在日常工作中，我們通常需要存儲一些日志，譬如用戶請求的出入參、系統運行時打印的一些 info、error 之類的日志，從而對系統在運行時出現的問題有排查的依據。

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圖片來自 包圖網

日志存儲和檢索是個很常見且簡單的工作，市面也有很多關于日志搜集、存儲、檢索的框架可供使用。

譬如我們只有個位數機器時，可以通過登錄服務器，查看 Log4j 之類的框架打印到本地文件的日志。當日志多起來后，可以用 ELK 三劍客處理日志。

當日志量進一步增多，我們可以上消息隊列，譬如 Kafka 之類來承接，然后消費入庫。或者寫本地文件，再采用 Filebeat 之類上報再入庫。

以上都是較為常見的日志傳輸和存儲的方案，成本可控的情況下，可適用于絕大多數場景。

我們可以簡單總結一下日志框架的功能，大概是暫存、傳輸、入庫保存、快速檢索。

量級上升，成本高昂

技術方案的設計和取舍，往往強受限于成本。當成本高企到難以承受時，將必須導致技術方案的升級換代。那么問題來了，我就是存個日志而已，怎么就成本難以承受了呢?

我們以一個常見的日志傳輸及存儲方案來舉例，如下圖，暫存就是采用客戶端寫本地文件存日志，傳輸即是采用 MQ，消費入庫常見的如 ES。

下圖方案，為了減少部分存儲成本，將日志詳情存儲于壓縮更好的 Hbase，僅將查詢時需要的一些索引字段放在了 ES。

以上作為一個常用的方案，為什么會成本高昂呢?

我們來簡單計算一下，京東 App 某個模塊(是一個模塊，非整個 App 累計)，單次用戶請求，用戶的入參+返回值+流程中打印的日志占用的大小在 40k-2M 之間，中位數在 60k 左右。

該模塊日常每秒約 2-5 萬次訪問，高峰時會翻 10 倍，極高峰可達百萬。

以 3 萬每秒來算，產生的日志大小為 1.8G，也就是說即便是低負載時，這個日志框架要吞下 1.8G 的傳輸與存儲。

但這是遠遠不夠的，因為我們即便放棄極高峰，僅僅支撐偶現的高峰，也需要該系統能支撐秒級 15G 以上的吞吐。但是這僅僅才是一個模塊而已，算上前中臺這樣的模塊還有很多。

那么我們就可以來算一算了，一秒 1.5 G，一個小時就是 5.4TB。小高峰是肯定要支撐的，也就是秒級 30 萬是要保的，那么我們的系統就要能支撐秒級 15G 單模塊，算上各模塊，200G 秒級是跑不了了。

這只是各個機器所打印在各自本地的原始日志文件占用的大小，然后要發到 MQ 集群。

大家都知道，MQ 也是寫磁盤的，這 200G 一點不少的在 MQ 機器上做了保存，并且 MQ 還有備份機制。

就以最簡陋的單備份來說，MQ 每秒要承接 400G 的磁盤，并且離刪除后釋放磁盤還有挺長一段時間，哪怕只存 1 個小時，也是一個巨大的數字。

我們知道，一般服務器在磁盤還不錯的情況下，單機秒級寫入量 200 多 M 算比較不錯的情況，通過上面的了解，我們僅僅做到日志的暫存和傳輸就需要 2000 臺以上的服務器資源。

然后就到了 worker 消費集群，該集群只是純粹的內存數據交換，不占磁盤，worker 消費后寫入數據庫。大家基本可以想象到，數據庫的占用是如何。

OK，我們終于把數據存了進去，查詢問題就成了另外一個必須面對的事情，如何快速從無數億中找到你要查詢的那個用戶的鏈路日志。

到了此時，成本就成了非常要命的事情，尤其方案的設計，會導致原本就很龐大的數據，在鏈路上再次放大多倍，那么巨大的硬件成本如何解決。

縮短流程，縮減流量

通過上面的分析，我們已經發現，即便是市面上最通用的日志方案，在如此巨大的流量面前，也難以持續下去，高昂的硬件成本，將迫使我們去尋找更合適的技術方案。

世界上有一個著名的法則叫"奧卡姆剃刀定律"，講的是程序員該如何選擇合適的剃刀，來讓自己的秀發光滑柔順有光澤。

其實不是的，該定律主要就是八個字"如無必要，勿增實體"。當一個流程難以支撐當前的業務時，我們就該審視一下，哪些步驟是不必要的。

從這個通用流程中，其實我們很容易就能發現，我們經歷了很多讀寫，每次讀寫都伴隨著磁盤的讀寫(包括 MQ 也是寫磁盤的)，和頻繁的序列化反序列化，以及翻倍的網絡 IO。

