使用CEP进行网站监控报警和报警恢复
flink CEP 简介
flink CEP（Complex event processing），是在Flink之上实现的复杂事件处理库，可以允许我们在不断的流式数据中通过我们自己定义的模式（Pattern）检测和获取出我们想要的数据，然后对这些数据进行下一步的处理。通过各种pattern的组合，我们可以定义出非常复杂的模式来匹配我们的数据。
网上讲CEP原理和用法的文章很多，大家可以参考下 https://juejin.im/post/5de1f32af265da05cc3190f9#heading-9
简单来说一下，其实我们可以把使用flink cep当做我们平时用的正则表达式，cep中的Pattern就是我们定义的正则表达式，flink中的DataStream就是正则表达式中待匹配的字符串，flink 通过DataStream 和 自定义的Pattern进行匹配，生成一个经过过滤之后的DataStream .
基于自定义的pattern，我们可以做很多工作，比如监控报警、风控、反爬等等，接下来我们基于一个简单的报警小例子来讲解一些FLINK cep的实际应用。
案例详解
我们基于flink CEP做一个简单的报警，首先我们简化一下报警的需求
1.统计出来每秒钟http状态码为非200的数量所占比例。大于0.7的时候触发报警。
2.统计结果连续发生三大于阈值（0.7，这个数字是我自己写的，为了测试用，真实环境需要根据实际经验来设置）发送报警通知。
3.统计结果小于等于阈值触发报警恢复通知。
实际应用中我们一般会去消费kafka的数据来作为source、这里我们为了简化，通过自定义source生成一些模拟的数据。
public static class MySource implements SourceFunction<Tuple4<String,Long,Integer,Integer>>{
static int status[] = {200, 404, 500, 501, 301};
@Override
public void run(SourceContext<Tuple4<String,Long,Integer,Integer>> sourceContext) throws Exception{
while (true){
Thread.sleep((int) (Math.random() * 100));
// traceid,timestamp,status,response time
Tuple4 log = Tuple4.of(
UUID.randomUUID().toString(),
System.currentTimeMillis(),
status[(int) (Math.random() * 4)],
(int) (Math.random() * 100));
sourceContext.collect(log);
}
}
@Override public void cancel(){
}
}
接下来我们定义一个sql，用来计算我们的需求中的第一个要求。
String sql = "select pv,errorcount,round(CAST(errorcount AS DOUBLE)/pv,2) as errorRate," +
"(starttime + interval '8' hour ) as stime," +
"(endtime + interval '8' hour ) as etime " +
"from (select count(*) as pv," +
"sum(case when status = 200 then 0 else 1 end) as errorcount, " +
"TUMBLE_START(proctime,INTERVAL '1' SECOND) as starttime," +
"TUMBLE_END(proctime,INTERVAL '1' SECOND) as endtime " +
"from log group by TUMBLE(proctime,INTERVAL '1' SECOND) )";
通过执行sql，我们获取到了一个Result对象的DataStream
Table table = tenv.sqlQuery(sql);
DataStream<Result> ds1 = tenv.toAppendStream(table, Result.class);
接下来我们到了最核心的地方，我们需要定一个Pattern。
Pattern pattern = Pattern.<Result>begin("alert").where(new IterativeCondition<Result>(){
@Override
public boolean filter(
Result i, Context<Result> context) throws Exception{
return i.getErrorRate() > 0.7D;
}
}).times(3).consecutive().followedBy("recovery").where(new IterativeCondition<Result>(){
@Override
public boolean filter(
Result i,
Context<Result> context) throws Exception{
return i.getErrorRate() <= 0.7D;
}
}).optional();
来详细解释一下这个Pattern
- 首先定义一个名为alert的Pattern，该Pattern的作用就是过滤出错误率大于0.7的数据，
- times(3) ,表示要匹配三次，也就是要三次大于0.7.
- consecutive 表示上述的三次匹配要是连续的，比如0.75、0.8、0.78，只有类似这样的数据才能被匹配到，中间不能有不符合的数据出现。
- followedBy表示该alert pattern的下面要跟着一个recovery pattern，而followedBy是宽松匹配，也就是两个模式之间可以有其他的数据，如果要采用严格匹配，是使用next.
- 最后recovery pattern加上一个optional 是我为了区分报警，和报警恢复想的的一个方案，这样的话，如果是只匹配到了alert pattern，输出的就是报警，如果recovery pattern也匹配到了，那么就是报警恢复。
在我们获得了相应的报警和恢复之后，接下来就是调用报警接口进行处理了，我们这只是简单的打印出来信息。
DataStream<Map<String,List<Result>>> alertStream = org.apache.flink.cep.CEP.pattern(
ds1,
pattern)
.select(new PatternSelectFunction<Result,Map<String,List<Result>>>(){
@Override
public Map<String,List<Result>> select(Map<String,List<Result>> map) throws Exception{
List<Result> alertList = map.get("alert");
List<Result> recoveryList = map.get("recovery");
if (recoveryList != null){
System.out.print("接受到了报警恢复的信息，报警信息如下：");
System.out.print(alertList);
System.out.print(" 对应的恢复信息：");
System.out.println(recoveryList);
} else {
System.out.print("收到了报警信息 ");
System.out.print(alertList);
}
return map;
}
});
使用广播实现报警阈值动态更新
- 简介
- 使用方法
- 简述一下需求
- 自定义source
背景
紧接着上 文 ， 实际生产环境中，可能我们对这个报警的阈值设置成多大也没有一个准，可能需要根据经验不断的来修改，所以就涉及了可能需要不断的修改这个报警的阈值，但是如果每次修改了之后，都通过重启flink程序来实现，这个成本就有点高了，所以我们这次主要是讲解一下，如何使用flink的广播动态的更新配置来设置这个报警的阈值.
flink broadstate
简介
是flink提供的一种算子，可以使用一个Stream接收不断变化的数据（比如我们的配置数据），然后把这些数据广播到flink的所有task中，这样主Stream中的数据就能动态的从广播流中获取所需要的配置，然后根据动态的配置来处理数据.
