美团高性能终端实时日志系统建设实践

总第541篇

2022年 第058篇

你是否经常遇到线上需要日志排查问题但迟迟联系不上用户上报日志的情况？或者是否经常陷入由于存储空间不足而导致日志写不进去的囧境？本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统，从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。

• 1 背景

• 1.1 Logan 简介

• 1.2 Logan 工作流程

• 1.3 为什么需要实时日志？

• 1.4 Logan 实时日志是什么？

• 2 设计实现

• 2.1 整体架构

• 2.2 采集端

• 2.3 数据接入层

• 2.4 数据处理层

• 2.5 数据消费层

• 2.6 日志平台

• 3 稳定性保障

• 3.1 核心监控

• 3.2 蓝绿发布

• 4 落地成果

• 5 未来规划

1 背景

1.1 Logan 简介

Logan 是美团面向终端的统一日志服务，已支持移动端App、Web、小程序、IoT 等多端环境，具备日志采集、存储、上传、查询与分析等能力，帮助用户定位研发问题，提升故障排查效率。同时，Logan 也是业内开源较早的大前端日志系统，具有写入性能高、安全性高、日志防丢失等优点。

1.2 Logan 工作流程

为了方便读者更好地理解 Logan 系统是如何工作的，下图是简化后的 Logan 系统工作流程图。主要分为以下几个部分：

• 主动上报日志：终端设备在需要上报日志时，可以通过 HTTPS 接口主动上传日志到 Logan 接收服务，接收服务再把原始日志文件转存到对象存储平台。
• 日志解密与解析：当研发人员想要查看主动上报的日志时会触发日志下载与解析流程，原始加密日志从对象存储平台下载成功后进行解密、解析等操作，然后再投递到日志存储系统。
• 日志查询与检索：日志平台支持对单设备所有日志进行日志类型、标签、进程、关键字、时间等维度的筛选，同时也支持对一些特定类型的日志进行可视化展示。

图1 Logan 系统工作流程图

1.3 为什么需要实时日志？

如前文所述，这套“本地存储+主动上报”的模式虽然解决了大前端场景下基础的日志使用需求，但是随着业务复杂度的不断增加，用户对日志的要求也越来越高，当前 Logan 架构存在的问题也变得越来越突出，主要体现在以下几个方面：

1. 部分场景上报日志受限：由于在 Web 与小程序上用户一般的使用场景是用完即走，当线上出现问题时再联系用户主动上报日志，整个处理周期较长，有可能会错过最佳排查时间。
2. 缺少实时分析和告警能力：当前缺少实时分析和告警的能力，用户曾多次提到过想要对线上异常日志进行监控，当有符合规则的异常日志出现时能收到告警信息。
3. 缺少全链路追踪能力：当前多端的日志散落在各个系统中，研发人员在定位问题时需要手动去关联日志，操作起来很不方便，美团内部缺乏一个通用的全链路追踪方案。

针对以上痛点问题，我们提出了建设 Logan 实时日志，旨在提供统一的、高性能的实时日志服务，以解决美团现阶段不同业务系统想要日志上云的需求。

1.4 Logan 实时日志是什么？

Logan 实时日志是服务于移动端 App、Web、小程序、IoT 等终端场景下的实时日志解决方案，旨在提供高扩展性、高性能、高可靠性的实时日志服务，包括日志采集、上传、加工、消费、投递、查询与分析等能力。

图2 Logan 实时日志产品功能图

2 设计实现

2.1 整体架构

图3 Logan 实时日志整体架构图

如上图所示，整体架构主要分为五个部分，它们分别是：

• 采集端：负责端上日志数据的采集、加密、压缩、聚合和上报等。
• 接入层：负责提供日志上报接口，接收日志上报数据，并将数据转发到数据处理层。
• 数据处理层：负责日志数据的解密、拆分、加工和清洗等。
• 数据消费层：负责日志数据的过滤、格式化、投递等。
• 日志平台：负责日志数据查询与分析、业务系统接入配置、统计与告警等。

2.2 采集端

通用采集端架构，解决跨平台复用

采集端SDK用于端侧日志收集，需要在多种终端环境落地，但是由于端和平台较多、技术栈和运行环境也不一致，多端开发和维护成本会比较高。因此，我们设计了一套核心逻辑复用的通用采集端架构，具体的平台依赖代码则单独进行适配。我们目前上线了微信、MMP、Web、MRN 端侧，逻辑层代码做到了完全复用。采集端架构设计图如下：

