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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。

  1. <?php
  2. /***************************************************************************
  3. *
  4. * 获取到的调用日志，存入redis的队列中.
  5. * $Id$
  6. *
  7. **************************************************************************/
  9. /**
  10. * @file saveLog.php
  11. * @date 2015/11/06 20:47:13
  12. **/
  14. // 获取info
  15. $interface_info = $_GET['info'];
  17. // 存入redis队列
  18. $redis = new Redis();
  19. $redis->connect('xx', 6379);
  20. $redis->auth("password");
  22. // 加上时间戳存入队列
  23. $now_time = date("Y-m-d H:i:s");
  24. $redis->rPush("call_log", $interface_info . "%" . $now_time);
  25. $redis->close();
  28. /* 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
* 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
* */

// 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/xxx/lamp/php5/bin/php /home/xxx/batchLog.php >>/home/xxx/batchlog.log

# 天级统计脚本
0 5 \* \* \* /home/xxx/php5/bin/php /home/xxx/staticLog.php >>/home/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。

本文分享自微信公众号 - 2019-04-01

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