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概述
当咱们将容器的日志收集到音讯服务器之后，咱们该如何解决这些日志？部署一个专用的日志解决工作负载可能会消耗多余的老本，而当日志体量骤增、骤降时亦难以评估日志解决工作负载的待机数量。本文提供了一种基于 Serverless 的日志解决思路，能够在升高该工作链路老本的同时进步其灵活性。
咱们的大体设计是应用 Kafka 服务器作为日志的接收器，之后以输出 Kafka 服务器的日志作为事件，驱动 Serverless 工作负载对日志进行解决。据此的大抵步骤为：
- 搭建 Kafka 服务器作为 Kubernetes 集群的日志接收器
- 部署 OpenFunction 为日志解决工作负载提供 Serverless 能力
- 编写日志处理函数，抓取特定的日志生成告警音讯
- 配置 Notification Manager 将告警发送至 Slack
在这个场景中，咱们会利用到 OpenFunction 带来的 Serverless 能力。
OpenFunction 是 KubeSphere 社区开源的一个 FaaS（Serverless）我的项目，旨在让用户专一于他们的业务逻辑，而不用关怀底层运行环境和基础设施。该我的项目以后具备以下要害能力：
- 反对通过 dockerfile 或 buildpacks 形式构建 OCI 镜像
- 反对应用 Knative Serving 或 OpenFunctionAsync (KEDA + Dapr) 作为 runtime 运行 Serverless 工作负载
- 自带事件驱动框架
应用 Kafka 作为日志接收器
首先，咱们为 KubeSphere 平台开启 logging 组件（能够参考 启用可插拔组件 获取更多信息）。而后咱们应用 strimzi-kafka-operator 搭建一个最小化的 Kafka 服务器。
-
在 default 命名空间中装置 strimzi-kafka-operator：
helm repo add strimzi https://strimzi.io/charts/ helm install kafka-operator -n default strimzi/strimzi-kafka-operator -
运行以下命令在 default 命名空间中创立 Kafka 集群和 Kafka Topic，该命令所创立的 Kafka 和 Zookeeper 集群的存储类型为 ephemeral，应用 emptyDir 进行演示。
留神，咱们此时创立了一个名为“logs”的 topic，后续会用到它
cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2 kind: Kafka metadata: name: kafka-logs-receiver namespace: default spec: kafka: version: 2.8.0 replicas: 1 listeners: - name: plain port: 9092 type: internal tls: false - name: tls port: 9093 type: internal tls: true config: offsets.topic.replication.factor: 1 transaction.state.log.replication.factor: 1 transaction.state.log.min.isr: 1 log.message.format.version: '2.8' inter.broker.protocol.version: "2.8" storage: type: ephemeral zookeeper: replicas: 1 storage: type: ephemeral entityOperator: topicOperator: {} userOperator: {} --- apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta1 kind: KafkaTopic metadata: name: logs namespace: default labels: strimzi.io/cluster: kafka-logs-receiver spec: partitions: 10 replicas: 3 config: retention.ms: 7200000 segment.bytes: 1073741824 EOF -
运行以下命令查看 Pod 状态，并期待 Kafka 和 Zookeeper 运行并启动。
$ kubectl get po NAME READY STATUS RESTARTS AGE kafka-logs-receiver-entity-operator-568957ff84-nmtlw 3/3 Running 0 8m42s kafka-logs-receiver-kafka-0 1/1 Running 0 9m13s kafka-logs-receiver-zookeeper-0 1/1 Running 0 9m46s strimzi-cluster-operator-687fdd6f77-cwmgm 1/1 Running 0 11m运行以下命令查看 Kafka 集群的元数据：
# 启动一个工具 pod $ kubectl run utils --image=arunvelsriram/utils -i --tty --rm # 查看 Kafka 集群的元数据 $ kafkacat -L -b kafka-logs-receiver-kafka-brokers:9092
咱们将这个 Kafka 服务器增加为日志接收器。
-
以 admin 身份登录 KubeSphere 的 Web 控制台。点击左上角的 平台治理 ，而后抉择 集群治理。
如果您启用了多集群性能，您能够抉择一个集群。
- 在 集群治理 页面，抉择 集群设置 下的 日志收集。
- 点击 增加日志接收器 并抉择 Kafka。输出 Kafka 代理地址和端口信息，而后点击 确定 持续。
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运行以下命令验证 Kafka 集群是否能从 Fluent Bit 接管日志：
# 启动一个工具 pod $ kubectl run utils --image=arunvelsriram/utils -i --tty --rm # 查看 logs topic 中的日志状况 $ kafkacat -C -b kafka-logs-receiver-kafka-0.kafka-logs-receiver-kafka-brokers.default.svc:9092 -t logs
部署 OpenFunction
