场景目标
使用日志服务的Web-tracking、logtail（文件极简）、syslog等收集上来的日志经常存在各种各样的格式，我们需要针对特定的日志（例如topic）进行一定的分发到特定的logstore中处理和索引，本文主要介绍如何使用消费组实时分发日志到不通的目标日志库中。并且利用消费组的特定，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。
使用消费组进行实时分发
这里我们描述用Python使用消费组进行编程，实时根据数据的topic进行分发。
注意：本篇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.
安装
环境
- 建议程序运行在源日志库同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更多SLS Python SDK的使用手册，可以参考这里
程序配置
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，根据需要可以配置多个目标
accessKeyId = os.environ.get('SLS_AK_ID', '')
accessKey = os.environ.get('SLS_AK_KEY', '')
endpoint = os.environ.get('SLS_ENDPOINT', '')
project = os.environ.get('SLS_PROJECT', '')
logstore = os.environ.get('SLS_LOGSTORE', '')
to_endpoint = os.environ.get('SLS_ENDPOINT_TO', endpoint)
to_project = os.environ.get('SLS_PROJECT_TO', project)
to_logstore1 = os.environ.get('SLS_LOGSTORE_TO1', '')
to_logstore2 = os.environ.get('SLS_LOGSTORE_TO2', '')
to_logstore3 = os.environ.get('SLS_LOGSTORE_TO3', '')
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)
# 构建一个消费组和消费者
option = LogHubConfig(endpoint, accessKeyId, accessKey, project, logstore, consumer_group, consumer_name, cursor_position=CursorPosition.SPECIAL_TIMER_CURSOR, cursor_start_time=cursor_start_time)
# bind put_log_raw which is faster
to_client = LogClient(to_endpoint, accessKeyId, accessKey)
put_method1 = partial(to_client.put_log_raw, project=to_project, logstore=to_logstore1)
put_method2 = partial(to_client.put_log_raw, project=to_project, logstore=to_logstore2)
put_method3 = partial(to_client.put_log_raw, project=to_project, logstore=to_logstore3)
return option, {u'ngnix': put_method1, u'sql_audit': put_method2, u'click': put_method3}注意，这里使用了functools.partial对put_log_raw进行绑定，以便后续调用方便。
数据消费与分发
如下代码展示如何从SLS拿到数据后根据topic进行转发。
if __name__ == '__main__':
option, put_methods = get_copy_option()
def copy_data(shard_id, log_groups):
for log_group in log_groups.LogGroups:
# update topic
if log_group.Topic in put_methods:
put_methods[log_group.Topic](log_group=log_group)
logger.info("*** start to consume data...")
worker = ConsumerWorker(ConsumerProcessorAdaptor, option, args=(copy_data, ))
worker.start(join=True)启动
假设程序命名为"dispatch_data.py"，可以如下启动：
export SLS_ENDPOINT=<Endpoint of your region>
export SLS_AK_ID=<YOUR AK ID>
export SLS_AK_KEY=<YOUR AK KEY>
export SLS_PROJECT=<SLS Project Name>
export SLS_LOGSTORE=<SLS Logstore Name>
export SLS_LOGSTORE_TO1=<SLS To Logstore1 Name>
export SLS_LOGSTORE_TO1=<SLS To Logstore2 Name>
export SLS_LOGSTORE_TO1=<SLS To Logstore3 Name>
export SLS_CG=<消费组名，可以简单命名为"dispatch_data">
pypy3 dispatch_data.py性能考虑
启动多个消费者
基于消费组的程序可以直接启动多次以便达到并发作用：
nohup pypy3 dispatch_data.py &
nohup pypy3 dispatch_data.py &
nohup pypy3 dispatch_data.py &
...注意:
所有消费者使用了同一个消费组的名字和不同的消费者名字（因为消费者名以进程ID为后缀）。
因为一个分区（Shard）只能被一个消费者消费，假设一个日志库有10个分区，那么最多有10个消费者同时消费。
性能吞吐
基于测试，在没有带宽限制、接收端速率限制（如Splunk端）的情况下，以推进硬件用pypy3运行上述样例，单个消费者占用大约10%的单核CPU下可以消费达到5 MB/s原始日志的速率。因此，理论上可以达到50 MB/s原始日志每个CPU核，也就是每个CPU核每天可以消费4TB原始日志。
注意: 这个数据依赖带宽、硬件参数和目标Logstore是否能够较快接收数据。
高可用性
消费组会将检测点（check-point）保存在服务器端，当一个消费者停止，另外一个消费者将自动接管并从断点继续消费。
可以在不同机器上启动消费者，这样当一台机器停止或者损坏的清下，其他机器上的消费者可以自动接管并从断点进行消费。
理论上，为了备用，也可以启动大于shard数量的消费者。
其他
限制与约束
每一个日志库（logstore）最多可以配置10个消费组，如果遇到错误ConsumerGroupQuotaExceed则表示遇到限制，建议在控制台端删除一些不用的消费组。
监测
Https
如果服务入口（endpoint）配置为https://前缀，如https://cn-beijing.log.aliyuncs.com，程序与SLS的连接将自动使用HTTPS加密。
服务器证书*.aliyuncs.com是GlobalSign签发，默认大多数Linux/Windows的机器会自动信任此证书。如果某些特殊情况，机器不信任此证书，可以参考这里下载并安装此证书。
更多案例
- 日志服务Python消费组实战（一）：日志服务与SIEM（如Splunk）集成实战
- 日志服务Python消费组实战（二）：实时日志分发
- 日志服务Python消费组实战（三）：实时跨域监测多日志库数据
- 本文Github样例
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