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太高，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。
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。
*
* 获取到的调用日志，存入redis的队列中.
* $Id$
*
**************************************************************************//***@filesaveLog.php*@date2015/11/06 20:47:13*@author:cuihuan*@version$Revision$*@brief***/// 获取info$interface_info=$_GET['info'];// 存入redis队列$redis=newRedis();$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。
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;echodate("Y-m-d H:i:s")."insert ".$count." log info result:";echojson_encode($res);echo"
\n";// 数据库插入失败回滚if(!$res){foreach($roll_back_arras$k){$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$e){echojson_encode($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05* * */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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