依照概述中的设计，咱们须要先部署 OpenFunction。OpenFunction 我的项目援用了很多第三方的我的项目，如 Knative、Tekton、ShipWright、Dapr、KEDA 等，手动装置较为繁琐，举荐应用 Prerequisites 文档 中的办法，一键部署 OpenFunction 的依赖组件。
其中
--with-shipwright示意部署 shipwright 作为函数的构建驱动--with-openFuncAsync示意部署 OpenFuncAsync Runtime 作为函数的负载驱动
而当你的网络在拜访 Github 及 Google 受限时，能够加上--poor-network参数用于下载相干的组件
sh hack/deploy.sh --with-shipwright --with-openFuncAsync --poor-network部署 OpenFunction：
此处抉择装置最新的稳固版本，你也能够应用开发版本，参考 Install 文档
为了能够失常应用 ShipWright，咱们提供了默认的构建策略，能够应用以下命令设置该策略：
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/OpenFunction/OpenFunction/main/config/strategy/openfunction.yaml
kubectl apply -f https://github.com/OpenFunction/OpenFunction/releases/download/v0.3.0/bundle.yaml编写日志处理函数
咱们以 创立并部署 WordPress 为例，搭建一个 WordPress 利用作为日志的生产者。该利用的工作负载所在的命名空间为“demo-project”，Pod 名称为“wordpress-v1-f54f697c5-hdn2z”。
当申请后果为 404 时，咱们收到的日志内容如下：
{"@timestamp":1629856477.226758,"log":"*.*.*.* - - [25/Aug/2021:01:54:36 +0000] \"GET /notfound HTTP/1.1\"404 49923 \"-\"\"curl/7.58.0\"\n","time":"2021-08-25T01:54:37.226757612Z","kubernetes":{"pod_name":"wordpress-v1-f54f697c5-hdn2z","namespace_name":"demo-project","container_name":"container-nrdsp1","docker_id":"bb7b48e2883be0c05b22c04b1d1573729dd06223ae0b1676e33a4fac655958a5","container_image":"wordpress:4.8-apache"}}
咱们的需要是：当一个申请后果为 404 时，发送一个告警告诉给接收器（能够依据 配置 Slack 告诉 配置一个 Slack 告警接收器），并记录命名空间、Pod 名称、申请门路、申请办法等信息。依照这个需要，咱们编写一个简略的处理函数：
你能够从 OpenFunction Context Spec 处理解 openfunction-context 的应用办法，这是 OpenFunction 提供给用户编写函数的工具库
你能够通过 OpenFunction Samples 理解更多的 OpenFunction 函数案例
package logshandler
import (
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"regexp"
"time"
ofctx "github.com/OpenFunction/functions-framework-go/openfunction-context"
alert "github.com/prometheus/alertmanager/template"
)
const (
HTTPCodeNotFound = "404"
Namespace = "demo-project"
PodName = "wordpress-v1-[A-Za-z0-9]{9}-[A-Za-z0-9]{5}"
AlertName = "404 Request"
Severity = "warning"
)
// LogsHandler ctx 参数提供了用户函数在集群语境中的上下文句柄，如 ctx.SendTo 用于将数据发送至指定的目的地
// LogsHandler in 参数用于将输出源中的数据（如有）以 bytes 的形式传递给函数
func LogsHandler(ctx *ofctx.OpenFunctionContext, in []byte) int {content := string(in)
// 这里咱们设置了三个正则表达式，别离用于匹配 HTTP 返回码、资源命名空间、资源 Pod 名称
matchHTTPCode, _ := regexp.MatchString(fmt.Sprintf("%s", HTTPCodeNotFound), content)
matchNamespace, _ := regexp.MatchString(fmt.Sprintf("namespace_name\":\"%s", Namespace), content)
matchPodName := regexp.MustCompile(fmt.Sprintf(`(%s)`, PodName)).FindStringSubmatch(content)
if matchHTTPCode && matchNamespace && matchPodName != nil {log.Printf("Match log - Content: %s", content)
// 如果上述三个正则表达式同时命中，那么咱们须要提取日志内容中的一些信息，用于填充至告警信息中
// 这些信息为：404 申请的申请形式（HTTP Method）、申请门路（HTTP Path）以及 Pod 名称
match := regexp.MustCompile(`([A-Z]+) (/\S*) HTTP`).FindStringSubmatch(content)
if match == nil {return 500}
path := match[len(match)-1]
method := match[len(match)-2]
podName := matchPodName[len(matchPodName)-1]