那么讓我們揮舞起奧卡姆的剃刀，做一些刪減，把非必要的部分給刪掉，就變成了下圖的流程：

我們發現，其實寫本地磁盤、和 MQ 都是沒有必要的，我們完全可以將日志數據寫到本地內存，然后搞個線程，定時通過 UDP 將日志直接發送到 worker 端即可。

worker 接收到之后，解析一下，寫入自己的內存隊列，再起數個異步線程，批量將隊列的數據寫入 ClickHouse 數據庫即可。

大家可能看到了，下圖的流程中，那個圓圈明顯比上圖的圓圈要小，這是為什么呢?因為我做了壓縮。

前文講過，我們單條報文 40k-2M，這是一個非常大的報文，這里面都是一些用戶請求的入參 Json 和出參 Json 以及一些中途日志，我們完全沒有必要將原文原封不動往外傳輸。

通過采用主流的 snappy、zstd 等壓縮工具類，可以直接將字符串壓縮成 byte[] 再往外傳輸，這個被壓縮后的字符串，直至入庫都是 byte[]，全程不對大報文解壓。

那么這個壓縮能壓多少呢，80%-90%，一個 60k 的報文，往外送時就剩 6-8k 了，可想而知，僅僅壓縮一下原始數據，就在整個流程中，節省了巨大的帶寬，同時也大幅提升了 worker 的吞吐量。

這里有個小細節，udp 單個最大報文是 64kb，如果我們壓縮后，還是超過了 64kb 的話，udp 是送不出去的，這里可以選擇發個 http 請求送到 worker 即可。

通過上圖，我們可以看到，當流程中的某些環節并不是必需的時，我們應該果斷砍掉，不要輕易照搬網上的方案，而應該選擇更適合自己的方案。下面我們詳細講一下系統是如何設計、運轉的。

更強悍的日志搜集系統

我們來審視一下這個鏈路極短的日志搜集系統：

• 配置中心：用來存儲 worker 的 IP 地址，供客戶端獲取自己模塊所分配的 worker 集群的 ip。
• client：客戶端啟動后，從配置中心拉取分配給自己這個模塊的 worker 集群的 IP，并輪詢將搜集的日志壓縮后發送過去，通過 UDP 的方式。
• worker：每個模塊會分配數量不等的 worker 機器，啟動后上報自己的 IP 地址到配置中心。接受到客戶端發來的日志后，解析相應的字段，批量寫入 clickhouse 數據庫。
• clickhouse：一個強大的數據庫，壓縮比很高，寫入性能極強，按天分片，查詢速度佳。非常適合應用于日志系統這種寫入極大，查詢較少的系統。
• dashboard：可視化界面，從 clickhouse 查詢數據展示給用戶，具有多條件多維度查詢功能。

大家都能看出來，這其中最關鍵的地方是 worker 端，它的承接流量、消費性能、入庫性能將決定著整個鏈路能否良好地運轉。

我們主要分別講解一下 client 端和 worker 端的實現。

Client 端聚合日志

一次請求中，我們通常要保留的日志信息主要有：

①請求的出入參

如果是 http web 應用，要獲取出入參比較簡單的方式就是通過自定義 filter 即可。client 的 sdk 里定義了一個 filter，接入方通過配置該 filter 生效即可搜集到出入參。

如果是其他 rpc 應用非 http 請求的，也提供了對應的 filter 攔截器來獲取出入參。

在獲取到出入參后，sdk 對其中大報文，主要是出參進行了壓縮，并將整個數據定義為一個 Java 對象，做 protobuf 序列化，通過 UDP 方式往自己對應的 worker 集群輪詢傳輸。

