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我们已经不用AOP做操作日志了!

我们已经不用AOP做操作日志了!

作者: 夜空_2cd3 | 来源:发表于2020-08-30 01:19 被阅读0次

    来自公众号:JAVA葵花宝典
    作者:努力减肥的胖子

    前言

    用户在操作我们系统的过程中,针对一些重要的业务数据进行增删改查的时候,我们希望记录一下用户的操作行为,以便发生问题时能及时的找到依据,这种日志就是业务系统的操作日志。

    本篇我们来探讨下常见操作日志的实现方案和可行性

    常见的操作日志类型

    • 用户登录日志
    • 重要数据查询日志 (但电商可能不重要的数据也做埋点,比如在淘宝上你搜索什么商品,即使不买,一段时间内首页也会给你推荐类似的东西)
    • 重要数据变更日志 (如密码变更,权限变更,数据修改等)
    • 数据删除日志
    • ......

    总结来说,就是重要的增删改查根据业务的需要来做操作日志的埋点。

    实现方案对比

    基于AOP(切面)传统的实现方案

    • 优点:实现思路简单;
    • 缺点:增加数据库的负担,强依赖前端的传参,不方便拓展,不支持批量操作,不支持多表关联;

    基于数据库Binlog

    • 优点:解除了数据新旧变化的耦合,支持批量操作,方便多表关联拓展,不依赖开发语言;
    • 缺点:数据库表设计需要统一的约定;

    方案实现细节

    一、基于AOP切面+注解的传统方案

    传统的做法就是切面+注解的方式,这种对代码的侵入性不强,通常记录ip、业务模块、操作账号、操作场景、操作来源等等,一般在注解+拦截器里这些值都拿得到,如下图所示:

    image

    这种常见的我们在通用方法都可以处理,但是在数据变更方面,一直没有较好的实现方式,比如数据在变更前是多少,变更后是多少。

    以我们以前实现的一套方案来说,基于数据变更的记录方式不仅要和需求方约定好模板(上百个字段的不可能都做展示和记录),也要和前端做一些约定,比如在修改之前的值是多少,修改后的值是多少,如下代码客官请看:

        @Valid
        @NotNull(message = "新值不能为空")
        @UpdateNewDataOperationLog
        private T newData;
    
        @Valid
        @NotNull(message = "旧值不能为空")
        @UpdateOldDataOperationLog
        private T oldData;
    

    存在的问题:

    • 1.旧值如果不多查询一次数据库则需要依赖前端把旧值封装到oldData对象中,很有可能已经不是修改前的值;
    • 2.无法处理批量的List数据;
    • 3.不支持多表操作;

    再以一个场景为例,再删除之前需要记录删除前的值,是不是还得再查一次~

        @PostMapping("/delete")
        @ApiOperation(value = "删除用户信息", notes = "删除用户信息")
        @DeleteOperationLog(system = SystemNameNewEnum.SYS_JMS_LMDM, module = ModuleNameNewEnum.LMDM_AUTH, table = LogBaseTableNameEnum.TABLE_USER, methodName = "detail")
    

    二、基于数据库Binlog 方案

    系统架构图如下:

    image

    「主要分为3块:」

    • 1:业务应用 生成每次操作的traceid,并更新到操作的业务表中,发送1条业务消息,包含当前操作的操作人相关的信息;

    • 2:日志收集应用 对业务日志和转换后的binlog日志做整合,提供对外的日志查询搜索API;

    • 3:日志处理应用

    • 利用canal采集和解析业务库的binlog日志并投递到kafka中,解析后的记录中记录了当前操作的操作类型,如属于删除、修改、新增,和新旧值的记录,格式如下:

    {"data":[{"id":"122158992930664499","bill_type":"1","create_time":"2020-04-2609:15:13","update_time":"2020-04-2613:45:46","version":"2","trace_id":"exclude-f04ff706673d4e98a757396efb711173"}],
    "database":"yl_spmibill_8",
    "es":1587879945200,
    "id":17161259,
    "isDdl":false,
    "mysqlType":{"id":"bigint(20)",
    "bill_type":"tinyint(2)",
    "create_time":"timestamp",
    "update_time":"timestamp",
    "version":"int(11)",
    "trace_id":"varchar(50)"},
    "old":[{"update_time":"2020-04-2613:45:45",
    "version":"1",
    "trace_id":"exclude-36aef98585db4e7a98f9694c8ef28b8c"}],
    "pkNames":["id"],"sql":"",
    "sqlType":{"id":-5,"bill_type":-6,"create_time":93,"update_time":93,"version":4,"trace_id":12},
    "table":"xxx_transfer_bill_117",
    "ts":1587879945698,"type":"UPDATE"}
    

    处理完binlon日志转换后的操作日志,如下:

      {
      "id":"120716921250250776",
      "relevanceInfo":"XX0000097413282,",
      "remark":"签收财务网点编码由【】改为【380000】,
      签收网点名称由【】改为【泉州南安网点】,签收网点code由【】改为【2534104】,运单状态code由【204】改为【205】,签收财务网点名称由【】改为【福建代理区】,签收网点id由【0】改为【461】,签收标识,1是,0否由【0】改为【1】,签收时间由【null】改为【2020-04-24 21:09:47】,签收财务网点id由【0】改为【400】,",
      "traceId":"120716921250250775"
      }
    

    库表设计

    • 1:所有业务系统表需要添加trace_id字段,每次操作生成一个随机字符串并保存到业务表中;
    • 2:日志收集应用库表设计
        CREATE TABLE `table_config` (
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
      `database_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '数据库名',
      `table_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT ' 数据库表名',
      PRIMARY KEY (`id`),
      UNIQUE KEY `unq_data_name_table_name` (`database_name`,`table_name`) USING BTREE COMMENT '数据库名表名联合索引'
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=35 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='数据库配置表';
    
    CREATE TABLE `table_field_config` (
      `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `table_config_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `field` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '字段 数据库',
      `field_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '字段 中文名称',
      `enum_flag` tinyint(2) DEFAULT NULL COMMENT '是否枚举字段(1:是,0:否)',
      `relevance_flag` tinyint(2) DEFAULT NULL COMMENT '是否是关联字段(1:是,0否)',
      `sort` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '排序',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx_table_config_id` (`table_config_id`) USING BTREE COMMENT '表ID索引'
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2431 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='数据库字段配置表';
    
    CREATE TABLE `table_field_value` (
      `id` bigint(20) NOT NULL,
      `field_config_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `field_key` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT ' 枚举',
      `filed_value` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '枚举名称',
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `ids_field_config_id` (`field_config_id`) USING BTREE
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='数据字典配置表';
    
    image 效果 image

    基于binlog实现方案未来规划

    1. 优化发送业务消息的实现,使用切面拦截减少对业务代码的侵入;
    2. 目前暂时不支持对多表关联操作日志记录,需要拓展;

    总结

    本文以操作日志为题材讨论了操作日志的实现方案和可行性,并且都已经在功能上进行实现,其中使用aop方案也是大部分中小企业的首选实现方案,但是在一些金融领域以及erp相关系统,对操作日志记录明细要求极高,常见技术方案很难满足,即使能够满足也会带来一些代码强侵入以及性能问题,所以我们又讨论了基于binlog实现的方案,该方案虽然比对aop来说增强了技术的复杂性,但是对于有一定技术积累的团队来说不算什么难事,并且该方案我们都实现了上线,并且解决了代码层面上的侵入,属于跨语言级别的,相信对读者还是有一定的启发。

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