// 收集到要害信息后，咱们应用 altermanager 的 Data 构造体组装告警信息
notify := &alert.Data{
Receiver: "notification_manager",
Status: "firing",
Alerts: alert.Alerts{},
GroupLabels: alert.KV{"alertname": AlertName, "namespace": Namespace},
CommonLabels: alert.KV{"alertname": AlertName, "namespace": Namespace, "severity": Severity},
CommonAnnotations: alert.KV{},
ExternalURL: "",
}
alt := alert.Alert{
Status: "firing",
Labels: alert.KV{
"alertname": AlertName,
"namespace": Namespace,
"severity": Severity,
"pod": podName,
"path": path,
"method": method,
},
Annotations: alert.KV{},
StartsAt: time.Now(),
EndsAt: time.Time{},
GeneratorURL: "",
Fingerprint: "",
}
notify.Alerts = append(notify.Alerts, alt)
notifyBytes, _ := json.Marshal(notify)
// 应用 ctx.SendTo 将内容发送给名为 "notification-manager" 的输入端（你能够在之后的函数配置 logs-handler-function.yaml 中找到它的定义）if err := ctx.SendTo(notifyBytes, "notification-manager"); err != nil {panic(err)
}
log.Printf("Send log to notification manager.")
}
return 200
}
咱们将这个函数上传到代码仓库中，记录 代码仓库的地址 以及 代码在仓库中的目录门路，在上面的创立函数步骤中咱们将应用到这两个值。
你能够在 OpenFunction Samples 中找到这个案例。
创立函数
接下来咱们将应用 OpenFunction 构建上述的函数。首先设置一个用于拜访镜像仓库的秘钥文件 push-secret（在应用代码构建出 OCI 镜像后，OpenFunction 会将该镜像上传到用户的镜像仓库中，用于后续的负载启动）：
REGISTRY_SERVER=https://index.docker.io/v1/ REGISTRY_USER=<your username> REGISTRY_PASSWORD=<your password>
kubectl create secret docker-registry push-secret \
--docker-server=$REGISTRY_SERVER \
--docker-username=$REGISTRY_USER \
--docker-password=$REGISTRY_PASSWORD利用函数 logs-handler-function.yaml：
函数定义中蕴含了对两个要害组件的应用：
Dapr 对应用程序屏蔽了简单的中间件，使得 logs-handler 能够非常容易地解决 Kafka 中的事件
KEDA 通过监控音讯服务器中的事件流量来驱动 logs-handler 函数的启动，并且依据 Kafka 中音讯的生产延时动静扩大 logs-handler 实例
apiVersion: core.openfunction.io/v1alpha1
kind: Function
metadata:
name: logs-handler
spec:
version: "v1.0.0"
# 这里定义了构建后的镜像的上传门路
image: openfunctiondev/logs-async-handler:v1
imageCredentials:
name: push-secret
build:
builder: openfunctiondev/go115-builder:v0.2.0
env:
FUNC_NAME: "LogsHandler"
# 这里定义了源代码的门路
# url 为下面提到的代码仓库地址
# sourceSubPath 为代码在仓库中的目录门路
srcRepo:
url: "https://github.com/OpenFunction/samples.git"
sourceSubPath: "functions/OpenFuncAsync/logs-handler-function/"
serving:
# OpenFuncAsync 是 OpenFunction 通过 KEDA+Dapr 实现的一种由事件驱动的异步函数运行时
runtime: "OpenFuncAsync"
openFuncAsync:
# 此处定义了函数的输出（kafka-receiver）和输入（notification-manager），与上面 components 中的定义对应关联
dapr:
inputs:
- name: kafka-receiver
type: bindings
outputs:
- name: notification-manager
type: bindings
params:
operation: "post"
type: "bindings"
annotations:
dapr.io/log-level: "debug"
# 这里实现了上述输出端和输入端的具体定义（即 Dapr Components）components:
- name: kafka-receiver
type: bindings.kafka
version: v1
metadata:
- name: brokers
value: "kafka-logs-receiver-kafka-brokers:9092"
- name: authRequired
value: "false"
- name: publishTopic
value: "logs"
- name: topics
value: "logs"
- name: consumerGroup
value: "logs-handler"
# 此处为 KubeSphere 的 notification-manager 地址
- name: notification-manager
type: bindings.http
version: v1
