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。
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。

<?php
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

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 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;

    echo date("Y-m-d H:i:s")."insert ".$count." log info result:";

    echo json_encode($res);

    echo "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@baidu.com
* 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

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。 标签: 解决方案,数据库表,insert,update,稳定性