当我们将容器的日志收集到消息服务器之后，我们该如何处理这些日志？部署一个专用的日志处理工作负载可能会耗费多余的成本，而当日志体量骤增、骤降时亦难以评估日志处理工作负载的待机数量。本文提供了一种基于 Serverless 的日志处理思路，可以在降低该任务链路成本的同时提高其灵活性。

我们的大体设计是使用 Kafka 服务器作为日志的接收器，之后以输入 Kafka 服务器的日志作为事件，驱动 Serverless 工作负载对日志进行处理。据此的大致步骤为：

搭建 Kafka 服务器作为 Kubernetes 集群的日志接收器
部署 OpenFunction 为日志处理工作负载提供 Serverless 能力
编写日志处理函数，抓取特定的日志生成告警消息
配置 Notification Manager[1] 将告警发送至 Slack

在这个场景中，我们会利用到 OpenFunction[2] 带来的 Serverless 能力。

OpenFunction[3] 是 KubeSphere 社区开源的一个 FaaS（Serverless）项目，旨在让用户专注于他们的业务逻辑，而不必关心底层运行环境和基础设施。该项目当前具备以下关键能力：

支持通过 dockerfile 或 buildpacks 方式构建 OCI 镜像
支持使用 Knative Serving 或 OpenFunctionAsync ( KEDA + Dapr ) 作为 runtime 运行 Serverless 工作负载
自带事件驱动框架

使用 Kafka 作为日志接收器

首先，我们为 KubeSphere 平台开启 logging 组件（可以参考 启用可插拔组件[3] 获取更多信息）。然后我们使用 strimzi-kafka-operator[5] 搭建一个最小化的 Kafka 服务器。

在 default 命名空间中安装 strimzi-kafka-operator[6] ：

 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 命名空间中创建 Kafka 集群和 Kafka Topic，该命令所创建的 Kafka 和 Zookeeper 集群的存储类型为 ephemeral，使用 emptyDir 进行演示。

注意，我们此时创建了一个名为 “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，并等待 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

我们将这个 Kafka 服务器添加为日志接收器。

以 admin 身份登录 KubeSphere 的 Web 控制台。点击左上角的平台管理，然后选择集群管理。

如果您启用了多集群功能[7]，您可以选择一个集群。

在集群管理页面，选择集群设置下的日志收集。
点击添加日志接收器并选择 Kafka。输入 Kafka 代理地址和端口信息，然后点击确定继续。

运行以下命令验证 Kafka 集群是否能从 Fluent Bit 接收日志：
# 启动一个工具 pod
$ kubectl run utils --image=arunvelsriram/utils -i --tty --rm
# 检查 logs topic 中的日志情况
$ kafkacat -C -b kafka-logs-receiver-kafka-0.kafka-logs-receiver-kafka-brokers.default.svc:9092 -t logs

部署 OpenFunction

按照概述中的设计，我们需要先部署 OpenFunction。OpenFunction 项目引用了很多第三方的项目，如 Knative、Tekton、ShipWright、Dapr、KEDA 等，手动安装较为繁琐，推荐使用 Prerequisites 文档[8] 中的方法，一键部署 OpenFunction 的依赖组件。

其中 --with-shipwright 表示部署 shipwright 作为函数的构建驱动–with-openFuncAsync 表示部署 OpenFuncAsync Runtime 作为函数的负载驱动而当你的网络在访问 Github 及 Google 受限时，可以加上 --poor-network 参数用于下载相关的组件

	$ sh hack/deploy.sh --with-shipwright --with-openFuncAsync --poor-network

部署 OpenFunction：

此处选择安装最新的稳定版本，你也可以使用开发版本，参考 Install 文档[9]
为了可以正常使用 ShipWright ，我们提供了默认的构建策略，可以使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

我们以 创建并部署 WordPress[10] 为例，搭建一个 WordPress 应用作为日志的生产者。该应用的工作负载所在的命名空间为 “demo-project”，Pod 名称为 “wordpress-v1-f54f697c5-hdn2z”。

当请求结果为 404 时，我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"}}

我们的需求是：当一个请求结果为 404 时，发送一个告警通知给接收器（可以根据 配置 Slack 通知[11] 配置一个 Slack 告警接收器），并记录命名空间、Pod 名称、请求路径、请求方法等信息。按照这个需求，我们编写一个简单的处理函数：

