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 */
?>
AI 代码解读
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();
?>
AI 代码解读
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);
?>
AI 代码解读
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
AI 代码解读
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。
