6.1 KiB
简介
该项目架构设计文章：https://my.oschina.net/1Gk2fdm43/blog/5312538
该项目主要为海量日志（秒级GB级）的搜集、传输、存储而设计的全套方案。区别于传统的如ELK系列套件，该项目主要是为了解决超大量级的日志（出入参、链路跟踪日志）从搜集到最后检索查询的中途产生的高昂硬件成本、性能低下等问题。
核心点在于 性能、成本 。
主要应用方向为： 用户跟踪 ，即根据特定条件，查询用户请求出入参、中途打印的所有日志，即这个链路的日志。
较ELK系列方案（filebeat、mq传输、es存储等常见方案），该框架拥有10倍以上的性能提升，和70%以上的磁盘节省。这意味着，在日志这个功能块上，使用相同的硬件配置，原本只能传输、存储一秒100M的日志，采用该方案，一秒可以处理1GB的日志，且将全链路因日志占用的磁盘空间下降70%。
由于该方案着重于极致的吞吐性能和极低的磁盘占用，而对数据全程进行了压缩。故并不适合于需要es关键字模糊查询的场景使用，而仅支持提前设定好的索引字段查询。数据库使用的是clickhouse集群，配置中心采用的etcd，如果之前没有相关经验的，还涉及了新技术的学习成本，以及需要对部分源码进行改造，故未必适合大部分项目使用。建议关注实现方案和处理超大量级的数据、缓冲、入库等代码逻辑即可，整套思路可适用于多种场景。
该项目适用于日志量极大，且用于节省中转环节如使用kafka等mq进行日志中转的场景。在京东、方舟健客等公司线上使用，由于各公司日志查询时索引字段不同，固必然有一定的开发工作，需要注意。这不是一个开箱即用的项目。
关于性能及机器配置简述，目前线上的worker配置主要为8核32g的docker，32g内存是专门定制的参数，因为worker需要靠纯内存来承接和缓冲大量接收的日志，这样的单机每秒可以承接的日志量为160M-200M，因为是压缩后的，对应原始日志约1个G，约1千万行。
clickhouse机器配置为16核64G内存，单机每秒可以稳定写入180M，再高会丢可用率。对应原始日志约1个G。
查询界面由于目前前端做的不太好，大概放个图大家了解意思就行，就是查用户跟踪的。
可以查询出入参，及请求整个链路的日志情况。
使用说明
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背景
京东App作为一个巨大量级的请求入口，涉及了诸多系统，为了保证系统的健壮性、和请求溯源，以及出现问题后的问题排查，通常我们保存了用户请求从出入参、系统中途关键节点日志（info、error）、链路日志等，并且会将日志保存一段时间。
日志系统基本划分为几个模块：收集（filebeat、logstash等），传输（kafka、tcp直传等），存储（es，mysql、hive等），查询（kibana、自建）。
以传统日志解决方案为例，当有一个G的日志产生后，日志写本地磁盘（占用磁盘1G），读取后写入mq（mq占用2G，单备份），消费mq写入es（es占用1G），共需占用磁盘4GB，附带着网络带宽占用，和同体量的服务器资源占用（单服务器秒级处理100M）。
则以京东App的体量，当秒级百G日志产生时，所耗费的硬件资源相当庞大，成本已到了难以承受的地步。
该日志框架即为在有所取舍的情况下，支撑海量日志的场景所研发，如前文所讲，该方案在同等硬件配置下，较filebeat+mq+es的模式秒级 日志吞吐量提升10倍，且全链路磁盘占用下降了70%以上 。
方案简介
详细的可以看开头那篇文章。
这里只放两张图基本能说明原理。
基本流程为通过filter获取web请求出入参、自定义log4j、logback的appender搜集中途打印的日志，通过请求入口时生成的tracerId进行关联，写入本地内存（取代写磁盘），进行压缩（字符串空间占用减少80%以上），通过Udp发往worker端（取代mq），worker接收数据抽取索引字段，并入库clickhouse，除未来查询要用的索引字段外，其他内容全程压缩直至入库。
答疑
一 为什么是UDP而不是TCP？
主要区别，udp是知道对方的ip和端口，把消息发出去后，直接清空本地缓存。而tcp是发出去后，等待对方回复确认收到信息后，才会删除这条消息的缓存。一旦接收端卡顿，则客户端可能堆外内存溢出。并且通信时间翻倍，吞吐量下降。
二 UDP丢消息怎么办？
1 网络拥堵，交换机被打满。则无论udp tcp都发不出去了
2 重启机器，在空档期udp发出去的不会重发
3 worker消费入库不及，主动抛弃
总结：日志允许以上情况下的丢失，无需保证强可靠性
三 1台clickhouse，极限一秒写入180M，对应用户QPS约1万。 那么30台服务器如何支撑大促60万QPS，或更高？
前提：clickhouse性能是明确的，譬如一秒最多写1万用户QPS，则30台最高写30万。那么60万QPS时， 我们只能用别的地方去缓冲。 方案： 定制8核32G机器，单机开一个10万的队列，存放用户请求数据。批量入库，靠内存来吃下 大促陡增的几秒流量。则50台worker机器，即可拥有500万的内存队列，即便高峰是80万、100万，随后 逐步下降至30万、20万并维持。则一个能吃下30万的clickhouse集群足以支撑。 且worker机器可以随时扩容，平时4台支撑日常的1-5万的QPS，大促当天扩容即可，成本极低。