基于Storm的Nginx log实时监控系统

背景 UAE(UC App Engine)是一个UC内部的PaaS平台，总体架构有点类似CloudFoundry，包括： 快速部署：支持Node.js、Play!、PHP等框架 信息透明：运维过程、系统状态、业务状况 灰度试错：IP灰度、地域灰度 基础服务：key-value存储、MySQL高可用、图片平台等

背景

UAE(UC App Engine)是一个UC内部的PaaS平台，总体架构有点类似CloudFoundry，包括：

1. 快速部署：支持Node.js、Play!、PHP等框架
2. 信息透明：运维过程、系统状态、业务状况
3. 灰度试错：IP灰度、地域灰度
4. 基础服务：key-value存储、MySQL高可用、图片平台等

这里它不是主角，不作详细介绍。

有数百个Web应用运行在UAE上，所有的请求都会经过UAE的路由，每天的Nginx access log大小是TB级，如何实时监控每个业务的访问趋势、广告数据、页面耗时、访问质量、自定义报表和异常报警？

Hadoop可以满足统计需求，但秒级的实时性不能满足；用Spark Streaming又有些大材小用，同时我们也没有Spark的工程经验；自写分布式程序调度比较麻烦并且要考虑扩展、消息流动；

最后我们的技术选型定为Storm：相对轻量、灵活、消息传递方便、扩展灵活。

另外，而由于UC的各地集群比较多，跨集群日志传输也会是其中一个比较大的问题。

技术准备

基数计数(Cardinality Counting)

在大数据分布式计算的时候，PV(Page View)可以很方便相加合并，但UV(Unique Visitor)不能。

分布式计算的情况下，几百个业务、数十万URL同时统计UV，如果还要分时段统计(每分钟/每5分钟合并/每小时合并/每天合并)，内存的消耗是不可接受的。

这个时候，概率的力量就体现了出来。我们在Probabilistic Data Structures for Web Analytics and Data Mining可以看到，精确的哈希表统计UV和基数计数的内存比较，并不是一个数量级的。基数计数可以让你实现UV的合并，内存消耗极小，并且误差完全在可接受范围内。

可以先了解LogLog Counting，理解均匀哈希方法的前提下，粗糙估计的来由即可，后面的公式推导可以跳过。

具体算法是Adaptive Counting，使用的计算库是stream-2.7.0.jar。

实时日志传输

实时计算必须依赖于秒级的实时日志传输，附加的好处是可以避免阶段性传输引起的网络拥堵。

实时日志传输是UAE已有的轻量级的日志传输工具，成熟稳定，直接拿来用了，包括客户端(mca)和服务器端(mcs)。

客户端监听各个集群的日志文件的变化，传输到指定的Storm集群的各台机器上，存储为普通日志文件。

我们调整了传输策略，使得每台Storm机器上的日志文件大小大致相同，所以Spout只读取本机数据即可。

数据源队列

我们并没有用Storm常用的队列，如Kafka、MetaQ等，主要是太重了…

fqueue是一个轻量的memcached协议队列，把普通的日志文件转为memcached的服务，这样Storm的Spout就可以直接以memcached协议逐条读取。

这个数据源比较简单，它不支持重新发射(replay)，一条记录被取出之后就不复存在，如果某个tuple处理失败或超时，则数据丢失。

它比较轻量，基于本地文件读取，做了一层薄的缓存，并不是一个纯内存的队列，它的性能瓶颈在于磁盘IO，每秒吞吐量跟磁盘读取速度是一致的。但对于我们这个系统已经足够，后续有计划改成纯内存队列。

架构

通过上面的技术储备，我们可以在用户访问几秒后就能获取到用户的日志。

整体架构也比较简单，之所以有两种计算bolt，是基于计算的均匀分布考虑。业务的量相差极大，如果仅按业务ID去进行fieldsGrouping，计算资源也会不均衡。

1. spout将每条原始日志标准化，按照URL分组(fieldsGrouping，为保持每台服务器计算量的均匀)，派发到对应的stat_bolt上；
2. stat_bolt是主要的计算Bolt，将每个业务的URL梳理并计算，如PV、UV、总响应时间、后端响应时间、HTTP状态码统计、URL排序、流量统计等；
3. merge_bolt将每个业务的数据合并，如PV数，UV数等。当然，这里的UV合并就用到了前面提到的基数计数；
4. 自写了一个简单的Coordinator协调类，streamId标记为”coordinator”，作用：时间协调(切分batch)、检查任务完成度、超时处理。原理跟Storm自带的Transactional Topolgoy类似。
5. 实现一个Scheduler通过API获取参数，动态调整Spout、Bolt在各服务器的分布，以便灵活分配服务器资源。
6. 支持平滑升级Topology：当一个Topology升级的时候，新Topology和旧Topology讲同时运行，协调切换时间，当新的Topology接管了fqueue之后，过河拆桥，杀死旧的Topology。

注意点：

• Storm机器尽量部署在同一个机柜内，不影响集群内的带宽；
• 我们的Nginx日志是按小时切分的，如果切分的时间不准确，在00分的时候，就可以看到明显的数据波动，所以，尽量使用Nginx module去切日志，用crontab发信号切会有延迟。切日志这种10秒级的延迟，在大尺度的统计上没有问题，秒级的统计时波动却很明显；
• 堆太小会导致woker被强制杀死，所以要配置好-Xmx参数；

自定义项

• 静态资源：静态资源过滤选项，通过Content-Type或后缀筛选特定的静态资源。
• 资源合并：URL合并，比如RESTful的资源，合并后方便展示；
• 维度与指标：通过ANTLR v3做语法、词法分析，完成自定义维度和指标，并且后续的报警也支持自定义表达式。

其他

我们还用其他方式实现了：

• 业务的进程级(CPU/MEM/端口)监控
• 业务依赖的服务，如MySQL/memcached等的监控
• 服务器的磁盘/内存/IO/内核参数/语言环境/环境变量/编译环境等监控

原文地址：基于Storm的Nginx log实时监控系统, 感谢原作者分享。