㈠ python+kafka+redis+clickhouse分布式日志处理
前言：
本文旨在介绍如何使用Python、Kafka、Redis与Clickhouse构建一个高效、可靠的日志处理平台。虽然作者先前尝试过使用Elastiflow与Kibana等工具，但发现使用起来不如预期的流畅。因此，作者决定运用Python的灵活性，结合其他技术，搭建一套自定义的日志分析平台。
开发背景：
我们团队面对着一台四线城市的DZZW网络，该网络有MPLS-VPN内夹杂公网地址的历史问题，导致旁挂流量分析平台时经常出现误报，尤其是匹配GeoIP地址库后，常显示出境外访问。因此，我们团队决定开发一套专门的日志分析平台，旨在对各类访问日志进行集中收集与分析。
几个工具：
Python：作为网络工程师的利器，Python因其易懂与多场景适用性，成为首选语言。
Kafka：Kafka被视为一个“无限大布袋”，能够妥善暂存原始日志数据，等待日志分割程序取出处理。在处理高峰期，原始日志可以在Kafka中排队等待，避免因处理速度限制而丢失数据。
Redis：Redis以其超快速度而闻名，用于存储IP地址关联信息，如特定部门与单位，以提高日志处理过程中的匹配效率。
Clickhouse：被誉为大规模数据查询速度最快的数据库，支持分布式部署，允许我们在适当的查询场景下实现秒级返回，同时支持SQL语法，无需额外学习。
踩坑：
1. 日志应避免存储在关系型数据库中，直接使用MySQL、PostgreSQL等数据库。
2. 避免直接使用SQL语句将处理好的日志写入Clickhouse数据库。对于基于syslog标准的日志格式，尝试使用rsyslog与Clickhouse模块进行直接写入时，发现流量大的NAT、flow日志写入频率过高，导致Clickhouse无法承受。
项目规划：
1. 日志采集器：使用Python编写基于UDP标准rsyslog的日志采集程序，以处理NAT日志为例，提供代码示例。
2. 原始日志兜住：部署Kafka将Python收集到的原始日志写入其中，解决访问问题，确保Kafka服务器的hostname正确。
3. 分割原始日志：利用Python的正则表达式与字符串处理功能，实现对日志的高效分割，并考虑使用Redis存储IP地址关联信息，加速匹配过程。
4. 多线程处理：启用多个日志分割程序对日志进行并行处理，以提高效率，弥补CPU运算与日志处理之间的瓶颈。
5. 日志处理思路：关注五元组信息，如源地址、目的地址、端口等，通过调用模块分割原始日志，并处理IP地址描述信息，最终将结果写入Kafka新topic。
6. Clickhouse数据同步：利用Kafka引擎表进行数据同步，克服Clickhouse高频写入限制，通过“物化视图”将数据抽入至数据表。
业务系统集成：构建集成到运维平台的日志归集与查询功能，实现一站式管理。
总结：
本文介绍了一套基于Python、Kafka、Redis与Clickhouse的日志处理平台搭建方法，旨在解决网络中日志分析与管理的问题。通过实践与改进，我们不断优化系统性能，以提升网络运维效率。感谢NetdevOPS的先驱与社群支持，推动网络工程师向网络自动化运维方向发展。