本文首发于 泊浮目的简书: https://www.jianshu.com/u/204...
| 版本 | 日期 | 备注 |
|---|---|---|
| 1.0 | 2021.10.8 | 文章首发 |
0. 前言
前阵子笔者涉及了些许监控相关的开发工作，在开发过程中也碰到过些许问题，便翻读了FLink相关部分的代码，在读代码的过程中发现了一些好的设计，因此也是写成文章整理上来。
本文的源码基于FLink
1.13.2。
1. 扩展插件化
在官网中，FLink社区自己提供了一些已接入的Repoter，如果我们有自己定制的Reporter，也可以根据它的规范去实现自己的Repoter。
在FLink的代码中，提供了反射机制实例化MetricReporter：要求MetricReporter的实现类必须是public的访问修饰符，不能是抽象类，必须有一个无参构造函数。
核心代码为RepoterSetup#getAllReporterFactories：
private static Iterator getAllReporterFactories(
@Nullable PluginManager pluginManager) {
final Iterator factoryIteratorSPI =
ServiceLoader.load(MetricReporterFactory.class).iterator();
final Iterator factoryIteratorPlugins =
pluginManager != null
? pluginManager.load(MetricReporterFactory.class)
: Collections.emptyIterator();
return Iterators.concat(factoryIteratorPlugins, factoryIteratorSPI);
} 该代码会通过Java的SPI机制来获取MetricReporter的相关实现类，本质上是通过ClassLoder来获取。
|-- ReporterSetup
\-- fromConfiguration //当集群启动时，会从配置读取监控并初始化相关类
\-- loadAvailableReporterFactories // 加载有效的Reporter们
\-- getAllReporterFactories // 核心代码，通过SPI以及ClassLoader机制获取Repoter们2. 内置松耦合
上文提到了社区会提供常见的一些监控Repoter。在代码中，本质是工厂模式的实现。
/**
* {@link MetricReporter} factory.
*
* Reporters that can be instantiated with a factory automatically qualify for being loaded as a
* plugin, so long as the reporter jar is self-contained (excluding Flink dependencies) and contains
* a {@code META-INF/services/org.apache.flink.metrics.reporter.MetricReporterFactory} file
* containing the qualified class name of the factory.
*
*
Reporters that previously relied on reflection for instantiation can use the {@link
* InstantiateViaFactory} annotation to redirect reflection-base instantiation attempts to the
* factory instead.
*/
public interface MetricReporterFactory {
/**
* Creates a new metric reporter.
*
* @param properties configured properties for the reporter
* @return created metric reporter
*/
MetricReporter createMetricReporter(final Properties properties);
}
每接入一个监控，只要实现相应的工厂方法即可。目前实现的有：
- org.apache.flink.metrics.graphite.GraphiteReporterFactory
- org.apache.flink.metrics.influxdb.InfluxdbReporterFactory
- org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
- org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter
- org.apache.flink.metrics.statsd.StatsDReporterFactory
- org.apache.flink.metrics.datadog.DatadogHttpReporterFactory
- org.apache.flink.metrics.slf4j.Slf4jReporterFactory
每当社区需要接入新的Repoter时，仅仅需要实现MetricReporterFactory 即可，而上层能感知到的也仅仅是MetricReporter ，和任何具体实现无关，这也是典型的一种防腐设计。
3. Fail safe
在流计算业务中，如果监控这种旁路逻辑发生问题，是否应该影响到主干逻辑呢？答案是不应该的。
在MetricRegistryImpl中（顾名思义，它会将所有的Repoter注册进这个类），构造函数会将相关的MetricReporter放到线程池中，定期的让它们上报数据。
|-- MetricRegistryImpl
\-- constructor在WebMonitorEndpoint中，也有线程池的身影。这个类提供了RestAPI来便于查询Metric。对于其他组件的请求通过Akka来异步发送，并通过线程池来处理这些回调的回复。
|-- WebMonitorEndpoint
\-- start
\-- initializeHandlers
\-- new JobConfigHandler
|-- AbstractExecutionGraphHandler
\-- handleRequest这是典型Fail-safe的设计。
4. 不仅只支持Push
在FLink中，监控数据不仅支持Push，同时还实现了Pull，而实现也非常的简单。
MetricQueryService实现了MetricQueryServiceGateway，这意味着它可以被远程调用。
其监控数据来源代码追踪：
|-- AbstractMetricGroup
\-- counter
|-- MetricRegistryImpl
\-- register
|-- MetricQueryService
\-- addMetric上面提到的WebMonitorEndpoint也是一样，不过是基于RestAPI的实现，同样提供了Pull的策略。