如何通过 Storm 消费 Loghub 日志？

日志服务LogHub与Storm集成使用指南

日志收集与传输

1. 数据采集方式：
   • 使用Logtail或SDK等多种方式实时收集日志数据。Logtail作为无侵入式采集Agent，能从ECS、IDC服务器等源头高效采集文本日志、系统日志、SQL查询结果等多种类型日志。
   • 通过配置Logtail采集策略，灵活指定日志目录、文件及解析规则，确保日志数据准确无误地被收集到日志服务的Logstore中。

LogHub Storm Spout介绍

• 核心组件：LogHub Storm Spout作为桥梁，实现实时读取LogHub中的日志数据，并无缝对接至Storm Topology进行后续处理。
• 工作流程：
  • 每个Topology部署一组Spout，共同消费指定Logstore的所有数据，不同Topology间互不影响。
  • 同组Spout通过LogHub client库实现负载均衡和自动故障转移，确保高可用性。
  • 数据流经Spout后，转发给Topology内的Bolt节点进行处理，并定期保存消费进度至LogHub服务端以维持状态一致性。

使用限制与优化建议

• Consumer Group管理：每个Logstore最多支持5个Consumer Group，过期或不再使用的Group需通过Java SDK删除。
• Spout配置优化：
  • 建议Spout数量与Shard数量相匹配，避免数据处理瓶颈。
  • 遇到单Shard数据量过大情况，可采用Shard分裂操作降低处理压力。
• ACK机制：LogHub Spout依赖Storm的ACK机制确认消息正确传递至Bolt，确保数据处理的可靠性，因此在Bolt实现中必须调用ACK方法。

代码示例

• Spout构建Topology示例：参考提供的Spout使用示例来构建您的Storm Topology，确保正确配置LogHub连接信息及Consumer Group名称。

• Bolt处理逻辑示例：给出的Bolt代码样例展示了如何简单打印每条接收到的日志内容。根据实际需求，您可以扩展此逻辑，实现复杂的数据处理、分析或存储功能。

综上所述，通过合理配置LogHub与Storm的集成，结合日志服务强大的数据采集能力，可以构建出高效、可靠的实时日志处理系统，满足多样化业务场景的需求。