【高并发简单解决方案】redis队列缓存 + mysql 批量入库 + php离线整合
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:
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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】
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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。
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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
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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 */ ?>
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(); ?>
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); ?>
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。
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