㈠ python+kafka+redis+clickhouse分布式日誌處理
前言：
本文旨在介紹如何使用Python、Kafka、Redis與Clickhouse構建一個高效、可靠的日誌處理平台。雖然作者先前嘗試過使用Elastiflow與Kibana等工具，但發現使用起來不如預期的流暢。因此，作者決定運用Python的靈活性，結合其他技術，搭建一套自定義的日誌分析平台。
開發背景：
我們團隊面對著一台四線城市的DZZW網路，該網路有MPLS-VPN內夾雜公網地址的歷史問題，導致旁掛流量分析平台時經常出現誤報，尤其是匹配GeoIP地址庫後，常顯示出境外訪問。因此，我們團隊決定開發一套專門的日誌分析平台，旨在對各類訪問日誌進行集中收集與分析。
幾個工具：
Python：作為網路工程師的利器，Python因其易懂與多場景適用性，成為首選語言。
Kafka：Kafka被視為一個「無限大布袋」，能夠妥善暫存原始日誌數據，等待日誌分割程序取出處理。在處理高峰期，原始日誌可以在Kafka中排隊等待，避免因處理速度限制而丟失數據。
Redis：Redis以其超快速度而聞名，用於存儲IP地址關聯信息，如特定部門與單位，以提高日誌處理過程中的匹配效率。
Clickhouse：被譽為大規模數據查詢速度最快的資料庫，支持分布式部署，允許我們在適當的查詢場景下實現秒級返回，同時支持SQL語法，無需額外學習。
踩坑：
1. 日誌應避免存儲在關系型資料庫中，直接使用MySQL、PostgreSQL等資料庫。
2. 避免直接使用SQL語句將處理好的日誌寫入Clickhouse資料庫。對於基於syslog標準的日誌格式，嘗試使用rsyslog與Clickhouse模塊進行直接寫入時，發現流量大的NAT、flow日誌寫入頻率過高，導致Clickhouse無法承受。
項目規劃：
1. 日誌採集器：使用Python編寫基於UDP標准rsyslog的日誌採集程序，以處理NAT日誌為例，提供代碼示例。
2. 原始日誌兜住：部署Kafka將Python收集到的原始日誌寫入其中，解決訪問問題，確保Kafka伺服器的hostname正確。
3. 分割原始日誌：利用Python的正則表達式與字元串處理功能，實現對日誌的高效分割，並考慮使用Redis存儲IP地址關聯信息，加速匹配過程。
4. 多線程處理：啟用多個日誌分割程序對日誌進行並行處理，以提高效率，彌補CPU運算與日誌處理之間的瓶頸。
5. 日誌處理思路：關注五元組信息，如源地址、目的地址、埠等，通過調用模塊分割原始日誌，並處理IP地址描述信息，最終將結果寫入Kafka新topic。
6. Clickhouse數據同步：利用Kafka引擎表進行數據同步，克服Clickhouse高頻寫入限制，通過「物化視圖」將數據抽入至數據表。
業務系統集成：構建集成到運維平台的日誌歸集與查詢功能，實現一站式管理。
總結：
本文介紹了一套基於Python、Kafka、Redis與Clickhouse的日誌處理平台搭建方法，旨在解決網路中日誌分析與管理的問題。通過實踐與改進，我們不斷優化系統性能，以提升網路運維效率。感謝NetdevOPS的先驅與社群支持，推動網路工程師向網路自動化運維方向發展。