1. 背景

日志服务 SLS 是云原生观测与分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务，基于日志服务的便捷的数据接入能力，可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析；阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink 构建的大数据分析平台，在实时数据分析、风控检测等场景应用广泛。阿里云 Flink 原生支持阿里云日志服务 SLS 的 Connector，可以在阿里云 Flink 平台将 SLS 作为源表或者结果表使用。

在阿里云 Flink 配置 SLS 作为源表时，默认会消费 SLS 的 Logstore 数据进行动态表的构建，在消费的过程中，可以指定起始时间点，消费的数据也是指定时间点以后的全量数据；在特定场景中，往往只需要对某类特征的日志或者日志的某些字段进行分析处理，此类需求可以通过 Flink SQL 的 WHERE 和 SELECT 完成，这样做有两个问题：

1）Connector 从源头拉取了过多不必要的数据行或者数据列造成了网络的开销；

2）这些不必要的数据需要在 Flink 中进行过滤投影计算，这些清洗工作并不是数据分析的关注的重点，造成了计算的浪费。

对于这种场景，有没有更好的办法呢？

答案是肯定的，SLS 推出了 SPL 语言，可以高效的对日志数据的清洗，加工。这种能力也集成在了日志消费场景，包括阿里云 Flink 中 SLS Connector，通过配置 SLS SPL 即可实现对数据的清洗规则，在减少网络传输的数据量的同时，也可以减少 Flink 端计算消耗。

接下来对 SPL 及 SPL 在阿里云 Flink SLS Connector 中应用进行介绍及举例。

2. SLS SPL 介绍

SLS SPL 是日志服务推出的一款针对弱结构化的高性能日志处理语言，可以同时在 Logtail 端、查询扫描、流式消费场景使用，具有交互式、探索式、使用简洁等特点。

SPL 基本语法如下：

<data-source> 
| <spl-cmd> -option=<option> -option ... <expression>, ... as <output>, ...
| <spl-cmd> ...
| <spl-cmd> ...

是 SPL 指令，支持行过滤、列扩展、列裁剪、正则取值、字段投影、数值计算、JSON、CSV 等半结构化数据处理，具体参考 SPL 指令^[^1]介绍，具体来说包括：

结构化数据 SQL 计算指令：支持行过滤、列扩展、数值计算、SQL 函数调用

extend 通过 SQL 表达式计算结果产生新字段
where 根据 SQL 表达式计算结果过滤数据条目

*
| extend latency=cast(latency as BIGINT)
| where status='200' AND latency>100

字段操作指令：支持字段投影、字段重名、列裁剪

project 保留与给定模式相匹配的字段、重命名指定字段
project-away 保留与给定模式相匹配的字段、重命名指定字段
project-rename 重命名指定字段，并原样保留其他所有字段

*
| project-away -wildcard "__tag__:*"
| project-rename __source__=remote_addr

非结构化数据提取指令：支持 JSON、正则、CSV 等非结构化字段值处理

parse-regexp 提取指定字段中的正则表达式分组匹配信息
parse-json 提取指定字段中的第一层 JSON 信息
parse-csv 提取指定字段中的 CSV 格式信息

*
| parse-csv -delim='^_^' content as time, body
| parse-regexp body, '(\S+)\s+(\w+)' as msg, user

3. SPL 在 Flink SLS Connector 中的原理介绍

阿里云 Flink 支持 SLS Connector，通过 SLS Connector 实时拉取 SLS 中 Logstore 的数据，分析后的数据也可以实时写入 SLS，作为一个高性能计算引擎，Flink SQL 也在越来越广泛的应用在 Flink 计算中，借助 SQL 语法可以对结构化的数据进行分析。

在 SLS Connector 中，可以配置日志字段为 Flink SQL 中的 Table 字段，然后基于 SQL 进行数据分析；在未支持 SPL 配置之前，SLS Connector 会实时消费全量的日志数据到 Flink 计算平台，当前消费方式有如下特点：

在 Flink 中计算的往往不需要所有的日志行，比如在安全场景中，可能仅需要符合某种特征的数据，需要进行日志进行过滤，事实上不需要的日志行也会被拉取，造成网络带宽的浪费。
在 Flink 中计算的一般是特定的字段列，比如在 Logstore 中有 30 个字段，真正需要在 Flink 计算的可能仅有 10 个字段，全字段的拉取造成了网络带宽的浪费。

