NoOps

Ops make no ops | Ops的目标是没有Ops,嗯!

流式日志系统启示录-Xlog-系统集成与组件选型

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  • 背景

    如果你是一名SRE兄弟,收到告警短信,你是否还在疯狂的敲着ssh | grep | sed | awk 这些命令的组合排查问题呢?如果1台,2台,3台机器,ok;如果有n台机器,你会不会抓狂?

    如果你是一名DEV兄弟,开发一套高性能的分布式数据处理平台,你是不是还在考虑数据如何传输,中间件如何配置,资源如何调度的问题,Oops ,你应该将重点放在业务逻辑的开发而不是外围框架的Integration上, 考虑的问题太多了,你会不会抓狂?

很不幸,我是名SRE,我们需要使用一套日志分析工具来帮助我们快速定位问题。

Ops makes No Ops.

  • 系统设计

这是一张组件构建图

logging系统集成设计

我们设想了2条数据流处理方式:

1,实时日志分析系统(Xlog):分为5层,数据采集层,数据持久化层,数据处理层,结果数据持久化层,数据展示层。

2,tracing系统:分为5层,数据采集层,数据持久化层,数据处理层,indexing层,数据检索展示层。

本文将重点介绍下“实时日志分析系统”的构建过程和一些内部实现细节,希望对读者有些帮助。

  • 组件选型

作为一名SRE,Reuse Infrustracture的能力也是一种核心竞争力!

Xlog使用下列组件来构建分布式流式日志处理系统:

  • Fluentd–日志采集处理Agent

fluentd

http://www.fluentd.org/

  • Kafka–消息持久化队列

http://kafka.apache.org/

  • Storm–分布式HPC框架

storm

http://storm.incubator.apache.org/

  • Mongodb–结果缓存

mongodb

http://www.mongodb.org/

  • Xperf–数据展示平台 

Xlog组件选型简单说明

A. Agent选型

说到日志采集,无非三种模式

  1. 通过tail文件的方式采集滚动日志;
  2. 通过listen TCP/UDP端口进行收集;
  3. 通过request HTTP/HTTPS协议提供的URL进行采集;

说到组件选型,目前开源的收集组件

syslog/rsyslog/syslog-ng一般用于收集Linux系统日志,收集应用日志配置复杂且不利于二次开发;

scribe facebook开源的高性能日志收集组件,但是一年多无更新,bug fixing都成问题,c写的,不利于二次开发;

目前最火的三类Agent:logslash,fluentd,flume;分别用jruby,ruby,java实现,我个人觉得flume过于重了,先不考虑,logslash是     jruby实现的,二次开发不太熟悉,所以考虑fluentd

fluentd的优点:

  1. 结构化日志
  2. 支持插件的架构
  3. 消息可靠传输机制

通过使用,个人认为fluentd最方便的2点在于

 a,配置十分便捷

配置一个souce用于日志的输入

配置一个match用于日志的输出

souce/match对的组合十分灵活,可以实现多对多,1对多,多对1的日志收集模式。

b,插件式架构,支持二次开发,满足不同组件系统的集成和私有化定制

比如我们需要开发一个non-buffered的out_plugin,只需要重写下列代码的method

你只需要在

B. 持久化组件

mongodb和kafka就不多说了,mongodb在这里主要利用其“Capped”的特性来缓存storm处理完毕的消息;kafka是目前当之无愧的最高性能分布式消息队列,我们在这里用kafka主要考虑到3点:

  1. 对数据源进行topic分流,实现Category;
  2. 作为一层buffer来适配输入输出的消息速率,解除系统耦合度;
  3. 考虑后期集群数据量规模和可扩展性;


C. 计算组件

Storm是twitter开源的分布式内存计算框架,目前已经作为apache的incubator项目,与之相提并论的有yahoo的S4,apache的spark,目前商用比较成熟的,Storm是其中之一,采用thrift c/s的框架,核心代码采用clojure编写,外围框架采用java编写,统一暴露java的api,同时还提供多语言的开发支持,同类产品还有一个twitter用ruby实现的storm,叫redstorm,国产的是淘宝用java实现的jstorm。

Hadoop的M/R这样的large-scale数据集处理大家并不陌生,但是,Hadoop的定位在于batch处理历史数据集,对于分钟级的实时不间断数据集处理并不擅长,所以,Storm是用来填补Hadoop的”空洞“的。

因此,还有一个开源项目,是twitter开源的summingbird,旨在综合了批处理和实时处理的2类需求。

选择Storm作为开发组件原因在于,Storm的支持下列特性:

  1. 提供丰富的应用case场景支持:比如流式处理,持续计算 , 分布式RPC,支持事务,数据聚合等;
  2. 集群易于扩展:根据数据量来控制集群规模非常容易,当计算能力不够时,只需要增加node节点动态扩容;
  3. 消息不丢,不重,和S4不同,Storm保证对每条消息进行处理,事务功能保证不重复处理消息,对于对精准性有要求的业务case,比如计费日志过滤,统计的需求是可以满足的;
  4. 高可靠:Storm中各个component通过zk进行交互,state信息都存在zk中,除了nimbus是一个SPOF外,其他组件都不是SPOF;其实nimbus也是个伪单点,只是在提交代码和UI展示时需要,对于已经提交集群running的代码不会有影响;
  5. 多语言支持:基于thrift的好处在于Storm允许你使用多语言进行编程,不仅仅说你是一个javaer才能搞定;

开发基于spout,bolt原语的程序就是这么简单!

比如我们想实现一个从kafka读取数据,然后在storm内存中对日志字段计算,最好push到mongodb中的这条业务功能只需要1个spout和2个bolt的组装即可

kafkaSpout对象实现了从Kafka中读取数据的功能;

accoutBolt对象实现了解析tuple数据,统计基数业务功能;

mongoInserter对象实现了对统计完毕数据push到Mongodb的功能;

上述不同对象组装成一个Topology即可完成一个streaming的功能。

今后我们不不同应用可以抽象出commons的需求算子,不同算子通过Topology组装成不同的服务完成各种业务功能,非常灵活。

下节预告。。。

“流式日志系统启示录-Xlog-集群部署”

 

6 Comments

  1. 2014/03/04 at 4:46 下午

    看起来不错。

  2. 2014/03/20 at 3:55 下午

    可以用下elasticsearch 看看

  3. Dingtim
    2014/05/29 at 9:38 上午

    期待 “流式日志系统启示录-Xlog-集群部署”早日出炉。

  4. dizh
    2014/08/24 at 12:33 下午

    没有后续了啊

    • wilbur
      2014/08/27 at 2:59 下午

      :)

  5. 路人甲
    2015/07/22 at 5:31 下午

    有钱可以用Splunk, 牛逼的一笔。

    没钱可以玩ELK。

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