你可以从 OpenFunction Context Spec[12] 处了解 openfunction-context 的使用方法，这是 OpenFunction 提供给用户编写函数的工具库你可以通过 OpenFunction Samples[13] 了解更多的 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 参数用于将输入源中的数据（如有）以 bytes 的方式传递给函数
func LogsHandler(ctx *ofctx.OpenFunctionContext, in []byte) int {
 content := string(in)
 // 这里我们设置了三个正则表达式，分别用于匹配 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，那么我们需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 请求的请求方式（HTTP Method）、请求路径（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]

	// 收集到关键信息后，我们使用 altermanager 的 Data 结构体组装告警信息
	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)

	// 使用 ctx.SendTo 将内容发送给名为 "notification-manager" 的输出端（你可以在之后的函数配置 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
}

我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路径，在下面的创建函数步骤中我们将使用到这两个值。

你可以在 OpenFunction Samples[14] 中找到这个案例。

创建函数

接下来我们将使用 OpenFunction 构建上述的函数。首先设置一个用于访问镜像仓库的秘钥文件 push-secret（在使用代码构建出 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

应用函数 logs-handler-function.yaml：

函数定义中包含了对两个关键组件的使用：
Dapr[15] 对应用程序屏蔽了复杂的中间件，使得 logs-handler 可以非常容易地处理 Kafka 中的事件
KEDA[16] 通过监控消息服务器中的事件流量来驱动 logs-handler 函数的启动，并且根据 Kafka 中消息的消费延时动态扩展 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路径
	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路径
		# url 为上面提到的代码仓库地址
		# sourceSubPath 为代码在仓库中的目录路径
		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入（kafka-receiver）和输出（notification-manager），与下面 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"
				# 这里完成了上述输入端和输出端的具体定义（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
					# 同时定义了消息堆积阈值（此处为 10），即当消息堆积量超过 10，logs-handler 实例个数就会自动扩展
					triggers:
						- type: kafka
							metadata:
								topic: logs
								bootstrapServers: kafka-logs-receiver-kafka-brokers.default.svc.cluster.local:9092
								consumerGroup: logs-handler
								lagThreshold: "10"

结果演示

我们先关闭 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，然后点击更多操作并选择更改状态，将其设置为关闭。

停用后一段时间，我们可以观察到 logs-handler 函数实例已经收缩到 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

接着我们向 WordPress 应用一个不存在的路径发起请求：

$ curl http://<wp-svc-address>/notfound

可以看到 Slack 中已经收到了这条消息（与之对比的是，当我们正常访问该 WordPress 站点时， Slack 中并不会收到告警消息）：

进一步探索

同步函数的解决方案

为了可以正常使用 Knative Serving ，我们需要设置其网关的负载均衡器地址。（你可以使用本机地址作为 workaround）
将下面的 “1.2.3.4” 替换为实际场景中的地址。

除了直接由 Kafka 服务器驱动函数运作（异步方式），OpenFunction 还支持使用自带的事件框架对接 Kafka 服务器，之后以 Sink 的方式驱动 Knative 函数运作。可以参考 OpenFunction Samples[17] 中的案例。

在该方案中，同步函数的处理速度较之异步函数有所降低，当然我们同样可以借助 KEDA 来触发 Knative Serving 的 concurrency 机制，但总体而言缺乏异步函数的便捷性。（后续的阶段中我们会优化 OpenFunction 的事件框架来解决同步函数这方面的缺陷）

由此可见，不同类型的 Serverless 函数有其擅长的任务场景，如一个有序的控制流函数就需要由同步函数而非异步函数来处理。

综述

Serverless 带来了我们所期望的对业务场景快速拆解重构的能力。

如本案例所示，OpenFunction 不但以 Serverless 的方式提升了日志处理、告警通知链路的灵活度，还通过函数框架将通常对接 Kafka 时复杂的配置步骤简化为语义明确的代码逻辑。同时，我们也在不断演进 OpenFunction，将在之后版本中实现由自身的 Serverless 能力驱动自身的组件运作。

以 Serverless 的方式实现 Kubernetes 日志告警