CN112162903A - 基于Flink对业务系统的状态监控方法、系统 - Google Patents

基于Flink对业务系统的状态监控方法、系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于Flink对业务系统的状态监控方法、系统，所述方法包括：Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中；Flink读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中；Promethues从Redis拉取数据；Grafana根据数据进行图表展示。本发明通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。

Description

基于Flink对业务系统的状态监控方法、系统
技术领域
本发明涉及数据管理技术领域，具体涉及一种基于Flink(开源流处理框架)对业务系统的状态监控方法、一种基于Flink对业务系统的状态监控系统、一种计算机设备和一种非临时性计算机可读存储介质。
背景技术
随着技术的发展，传统公司的业务系统的流量、访问量逐步提升，系统的状态、稳定性状况变得尤其的重要。
相关技术中，业务系统存在API(Application Programming Interface，应用程序接口)调用时间过长的问题，从而会造成用户的体验极差，很容易导致用户的流失。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于Flink对业务系统的状态监控方法，本发明通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana(平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知)的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
本发明还提出一种基于Flink对业务系统的状态监控系统。
本发明还提出一种计算机设备。
本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质。
本发明采用的技术方案如下：
本发明第一方面实施例提出了一种基于Flink对业务系统的状态监控方法，包括以下步骤：所述Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka(开源流处理平台)中的一个topic(话题)，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中；所述Flink读取所述Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中；Promethues(开源的服务监控系统和时间序列数据库)从所述Redis拉取所述数据；Grafana根据所述数据进行图表展示。
根据本发明的一个实施例，所述Flink读取所述Kafka中topic的数据，并根据指标对数据进行处理，包括：所述Flink读取所述Kafka中topic的数据，将不同类型的数据根据指标进行分割合并汇总，通过不同的所述业务系统，筛选出各个业务系统的状态情况。
根据本发明的一个实施例，上述的方法还包括：所述Promethues根据所述数据进行异常告警。
根据本发明的一个实施例，所述Promethues根据所述数据进行异常告警，包括：所述Promethues将异常的数据通过短信或者应用程序通知相对应的负责人。
本发明第二方面实施例提出了一种基于Flink对业务系统的状态监控系统，包括：Flink，所述Flink用于统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，读取所述Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中；Promethues，所述Promethues用于从所述Redis拉取所述数据；Grafana，所述Grafana根据所述数据进行图表展示。
根据本发明的一个实施例，所述Flink具体用于：读取所述Kafka中topic的数据，将不同类型的数据根据指标进行分割合并汇总，Flink通过不同的所述业务系统，筛选出各个业务系统的状态情况。
根据本发明的一个实施例，所述Promethues还用于：根据所述数据进行异常告警。
根据本发明的一个实施例，所述Promethues根据所述数据进行异常告警，包括：所述Promethues将异常的数据通过短信或者应用程序通知相对应的负责人。
本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本发明第一方面实施例所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法。
本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法。
本发明的有益效果：
本发明通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
附图说明
图1是根据本发明一个实施例的基于Flink对业务系统的状态监控方法的流程图；
图2是根据本发明一个实施例的基于Flink对业务系统的状态监控系统的方框示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是根据本发明一个实施例的基于Flink对业务系统的状态监控方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1，Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
S2，Flink读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中。
根据本发明的一个实施例，Flink读取Kafka中topic的数据，并根据指标对数据进行处理，可以包括：Flink读取Kafka中topic的数据，将不同类型的数据根据指标进行分割合并汇总，通过不同的业务系统，筛选出各个业务系统的状态情况。
Redis(Remote Dictionary Server，远程字典服务)是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
S3，Promethues从Redis拉取数据。
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库，具备高维度数据模型、自定义查询语言、可视化数据展示、高效的存储策略、易于运维、提供各种客户端开发库、警告和报警、数据导出等特性。
S4，Grafana根据数据进行图表展示。
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知，它主要有以下特点：