使用方法
构造广播流
//构造一个map state descriptor
MapStateDescriptor<String,Long> confDescriptor = new MapStateDescriptor<>(
"config-keywords",
BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO,
BasicTypeInfo.LONG_TYPE_INFO);
//配置流，比如我们可以从kafka动态接受配置，或者循环去读取数据库之类的
DataStream confStream = env.addSource(new BroadcastSource());
//构造广播流
BroadcastStream<Integer> broadcastStream = confStream.broadcast(confDescriptor);
其中BroadcastStream和非BroadcastStream可以通过非广播流connect广播流来连接，返回的结果是一个BroadcastConnectedStream，非广播流可以是DataStream或者KeyedStream，我们可以调用process()进行数据的处理，具体的处理主要取决于非广播流是keyed还是non-keyed
- if that is keyed, then the function is a KeyedBroadcastProcessFunction.
- if it is non-keyed, the function is a BroadcastProcessFunction.
调用不同的处理类会有不同的实现方法
BroadcastProcessFunction和KeyedBroadcastProcessFunction这两个类如下所示：
public abstract class BroadcastProcessFunction<IN1, IN2, OUT> extends BaseBroadcastProcessFunction {
public abstract void processElement(IN1 value, ReadOnlyContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
public abstract void processBroadcastElement(IN2 value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
}
public abstract class KeyedBroadcastProcessFunction<KS, IN1, IN2, OUT> {
public abstract void processElement(IN1 value, ReadOnlyContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
public abstract void processBroadcastElement(IN2 value, Context ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<OUT> out) throws Exception;
}
- processBroadcastElement用于处理广播流中的数据，processElement用于处理主流中的数据。
- 两种方法在提供Context方面有所不，非广播方有ReadOnlyContext，而广播方有Context，也就是广播方具有写权限
- 两个Context 提供的功能
- 允许访问广播状态：ctx.getBroadcastState(MapStateDescriptor<K, V> stateDescriptor)
- 允许查询元素的时间戳：ctx.timestamp()
- 得到当前的水印：ctx.currentWatermark()
- 获得当前处理时间：ctx.currentProcessingTime()
- 将元素发射到侧输出：ctx.output(OutputTagoutputTag, X value)
- 此外keyed流多了一个onTimer方法，也就是他可以注册定时任务。
实例讲解
简述一下需求
- 统计每秒钟状态码非200的错误数和错误率
- 如果错误数大于指定的阈值则报警
- 阈值动态可配置
自定义source
首先通过自定义source和sql计算出来错误数和错误率
String sql = "select pv,errorcount,round(CAST(errorcount AS DOUBLE)/pv,2) as errorRate," +
"(starttime + interval '8' hour ) as stime," +
"(endtime + interval '8' hour ) as etime " +
"from (select count(*) as pv," +
"sum(case when status = 200 then 0 else 1 end) as errorcount, " +
"TUMBLE_START(proctime,INTERVAL '1' SECOND) as starttime," +
"TUMBLE_END(proctime,INTERVAL '1' SECOND) as endtime " +
"from log group by TUMBLE(proctime,INTERVAL '1' SECOND) )";
Table table = tenv.sqlQuery(sql);
DataStream<Result> dataStream = tenv.toAppendStream(table, Result.class);
然后我们自定义一个广播流的source，这里我们循环生成一些随机数来模拟生产环境，实际中我们可以去消费kafka的数据，或者循环去查询数据库。
public static class BroadcastSource implements SourceFunction<Integer>{
@Override
public void run(SourceContext<Integer> ctx) throws Exception{
while (true){
Thread.sleep(3000);
ctx.collect(randInt(15, 20));
}
}
/**
* 生成指定范围内的随机数
* @param min
* @param max
* @return
*/
private int randInt(int min, int max){
Random rand = new Random();
int randomNum = rand.nextInt((max - min) + 1) + min;
return randomNum;
}
@Override
public void cancel(){
}
}
最后我们把两个流连接起来
dataStream.connect(broadcastStream)
.process(new BroadcastProcessFunction<Result,Integer,Result>(){
@Override
public void processElement(
Result element,
ReadOnlyContext ctx,
Collector<Result> out) throws Exception{
Long v = ctx.getBroadcastState(confDescriptor)
.get("value");
if (v != null && element.getErrorcount() > v){
LOG.info("收到了一个大于阈值{}的结果{}.", v, element);
out.collect(element);
}
}
@Override
public void processBroadcastElement(
Integer value,
Context ctx,
Collector<Result> out) throws Exception{
ctx.getBroadcastState(confDescriptor)
.put("value", value.longValue());
}
});
生产环境下，我们可以把这个输出流通过process处理，发送到我们的报警系统。
完整的代码请参考
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