多数据中心日志实时收集与分析系统设计与实现

摘要

在大数据时代，日志数据的实时收集与分析正逐渐成为各个互联网公司的重要需求。日志中记录的用户行为、系统运行状态不仅有助于企业实现数字化运营，也是后台研发和运维人员对线上问题进行诊断的主要参考信息。伴随着业务的不断发展，系统体量也随之持续扩大，使日志收集与分析这个原本相对简单的工作也变的越来越复杂。在企业应用中，日志文件被分散储存在各个数据中心，现阶段无论是日志的收集还是分析均无法满足日益增长的实时性需求。因此，急需研发一套日志服务平台来对相关信息进行统一的实时收集、分析与存储。 本文的研究内容主要包括： （1）结合公司现有日志系统的问题和新的应用需求，对日志服务平台的架构进行重新设计，提出了便捷、可靠、低成本的设计要求。 （2）基于Flume的日志收集模块，实现了数据过滤、多线程日志收集、拦截器个性化配置和守护进程自动重启功能，提高了日志收集的效率和可靠性。 （3）基于Kafka的消息中间件模块，改进了生产者和消费者客户端，实现了消息幂等性设计、集群消息路由以及跨数据中心的消息同步功能，使消息的传递和存储更加高效、稳定、可扩展。 （4）基于Storm的实时分析模块，实现了对日志的提取、过滤、解析、存储，并完成异常信息的通知和统计，达成日志实时监控、个性化推荐和用户行为实时分析等要求。 （5）组建可视化日志管理平台，极大简化了用户的操作流程，提供高效可靠的可视化服务。 本系统主要解决了日志实时收集、消息异步通信、日志实时分析和结果展示等问题，实现了多数据中心日志的收集、聚合、分析、存储和展示。为用户提供了一套分布式、高性能、可扩展的一站式日志服务平台，帮助公司提升运营和运维效率，降低企业成本。

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