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本篇文章为大家展示了Python消费组怎么实时跨域监测多日志库数据，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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本文主要介绍如何使用消费组实时监控多个域中的多个日志库中的异常数据，并进行下一步告警动作。具备配置简单、逻辑灵活、支持跨域多Region、实时监测，无需配置索引等特点，并且性能可靠、自动负载均衡与保持高可用性。
使用日志服务进行数据处理与传递的过程中，你是否遇到如下监测场景不能很好的解决：
特定数据上传到日志服务中需要检查数据内的异常情况，而没有现成监控工具？
需要检索数据里面的关键字，但数据没有建立索引，无法使用日志服务的告警功能？
数据监测要求实时性（<5秒，例如Web访问500错误），而特定功能都有一定延迟（1分钟以上）？
存在多个域的多个日志库（例如每个Region的错误文件对应的日志库），数据量不大，但监控逻辑类似，每个目标都要监控与配置，比较繁琐？
如果是的，您可以考虑使用日志服务Python消费组进行跨域实时数据监控，主要介绍如何使用消费组实时监控多个域中的多个日志库中的异常数据，并进行下一步告警动作。可以很好解决以上问题，并利用消费组的特点，达到自动平衡、负载均衡和高可用性。
基本概念
协同消费库（Consumer Library）是对日志服务中日志进行消费的高级模式，提供了消费组（ConsumerGroup）的概念对消费端进行抽象和管理，和直接使用SDK进行数据读取的区别在于，用户无需关心日志服务的实现细节，只需要专注于业务逻辑，另外，消费者之间的负载均衡、failover等用户也都无需关心。
消费组（Consumer Group）- 一个消费组由多个消费者构成，同一个消费组下面的消费者共同消费一个logstore中的数据，消费者之间不会重复消费数据。
消费者（Consumer）- 消费组的构成单元，实际承担消费任务，同一个消费组下面的消费者名称必须不同。
在日志服务中，一个logstore下面会有多个shard，协同消费库的功能就是将shard分配给一个消费组下面的消费者，分配方式遵循以下原则：
每个shard只会分配到一个消费者。
一个消费者可以同时拥有多个shard。
新的消费者加入一个消费组，这个消费组下面的shard从属关系会调整，以达到消费负载均衡的目的，但是上面的分配原则不会变，分配过程对用户透明。
协同消费库的另一个功能是保存checkpoint，方便程序故障恢复时能接着从断点继续消费，从而保证数据不会被重复消费。
这里我们描述用Python使用消费组进行编程，实时跨域监测多个域的多个日志库，全文或特定字段检查
注意：文章的相关代码可能会更新，最新版本在这里可以找到：Github样例.
环境
建议程序运行在靠近源日志库同Region下的ECS上，并使用局域网服务入口，这样好处是网络速度最快，其次是读取没有外网费用产生。
强烈推荐PyPy3来运行本程序，而不是使用标准CPython解释器。
日志服务的Python SDK可以如下安装：
pypy3 -m pip install aliyun-log-python-sdk -U
如下展示如何配置程序：
配置程序日志文件，以便后续测试或者诊断可能的问题（跳过，具体参考样例）。
基本的日志服务连接与消费组的配置选项。
目标Logstore的一些连接信息
请仔细阅读代码中相关注释并根据需要调整选项：
#encoding: utf8
def get_option():
##########################
# 基本选项
##########################
# 从环境变量中加载SLS参数与选项，endpoint、project、logstore可以多个并配对
endpoints = os.environ.get('SLS_ENDPOINTS', '').split(";") # ;分隔
projects = os.environ.get('SLS_PROJECTS', '').split(";") # ;分隔
logstores = os.environ.get('SLS_LOGSTORES', '').split(";") # ;分隔，同一个Project下的用,分隔
accessKeyId = os.environ.get('SLS_AK_ID', '')
accessKey = os.environ.get('SLS_AK_KEY', '')
consumer_group = os.environ.get('SLS_CG', '')
# 消费的起点。这个参数在第一次跑程序的时候有效，后续再次运行将从上一次消费的保存点继续。
# 可以使”begin“，”end“，或者特定的ISO时间格式。
cursor_start_time = "2018-12-26 0:0:0"
# 一般不要修改消费者名，尤其是需要并发跑时
consumer_name = "{0}-{1}".format(consumer_group, current_process().pid)
# 设定共享执行器
exeuctor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 构建多个消费组（每个logstore一个）
options = []
for i in range(len(endpoints)):
endpoint = endpoints[i].strip()
project = projects[i].strip()
if not endpoint or not project:
logger.error("project: {0} or endpoint {1} is empty, skip".format(project, endpoint))
continue
logstore_list = logstores[i].split(",")
for logstore in logstore_list:
logstore = logstore.strip()
if not logstore:
logger.error("logstore for project: {0} or endpoint {1} is empty, skip".format(project, endpoint))
