基于Lua+Kafka+Heka的Nginx Log实时监控系统

Loong_T 发布于2019-07-25 13:31 / 1037人阅读

摘要：目的错误码告警和超时告警超时告警数据分析关于错误和超时监控有一点要考虑的是收到告警时，要能够快速知道是哪个后端服务节点出现了问题。关于消息队列的选择，前面已经提到我们已有集群就直接拿来用了。

背景

在我们的系统架构中，Nginx作为所有HTTP请求的入口，是非常重要的一层。每天产生大量的Nginx Access Log，闲置在硬盘上实在是太浪费资源了。所以，能不能把Nginx日志利用起来，实时监控每个业务的访问趋势、用户行为、请求质量和后端异常呢，这就是本文要探讨的主题。

目的

错误码告警（499、500、502和504）；

upstream_response_time超时告警；

request_time超时告警；

数据分析；

关于错误和超时监控有一点要考虑的是收到告警时，要能够快速知道是哪个后端服务节点出现了问题。
在这之前，我们都是通过随机进入一个Nginx节点tail log才能定位到，效率有些低。

架构

废话不多说，先上架构图。整体架构没太复杂的地方，随便画了一张，莫笑话我~

日志采集

这部分结合lua-resty-kafka使用Lua扩展将数据按照一定格式拼接后写入Kafka集群。Nginx+Lua的性能就不用多说了，这样一来完全可以关掉Nginx本身的日志开关，减少磁盘消耗；

消息队列

我们数据分析组的同事在这之前就已经建立Kafka集群，无需再搞一套消息队列服务。另外一个很重要的点是，我们不希望日志数据取完就删掉了，运维组除了要做监控告警之外，数据组也要读取数据做分析。因此，如Redis此类的消息队列就直接被我们pass掉了；

异常监控计算

这部分使用Heka来做，Heka使用Go语言编写，内置丰富的插件可以满足大部分的需求。若不满足需求，可以使用Go或者Lua自行开发扩展。之前使用过Logstash做业务日志收集，但它有时的CPU占用实在太吓人，不敢再在业务机上使用，并且感觉扩展不方便。就我们目前的应用来看，Heka的性能和资源占用还是很不错的。

可以使用Filter做计算，有错误时向Heka消息流中写入告警消息，SMTPOuter匹配到告警消息后通过自定义的Encoder定制好邮件内容后再发送。

可视化

Heka层一方面做异常监控，另一方面使用Message Matcher Syntax匹配异常数据写入到Elasticsearch, 再架设一个Kibana。我们在收到告警邮件后，就可以进入Kibana后台查看异常的Log。

不足

邮件告警机制需要优化, 我们目前的设置是每分钟检查一次，发现错误就会一直告警。之后可以优化为发现异常时告警一次，异常结束时再发一次汇总邮件；

Heka服务管理和进程监控需要优化，支持自动重启，不然进程挂了都不知道；

Heka配置接入配置中心并支持自动重启（目前的配置主要是各业务的告警阀值，需要进入机器修改）；

总结

整个开发过程还是比较顺利的，唯一比较耗时的是熟悉Heka的整个消息处理的流程和机制，以及如何开发扩展。另一个比较坑的是Heka的错误提示不全和调试不方便，有时完全靠猜，不过好在它本身并没有多复杂，有些问题看一看源代码就明白了。

关于消息队列的选择，前面已经提到我们已有Kafka集群就直接拿来用了。如果仅仅做异常监控，不需要消息留存, 倒可以考虑使用Redis之类轻量些的消息队列, Kafka未免有些重了。

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