【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过高，可能会把mysql干垮。

问题分析

思考：应用网站架构的衍化过程当中，应用最新的框架和工具技术当然是最优选择；可是，若是能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案，何尝不是一种提高自个人尝试。

解决：

• 问题一：要求日志最好入库；可是，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别参考文章】

• 问题二：批量入库就须要有高并发的消息队列，决定采用redis list 仿真实现，并且方便回滚。

• 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，存储引擎天然是只支持select insert 没有索引的archive。若是确实有update需求，也能够采用myISAM。

• 考虑到log是实时记录的全部数据，数量可能巨大，主键采用bigint，自增便可。

• 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，由于一方面可能会影响插入数据效率，另外读时候会形成死锁，影响写数据。

二：redis存储数据造成消息队列

因为高并发，尽量简单，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++;
}

// 断定存在数据，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);
       }
    }
 
    // 释放链接
    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 ：天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天以前的数据
$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：相对于其余复杂的方式处理高并发，这个解决方案简单有效：经过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，经过按期清理保证库的大小。

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