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  • redis 队列缓存 + mysql 批量入库 + php 离线整合

    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。

    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。

    <?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> ";

    // 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)." ";
    echo "delete result:".json_encode($res)." ";
    }

    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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lijiageng/p/5873061.html
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