②鏈路上自己打印的一些關鍵信息，如調用其他系統的的出入參，自己打印的一些 info、error 信息

sdk 分別提供了 log4j、logback、log4j2 三個常用日志框架的自定義 appender。

用戶可以通過在自己的日志配置文件(如 logback.xml)中，將我自定義的 appender 定義出來即可，那么后續用戶在代碼里所有打印的 info、error 等日志都會執行這個自定義 appender。

同樣，這個自定義 appender 也是將日志暫存內存，然后異步 UDP 外送到 worker。

這里主要有兩個地方需要注意，一是當壓縮后的報文依舊超出 udp 最大報文值時，即通過 http 送出。

二是這一次請求，鏈路中可能會使用多線程、線程池技術，為避免鏈路 tracer 的唯一 id 在線程池丟失，sdk 采用了 TransmittableThreadLocal 來保持鏈路的 ID，這個查一下就懂。

總體來說，client 端實現較為簡單，省略了寫本地磁盤、消費文件發 MQ 等等步驟。

整體只有一次 Protobuf 序列化操作，對 CPU、接入方性能影響極小，采用 UDP 外送，不需要 worker 的任何回復，也不用考慮 tcp 模式下 worker 消費慢導致自己阻塞的問題。整體非常簡潔高效。

Worker 端消費日志并入庫

worker 端是調優的重點，由于要接收海量客戶端發來的日志，解析后入庫，所以 worker 需要具備很強的緩沖能力。

我們都能看出來，系統的瓶頸點肯定在入庫這個階段，解析日志，抽取字段都是效率很高的，而且完全可以通過控制線程的數量來控制住，而入庫將強受限于 clickhouse 的寫入性能。

至于 clickhouse 是如何做的優化，后面會有 clickhouse 集群負責人來講一下做了哪些優化。

為了做好這個緩沖，即便日志接收量大于入庫量，我們也要能接下來這些數據，盡量不丟失。

首先硬件上，采用大內存機器，8 核 32G 的容器，來盡量多屯一些數據。其次，采用了雙緩沖隊列，先將所有接收的數據放一個隊列，然后多線程消費、解析成可供入庫的行數據，再放入一個待入庫隊列，然后批量入庫。

那么我們做的這些操作，能支撐什么樣的數據量呢?

通過線上的應用和嚴苛的壓測，這樣一臺單機 docker 容器，每秒可以處理原始日志 1-5 千萬行。

譬如一條用戶請求，中途產生了共計 1 千多行日志，那么這樣的一臺 worker 單機，每秒可以處理 2 萬客戶端 QPS。對外寫 clickhouse 數據庫，每秒可以寫 160M-200M 比較穩定。

通過對上文的了解，我們知道，這些數據都是被壓縮過的，直至庫里面的都是壓縮過的，只有當最終用戶查詢時，才會進行解壓。所以，這 200M，基本相當于原始數據 1G 多的大小。

也就是說，只要 clickhouse 寫入速度跟的上，這個系統僅需 100 臺就可以極其高效地處理原始秒級百 G 的日志。

對比寫 MQ 的方案，中途所有會出現瓶頸的點如 MQ 寫磁盤速度、消費拉取速度等，都將不復存在。這是一個純內存交換的鏈路系統。

強悍的 Clickhouse

通過以上的了解，我們可以清楚的看到，worker 作為一個純內存計算的組件，client 端通過 worker 的數量進行 hash 均勻分發到各個 worker。

所以 worker 可以動態擴容而且不存在性能瓶頸，其唯一受限制的就是寫入庫的速度。

倘若寫庫速度跟不上，則 worker 必須要拿有限的內存去屯下發來的大量數據，一旦寫滿則就會開始丟棄接收到的數據。所以整個系統的瓶頸點，就是寫庫的速度。

Clickhouse 是面向海量數據實時、多維分析、高性能的新一代 OLAP 數據庫管理系統，實現了向量化執行和 SIMD 指令，對內存中的列式數據，一個 batch 調用一次 SIMD 指令，大幅縮短了計算耗時，帶來數倍的性能提升。

目前已成為驅動京東集團業務增長、創新的“超級引擎”。那么在京東 App 秒級百 G 日志傳輸存儲架構中，Clickhouse 如何支撐大吞吐量數據的寫入?

