基于 Eleasticsearch 和 Kibana 的运营数据可视化后台

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前一段时间在研究 ELK 这个东西，之前也用过一点，但都没有深入研究，其实这回也没有深入研究，但我找到了在现在情况下我该怎么用这个东西的方法。

ELK 是一个日志系统的全家桶工具，Elasticsearch 用的人比较多，很多人把这个当作搜索后台，如果你选择了 Django 这样的框架的话也很容易继承搜索功能进去，比如用这个库 django-haystack，当然很多人是用来做日志存储。

L 是 Logstash，经过我的调研就发现这个玩意其实不太好用，性能差是主要原因。这个东西的用途就是一个中间件，把多个平台的不同格式的日志全部进行预处理，然后再存入 ES 中，但是作为一个还很小，没那么复杂的后台服务来说，用不着，只有一个日志来源，日志格式也是固定的，一条日志里面有四个 JSON object，每个 object 的 key 不是固定的，只要处理一下时间戳就行了，其他都不用动，直接 mapping 到 ES 中，刚开始我甚至还用到了 filebeat，先用 filebeat 监控文件，然后 filebeat output 给 logstash，然后 logstash 再 output 给 ES，简直了，测试的时候没什么问题，但一上线过了两三天日志数量多了起来我就发现问题了，数量不对，每天都在累加前一天的日志条数，等于说是 tail 文件没成功，每次都从头开始读文件了，外加用了 rsync 这个东西从生产服务器上同步日志到 ES 机器上，我也没整明白到底是哪里出了问题，索性直接弃用 logstash 和 filebeat，只用 ES 和 kibana，我自己写脚本监控文件、把日志写入 ES 中，也把日志按天切分成文件，简单又靠谱。

运营数据日志的日志内容其实和消息系统很像，我就直接引用这里的概念 AVOT，Actor/Verb/Object/Target。举例说明: xxx 关注了 yyy，xxx 是 Actor，关注 是 Verb，yyy 是 Target，这里没有 Object，再举一个例子，xxx 将 uuu 添加到了 yyy 中，这里的 Verb 是 添加，Object 是 uuu，Actor/Object/Target 就是模型，当然我们不用把模型的全部字段都放进去，放个 type/id/name 就够了。按照这样的规则规定好日志内容之后就简单了，在每个需要记录日志的地方进行埋点，这个就是比较麻烦的地方，如果业务比较复杂的化，埋点很多，写的时候一定要一次性写对 Object 和 Target，不要写了一次之后复制粘贴，很容易搞错，一个个写。还有一点就是 Actor/Object/Target 的 id 都转成字符串存储，因为用户的 id 是 uuid，日志 object 直接 to_json()，django logger 直接用，用户 id 会变成字符串，其他 model 的 id 还是 int，类型如果不一致再存到 ES 里面数据会有冲突。

最终的日志格式示例：

{"target": {"type": "Paper", "title": "Deep Depth Super-Resolution : Learning Depth Super-Resolution using Deep  Convolutional Neural Network", "id": "791", "owner": "MKFMIKU"}, "object": {}, "actor": {"agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36", "accept_language": "en-US,en;q=0.8", "username": "qhl722", "host": "zijin.paperweekly.site", "referer": "http://www.paperweekly.site/getting-started"}, "verb": "点赞", "time": 1507000406.305043}
{"target": {"type": "User", "id": "fcc3837f-1a61-4d2c-bdbf-0961085547a3", "owner": "gg5d"}, "object": {}, "actor": {"agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36", "accept_language": "zh-CN,zh;q=0.8", "username": "", "host": "zijin.paperweekly.site", "referer": "http://www.paperweekly.site/"}, "verb": "注册", "time": 1507000688.429523}

我用了 Elasticsearch 的官方 Python API elasticsearch-py，脚本放在了 Gist 里面。

日志存到 ES 中是这个样子：

Kibana

Kibana 是一个可是化工具，能看到 ES 中的数据，做一些报表，只要把数据导入到 ES 中，做报表就很简单了，简单的也是有前提的，前提是你要定义好日志的内容。

比如点赞数量，在 Visualize 里面新建一个柱状图，搜索 item.verb="点赞"，然后第一个 Y 轴聚合搜索出来的日志条数，就是点赞的数量，再添加一个 Y 轴 Unique Count item.actor.username.keyword 就能得出多少个用户产生了这么多赞，X 轴就是按照时间，我都是按天来，选择 Date Histogram，Interval选 Daily，如果你的日志系统要求的实时性比较高，还能选择 Hourly，然后把实时刷新打开，就能看到比较实时的数据了。

Kibana 最终是这个样子：

过几天我把这个东西拆分出来变成一个仓库再详细写一下教程。