在以上场景中，可能会增加并不需要的网络流量和计算开销，基于这些特点，SLS 将 SPL 的能力集成到 SLS Connector 的新版本中，可以实现数据在到达 Flink 之前已经进行了行过滤和列裁剪，这些预处理能力内置在 SLS 服务端，可以达到同时节省网络流量与 Flink 计算（过滤、列裁剪）开销的目的。

3.1 原理对比

未配置 SPL 语句时：Flink 会拉取 SLS 的全量日志数据（包含所有列、所有行）进行计算，如图 1。
配置 SPL 语句时：SPL 可以对拉取到的数据如果 SPL 语句包含过滤及列裁剪等，Flink 拉取到的是进行过滤和列裁剪后部分数据进行计算，如图 2。

4. 在 Flink 中使用 SLS SPL

接下来以一个 Nginx 日志为例，来介绍基于 SLS SPL 的能力来使用 Flink。为了便于演示，这里在 Flink 控制台配置 SLS 的源表，然后开启一个连续查询以观察效果。在实际使用过程中，可以直接修改 SLS 源表，保留其余分析和写出逻辑。

接下来介绍下阿里云 Flink 中使用 SPL 实现行过滤与列裁剪功能。

4.1 在 SLS 准备数据

开通 SLS，在 SLS 创建 Project，Logstore，并创建具有消费 Logstore 的权限的账号 AK/SK。
当前 Logstore 数据使用 SLS 的的 SLB 七层日志模拟接入方式产生模拟数据，其中包含 10 多个字段。

模拟接入会持续产生随机的日志数据，日志内容示例如下：

{
  "__source__": "127.0.0.1",
  "__tag__:__receive_time__": "1706531737",
  "__time__": "1706531727",
  "__topic__": "slb_layer7",
  "body_bytes_sent": "3577",
  "client_ip": "114.137.195.189",
  "host": "www.pi.mock.com",
  "http_host": "www.cwj.mock.com",
  "http_user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:22.0) Gecko/20130405 Firefox/23.0",
  "request_length": "1662",
  "request_method": "GET",
  "request_time": "31",
  "request_uri": "/request/path-0/file-3",
  "scheme": "https",
  "slbid": "slb-02",
  "status": "200",
  "upstream_addr": "42.63.187.102",
  "upstream_response_time": "32",
  "upstream_status": "200",
  "vip_addr": "223.18.47.239"
}

Logstore 中 slbid 字段有两种值：slb-01 和 slb-02，对 15 分钟的日志数据进行 slbid 统计，可以发现 slb-01 与 slb-02 数量相当。

5. 行过滤场景

在数据处理中过滤数据是一种常见需求，在 Flink 中可以使用 filter 算子或者 SQL 中的 where 条件进行过滤，使用非常方便；但是在 Flink 使用 filter 算子，往往意味着数据已经通过网络进入 Flink 计算引擎中，全量的数据会消耗着网络带宽和 Flink 的计算性能，这种场景下，SLS SPL 为 Flink SLS Connector 提供了一种支持过滤“下推”的能力，通过配置 SLS Connector 的 query 语句中，过滤条件，即可实现过滤条件下推。避免全量数据传输和全量数据过滤计算。

5.1 创建 SQL 作业

在阿里云 Flink 控制台创建一个空白的 SQL 的流作业草稿，点击下一步，进入作业编写。

在作业草稿中输入如下创建临时表的语句：

CREATE TEMPORARY TABLE sls_input(
  request_uri STRING,
  scheme STRING,
  slbid STRING,
  status STRING,
  `__topic__` STRING METADATA VIRTUAL,
  `__source__` STRING METADATA VIRTUAL,
  `__timestamp__` STRING METADATA VIRTUAL,
   __tag__ MAP<VARCHAR, VARCHAR> METADATA VIRTUAL,
  proctime as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'sls',
  'endpoint' ='cn-beijing-intranet.log.aliyuncs.com',
  'accessId' = '${ak}',
  'accessKey' = '${sk}',
  'starttime' = '2024-01-21 00:00:00',
  'project' ='${project}',
  'logstore' ='test-nginx-log',
  'query' = '* | where slbid = ''slb-01'''
);

这里为了演示方便，仅设置 request_uri、scheme、slbid、status 和一些元数据字段作为表字段。
${ak}、${sk}、${project} 替换为具有 Logstore 消费权限的账号。
endpoint：填写同地域的 SLS 的私网地址。
query：填写 SLS 的 SPL 语句，这里填写了 SPL 的过滤语句：* | where slbid = ''slb-01''，注意在阿里云 Flink 的 SQL 作业开发中，字符串需要使用英文单引号进行转义。

