EventBridge 生态实践：融合 SLS 构建一体化日志服务

本文主要是介绍EventBridge 生态实践：融合 SLS 构建一体化日志服务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

作者： 昶风

引言

阿里云日志服务 SLS 是一款优秀的日志服务产品，提供一站式地数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等服务。对于使用 SLS 的用户业务而言，SLS 上存储的日志信息反映着业务的运行状态，通过适当地流转加工即可创建一定价值。

另一方面，阿里云 EventBridge 作为云上事件枢纽，每天承载着大量事件的流转。云上资源的操作事件、消息队列中的数据、用户业务中的自定义事件等，是否有一站式的配置工具来将这些数据统一收敛到 SLS，进而使用 SLS 强大的加工、分析能力也是一个具有价值的问题。

为了支持上述日志、数据流入流出 SLS 的场景，阿里云 EventBridge 在近期支持了 SLS 能力。用户在 EventBridge 上通过简单地配置，即可实现数据写入 SLS 和将 SLS 中日志路由到不同的 EventBridge 目标端。EventBridge 对 SLS 的支持是全面的，用户既可以在事件总线中使用 SLS，也可以在事件流中使用。本文将从 SLS 在 EventBridge上的使用以及若干最佳实践场景等方面，为大家介绍如何基于 EventBridge 构建 SLS 相关应用。

基于 EventBridge 使用 SLS

阿里云 SLS

日志服务 SLS [ 1] 是一款云原生观测与分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务，提供数据采集、加工、查询与分析、可视化、告警、消费与投递等功能。

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SLS 在 EventBridge 上的应用

阿里云 EventBridge 提供了事件总线 [ 2] 与事件流 [ 3] 两款不同应用场景的事件路由服务。

事件总线底层拥有事件的持久化能力，可以按照需要将事件经事件规则路由到多个目标。而事件流则更轻量化，对源端产生的事件实时抽取、转换和分析并加载至目标端，无需创建事件总线，端到端转储效率更高，使用更轻便，适用于端到端的流式数据处理场景。SLS 目前对事件总线与事件流均已支持。

针对 SLS 事件源，EventBridge 会构造一个 SLS source connector，其会实时地从 SLS 服务端拉取日志。数据拉取到 EventBridge 后，会进行一定的结构封装，保留用户日志、SLS 系统参数等数据，同时增加 event 所需要的一些系统属性。

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SLS Event 样例可参考如下示例。

data 部分代表用户日志内容，其中以“__”开头和结尾的字段表示日志项的 SLS 系统属性。

{"datacontenttype": "application/json;charset=utf-8","aliyunaccountid": "175********6789","data": {"key1": "value1","key2": "value2","__topic__": "TopicCategory","__source__": "SourceCategory","__client_ip__": "122.231.***.***","__receive_time__": "1663487595","__pack_id__": "59b662b225779628-0"},"subject": "acs:log:cn-qingdao:175********6789:project/demoproject/logstore/logstore-1","aliyunoriginalaccountid": "175********6789","source": "test-SLS","type": "sls:connector","aliyunpublishtime": "2022-09-18T07:53:15.387Z","specversion": "1.0","aliyuneventbusname": "demoBus","id": "demoproject-logstore-1-1-MTY2MzExODM5ODY4NjAxOTQyMw==-0","time": "2022-09-18T07:53:12Z","aliyunregionid": "cn-qingdao","aliyunpublishaddr": "10.50.132.112"
}

针对 SLS 事件目标，EventBridge 使用 logProducer 将 event 整体作为一个字段投递到 SLS，字段 key 名称为“content”。

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使用介绍

SLS 事件源

在使用 SLS 作为事件源时（这里包含了事件总线中的事件源和事件流中的事件源），需要提供以下参数：

日志项目（SLS Project）
日志库（SLS LogStore）
起始消费位点
调用角色

在创建 SLS 事件源时，EventBridge 会自动在对应 LogStore 下创建一个以“eventbridge-”开头的消费组，事件源或事件流被删除时，对应消费组资源也会被清理。

日志项目与日志库参数，用户根据已创建的 Project 和 LogStore 去填写即可。

起始消费位点参数指定了新任务启动时的初始消费位点。这里可以选择“最早位点”、“最新位点”与“指定时间”。“最早位点”即从当前 LogStore 中最早的日志开始消费，会导致大量历史日志被读取，建议结合业务谨慎选择；“最新位点”则表示消费对应 EventBridge 任务启动后的日志；“指定时间”需要用户填写时间戳（以秒为单位），消费从此时刻开始的日志。