metadata:
- name: url
value: http://notification-manager-svc.kubesphere-monitoring-system.svc.cluster.local:19093/api/v2/alerts
keda:
scaledObject:
pollingInterval: 15
minReplicaCount: 0
maxReplicaCount: 10
cooldownPeriod: 30
# 这里定义了函数的触发器，即 Kafka 服务器的“logs”topic
# 同时定义了音讯沉积阈值（此处为 10），即当音讯沉积量超过 10，logs-handler 实例个数就会主动扩大
triggers:
- type: kafka
metadata:
topic: logs
bootstrapServers: kafka-logs-receiver-kafka-brokers.default.svc.cluster.local:9092
consumerGroup: logs-handler
lagThreshold: "10"后果演示
咱们先敞开 Kafka 日志接收器：在 日志收集 页面，点击进入 Kafka 日志接收器详情页面，而后点击 更多操作 并抉择 更改状态 ，将其设置为 敞开。
停用后一段时间，咱们能够察看到 logs-handler 函数实例曾经膨胀到 0 了。
再将 Kafka 日志接收器 激活，logs-handler 随之启动。
~# kubectl get po --watch
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kafka-logs-receiver-entity-operator-568957ff84-tdrrx 3/3 Running 0 7m27s
kafka-logs-receiver-kafka-0 1/1 Running 0 7m48s
kafka-logs-receiver-zookeeper-0 1/1 Running 0 8m12s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-b9d6f 2/2 Terminating 0 34s
strimzi-cluster-operator-687fdd6f77-kc8cv 1/1 Running 0 10m
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-b9d6f 2/2 Terminating 0 36s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-b9d6f 0/2 Terminating 0 37s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-b9d6f 0/2 Terminating 0 38s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-b9d6f 0/2 Terminating 0 38s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-9kj2c 0/2 Pending 0 0s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-9kj2c 0/2 Pending 0 0s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-9kj2c 0/2 ContainerCreating 0 0s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-9kj2c 0/2 ContainerCreating 0 2s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-9kj2c 1/2 Running 0 4s
logs-handler-serving-kpngc-v100-zcj4q-5f46996f8c-9kj2c 2/2 Running 0 11s接着咱们向 WordPress 利用一个不存在的门路发动申请：
curl http://<wp-svc-address>/notfound能够看到 Slack 中曾经收到了这条音讯（与之比照的是，当咱们失常拜访该 WordPress 站点时，Slack 中并不会收到告警音讯）：
进一步摸索
- 同步函数的解决方案
> 为了能够失常应用 Knative Serving，咱们须要设置其网关的负载均衡器地址。（你能够应用本机地址作为 workaround）>
> 将上面的 "1.2.3.4" 替换为理论场景中的地址。>
> ```shell
> kubectl patch svc -n kourier-system kourier \
> -p '{"spec": {"type":"LoadBalancer","externalIPs": ["1.2.3.4"]}}'
>
> kubectl patch configmap/config-domain -n knative-serving \
> --type merge --patch '{"data":{"1.2.3.4.sslip.io":""}}'
> ```
>除了间接由 Kafka 服务器驱动函数运作（异步形式），OpenFunction 还反对应用自带的事件框架对接 Kafka 服务器，之后以 Sink 的形式驱动 Knative 函数运作。能够参考 OpenFunction Samples 中的案例。
在该计划中，同步函数的处理速度较之异步函数有所升高，当然咱们同样能够借助 KEDA 来触发 Knative Serving 的 concurrency 机制，但总体而言不足异步函数的便捷性。（后续的阶段中咱们会优化 OpenFunction 的事件框架来解决同步函数这方面的缺点）
由此可见，不同类型的 Serverless 函数有其善于的工作场景，如一个有序的控制流函数就须要由同步函数而非异步函数来解决。
综述
Serverless 带来了咱们所冀望的对业务场景疾速拆解重构的能力。
如本案例所示，OpenFunction 岂但以 Serverless 的形式晋升了日志解决、告警告诉链路的灵便度，还通过函数框架将通常对接 Kafka 时简单的配置步骤简化为语义明确的代码逻辑。同时，咱们也在一直演进 OpenFunction，将在之后版本中实现由本身的 Serverless 能力驱动本身的组件运作。
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