5.2 连续查询及效果

在作业中输入分析语句，按照 slbid 进行聚合查询，动态查询会根据日志的变化，实时刷新数字。

SELECT slbid, count(1) as slb_cnt FROM sls_input GROUP BY slbid

点击右上角调试按钮，进行调试，可以看到结果中 slbid 的字段值，始终是 slb-01。

可以看出设置了 SPL 语句后，sls_input 仅包含 slbid=‘slb-01’ 的数据，其他不符合条件的数据被过滤掉了。

5.3 流量对比

使用 SPL 后，可以看出在 SLS 的写流量不变的情况下，Flink 对 SLS 的读流量有大幅度下降；同时在过滤占主要很多 Flink CU 的场景下，经过过滤后，Flink CU 也会有相应的降低。

6. 列裁剪场景

在数据处理中列裁剪也是一种常见需求，在原始数据中，往往会有全量的字段，但是实际的计算只需要特定的字段；类似需要在 Flink 中可以使用 project 算子或者 SQL 中的 select 进行列裁剪与变换，使用 Flink 使用 project 算子，往往意味着数据已经通过网络进入 Flink 计算引擎中，全量的数据会消耗着网络带宽和 Flink 的计算性能，这种场景下，SLS SPL 为 Flink SLS Connector 提供了一种支持投影下推的能力，通过配置 SLS Connector 的 query 参数，即可实现投影字段下推。避免全量数据传输和全量数据过滤计算。

6.1 创建 SQL 作业

创建步骤同行过滤场景，在作业草稿中输入如下创建临时表的语句，这里 query 参数配置进行了修改，在过滤的基础上增加了投影语句，可以实现从 SLS 服务端仅拉取特定字段的内容。

CREATE TEMPORARY TABLE sls_input(
  request_uri STRING,
  scheme STRING,
  slbid STRING,
  status STRING,
  `__topic__` STRING METADATA VIRTUAL,
  `__source__` STRING METADATA VIRTUAL,
  `__timestamp__` STRING METADATA VIRTUAL,
   __tag__ MAP<VARCHAR, VARCHAR> METADATA VIRTUAL,
  proctime as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'sls',
  'endpoint' ='cn-beijing-intranet.log.aliyuncs.com',
  'accessId' = '${ak}',
  'accessKey' = '${sk}',
  'starttime' = '2024-01-21 00:00:00',
  'project' ='${project}',
  'logstore' ='test-nginx-log',
  'query' = '* | where slbid = ''slb-01'' | project request_uri, scheme, slbid, status, __topic__, __source__, "__tag__:__receive_time__"'
);

为了效果，下面分行展示语句中配置，在 Flink 语句中任然需要单行配置。

* 
| where slbid = ''slb-01'' 
| project request_uri, scheme, slbid, status, __topic__, __source__, "__tag__:__receive_time__"

上面使用了 SLS SPL 的管道式语法来实现数据过滤后投影的操作，类似 Unix 管道，使用|符号将不同指令进行分割，上一条指令的输出作为下一条指令的输入，最后的指令的输出表示整个管道的输出。

6.2 连续查询及效果

在作业中输入分析语句，可以看到，结果与行过滤场景结果类似。

SELECT slbid, count(1) as slb_cnt FROM sls_input_project GROUP BY slbid

? 注意：这里与行过滤不同的是，上面的行过滤场景会返回全量的字段，而当前的语句令 SLS Connector 只返回特定的字段，再次减少了数据的网络传输。

7. SPL 还可以做什么

上述实例中演示了使用 SLS SPL 的过滤和投影功能来实现 SLS Connector 的“下推”功能，可以有效地减少网络流量和 Flink CU 的使用。可以避免在 Flink 进行计算之前，进行额外的过滤和投影计算消耗。
SLS SPL 的功能不止于过滤与投影，SLS SPL 完整支持的语法可以参考文档：SPL 指令^[^1]。同时，SPL管道式语法已全面支持在 Flink Connector 中进行配置。
SLS SPL 支持对于数据进行预处理，比如正则字段、JSON 字段，CSV 字段展开；数据格式转换，列的增加和减少；过滤等。除了用于消费场景，在 SLS 的 Scan 模式与采集端都会应用场景，以便用户在采集端、消费端都可以使用 SPL 的能力。

相关链接：

[1] SPL 指令

[2] 日志服务概述

[3] SPL 概述

[4] 阿里云 Flink Connector SLS

作者：潘伟龙（豁朗）

使用 SPL 高效实现 Flink SLS Connector 下推