你会吗（基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统）你会吗？基于NodeJS的高性能分

大纲：

前言
日志系统架构是怎样的
游戏分析有什么内容
为什么要自己架一个系统
FEN架构架构图 Fluentd ElasticSearch NodeJS pusher logger analyser 用户界面
总结

前言最近我司需要做一个统一的游戏日志系统，要求有一定的通用性，能应对公司所有的游戏业务。接下来分享一下这次日志系统的项目经验。
日志系统架构是怎样的目前流行的日志系统为ELK，由Beats、Logstash、Elasticsearch、Kibana等组件共同实现，但万变不离其宗，一个基本的日志系统架构类似如下：

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你会吗？基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统游戏分析有什么内容游戏分析，与其它服务系统不同的是，游戏内的系统可能是天马行空的，数据类型是多样的，甚至频繁变化的。我们要在变化中总结到不变的内容，例如系统经济产出，玩家物品消耗，商店购买等进行分析。所以这次的游戏日志系统要满足以下需求：

记录游戏日志，并随时检索日志；
分析玩家行为：玩家留存相关，玩家物品消耗，商店消耗等有一定复杂度的分析；
能建立一个统一的日志系统：一次性满足未来游戏运营多样性。

为什么要自己架一个系统虽然ELK在安装配置方面不算困难，插件众多，例如Filebeat，读log文件，过滤格式，转发，但谁来生产这些log文件，没有提及。实际上，业务具有多样性，只要有日志文件的地方，它就可以用。例如多数会使用Nginx进行日志收集。我们也需要考虑到日志生产者的问题，责权分离，需要单独一台机子进行日志采集。
游戏是一种技术与艺术结合的产品，数据庞杂，形态各异，光日志埋点也花不少功夫复杂，但不能因此放弃治疗。好的游戏日志，还可以帮我们还原玩家玩家画像。游戏更新周期短，数据变化大，需要提供更实时参照报表，为非技术人员更好友的查询界面，才能更好的服务于游戏数据分析。ELK 在这方面，基本解决了采集和储存的问题，但实现分析方面还不能满足我们的需求。
经过一翻思索，我们可以用现有工具，粘合多个套件，所以，我们有了以下思路：

日志采集器：

利用Fluented作为日志文件采集器，生产者通过内网HTTP发送到采集器上，那每个生产者同一内网只要部署一个采集器即可，如果量特别大，可以多个，游戏的功能埋点可以统一；

转发器：

利用NodeJS进行 HTTP 转发即可，前提是能按顺序和分段读取日志文件，结合Fluented间接实现；

接收器与实时分析：

接收器可以用Koa实现，Redis进行缓存；同时用NodeJS另外一个进程分析和日志入库，分析行为，玩家画像，得出报表，这些非日志源的数据，可以放到MongoDB上，因为这些数据是修改性增长缓慢数据，占用空间不大；

储存仓库：

【你会吗（基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统）】ElasticSearch是个很好的选择，能集群，可热增减节点，扩容，还可以全文检索，分词；

用户界面：

Kibana针对 ElasticSearch提供良好的分析，结合原有的管理后台系统，我们自己实现了一套用户界面。
FEN架构这个框架主要使用到了Fluentd，ElasticSearch，以及NodeJS，我就称它为 FEN 架构吧，如下图。
架构图

