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问题分析
一:设计数据库表和存储
二:redis存储数据形成消息队列
三:数据定时批量入库。
四:离线天级统计和清理数据脚本
五:代码部署
首页 后端开发 php教程 【高并发简单解决方案】redis缓存队列+mysql 批量入库+php离线整合

【高并发简单解决方案】redis缓存队列+mysql 批量入库+php离线整合

Jun 23, 2016 pm 01:10 PM

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:

  • 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】
  • 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。

done,下面是小拽的简单实现过程

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

由于高并发,尽可能简单,直接,上代码。

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 */?>
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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。

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 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 "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();?>
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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@baidu.com* 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 
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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
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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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