场景描述：Flink 日志管理

Flink 日志包括系统日志以及用户代码中的日志输出，这些信息可以在 Flink 的 Web 页面上查看。当前的部署模式主要是 YARN，因此在 YARN 的界面上也可以查看到这些日志。在开发或测试环境中，日志量相对较小，便于查看。然而，在生产环境中，由于任务需要 24/7 运行，日志量会显著增加。这会导致在 Flink Web 页面上查看日志时出现卡顿，难以通过日志排查问题。因此，有必要将日志发送到外部的搜索系统中，以便更方便地进行日志搜索。

关键词：Flink 日志收集

方案概述

对于开源的日志收集方案，最常用的是 Elasticsearch + Logstash + Kibana（即 ELK）。该方案通过 Logstash 收集日志并发送到 Elasticsearch，然后通过 Kibana 查询 Elasticsearch 中的数据。主要需要考虑的问题是如何让 Logstash 收集 Flink 的日志。通常需要在每个 NodeManager 节点上安装 Logstash 来收集日志，但由于任务可能会重启，日志目录也会随之变化，这会占用集群资源。此外，当集群扩容时也需要在新节点上安装 Logstash。鉴于这些因素，我们采用了另一种解决方案：通过 Log4j 将日志发送到 Kafka，再由 Logstash 消费 Kafka 中的数据。

Flink 日志打印

Flink 提供了 Log4j 和 Logback 两种日志打印方式，这里选择较为熟悉的 Log4j。Log4j 可以通过成熟的插件 KafkaLog4jAppender 将日志发送到 Kafka，但默认的日志格式并不是 Elasticsearch 可以解析的 JSON 格式。此外，Flink 的日志中并不包含任务对应的 applicationId 信息，这在 Kibana 中查看会比较麻烦。因此，我们采用自定义的 Log4j Appender 方式，将数据发送到 Kafka，并定义符合标准的数据格式，同时获取到任务的 applicationId。

在 Flink 的配置目录 conf 下，有一个 log4j.properties 文件，负责日志的相关配置。默认情况下，该文件中有一个 ${log.file} 变量，它代表日志路径，路径中包含了 applicationId。我们可以将这个变量传递给自定义的 Appender，然后解析出 applicationId。以下是具体实现步骤：

实现步骤

1. 继承 AppenderSkeleton 类：在自定义的 Appender 中定义 Kafka 相关参数和日志路径参数。
2. 日志打印：在 append 方法中处理日志打印逻辑。为了避免影响 Flink 任务的执行，这里使用了 try/catch 结构，并且异步发送日志到 Kafka。
3. 数据格式化与发送：在 AppendKafkaTask 类中处理数据格式化和 applicationId 解析，并将数据发送到 Kafka。

Log4j 配置

在 log4j.properties 文件中进行相应的配置，确保日志能够按照预期格式发送到 Kafka。

完成以上配置后，将自定义的 Log4j Appender 打包并放置在 Flink 的 lib 目录下，即可在 Kibana 中查看到日志信息。