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你会吗？基于NodeJS的高性能分布式游戏日志系统上图看出，这样的日志架构和第一个图基本没什么不同，只是多了后面的分析与分批入库处理，并且大量使用了NodeJS。
注：在这里不会介绍各组件的详细的安装配置方法，网上有太多了，怎样使用好每一个组件才是关键。
先介绍我们用到的工具：
Fluentd Fluentd是一个完全开源免费的log信息收集软件，支持超过125个系统的log信息收集。Fluentd在收集源日志方面非常方便而且高性能，通过HTTP GET就可以，这类似于Nginx的日志记录行为。它的优点是，日志文件可以高度定制化，例如我们这里每5秒生成一个文件，这样每分钟有12个文件，每个文件体积非常小。为什么要这样做？下面会介绍。Fluentd还有非常多的插件，例如直接存入MongoDB，亚马逊云等，要是熟悉Ruby，也可以自己写插件。
ElasticSearch 有人使用MongoDB进行日志收集，是非常不明智的，只有几千万条还可以，如果半个月生产10亿条日志呢？日志文件需要保存一个月甚至更长，那么集群和硬盘维护就非常重要。使用便利性也很重要，例如分词检索，在客服回溯玩家日志，分析游戏 BUG 的时候非常有用。下文的 ES 也是该组件的简称。
NodeJS NodeJS不适合做 CPU 密集型任务，但在网络应用方面还不错，并且是我们正好熟悉的。日志系统并不对实时性要求并不高，延时半小时以内都是允许的，事实上，正常情况延时也就10来秒。下面的读与转发日志的Pusher，收集日志的logger，分析日志并数据落袋为安的的analyser，都是由NodeJS实现的。
下面继续介绍用 NodeJS实现的每一个部分：
转发器Pusher 上面说到，为什么Fluentd使用分割成多个小文件的方式，因为NodeJS在大文件处理方面并不友好，并且要考虑到通过网络发送到另一台机，转发速度比读慢太多了，所以必须实现续传与断点记录功能。想想，如果读几百 M 的文件，出现中断后，需要永久记录上次位置，下次再从此处读起，这就增加了程序复杂度。NodeJS虽然有readline模块，但测过发现并不如文件流那样可控，访模块用于交互界面尚可。相反，如果日志分割成多个小文件，则读的速度非常高效，并且每5秒一个文件，哪怕有上万条记录，文件也大不到哪里去，内存也不会占用太多，在断点续传与出错重试方面都能自如应对。如果游戏日志增多，可以增加节点来缓解文件过大的压力。
为什么不直接让日志生产者直接发到Koa上？因为效率与带宽。NodeJS的适合做网站，但比专业的HTTP服务器要弱太多，4核心主机面对3000QPS就吃力，更多的关于NodeJS的性能问题，可以参考网络文章。在高并发量下，带宽是个很大的问题，尤其是需要做统一服务，面对的情况是日志机器与游戏并不在同一内网中。在10万日活下，带宽超过了50M，非常吓人，带宽可是很贵的，过高的带宽费用在这里性价比太低了。
Pusher的注意点：

批量转发：不要一条条日志发，采用批量发送。根据单条日志文件大小，如果是 JSON 数据，有10多个字段，那么每次请求发送50~100条发送都是没问题的，也就几十 KB；
串行序顺发送：从时间小的文件，从文件关开始发，等待上一次发送请求完成再执行下一次；
发送失败保存重试：如果某一次请求失败，则保存到另外一个文件目录，以时间戳作为文件名，下次重试，尽可能保证数据完整性；
每100毫秒读一次文件列表，检查有没有新的日志文件。虽然是每5秒产生一次日志文件，但有可能出现效率下降导致发送速度跟不上而产生文件积压，即使是空读也是允许的，这不基本不占什么CPU。第100毫秒的间隔不要使用setInterval，应该在上一次文件发送完毕再setTimeout来执行；
发送速度提供可变性，如果下面的logger效率低下，上面的100毫秒可以适当放缓一些。

日志收集器logger 这里我们使用Koa作为日志采集器。使用Koa，无论在性能还是开发效率上，都比expressJS高效。我们还用到了Redis作为缓存，而不是直接在这里做分析任务，是为了尽量提高与Pusher的对接效率，毕竟日志的生产速度是很快的，但网络传送是相对低效的。
logger的注意点：

使用缓存缓存数据，如Redis；
关注内存：logger与pusher是两台机子，当logger的缓存提升太快，也就是后面的分析与入库速度跟不上了，需要返回消息告知pusher放慢发送速度；
安全验证：简单的方式是pusher发送时可以进行md5验证，logger验签；
如果使用Redis，在Redis 4.0以下，使用list记录每条日志 ID，日志使用hash节省内存。在Redis 3.x不要使用Scan，它有BUG，就是Scan出的数量是无法确定的，就算明确指定了条数，但有可能出现一次读数万条，也有可能一次读几十条，这对后面的分析器非常不利；
Redis记得开启 RDB，以及maxmemory设置，前者可以在出问题时还原状态，后者可以防止出现灾难时资源暴掉，搞崩其它服务；
无论是不是使用Redis，应该使用支持管道，或者批量的方法，如redisio，根据机器效率，如每次满500条就入缓存，不满就100毫秒入一次，减少缓存操作次数可以提高效率；
logger可以用pm2的集群模式，提高效率。

