日志实时分析架构

在上家公司工作时，设计的日志收集与实时分析架构，还是比较简单的:

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flume-ng + rocketmq + storm + redis + 前端展示

日志实时分析架构

消息队列部分，我们刚开始采用的是kafka，但 kafka在支持回溯消费和重复消费方面比较弱，同时在数据安全方面也相对弱一些，后来我们改为阿里的rocketmq。

考虑到我们的数据量也不是很大，已经能够足够支撑，但在rocketmq这层，有时会因为网络异常问题，会产生消息堆积，导致消息队列被冲爆，稳定性还不是非常高，后来咨询了其他部门的同事，他们的做法是，在消息队列这一层次，额外增加了一层MongoDB，消息队列这层仅保留消息的索引信息，消息的实体信息保存在mongodb中，可以很好地回避此问题，后来由于各种原因就没有再去尝试此方法...... 日志实时分析架构

其他一些常用方案：

logstash + elasticsearch + kibana

fluentd + influxdb + grafana

flume-ng + kafka + storm

kafka + spark streaming + redis

网页标题：日志实时分析架构
转载来于：https://www.cdcxhl.com/article46/ishgeg.html

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