做网站要学什么语言,wordpress短代码 下载,找人做网站定金不退,中国住房和城乡建设部网站资质查询1、案例背景
一家互联网公司需要实时分析其服务器日志、应用日志和用户行为日志#xff0c;以快速发现潜在问题并优化系统性能。
2、需求分析
目标#xff1a;实时分析日志数据#xff0c;快速发现问题并优化系统性能。数据来源#xff1a; 服务器日志#xff1a;如 Ng…1、案例背景
一家互联网公司需要实时分析其服务器日志、应用日志和用户行为日志以快速发现潜在问题并优化系统性能。
2、需求分析
目标实时分析日志数据快速发现问题并优化系统性能。数据来源 服务器日志如 Nginx、Tomcat、Docker等日志。应用日志业务系统的运行日志。用户行为日志用户操作记录如点击、浏览、下单等。 输出 错误率、请求延迟、用户行为路径等关键指标。实时监控仪表盘。
3、解决思路
日志采集使用工具如Filebeat或Fluentd将日志数据写入Kafka。数据存储与分析Kafka中的数据被导入到ClickHouse利用其高效的压缩和查询性能进行日志分析。可视化通过 Grafana 或 Redash 构建仪表盘展示关键指标如错误率、请求延迟等。
4、技术选型
日志采集Filebeat 或 Fluentd。消息队列Kafka用于缓冲和传输日志数据。存储与分析ClickHouse高性能 OLAP 数据库。可视化Grafana 或 Redash。
5、ClickHouse的作用
高效存储日志数据量通常非常庞大ClickHouse的列式存储和高压缩比显著降低了存储成本。实时分析支持毫秒级响应的复杂查询适合对海量日志进行实时分析。灵活扩展支持分布式部署能够处理PB级别的日志数据。
6、基本实现步骤
1、日志采集
1. 安装 Filebeat
bash示例
sudo apt-get install filebeat2. 配置 Filebeat
编辑 filebeat.yml 文件指定日志文件路径和 Kafka 输出 yaml示例 filebeat.inputs:- type: logpaths:- /var/log/nginx/*.log- /var/log/application/*.logoutput.kafka:hosts: [kafka-broker:9092]topic: logs 解释 Input为采集日志相关配置如nginx的log日志文件应用程序的log日志文件output指定输出到kafka。
3. 启动 Filebeat
bash示例
sudo service filebeat start2、消息队列Kafka
1. 安装 Kafka
bash示例
wget https://downloads.apache.org/kafka/3.0.0/kafka_2.13-3.0.0.tgz
tar -xzf kafka_2.13-3.0.0.tgz
cd kafka_2.13-3.0.02. 启动 Kafka
bash示例
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties3、数据消费与写入ClickHouse
1. 创建 ClickHouse 表
sql示例 CREATE TABLE logs (timestamp DateTime,level String,message String,source String) ENGINE MergeTree()ORDER BY (timestamp);4、可视化
1. 安装 Grafana
bash示例
sudo apt-get install grafana
sudo service grafana-server start2. 配置 ClickHouse 数据源
在 Grafana 中添加 ClickHouse 数据源配置连接信息。
3. 构建仪表盘
创建图表展示日志的关键指标如错误率、请求延迟等。
7、Spring Boot代码示例
使用Spring Boot消费Kafka数据并写入 ClickHouse。
1、添加依赖
dependencies!-- Spring Boot Starter --dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter/artifactId/dependency!-- Kafka --dependencygroupIdorg.springframework.kafka/groupIdartifactIdspring-kafka/artifactId/dependency!-- ClickHouse JDBC --dependencygroupIdcom.clickhouse/groupIdartifactIdclickhouse-jdbc/artifactIdversion0.3.2/version/dependency!-- Jackson for JSON Parsing --dependencygroupIdcom.fasterxml.jackson.core/groupIdartifactIdjackson-databind/artifactId/dependency
/dependencies2、配置 Kafka 和 ClickHouse
在 application.yml 中配置 Kafka 和 ClickHouse
spring:kafka:bootstrap-servers: kafka-broker:9092consumer:group-id: clickhouse-groupauto-offset-reset: earliestdatasource:url: jdbc:clickhouse://clickhouse-server:8123/defaultdriver-class-name: com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDriverusername: defaultpassword: 3、Kafka 消费者
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;Service
public class LogConsumer {private final LogRepository logRepository;public LogConsumer(LogRepository logRepository) {this.logRepository logRepository;}KafkaListener(topics logs, groupId clickhouse-group)public void consume(String message) {// 解析日志消息Log log parseLog(message);// 写入 ClickHouselogRepository.save(log);}private Log parseLog(String message) {// 假设日志是 JSON 格式ObjectMapper objectMapper new ObjectMapper();try {return objectMapper.readValue(message, Log.class);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(Failed to parse log message, e);}}
}4、ClickHouse 数据访问层
创建Repository类。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;Repository
public class LogRepository {private final JdbcTemplate jdbcTemplate;Autowiredpublic LogRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {this.jdbcTemplate jdbcTemplate;}public void save(Log log) {String sql INSERT INTO logs (timestamp, level, message, source) VALUES (?, ?, ?, ?);jdbcTemplate.update(sql, log.getTimestamp(), log.getLevel(), log.getMessage(), log.getSource());}
}5、日志实体类
import java.time.LocalDateTime;public class Log {private LocalDateTime timestamp;private String level;private String message;private String source;// Getters and Setters
}6、 Service 层LogService.java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
import java.util.Map;Service
public class LogService {Autowiredprivate JdbcTemplate jdbcTemplate;// 查询最近5分钟的错误率public ListMapString, Object getErrorRate() {String sql SELECT program, error_count * 100.0 / total_requests AS error_percent FROM log_errors_mv WHERE minute now() - interval 5 minute GROUP BY program;return jdbcTemplate.queryForList(sql);}// 查询指定时间段的响应时间分布public ListMapString, Object getResponseTimeStats(String startTime, String endTime) {String sql SELECT percentileState(upstream_response_time, 0.95) AS p95 FROM log_main WHERE timestamp BETWEEN ? AND ?;return jdbcTemplate.queryForList(sql, startTime, endTime);}
}7、Controller 层LogController.java
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
import java.util.Map;RestController
public class LogController {Autowiredprivate LogService logService;GetMapping(/error-rate)public ListMapString, Object getErrorRate() {return logService.getErrorRate();}GetMapping(/response-time)public ListMapString, Object getResponseTime(RequestParam String startTime,RequestParam String endTime) {return logService.getResponseTimeStats(startTime, endTime);}
}8、关键优化与注意事项
以上仅为简单的示例实际生产中每一步都会比较复杂需要结合实际需求在做详细的数据库设计以及接口设计等。这里我们主要是理解做的思路。
1、表设计优化
分区策略按 toYYYYMMDD(timestamp) 分区便于按天清理旧数据。物化视图预聚合高频查询指标如错误率、响应时间避免重复计算。索引与排序在 program 和 timestamp 字段上建立索引加速过滤查询。
2、ClickHouse 配置优化
资源分配增大 max_threads 和 max_memory_usage提升并发处理能力。日志压缩使用 gzip 或 lz4 压缩日志数据减少存储开销。
3、Spring Boot 性能调优
连接池配置使用 HikariCP 管理数据库连接通过 spring.datasource.hikari.* 配置。缓存机制对高频查询结果使用 Redis 缓存如错误率统计。
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