注：pm2 3.2.2的集群可能出现集群内端口冲突的吊诡问题，建议用3.0.3或最新版本
分析器analyser：分析器读取Redis的内容，这里就是单进程的队列操作。到这一步，日志怎么分析，就可以很自由了。
分析器analyser的注意点：

单线程可以确保每个玩家的日志时间序列；
Redis的读取使用管道，一次读取数千条进行分析。参考值：目前每次读3000条进行处理，在4核心中低配置云主机下单线程占用仅为35%左右；
日志存ES：源日志文件可以进行进一步分析或者格式优化，处理后的放ES，ES 就是为集群而生，通过加入子节点可以热扩容，硬盘便宜，所以先做3个节点的集群吧；
配置好ES的索引（mapping），仔细考虑各字段类型，凡是要与搜索条件有关的，例如要查元宝大于多少的，那么元宝字段必须有索引，否则将无法根据该字段查找日志。还有，想要分词的必须使用text类型。日志一般不会进行汇总，因为我们已经统计大部分内容了，所以可以适当减少doc_value，压缩率等，否则一千万条日志半小时内就吃掉1G硬盘。这需要你好好研究 ES 的索引配置了，后面还得研究 ES 的搜索，因为它比MongoDB的复杂得多，但这很值得；
ES和MongoDB的入库，使用批量处理，根据机器性能和系统资源找到合适的批处理数量。参考值，4核下 ES 批量入库1000条效率300ms 左右；
ES 配置好内存，默认是1G JVM内存，经常不够用就会崩溃。在配置文件同目录下有个jvm option文件，可以加大JVM，建议至少分配一半以上内存；
ES 的写入效率：不要以为 ES 的输入速度很快，默认它是写一条更新一条索引，也就是必须等把数据更新到索引才会返回，无论使用批量处理还是单个，日志量大的时候，批处理仅100条也会超过500ms。设置durability为async，不要马上更新到索引；
ES使用别名索引，好处是当你需要重建索引时，可以通过另外重新指向到新的索引，因为 ES 不能修改索引，只能重建；
在分析的时候，先还原玩家画像，对其它数据报表，组织好你的数据结构，数据量小、简单的可以同时放内存中进行计数，并定期条件清理，大的如玩家画像放redis中，定期更新入库。这些数据的缓存方式可以使用完整版本，简化问题，减少出现脏数据的可能；同时分析也要注意效率的问题，例如有Mongodb数据的读写，要务必配置到index，否则将引起灾难性效率下降。

用户界面因为我们本身有后台管理系统，所以我们很方便的把用户画像与其它分析点接了入去，在查询玩家行为时，我们搜索ES，在查询分析报表时，我们查询MongoDB中的数据。当然我们也使用了Kibana来满足可能的需求。
总结目前该日志系统运行1个半月，由纯MongoDB到结合 ES，走了不少弯路，还好现在终于稳定下来。目前在性能方面，logger 与 analyser都在同一台机，平均 CPU 为23%左右，高峰47%左右，说明还有更大的机器压榨空间。
内存方面，在高峰期5G 以内，总体非常平稳没多大波动，其中redis内存使用为800MB以内，但机器是16G，还有很大余量保障。
NodeJS 的脚本中，logger的CPU占用更小，3条进程，每条才3%，每条内存占用不到100MB。analyser 的 CPU 与内存占用多一点，这一点可以通过脚本内的参数调整，例如内存计数的内容清理得更快，使用pm2的话设置max_memory_restart : '4G' 都可以提高稳定性。
以上是我在游戏日志系统中的经验总结。
新的挑战以上方式，是【本地文件收集】-【推送到】-【分析】-【入库与分析结果保存】，万一需要对已经入库的数据重新分析呢？例如以前有个数据运营漏了放到需求里，需要对某个时期的日志重新分析。
解决思路有2个：