问题分析
- 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】
- 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。
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
/**
* 使用队列生成reids测试数据
* 成功：执行 RPUSH操作后，返回列表的长度：8
*/
public function createRedisList($listKey = ‘message01‘)
{
$redis = RedisInstance::MasterInstance();
$redis->select(1);
$message = [
‘type‘ => ‘say‘,
‘userId‘ => $redis->incr(‘user_id‘),
‘userName‘ => ‘Tinywan‘ . mt_rand(100, 9999), //是否正在录像
‘userImage‘ => ‘/res/pub/user-default-w.png‘, //是否正在录像
‘openId‘ => ‘openId‘ . mt_rand(100000, 9999999999999999),
‘roomId‘ => ‘openId‘ . mt_rand(30, 50),
‘createTime‘ => date(‘Y-m-d H:i:s‘, time()),
‘content‘ => $redis->incr(‘content‘) //当前是否正在打流状态
];
$rPushResul = $redis->rPush($listKey, json_encode($message)); //执行成功后返回当前列表的长度 9
return $rPushResul;
}
三、读取redis消息队列里面的数据，批量入库
第一种思路：
/**
* 消息Redis方法保存到Mysql数据库
* @param string $liveKey
*/
public function RedisSaveToMysql($listKey = ‘message01‘)
{
if (empty($listKey)) {
$result = ["errcode" => 500, "errmsg" => "this parameter is empty!"];
exit(json_encode($result));
}
$redis = RedisInstance::MasterInstance();
$redis->select(1);
$redisInfo = $redis->lRange($listKey, 0, 5);
$dataLength = $redis->lLen($listKey);
$model = M("User");
while ($dataLength > 65970) {
try {
$model->startTrans();
$redis->watch($listKey);
$arrList = [];
foreach ($redisInfo as $key => $val) {
$arrList[] = array(
‘username‘ => json_decode($val, true)[‘userName‘],
‘logintime‘ => json_decode($val, true)[‘createTime‘],
‘description‘ => json_decode($val, true)[‘content‘],
‘pido‘ => json_decode($val, true)[‘content‘]
);
}
$insertResult = $model->addAll($arrList);
if (!$insertResult) {
$model->rollback();
$result = array("errcode" => 500, "errmsg" => "Data Insert into Fail!", ‘data‘ => ‘dataLength:‘ . $dataLength);
exit(json_encode($result));
}
$model->commit();
$redis->lTrim($listKey, 6, -1);
$redisInfo = $redis->lRange($listKey, 0, 5);
$dataLength = $redis->lLen($listKey);
} catch (Exception $e) {
$model->rollback();
$result = array("errcode" => 500, "errmsg" => "Data Insert into Fail!");
exit(json_encode($result));
}
}
$result = array("errcode" => 200, "errmsg" => "Data Insert into Success!", ‘data‘ => ‘dataLength:‘ . $dataLength . ‘liveKey:‘ . $listKey);
exit(json_encode($result));
}
第二种思路（供参考，非框架）
<?php
$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);
}
$redis_cq01->close();
?>
四、获取Redis数据缓存数据
/**
* [0]检查当前Redis是否连接成功
* [1]获取数据，首先从Redis中去获取，没有的话再从数据库中去获取
*/
public function findDataRedisOrMysql($listKey = ‘message01‘)
{
//Check the current connection status 查看服务是否运行
if (RedisInstance::MasterInstance() != false) {
$redis = RedisInstance::MasterInstance();
$redis->select(2);
/**
* 首先从Redis中去获取数据
* lRange 获取为空的话，则表示没有数据，否则返回一个非空数组
*/
$redisData = $redis->lRange($listKey, 0, 9);
$resultData = [];
if (!empty($redisData)) {
$resultData[‘status_code‘] = 200;
$resultData[‘msg‘] = ‘Data Source from Redis Cache‘;
foreach ($redisData as $key => $val) {
$resultData[‘listData‘][] = json_decode($val, true);
}
} else {
$resultData[‘redis_msg‘] = ‘Redis is Expire‘;
$conditions = array(‘status‘ => ‘:status‘);
$mysqlData = M(‘User‘)->where($conditions)->bind(‘:status‘, 1, \PDO::PARAM_STR)->select();
if ($mysqlData) {
$resultData[‘status_code‘] = 200;
$resultData[‘mysql_msg‘] = ‘Data Source from Mysql is Success‘;
$redis->select(2);
foreach ($mysqlData as $key => $val) {
$resultData[‘listData‘][] = $val;
//写入Redis作为缓存
$redis->rPush($listKey, json_encode($val));
}
//同时设置一个过期时间
$redis->expire($listKey,30);
} else {
$resultData[‘status_code‘] = 500;
$resultData[‘mysql_msg‘] = ‘Data Source from Mysql is Fail‘;
}
}
} else {
$resultData[‘redis_msg‘] = ‘Redis server went away‘;
$resultData[‘mysql_msg‘] = ‘Mysql Data2‘;
$conditions = array(‘status‘ => ‘:status‘);
$mysqlData = M(‘User‘)->where($conditions)->bind(‘:status‘, 1, \PDO::PARAM_STR)->select();
foreach ($mysqlData as $key => $val) {
$resultData[‘listData‘][] = $val;
}
}
homePrint($resultData);
}
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/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
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。