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推荐整理分享Node.js和MongoDB实现简单日志分析系统(node用mongodb还是mysql好),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
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在最近的项目中,为了便于分析把项目的日志都存成了JSON格式。之前日志直接存在了文件中,而MongoDB适时闯入了我的视线,于是就把log存进了MongoDB中。log只存起来是没有意义的,最关键的是要从日志中发现业务的趋势、系统的性能漏洞等。之前有一个用Java写的分析模块,运行在Tomcat下。实现相当的重量级,添加一个新指标的流程也比较繁琐,而且由于NFS的原因还导致分析失败。一直想改写,最初想用Ruby On Rails,可是一直没有时间学习和开发(在找借口啊!)。在杭州QCon 上又遇到了Node.js,虽然之前也听说过,但是没有深入研究,听了淘宝苏千 的演讲后,当时了就有要用Node.js实现这个日志分析系统的想法。前端用JS,服务器用JS,就连数据库的Shell都是JS,想想就够酷的——当然最关键是代码量小。
一、用Node.js实现服务器端代码
为了有良好的风格和快速的代码编写,不可避免地应该采用一个简单的框架。Express实现了大部分的功能,可是好需要花一定时间熟悉,并且看起来对这个项目来说有些重量级。在Node.js的官网上有一个聊天的Demo ,这个代码简单移动,封装了对URL的处理和返回JSON。于是我就直接使用了fu.js,重写了server.js:
太简单了吧?!不过的确是这样,一个服务器已经建立起来了。下面看处理请求的request_handler.js代码:
二、客户端
日志系统的最重要的是可视化显示,这里使用了JQuery的一个插件jqPlot Chart 。首先使用一个静态的HTML页面,用来作为图形显示的容器:
几乎是jqPlot的示例中的完整拷贝,好吧,我承认我太懒了。下面是看用来显示生成图形的chart.js:
服务器端和客户端的代码都有了,那就跑起来看效果吧:
好像忘了什么?日志的分析代码。
三、使用MongoDB 增量式MapReduce实现日志分析
在MongoDB的文档中有关于Incremental MapReduce的介绍。刚开始一直以为MongoDB实现Streaming处理,可以自动执行增量式的MapReduce。最后发现原来是我理解有误,文档里并没有写这一点,只是说明了如何设置才能增量执行MapReduce。
为了方便,我把MapReduce使用MongoDB的JavaScript写在了单独的js文件中,然后通过crontab定时执行。stats.js的代码:
思路很简单:1. 在map中将每个action访问次数设为. reduce中,统计相同action的访问次数3. 执行mapReduce。指定了查询为‘action_count'不等于1,也就是没有执行过该统计;将结果存储在‘action_count'集合,并且使用reduce选项表示该结果集作为下次reduce的输入。4. 在当前所有日志记录设置'action_count'的值为1,表示已经执行过该统计。不知道这种是否会造成没有还没有统计过的记录也被更新??望有经验的大侠赐教!
定时执行stats.js的shell:
好了,这就是全部的代码,没有什么特别玄妙的地方,不过Node.js真的是个好东西。
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