(1)展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；
(2)数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsearch，CloudWatch和KairosDB等；
(3)通知提醒：以可视方式定义最重要指标的警报规则，Grafana将不断计算并发送通知，在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知；
(4)混合展示：在同一图表中混合使用不同的数据源，可以基于每个查询指定数据源，甚至自定义数据源；
(5)注释：使用来自不同数据源的丰富事件注释图表，将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记；
(6)过滤器：Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。
具体的，通过业务系统nginx日志直接通过filebeat(一个轻量级日志传输代理，可以将指定日志转发到Logstash、Elasticsearch、Kafka、Redis等中)写入到消息中间件Kafka的topic中，kafka消息中间件不间断的接收来自业务系统的日志数据。Flink对接Kafka相对应的topic数据并把不同类型的日志数据根据所需要展示的指标进行分割合并汇总，所有业务系统日志数据统一成数据流的形式进行处理，Flink通过不同的业务系统，分门别类的筛选出各个业务系统的状态情况，API的快慢响应、响应时间等，并把这些计算结果写入到Redis缓存数据库中，Promethues配置数据拉取的指标、拉取的时间间隔、重试机制，并配置Promethues接口读取，Promethues从Redis拉取数据，Grafana根据数据进行页面配置，可根据自己的偏好配置不同形式的图表展示。
由此，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
根据本发明的一个实施例，上述的基于Flink对业务系统的状态监控方法，还可以包括：Promethues根据数据进行异常告警。
Promethues根据数据进行异常告警，可以包括：Promethues将异常的数据通过短信或者应用程序通知相对应的负责人。
具体的，Promethues在指标参数超过某一零界点时，实时发送短信或者应用程序推送相应通知给指定的负责人，让负责人可以实时的了解到系统的一些异常状态，节省维护时间和成本。
由上述可知，本发明的基于Flink对业务系统的状态监控方法，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大的缩短了定位业务系统具体API调用超时问题。Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，极大的节省了维护，了解业务系统整体状态的时间成本。Promethues的实时告警，可以让负责人可以实时的了解到系统的一些异常状态，节省维护时间和成本。
根据本发明实施例的基于Flink对业务系统的状态监控方法，Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，Flink读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中，Promethues从Redis拉取数据，Grafana根据数据进行图表展示。由此，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
与上述的基于Flink对业务系统的状态监控方法相对应，本发明还提出一种基于Flink对业务系统的状态监控系统。由于本发明的系统实施例与上述的方法实施例相对应，对于系统实施例中未披露的细节可参照上述的方法实施例，本发明中不再进行赘述。
图2是根据本发明一个实施例的基于Flink对业务系统的状态监控系统的方框示意图。如图2所示，该系统包括：Flink、Promethues和Grafana。
其中，Flink用于统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中；Promethues，Promethues用于从Redis拉取数据；Grafana，Grafana根据数据进行图表展示。
由此，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
根据本发明的一个实施例，Flink具体用于：读取Kafka中topic的数据，将不同类型的数据根据指标进行分割合并汇总，Flink通过不同的业务系统，筛选出各个业务系统的状态情况。
根据本发明的一个实施例，Promethues还用于：根据数据进行异常告警。
根据本发明的一个实施例，Promethues将异常的数据通过短信或者应用程序通知相对应的负责人。
综上所述，根据本发明实施例的基于Flink对业务系统的状态监控系统，Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，Flink读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中，Promethues从Redis拉取数据，Grafana根据数据进行图表展示。由此，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本发明上述实施例所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法。
根据本发明实施例的计算机设备，处理器执行存储在存储器上的计算机程序时，Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，Flink读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中，Promethues从Redis拉取数据，Grafana根据数据进行图表展示。由此，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明上述实施例所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法。
根据本发明实施例的非临时性计算机可读存储介质，存储在骑上的计算机程序被处理器执行时，Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，Flink读取Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中，Promethues从Redis拉取数据，Grafana根据数据进行图表展示。由此，通过Flink的实时流数据处理，可以实现业务系统实时的健康监测，极大缩短了API调用时间，通过Grafana的实时监控页面，可以很便捷的了解的业务系统的整体运行状态，有利于对业务系统的了解和维护。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于Flink对业务系统的状态监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
