【Flink系列十二】使用OpenResty 在InfluxDB协议层拦截Flink指标

本文作者 一杯半盏
文章出处:https://www.cnblogs.com/slankka/p/16001705.html

背景

之前的一篇文章【Flink系列二】构建实时计算平台——特别篇,用InfluxDb收集Flink Metrics
,里面写道

Influxdb 1.8,100个作业的情况下, 内存占用峰值会超过20GB,这个时候容器会自动重启,客户端无法上报

现在又过了一年多,现在部署于K8s中的Influxdb占用内存经常超过90%,经过检查,发现有几个Flink作业,在修改InfluxDB Reporter之前就提交过了,仍然在大量上报指标。

说明解决方案还不够好。

目标

  • 需要找到一种,可以不重启用户作业的方法,直接过滤指标。
  • 因为Flink作业支持Prometheus的指标上报,使用InfluxDB仅收集Checkpoint类型的指标,所以需要过滤其他所有指标。

过程

大约6年前,早在大四的时候,有室友玩过OpenResty,其实就是Nginx™ + Lua™,那个时候便知道了这种技术。

于是花了两个晚上,下班回家熬夜,再加上白天工作的时候,忙里抽空 对着Lua 官方文档 + NginxLuaModule鼓捣出来了。

由于InfluxDb官方经常翻,便知道他的文档专门讲了协议,幸好是纯文本的协议。

HTTP报文如下:

POST /write?db=var1&rp=retentionPolicy&precision=[h/m/s/ms/u/n]&consistency=

Header: BasicAuth
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8

Body
<measurement>[,<tag_key>=<tag_value>[,<tag_key>=<tag_value>]] <field_key>=<field_value>[,<field_key>=<field_value>] [<timestamp>]
<measurement>[,<tag_key>=<tag_value>[,<tag_key>=<tag_value>]] <field_key>=<field_value>[,<field_key>=<field_value>] [<timestamp>]
<measurement>[,<tag_key>=<tag_value>[,<tag_key>=<tag_value>]] <field_key>=<field_value>[,<field_key>=<field_value>] [<timestamp>]

知道协议之后,就可以通过HTTP请求体来过滤 measurement,将不需要的指标全部删除。

方法

使用 OpenResty的 access_by_lua 方法,访问读取请求体:

不完全的代码

access_by_lua_block {
          ngx.req.read_body()
          local data = ngx.req.get_body_data()
          //...slankka...
          for s in data:gmatch("[^\r\n]+") do
              if string.find(s, "jobmanager_job_lastCheckpointExternalPath") then
                ngx.req.set_body_data(s)
                ngx.log(ngx.ERR, "Captured success:", s)
                break
              end
          end 
          //...slankka...    
        }

验证

方法一:可通过抓包的方式验证。

抓包的方法是,tcpdump 直接在InfluxDB所在的服务器进行抓包。

tcpdump tcp -t -s 0  -c 100 port 8086 and src net 10.11.12.13 -w ./influxdb_slankka_traffic.cap

方法二:通过Influx 客户端 InfluxQueryLanguage语法

show measurements on slankka;

//应该只看到这一个指标
jobmanager_job_lastCheckpointExternalPath

方法三:通过Influxdb厂家的Chronograf,直接连接到Influxdb进行查看

上一篇关于InfluxDB的文章【Flink系列二】构建实时计算平台——特别篇,用InfluxDb收集Flink Metrics
已经有Chronograf的安装说明,不再赘述。

总结

OpenResty 为终极优化方案,效果极为优异。

调试Lua,需要多看OpenResty官方文档,最终指标必须完全符合自己的Lua脚本逻辑,才算完成。

额外

本片文章 刚好可以作为下列问题的临时可靠解决方案

posted @ 2022-03-13 20:47  一杯半盏  阅读(166)  评论(0编辑  收藏  举报