图4 采集端SDK架构图

重点模块介绍：

• 配置管理：采集端初始化完成后，首先启动配置管理模块，拉取和刷新配置信息，包括上报限流配置、指标采样率、功能开关等，支持对关键配置进行灰度发布。
• 加密：所有记录的日志都使用 ECDH + AES 方案加密，确保日志信息不泄漏。Web 版加密模块使用浏览器原生加密 API 进行适配，可实现高性能异步加密，其他平台则使用纯 JS 实现。
• 存储管理：线上数据表明，由于页面关闭导致的日志丢失占比高达 1%，因此我们设计了日志落盘功能，当日志上传失败后会先缓存在本地磁盘，等到页面下一次启动时再重新恢复上传。
• 队列管理：需要发送的日志首先进行分组聚合，如果等待分组过多则需要丢弃一部分请求，防止在弱网环境或者日志堆积太多时造成内存持续上涨而影响用户。

落盘缓存 + 上报恢复，防止日志丢失

为了方便读者更好地理解端上日志采集过程，下面将具体介绍下采集端流程设计。当采集端初始化 API 开始调用时，先创建 Logger、Encryptor、Storage 等实例对象，并异步拉取环境配置文件。初始化完成之后，先检查是否有成功落盘，但是上报失败的日志，如果有的话立即开始恢复上传流程。当正常调用写日志 API 时，原始日志被加密后加入当前上报组，等到有上报事件（时间、条数、导航等）触发时，当前上报组内的所有日志被加入上报队列并开始上传。采集端详细流程图如下：

图5 采集端SDK流程图

2.3 数据接入层

对于实时日志系统来讲，接入层需要满足以下几点要求：（1）支持公网上报域名；（2）支持高并发处理；（3）具备高实时性，延迟是分钟级；（4）支持投递数据到 Kafka 消息队列。

经过对比，美团内的统一日志收集通道均满足以上需求，因此我们选用了统一日志收集通道作为接入层。采集端 SDK 通过独立的公网域名上报日志后，收集通道将日志数据汇总好并投递到指定的 Kafka 消息队列。如果读者公司没有类似的日志收集通道，那么可以参考以下流程搭建实时日志系统接入层。

图6 接入层流程图

2.4 数据处理层

在数据处理框架的技术选型上，我们先后考虑了三种方案，分别是传统架构（Java 应用）、Storm 架构、Flink 架构，这三种方案在不同维度的对比数据如下：

表1 技术选型对比表

综合来看，虽然传统架构有比较好的成熟度与灵活性，但是在扩展性、容错性以及性能上均不能满足系统要求，而 Flink 架构与 Storm 架构都有比较优秀的扩展性与容错性，但是 Flink 架构在延迟与吞吐量上表现要更好，因此我们最终选择了使用 Flink 架构作为数据处理框架。

Flink：业内领先的流式计算引擎，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等优点，对事件窗口有很好的支持，被业内很多公司作为首选的流式计算引擎。

在日志处理流程设计上，日志数据通过接入层处理后被投递到汇总 topic 里面，然后再通过 Flink 作业的逻辑处理后分发到下游。处理流程如下图所示：

图7 日志处理层流程图

汇总后的日志数据处理和分发依赖于实时计算平台的实时作业能力，底层使用 Flink 数据处理引擎，主要负责日志数据的解析、日志内容的解密以及拆分到下游等。

1. 元数据解析：通过实时作业能力完成原始日志数据解析为 JSON 对象数据。
2. 内容解密：对加密内容进行解密，此处使用非对称协商计算出对称加密密钥，然后再进行解密。
3. 服务维度拆分：通过 topic 字段把日志分发到各业务系统所属的 topic 里面，从而实现业务日志相互隔离。
4. 数据自定义加工：根据用户自定义的加工语法模版，从服务 topic 实时消费并加工数据到自定义 topic 中。

2.5 数据消费层

对大部分用户来说 Logan 实时日志提供的日志采集、加工、检索能力已经能满足大部分需求。但是在与用户沟通过程中我们发现还有一些更高阶的需求，比如指标监控、前后端链路串联、离线数据计算等。于是我们将 Logan 标准化后的日志统一投递到 Kafka 流处理平台，并提供一些通用的数据转换能力，方便用户按需接入到不同的第三方系统。数据消费层设计如下图所示：

图8 数据消费层设计图

数据消费层的一些典型的应用场景：

1. 网络全链路追踪：现阶段前后端的日志可能分布在不同的系统中，前端日志系统记录的主要是代码级日志、端到端日志等，后端日志系统记录的是链路关系、服务耗时等信息。通过 Logan 实时日志开放的数据消费能力，用户可以根据自己的需求来串联多端日志，从而实现网络全链路追踪。
2. 指标聚合统计&告警：实时日志也是一种实时的数据流，可以作为指标数据上报的载体，如果把日志数据对接到数据统计平台就能实现指标监控和告警了。
3. 离线数据分析：如果在一些需求场景下需要对数据进行长期化保存或者离线分析，就可以将数据导入到 Hive 中来实现。

