• Net分布式系统之七:日志采集系统(1)(转)


    http://www.cnblogs.com/Andon_liu/p/7508107.html

    日志对大型应用系统或者平台尤其重要,系统日志采集、分析是系统运维、维护及用户分析的基础。

    一、系统日志分类

      一般系统日志可分为三大类:

      1、用户行为日志:通过采集系统用户使用系统过程中,一系列的操作日志。

      2、业务变更日志:特定业务场景需要,采集某用户在某时使用某功能,对某业务(对象、数据)进行某操作,由A变成B。

      3、系统运行日志:系统运行服务器资源、网络及基础中间件的情况进行定时采集日志分析。

    二、常见日志分析应用场景

      日志采集分析是由需求驱动,根据某种场景的需要日志采集,采集的日志进行针对性的分析。一般常见的日志分析结果应用场景有:

      1、分析系统或者平台哪些功能是最受欢迎:什么时候使用最多用户使用,某个区域、某类用户使用最多。有利于功能推广;有利于提升服务器资源从而提高用户体验。

      2、内容推荐:根据用户平常阅读内容,采集相关日志,并通过分析后,将用户感兴趣的内容系统自动推荐给用户,从而提升用户站粘性。

      3、系统审计:对于应用系统,采集操作日志、业务变更日志,有利于备查及提供相关安全审计功能。

      4、自动化运维:场景微服务架构的系统或者平台,对运维投入的要求高,自动化部署和运维,可以减少运维的工作量和压力。系统运行环境日志采集、分析,可实现预警、服务器资源动态调配,有利于快速定位排查故障。

      不同系统的运行环境、功能应用场景及需要采集分析日志的需求也各不相同。日志内容、采集方式存在多样性,日志数据量大,所以需要设计一套日志采集系统,满足日志采集需求,支持便捷将分析结果反捕于应用功能。

    三、日志采集系统总体设计

      基于以上日志采集的初步分析,尤其微服务架构中,微服务治理能力、服务负载需要依赖服务日志的采集分析,所以日志采集子系统是微服务架构的基础支持功能。日志采集系统总体设计如下:

    图1- 日志采集系统总体框架示意图

      如上图所示,根据日志整个过程,系统由三部分组成:日志采集、日志存储&分析及结果应用。日志采集主要负责提供多种方式进行采集日志;日志存储&分析主要实现分析统一存储和定制的场景分析日志;结果应用实现将日志分析结果提供服务接口或者默认的管理功能,供应用功能使用。

      日志采集整体过程:日志采集后,通过在线或者离线传输到消息队列,由日志消费应用拉取后进行存储。根据分析需要定制自动作业任务实现日志数据抽取、转换、统计后,将结果数据写入关系型数据库。提供服务接口或者日志查询默认管理功能进行使用。

    1、日志采集

      日志采集实现三种方式进行采集日志:

      (1)WebAPI方式:实现基于http协议 restful方式采集日志数据,并发送至消息队列。主要用于提供移动端、微信公众号及小量日志采集使用,在NET分布式系统上可结合“API网关”使用。

      (2)Service Proxy方式:基于log4.net优秀的日志组件和消息队列客户端驱动,进行封装为日志记录服务代理,提供便捷、统一的接口供应用进行使用。支持将日志记录到应用本地和在线实时发送至消息队列,其中记录到应用本地,可结合第三种方式完成应用功能日志采集的功能。

      (3)LCClient方式:实现客户端批量抓取日志数据,发送至LCServer。LCClient客户端基于TCP协议与LCServer服务端进行通信,基于NIO框架构建,可支持高并发处理能力。LCServer再将日志数据写入消息队列。

      日志采集通过提供三种方式,满足不同的业务应用场景使用采集日志。

    2、日志存储&分析

      日志存储及分析由五部分构成:消息队列(MQ)、日志接收服务端(LCServer)、日志存储(Elasticsearch)、任务作业(Quartz.net)及关系型数据库(MySQL)。

      (1)消息队列(MQ):日志通过消息队列实现消息统一接收,做一道缓冲,满足日志数据并发接收能力。

      (2)日志接收服务端(LCServer):接收LCClient客户端批量发送日志数据,并将其发送至消息队列。

      (3)日志存储(Elasticsearch):选用ES做日志存储,主要考虑ES是一种文档化分布式搜索服务,支持PB级的数据存储,支持上百个节点的分布式集群能力,并且提供丰富的API使用,数据查询方面有着优越的性能。

      (4)任务作业(Quartz.net):通过定制化开发作业任务实现对ES日志数据抽取、转换、分析后,将结果存储于关系型数据库。Quartz.net中间件是业界公认的作业任务组件。

      (5)关系型数据库(MySQL):实现日志结果数据存储,供日志应用查询使用。MySQL有着优越的主从复制机制,可解决单节点查询性能瓶颈,同时提供传统SQL脚本操作数据的能力,提供开发效率。

      日志数据存储和分析后,最终目的就是提供与应用功能使用。

    3、分析结果应用

      分析结果应用主要提供服务接口和管理功能两种方式。

      (1)服务接口方式:基于http协议以restful方式提供接口,支持应用功能方便调用。

      (2)管理模块方式:默认提供一套日志查询管理功能,方便于应用直接集成使用。

    四、总结

      日志采集本身也是一个分布式系统,服务端每个节点都支持分布式集群部署,可实现高并发、高可用性。本文只是一种抛砖引玉,系统每个组件还需要深化详细,同时也包括实施部署。

    作者:刘蔡涛 出处:http://www.cnblogs.com/Andon_liu  关于作者:专注于微软平台项目架构、管理。熟悉设计模式、领域驱动、架构设计、敏捷开发和项目管理。现主要从事ASP.NET MVC、WCF/Web API、SOA、MSSQL、redis方面的项目开发、架构、管理工作。 如有问题或建议,请一起学习讨论!  本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接。  如有问题,可以邮件:568773262@qq.com 联系我,谢谢。
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