OpenFunction 应用系列之一: 以 Serverless 的方式实现 Kubernetes 日志告警

概述

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 将告警发送至 Slack

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

OpenFunction 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获取更多信息）。然后我们使用 strimzi-kafka-operator 搭建一个最小化的 Kafka 服务器。

在 default 命名空间中安装 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 命名空间中创建 Kafka 集群和 Kafka 主题，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，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

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 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 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 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 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 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 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。
$ 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 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。