针对调用角色，其实是允许 EventBridge 以这个角色的身份去调用读取用户 SLS 日志。用户需要创建一个自定义角色，并将其授信给事件总线 EventBridge。角色的权限方面则可以按照需要去进行设置，在权限最小的原则基础上，权限策略提供的角色应保证事件总线 EventBridge 可以读取对应 LogStore 日志与消费组的增删操作，至少赋予角色 LogStore 消费权限与消费组的增删操作。参考示例：

{"Version": "1","Statement": [{"Action": ["log:ListShards","log:GetCursorOrData","log:GetConsumerGroupCheckPoint","log:UpdateConsumerGroup","log:ConsumerGroupHeartBeat","log:ConsumerGroupUpdateCheckPoint","log:ListConsumerGroup","log:CreateConsumerGroup","log:DeleteConsumerGroup"],"Resource": ["acs:log:*:*:project/<指定的project名称>/logstore/<指定的Logstore名称>","acs:log:*:*:project/<指定的project名称>/logstore/<指定的Logstore名称>/*"],"Effect": "Allow"}]
}

SLS 事件目标

在使用 SLS 作为事件目标时（这里包含了事件总线中的事件目标和事件流中的事件目标），需要提供以下参数：

日志项目（SLS Project）
日志库（SLS LogStore）
Topic
调用角色

日志项目、日志库参数含义同 SLS 事件源。Topic 即 SLS 日志主题，用户可以根据需要进行设置，非必填内容。

在创建 SLS 事件目标时，确保使用的调用角色有写入给定日志库权限即可。参考示例：

{"Version":"1","Statement":[{"Effect":"Allow","Action":["log:PostLogStoreLogs"],"Resource":["acs:log:*:*:project/<指定的Project名称>/logstore/<指定的Logstore名称>"]}]
}

使用示例

SLS 事件源和事件目标，其事件总线与事件流的参数配置相同，这里示例了如何创建 SLS 事件源和事件目标的 EventBridge 事件流。

前期准备

开通 EventBridge 服务；
开通 SLS 服务并创建 Project 与 Store。

创建 SLS 事件源

登陆 EventBridge 控制台，点击左侧导航栏，选择“事件流”，在事件流列表页点击“创建事件流”；
“基本信息”中“事件流名称”与“描述”按照需要填写即可；
在创建事件流，选择事件提供方时，下拉框选择“日志服务 SLS”；
在“日志服务 SLS”一栏中选配置 SLS Project、LogStore、起始消费位点与角色配置。

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创建 SLS 事件目标

在创建事件流的事件目标时，服务类型选择“日志服务”；
配置 SLS Project、LogStore、日志主题、日志内容、角色配置等参数。

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保存启动即可创建事件流。

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最佳实践示例

异步架构完备性校验

在使用消息队列搭建异步应用架构时，会偶发遇到消息丢失的情况，这种情况下的问题排查通常较为麻烦，需要确定问题到底是出在发送端、消费端还是消息队列上，这种场景可以使用 SLS + EventBridge 来进行相关预警和现场保留。

业务 1 发送消息到消息队列，业务 2 异步消费 MQ 中的消息，实现架构解耦；
消息发送端和消费端，在完成消费发送、消费的相关操作后，均将操作日志打印出来，并采集到 SLS 上，日志中可以包含消息 ID 等字段以确保可溯源；
配置 EventBridge 事件流，事件提供方为 SLS，事件接收方为函数计算 FC；
FC 中的服务读取 SLS 中日志内容，若发现针对某条消息，若仅有发送日志无消费日志，则说明可能存在漏消息的可能性，需要相关人员及时介入排查。

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异常业务异步处理

部分消息队列如 RocketMQ 有死信队列能力，当用户消费失败达到一定次数时，消息会被投递到死信队列。用户也可以使用 SLS + EventBridge 构建业务死信队列，以完成对异常情况的处理。

例如下图是一个电商平台的订单处理系统，当订单处理成功时，相关信息会被写入 DB 或者进行后续操作。但如果订单处理异常用户又不想要阻塞现有订单处理流程，则可以将处理异常订单的流程异步处理。

用户下单/付款，订单系统进行业务处理，处理成功则将数据变更写入 DB；
订单处理异常，记录相关信息日志；
搭建 EventBridge 事件规则。事件源为 SLS，事件目标为函数计算 FC；
当有异常业务日志产生时，日志内容被 SLS 事件源拉取，随后投递到 FC，由专门的服务来处理异常订单。当然，在架构设计时也可以将异常订单信息直接投递到函数计算，但对于大部分业务系统而言，当有异常出现时通常都会进行相关日志的打印，即异常日志大概率是存在的，这个时候使用 SLS + EventBridge 则无需再使用函数计算的发送客户端，仅按需打印日志即可，对业务的侵入性更小。

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