需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中;存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮

问题分析

思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择;但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试。

解决:

  • 问题一:要求日志最好入库;但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done。【批量入库和直接入库性能差异参考文章】

  • 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚。

  • 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本。

done,下面是小拽的简单实现过程

一:设计数据库表和存储

  • 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive。如果确实有update需求,也可以采用myISAM。

  • 考虑到log是实时记录的所有数据,数量可能巨大,主键采用bigint,自增即可

  • 考虑到log系统以写为主,统计采用离线计算,字段均不要出现索引,因为一方面可能会影响插入数据效率,另外读时候会造成死锁,影响写数据。

二:redis存储数据形成消息队列

由于高并发,尽可能简单,直接,上代码。

<?php/***************************************************************************
*
* 获取到的调用日志,存入redis的队列中.
* $Id$
*
**************************************************************************//**
* @file saveLog.php
* @date 2015/11/06 20:47:13
* @author:cuihuan
* @version $Revision$
* @brief*
**/// 获取info$interface_info = $_GET['info'];// 存入redis队列$redis = new Redis();$redis->connect('xx', 6379);$redis->auth("password");// 加上时间戳存入队列$now_time = date("Y-m-d H:i:s");$redis->rPush("call_log", $interface_info . "%" . $now_time);$redis->close();/* vim: set ts=4 sw=4 sts=4 tw=100 */?>

三:数据定时批量入库。

定时读取redis消息队列里面的数据,批量入库。

<?php/*** 获取redis消息队列中的脚本,拼接sql,批量入库。* @update 2015-11-07 添加失败消息队列回滚机制 ** @Author:cuihuan* 2015-11-06* */// init redis$redis_xx = new Redis();$redis_xx->connect('ip', port);$redis_xx->auth("password");// 获取现有消息队列的长度$count = 0;$max = $redis_xx->lLen("call_log");// 获取消息队列的内容,拼接sql$insert_sql = "insert into fb_call_log (`interface_name`, `createtime`) values ";// 回滚数组$roll_back_arr = array();while ($count < $max) {    $log_info = $redis_cq01->lPop("call_log");    $roll_back_arr = $log_info;    if ($log_info == 'nil' || !isset($log_info)) {        $insert_sql .= ";";        break;}    // 切割出时间和info$log_info_arr = explode("%",$log_info);    $insert_sql .= " ('".$log_info_arr[0]."','".$log_info_arr[1]."'),";    $count++;
}// 判定存在数据,批量入库if ($count != 0) {    $link_2004 = mysql_connect('ip:port', 'user', 'password');    if (!$link_2004) {        die("Could not connect:" . mysql_error());}    $crowd_db = mysql_select_db('fb_log', $link_2004);    $insert_sql = rtrim($insert_sql,",").";";    $res = mysql_query($insert_sql);    // 输出入库log和入库结果;echo date("Y-m-d H:i:s")."insert ".$count." log info result:";    echo json_encode($res);    echo "</br>\n";    // 数据库插入失败回滚if(!$res){       foreach($roll_back_arr as $k){           $redis_xx->rPush("call_log", $k);}} // 释放连接mysql_free_result($res);mysql_close($link_2004);
}// 释放redis$redis_cq01->close();?>

四:离线天级统计和清理数据脚本

?php/**
* static log :每天离线统计代码日志和删除五天前的日志
*
* @Author:cuihuan
* 2015-11-06
* */// 离线统计$link_2004 = mysql_connect('ip:port', 'user', 'pwd');if (!$link_2004) {    die("Could not connect:" . mysql_error());
}$crowd_db = mysql_select_db('fb_log', $link_2004);// 统计昨天的数据$day_time = date("Y-m-d", time() - 60 * 60 * 24 * 1);$static_sql = "get sql";$res = mysql_query($static_sql, $link_2004);// 获取结果入库略// 清理15天之前的数据$before_15_day = date("Y-m-d", time() - 60 * 60 * 24 * 15);$delete_sql = "delete from xxx where createtime < '" . $before_15_day . "'";try {    $res = mysql_query($delete_sql);
}catch(Exception $e){    echo json_encode($e)."\n";    echo "delete result:".json_encode($res)."\n";
}mysql_close($link_2004);?>

五:代码部署

主要是部署,批量入库脚本的调用和天级统计脚本,crontab例行运行。

# 批量入库脚本*/2 * * * * /home/cuihuan/xxx/lamp/php5/bin/php /home/cuihuan/xxx/batchLog.php >>/home/cuihuan/xxx/batchlog.log# 天级统计脚本0 5 * * * /home/cuihuan/xxx/php5/bin/php /home/cuihuan/xxx/staticLog.php >>/home/cuihuan/xxx/staticLog.log

总结:相对于其他复杂的方式处理高并发,这个解决方案简单有效:通过redis缓存抗压,mysql批量入库解决数据库瓶颈,离线计算解决统计数据,通过定期清理保证库的大小。

转载于:https://blog.51cto.com/ww123/1873114

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