continue
option = LogHubConfig(endpoint, accessKeyId, accessKey, project, logstore, consumer_group,
consumer_name, cursor_position=CursorPosition.SPECIAL_TIMER_CURSOR,
cursor_start_time=cursor_start_time, shared_executor=exeuctor)
options.append(option)
# 设定检测目标字段与目标值，例如这里是检测status字段是否有500等错误
keywords = {'status': r'5\d{2}'}
return exeuctor, options, keywords注意，配置了多个endpoint、project、logstore，需要用分号分隔，并且一一对应；如果一个project下有多个logstore需要检测，可以将他们直接用逗号分隔。如下是一个检测3个Region下的4个Logstore的配置：
export SLS_ENDPOINTS=cn-hangzhou.log.aliyuncs.com;cn-beijing.log.aliyuncs.com;cn-qingdao.log.aliyuncs.com export SLS_PROJECTS=project1;project2;project3 export SLS_LOGSTORES=logstore1;logstore2;logstore3_1,logstore3_2
如下代码展示如何构建一个关键字检测器，针对数据中的目标字段进行检测，您也可以修改逻辑设定为符合需要的场景（例如多个字段的组合关系等）。
class KeywordMonitor(ConsumerProcessorBase):
"""
this consumer will keep monitor with k-v fields. like {"content": "error"}
"""
def __init__(self, keywords=None, logstore=None):
super(KeywordMonitor, self).__init__() # remember to call base init
self.keywords = keywords
self.kw_check = {}
for k, v in self.keywords.items():
self.kw_check[k] = re.compile(v)
self.logstore = logstore
def process(self, log_groups, check_point_tracker):
logs = PullLogResponse.loggroups_to_flattern_list(log_groups)
match_count = 0
sample_error_log = ""
for log in logs:
m = None
for k, c in self.kw_check.items():
if k in log:
m = c.search(log[k])
if m:
logger.debug('Keyword detected for shard "{0}" with keyword: "{1}" in field "{2}", log: {3}'
.format(self.shard_id, log[k], k, log))
if m:
match_count += 1
sample_error_log = log
if match_count:
logger.info("Keyword detected for shard {0}, count: {1}, example: {2}".format(self.shard_id, match_count, sample_error_log))
# TODO： 这里添加通知下游的代码
else:
logger.debug("No keyword detected for shard {0}".format(self.shard_id))
self.save_checkpoint(check_point_tracker)如下展示如何控制多个消费者，并管理退出命令：
def main():
exeuctor, options, keywords = get_monitor_option()
logger.info("*** start to consume data...")
workers = []
for option in options:
worker = ConsumerWorker(KeywordMonitor, option, args=(keywords,) )
workers.append(worker)
worker.start()
try:
for i, worker in enumerate(workers):
while worker.is_alive():
worker.join(timeout=60)
logger.info("worker project: {0} logstore: {1} exit unexpected, try to shutdown it".format(
options[i].project, options[i].logstore))
worker.shutdown()
except KeyboardInterrupt:
logger.info("*** try to exit **** ")
for worker in workers:
worker.shutdown()
# wait for all workers to shutdown before shutting down executor
for worker in workers:
while worker.is_alive():
worker.join(timeout=60)
exeuctor.shutdown()
if __name__ == '__main__':
main()假设程序命名为"monitor_keyword.py"，可以如下启动：