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新浪技术分享:我们如何扛下32亿条实时日志的分析处理
云计算
目前,新浪服务的用户包括微博、微盘、云存储、弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务,每天处理约32亿条(2TB)日志。本文作者从2014年初入职新浪后就开始接触实时日志分析相关的技术,在本文中将与大家分享在服务化的道路上,新浪的想法,方案和疑问。

我从2014年初入职新浪后就开始接触实时日志分析相关的技术,主要是ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana),当时是学习+ELK优化,接一些日志,小打小闹。从2015年起,我们正式得把实时日志分析作为服务提供给公司的其他部门。今天要给大家分享的是在服务化的道路上,我们的想法,方案和疑问。

服务介绍

随着实时分析技术的发展及成本的降低,用户已经不仅仅满足于离线分析。目前我们服务的用户包括微博、微盘、云存储、弹性计算平台等十多个部门的多个产品的日志搜索分析业务,每天处理约32亿条(2TB)日志。

技术架构

简单介绍一下服务的技术架构:

 

这是一个再常见不过的架构了:

(1)Kafka:接收用户日志的消息队列。

(2)Logstash:做日志解析,统一成JSON输出给Elasticsearch。

(3)Elasticsearch:实时日志分析服务的核心技术,一个schemaless,实时的数据存储服务,通过index组织数据,兼具强大的搜索和统计功能。

(4)Kibana:基于Elasticsearch的数据可视化组件,超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。

努力提供更好的服务

我这次分享的重点不是这种架构的优劣或为什么选择这样的架构,而是在如此的架构上如何更好地传递实时日志分析的价值。为用户做好服务也不是修改几个配置文件,调优几个程序运行参数就能搞定的。为了提供更好的服务,我们在下面三个方向做了努力:

一、提升服务质量

我们首先做了Elasticsearch优化,Hardware Level由于我们当时拿到机器没有选择余地,只开启了超线程;System Level的优化如关闭swap,调整max open files等;App Level的优化如Java运行环境版本的选择,ES_HEAP_SIZE的设置,修改bulk index的queue size等,另外还设置了默认的index template,目的是更改默认的shard,replica数并将string改为not_analyzed,开启doc_values以应对 elasticsearch进程OOM。详细的优化内容见Elasticsearch Optimization Checklist。

随着用户数据的不断增长,index管理也成了大问题,我们需要基于大量不同的用户配置定期的create、optimize、close、 delete、snapshot不同的index,在某个服务器上手工配置crontab已是不可能,而且cron是单点。于是我们开发了一个独立的 Elasticsearch Index管理系统,负责以上任务的调度及执行。这个管理系统背后使用的技术是Celery,一个用Python开发的任务队列及执行系统,提供了类似 crontab的定时任务配置语法,并且实现了分布式,可用性更高的架构。

最近的服务升级,我们为Elasticsearch安装了HDFS Snapshot插件,可以定期将index备份到HDFS,这个功能目前主要用于备份Kibana的配置index,用以恢复用户查看或配置可视化界面时的错误操作。

监控报警方面,System Level的监控报警(如硬盘满、损坏、服务器宕机)直接使用了在新浪内部提供了多年服务的sinawatch;App Level(如Elasticsearch JVM Heap Usage过高,Kibana能否正常访问,Kafka topic的consumer offset lag),我们开发了对应的监控报警脚本。User Level(如日志解析失败数量),主要通过elasticsearch python client执行query去统计或搜索。常见的报警是Logstash-filter-grok,logstash-filter-json解析日志失败会输出的json中添加_grokparserfailure、_jsonparsefailure,我们执行query判断解析错误的量。

要说明的是,Marvel是Elasticsearch很好的监控工具和插件,但是它们是商业软件,我们没有采用。Marvel是基于Kibana做的,里面对一些重要指标(如index bulk reject number)的展示很有价值。

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二、增强易用性

增强服务的易用性就是给用户更好的用户体验,减少用户的抱怨。ELK性能优化是一方面,但它是远远不够的,我们遇到的实际情况是,用户在其他方面抱怨更多,如下:

1,用户***抱怨的是IP解析成地区、ISP信息一点都不准,完全没有参考意义。

如对于CDN这种服务,我们解析用户IP不准,定位问题边缘节点错误,问题没法查,这是帮倒忙。原因:Logstash默认自带的IP库是国外 maxmind公司的免费版本,中国的信息尤其不准。解决方案:使用我浪较新较全的IP库生成能适配maxmind geoip2 api的二进制格式IP库(maxmindDB),再开发logstash-filter-geoip2来解析IP。实测不仅IP解析准确率与公司IP库相同了,解析速度也提高了。

2,然后我们与用户都发现日志接入流程复杂,沟通困难。

人做不到机器那样分毫不差,有啥说啥。接入用户日志的时候,例如常常因为用户对日志格式表达的不全面,模棱两可,导致日志解析失败,服务对接人多次重写配置。从用户提需求到用户可以看到数据可视化效果或搜到日志,需要几个小时到几天。一来二去,用户和我们都烦了,只能求变。为此,我们正在逐步实现用户数据接入的自动化,减少接入时间和沟通成本这个过程需要3个关键:A.用户配置日志格式的界面,尽可能简洁简单;B.根据用户配置自动生成 logstash config、index管理需要的配置;C.自动部署配置(logstash config等),打通日志流。

