、监控、预警、统计等。
1、启动 Logstash
在启动 Logstash 程序后，我们就可以从 topic : heartbeat_log_logstash 中读取数据，数据样例如下：
心跳数据：
普通日志数据：
2. 配置规则
接下来，我们只需要在 DBus Web 中配置相应的规则就可以对数据进行处理了。
首先新建一个逻辑表 sink_info_table，该表用来抽取 sink 事件的日志信息，然后配置该表的规则组（一个或多个，但所有的规则组过滤后的数据需要满足相同 schema 特性），heartbeat_log_logstash 作为原始数据 topic，我们可以实时的对数据进行可视化操作配置（所见即所得，即席验证）。
读取原始数据日志：
可以看到由 Logstash 预先提取已经包含了 log4j 的基本信息，例如 path、@timestamp、level 等。但是数据日志的详细信息在字段 log 中。由于不同的数据日志输出是不一样的，因此可以看到 log 列数据是不同的。
提取感兴趣的列：
假如我们对 timestamp、log 等原始信息感兴趣，那么可以添加一个 toIndex 算子，来提取这些字段：
这里需要指出，我们考虑使用数组下标方式，是有原因的：
✔ 并不是所有列本身自带列名（例如 flume 抽取的原始数据，或者 split 算子处理后的数据列）；
✔ 下标方式可以使用数组方式指定列（类似 python 方式， 例如：1:3 表示 1，2 列）；
因此后续操作全部基于数组下标方式访问。
执行规则，就可以看到被提取后的字段情况：
过滤需要的数据：
在这个例子中，我们只对含有“Sink to influxdb OK!”的数据感兴趣。因此添加一个 filter 算子，提取第 7 列中包含”Sink to influxdb OK!”内容的行数据：
执行后，只有符合条件的日志行数据才会存在。
对特定列进行提取：
添加一个 select 算子，我们对第 1 和 3 列的内容感兴趣，所以对这两列进行提取。
执行 select 算子，数据中就会只含有第 1 和 3 列了。
以正则表达式的方式处理数据：
我们想从第 1 列的数据中提取符合特定正则表达式的值，使用 regexExtract 算子对数据进行过滤。正则表达式如下：http_code=(\d*).type=(.),ds=(.),schema=(.),table=(.*)\s.errorCount=(\d)，用户可以写自定义的正则表达式。
执行后，就会获取正则表达式执行后的数据。
选择输出列：
最后我们把感兴趣的列进行输出，使用 saveAs 算子， 指定列名和类型，方便于保存在关系型数据库中。
执行 saveAs 算子后，这就是处理好的最终输出数据样本。
3.查看结构化输出结果
保存上一步配置好的规则组，日志数据经过 DBus 执行算子引擎，就可以生成相应的结构化数据了。目前根据项目实际，DBus 输出的数据是 UMS 格式，如果不想使用 UMS，可以经过简单的开发，实现定制化。
注：UMS 是 DBus 定义并使用的、通用的数据交换格式，是标准的 JSON。其中同时包含了 schema 和数据信息。更多 UMS 介绍请参考 DBus 开源项目主页的介绍。开源地址：https://github.com/bridata/dbus
以下是测试案例，输出的结构化 UMS 数据的样例：
4．日志监控
为了便于掌握数据抽取、规则匹配、监控预警等情况，我们提供了日志数据抽取的可视化实时监控界面，如下图所示，可随时了解以下信息：
实时数据条数
错误条数情况（错误条数是指：执行算子时出现错误的情况，帮助发现算子与数据是否匹配，用于修改算子，DBus同时也提供了日志回读的功能，以免丢失部分数据）
数据延时情况
日志抽取端是否正常
监控信息中包含了来自集群内各台主机的监控信息，以主机 IP（或域名）对数据分别进行监控、统计和预警等。
监控中还有一张表叫做_unkown_table_ 表明所有没有被匹配上的数据条数。例如：Logstash 抓取的日志中有 5 种不同事件的日志数据，我们只捕获了其中 3 种事件，其它没有被匹配上的数据，全部在_unkown_table_计数中。
DBus 同样可以接入 Flume、Filebeat、UMS 等数据源，只需要稍作配置，就可以实现类似于对 Logstash 数据源同样的处理效果，更多关于 DBus 对 log 的处理说明，请参考：
https://bridata.github.io/DBus/install-logstash-source.html
https://bridata.github.io/DBus/install-flume-source.html
https://bridata.github.io/DBus/install-filebeat-source.html
应用日志经过 DBus 处理后，将原始数据日志转换为了结构化数据，输出到 Kafka 中提供给下游数据使用方进行使用，比如通过 Wormhole 将数据落入数据库等。具体如何将 DBus 与 Wormhole 结合起来使用，请参考：如何设计实时数据平台（下篇）。
本文转载自宜信技术学院网站。
原文链接：http://college.creditease.cn/detail/164
Java 避坑指南：Java 高手笔记代码篇
本迷你书包括 86 个业务开发中常见踩坑点。每一个知识点都相当的实用，是程序员业务开发中的必备避坑指南...
评论