主要在于以下兩點：

①集群高可用架構

EasyOLAP 部署 CH 集群是三層結構：域名+CHProxy+CH 節點，域名轉發請求到 CHProxy，再由 CHProxy 根據集群節點狀態來轉發。

CHProxy 的引入是為了讓 Query 均勻分布在每個節點上，，并對 CHProxy 做了一定的改進，自動感知集群節點的狀態變化。

②本地表寫入

大吞吐量的數據寫入分布式表時，分布式表會將接收的 insert 數據拆分成多個 parts，并通過 rand 或者 shard_key 方式轉發到各個分片。

這會引起 ch 節點網絡帶寬和 merge 的工作量增加，導致寫入性能下降，并且會增加 too many parts 的風險和加大 zookeeper 的壓力。

另外數據會在分布式表所在節點進行臨時落盤，然后異步的發送到本地表所在的節點進行物理存儲，中間沒有一致性校驗，如果分布式表所在的節點出現故障，會存在數據丟失的風險。

所以針對以上風險，大吞吐量的數據可直接寫入本地表，相較于寫入分布式表可以大幅度提升 2-3 倍的寫入性能。

多條件查詢控制臺

控制臺比較簡單，主要就是做一些 sql 語句查詢，做好 clickhouse 的高效查詢，這里簡單提一些知識點。

做好數據的分片，如按天分片。用好 prewhere 查詢功能，可以帶來性能的提升。做好索引字段的設計，譬如檢索常用的時間、pin。

細節難以盡述，要從百億千億數據中，做好極速的查詢，還需要對 clickhouse 的一些查詢特性有所了解。

下圖界面展示的即為一些索引項，點擊查看詳情，則從數據庫撈出壓縮過的數據，此時才解壓并展示給前端。查看鏈路，則是該次請求中，整個鏈路用戶打印的 log(包括線程池內的)。

總結與對比

我們可以簡單的做一些對比，主要在于硬件成本和軟件性能的對比。

從上文可知，磁盤的占用原始方案占用了磁盤(1 份)，MQ(2 份)，數據庫(1 份)。

而在新的方案中，磁盤的占用僅剩下 clickhouse 的(0.8 份)，clickhouse 自身又對數據做了壓縮，實際占用空間不到入庫容量的 80%。那么僅磁盤即可節省 75% 以上的存儲成本。

大家都知道，秒級的吞吐量，是伴隨著服務器 CPU 的耗費的，并不是說只給個大硬盤，即可一臺服務器每秒吞吐 1 個 G 的。

每臺服務器秒級的吞吐量是有上限的，秒級占用磁盤的上升，即對應 CPU 數量的上升，要支撐一秒 1G 的磁盤寫入，需要 5 臺或以上的服務器。

那么在磁盤的大幅節約下，線性地節省了大量的中間過程 CPU 服務器。實際粗略統計效果，流程中服務器可節約 70% 以上。

在軟件性能上，過程很好理解。對 Client 端的消耗主要就是序列化、寫磁盤、讀磁盤、反序列化這幾步的消耗，Udp 則僅有一步序列化。

我們假設 MQ 集群是有無限的寫入能力，可以吞下所有的發過去的日志，那么就是 worker 端的消費性能對比。

從 MQ 拉取并消費，這個過程如果 MQ 沒有積壓，則有零拷貝在支撐高速的拉取，如果積壓了，則可能產生大量的 MQ 磁盤 IO，拉取速度會大幅下降。

這個過程效率會明顯低于 Udp 發送到 worker 的處理效率，而且占用雙份的網絡帶寬。

實際表現上，worker 表現出的強勁性能，較之前單條拉取 MQ 集群時，消費性能提升在 10 倍以上。

本文到此就結束了，主要簡略介紹了一個新的日志搜集系統的設計方案，以及該方案能帶來的巨大的成本節省。

作者：武偉峰、李陽

編輯：陶家龍

來源：轉載自公眾號京東零售技術(ID：jd-sys)