2.6 日志平台

日志平台的核心功能是为用户提供日志检索支持，日志平台提供了用户标识、自定义标签、关键字等多种检索过滤方式。在日志底层存储架构的选择上，目前业界广泛使用的是 Elasticsearch，考虑到计费与运维成本的关系，美团内部已经有一套统一的框架可以使用，所以我们也选用了 Elasticsearch 架构。同时，我们也支持通过单独的接口层适配其他存储引擎，日志查询流程如下：

图9 日志查询流程设计图

Elasticsearch：是一个分布式的开源搜索和分析引擎，具有接入成本低、扩展性高和近实时性等优点，比较适合用来做大数据量的全文检索服务，例如日志查询等。

3 稳定性保障

3.1 核心监控

为了衡量终端实时日志系统的可用性，我们制定了以下核心 SLA 指标：

表2 核心 SLA 指标表格

除了核心指标监控之外，我们还建设了全流程监控大盘，覆盖了分端上报成功率、域名可用性、域名 QPS、作业吞吐量、平均聚合条数等重要观测指标，并且针对上报成功率、域名 QPS、作业吞吐量等配置了兜底告警，当线上有异常时可以第一时间发现并进行处理。

3.2 蓝绿发布

实时日志依赖于实时作业的处理计算能力，但是目前实时作业的发布和部署不能无缝衔接，中间可能存在真空的情况。当重启作业时，需要先停止原作业，再启动新的作业。如果遇到代码故障或系统资源不足等情况时则会导致作业启动失败，从而直接面临消息积压严重和数据延时升高的问题，这对于实时日志系统来说是不能忍受的。

蓝绿发布（Blue Green Deployment）是一种平滑过渡的发布模式。在蓝绿发布模式中，首先要将应用划分为对等的蓝绿两个分组，蓝组发布新产品代码并引入少许线上流量，绿组继续运行老产品代码。当新产品代码经线上运行观察没有问题后，开始逐步引入更多线上流量，直至所有流量都访问蓝组新产品。因此，蓝绿发布可以保证整体系统的稳定，在产品发布前期就可以发现并解决问题，以保证其影响面可控。

目前美团已有的实时作业蓝绿部署方案各不相同，由于 Logan 实时日志接入业务系统较多，且数据量较大，经过综合考量后，我们决定自己实现一套适合当前系统的蓝绿部署方案。为了保证系统的稳定性，在作业运行过程中，启动另外一个相同的作业，当新作业运行没有问题后，再完成新老作业切换。蓝绿发布流程图如下：

图10 蓝绿发布流程图

使用蓝绿部署后，彻底解决了由于资源不足或参数不对导致的上线失败问题，平均部署切换耗时也保持在1分钟以内，基本避免了因发布带来的日志消费延迟问题。

4 落地成果

Logan 实时日志在建设初期就受到了各个业务的广泛关注，截止到 2022 年第 3 季度，Logan 实时日志接入并上线的业务系统数量已多达二十余个，其中包括美团小程序、优选商家、餐饮 SaaS 等大体量业务。下面是一些业务系统接入的典型使用场景，供大家参考：

1. 核心链路还原：到家某 C 端小程序使用 Logan 实时日志记录程序核心链路中的关键日志与异常日志，当线上有客诉问题发生时，可以第一时间查看实时日志并定位问题。项目上线后，平均客诉定位时间从之前的 10 分钟减少到 3 分钟以内，排障效率有明显提升。
2. 内测阶段排障：企业平台某前端项目由于 2.0 改版改动较大，于是使用 Logan 实时日志在内测阶段添加更多的调试日志，方便定位线上问题。项目上线后，每次排查问题除了节省用户上报日志时间 10-15 分钟，还杜绝了因为存储空间不足而拿不到用户日志的情况。
3. 日志数据分析：美团到店某团队使用 Logan 实时日志分析前后端交互过程中的请求头、请求参数、响应体等数据是否符合标准化规范。经过一个多月时间的试运行，一期版本上线后共覆盖 300+ 前端页面和 500+ 前端接口，共计发现 1000+ 规范问题。

5 未来规划

Logan 实时日志经过半年的建设与推广，已经完成了系统基础能力的建设，能满足用户对于实时日志的基本诉求。但是对于日志数据深加工与清洗、日志统计与告警等高阶需求还不支持，因此为了更好地发挥日志价值，提升终端故障排查效率，Logan 实时日志有以下几个方面的规划：

• 完善功能：支持更多终端类型，建设日志加工与清洗、日志统计与告警、全链路追踪等功能。
• 提升性能：支持百万并发 QPS、日志上报成功率提升至 99.9% 等。
• 提升稳定性：建设限流熔断机制、应急响应与故障处理预案等。

6 本文作者

洪坤、徐博、陈成、少星等，均来自美团-基础技术部-前端技术中心。

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