所述Flink统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中；
所述Flink读取所述Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中；
Promethues从所述Redis拉取所述数据；
Grafana根据所述数据进行图表展示。
2.根据权利要求1所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法，其特征在于，所述Flink读取所述Kafka中topic的数据，并根据指标对数据进行处理，包括：
所述Flink读取所述Kafka中topic的数据，将不同类型的数据根据指标进行分割合并汇总，通过不同的所述业务系统，筛选出各个业务系统的状态情况。
3.根据权利要求1所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法，其特征在于，还包括：
所述Promethues根据所述数据进行异常告警。
4.根据权利要求3所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法，其特征在于，所述Promethues根据所述数据进行异常告警，包括：
所述Promethues将异常的数据通过短信或者应用程序通知相对应的负责人。
5.一种基于Flink对业务系统的状态监控系统，其特征在于，包括：
Flink，所述Flink用于统一每个业务系统的日志格式，每个业务系统对应消息中间件Kafka中的一个topic，不同的业务系统日志流入到相对应的topic中，读取所述Kafka中topic的数据，根据指标对数据进行处理并存放到Redis中；
Promethues，所述Promethues用于从所述Redis拉取所述数据；
Grafana，所述Grafana根据所述数据进行图表展示。
6.根据权利要求5所述的基于Flink对业务系统的状态监控系统，其特征在于，所述Flink具体用于：
读取所述Kafka中topic的数据，将不同类型的数据根据指标进行分割合并汇总，Flink通过不同的所述业务系统，筛选出各个业务系统的状态情况。
7.根据权利要求5所述的基于Flink对业务系统的状态监控系统，其特征在于，
所述Promethues还用于：根据所述数据进行异常告警。
8.根据权利要求7所述的基于Flink对业务系统的状态监控系统，其特征在于，所述Promethues根据所述数据进行异常告警，包括：
所述Promethues将异常的数据通过短信或者应用程序通知相对应的负责人。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现根据权利要求1-5中任一项所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的基于Flink对业务系统的状态监控方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113206797A (zh) * 2021-05-07 2021-08-03 上海微盟企业发展有限公司 一种流量控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN113448752A (zh) * 2021-06-24 2021-09-28 亿企赢网络科技有限公司 一种指标数据获取方法、装置、电子设备和存储介质
CN114546274A (zh) * 2022-02-22 2022-05-27 云智慧（北京）科技有限公司 一种基于缓存的大数据处理维表存算系统及其方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109408347A (zh) * 2018-09-28 2019-03-01 北京九章云极科技有限公司 一种指标实时分析系统及指标实时计算方法
US20190258733A1 (en) * 2018-02-19 2019-08-22 Red Hat, Inc. Methods and devices for joining multiple events in data streaming analytics systems
CN111241078A (zh) * 2020-01-07 2020-06-05 网易（杭州）网络有限公司 数据分析系统、数据分析的方法及装置
CN111526060A (zh) * 2020-06-16 2020-08-11 网易（杭州）网络有限公司 业务日志的处理方法及系统
CN111553560A (zh) * 2020-04-01 2020-08-18 车智互联（北京）科技有限公司 一种业务指标监控方法、监控服务器和系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190258733A1 (en) * 2018-02-19 2019-08-22 Red Hat, Inc. Methods and devices for joining multiple events in data streaming analytics systems
CN109408347A (zh) * 2018-09-28 2019-03-01 北京九章云极科技有限公司 一种指标实时分析系统及指标实时计算方法
CN111241078A (zh) * 2020-01-07 2020-06-05 网易（杭州）网络有限公司 数据分析系统、数据分析的方法及装置
CN111553560A (zh) * 2020-04-01 2020-08-18 车智互联（北京）科技有限公司 一种业务指标监控方法、监控服务器和系统
CN111526060A (zh) * 2020-06-16 2020-08-11 网易（杭州）网络有限公司 业务日志的处理方法及系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113206797A (zh) * 2021-05-07 2021-08-03 上海微盟企业发展有限公司 一种流量控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN113448752A (zh) * 2021-06-24 2021-09-28 亿企赢网络科技有限公司 一种指标数据获取方法、装置、电子设备和存储介质
CN114546274A (zh) * 2022-02-22 2022-05-27 云智慧（北京）科技有限公司 一种基于缓存的大数据处理维表存算系统及其方法
CN114546274B (zh) * 2022-02-22 2023-10-27 云智慧（北京）科技有限公司 一种基于缓存的大数据处理维表存算系统及其方法

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