后来我们做了一个简单的用来协商日志格式的界面:

 


目前我们已完成了A的一部分:用户日志格式配置界面;B的全部:开发了自动生成logstash conf的 python api;C即将开始,并且考虑使用Docker技术为我们提供一些便利。

3,部分数据可视化需求得不到满足,Kibana配置难度大。

我们起初采用官方Kibana v3,用户提出的类似SQL中的多个group by,画百分比,求指定区间占比等常见需求无法满足。之后通过三斗大神(微博@argv)定制版的Kibana 3满足了一些用户需求。Kibana 4诞生后,代码几乎是对Kibana3的重写,做了大幅改进,通过Elasticsearch Aggregation的强大数据统计功能及灵活的配置从Kibana 3解放出来。近期我们将迁移到Kibana 4。

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三、提供新功能

我们为Elasticsearch安装了国内medcl大神开发的ik中文分词插件elasticsearch-analysis-ik。之前被分词为『中』和『国』的中国,现在终于可以被当做一个完整的词汇,否则搜索『中国』、『美国』也会出现。微盘的一些离线搜索需求使用了我们的服务,也用到了中文分词,Elasticsearch的搜索天赋满足了他们的需求,减少了他们的痛苦。

 

我们经历过的坑和坎儿:

1,elasticsearch 进程JVM Heap High Usage( > 90% )。

很长一段时间,我们都在应对JVM Heap High Usage,他带了的问题是Old GC次数多,时间长,es节点频繁退出集群,整个集群几乎停止响应。现在我们的主要策略是开启doc_values;限制query执行时占用的JVM Heap size;analyzed string只允许做query,不允许facets或者aggs;定期close 用户不需要的index。

2,Elasticsearch Query DSL、Facets、Aggs学习困惑。

有人为此开发了使用SQL执行ES Query的插件,一定程度上减轻了进入门槛。我们给出的学习他们的建议是观察Kibana的Request Body或试用Marvel的Senese插件,它有自动完成Query、Facets、Aggs的功能。另外最常用的query是query string query,最常用的aggs是Terms、Date Histogram,可以应付大部分需求。

3,logstash不工作。

非官方的问题插件,及使用logstash-filter-ruby时未考虑到的异常等,导致Logstash运行时工作线程(worker thread)异常退出,Logstash僵死。我们的建议是尽可能不要在config中使用logstash-filter-ruby,尽量使用官方插件。不过我们也遇到过复杂的日志,写过250行+的config,用尽了ruby filter。当前未发现Logstash有好的成熟的监控方案,Logstash的内部状态也获取不到。我们目前通过间接的监控Kafka topic consumer是否落后或elasticsearch indexing rate来检验logstash的工作情况。

4,Kibana没有用户的概念,不同用户的数据无法隔离。

多个用户共享的Kibana Dashboard,误操作或误删时常影响其他用户,保存的dashboard太多,找到特定的dashboard很困难。官方到目前为止,未在这方面做过改进。有很多非官方的改进,我们也曾经用过三斗大神定制的Kibana3,也对Kibana index做了snapshot储存到HDFS里面。

5,与用户沟通成本高。

与我们的用户协商日志格式,数据可视化配置时,由于人的不确定性容易造成多次来回确定和修改,效率低下。我们毕竟是提供日志分析服务的,不给用户做日志运维,所以近期也在探索通过日志接入自动化、推荐用户提供给我们json格式数据,定期组织用户的Kibana培训来减少沟通成本。

Q & A:

问:logstash连es出现timeout的情况有没?如何解决的?

答:我们常见的是ES Jvm Heap Usage比较高的时候会timeout,如果是服务内存小换大内存。另外不要对analyzed的string做aggs、facets,开启doc_values。

问:关于日志中异常报警的,有哪些方式?关键字过滤?

答:对于日志解析失败的情况,logstash 常见的是_grokparsefailuer和_jsonparsefailure,数据写入es后,执行query查询这两个关键词的数量即可。对于报警方案,watch是官方刚出的,其实比它早的实现方案,如Yelp的elastalert。

问:大数据分析平台(基于HDFS)跟kibana的展现会有很大区别吗?或者说***的区别会在哪些方面?

答:你说的区别,我理解是Hadoop与Elasticsearch的区别,一个是离线分析,以job为单位,一个是实时搜索和统计,以query为单位。这里有三个关键词:实时,搜索,统计。Hadoop是离线的,es是实时的;es本质上是一个搜引擎,可以用来做全文检索等工作,Hadoop显然于此无关。统计是Hadoop与es都能做的,我不了解Hadoop有没有像Kibana这样的数据可视化组件。

问:你们的ES集群数据节点和查询节点做了分离吗?logstash是直接把数据写入查询节点还是数据节点?另外你们直接用的node模式还是transport模式呢?

答:(1)还没有做分离。(2)我们还在用http protocol模式。

原文链接:http://www.dockone.io/article/505

责任编辑:Ophira 来源: dockone
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