购物商城网站建设流程南昌seo数据监控

背景

我们的商城项目用PHP写的，原本写日志方案用的是PHP的方案，但是，这个方案导致资源消耗一直降不下来，使用了20个CPU。后面考虑使用通过kafka的方案写日志，商城中把产生的日志丢到kafka中，在以go写的项目中消费kafka中的日志，并打印到控制台，最后，统一使用阿里sls抓取日志。我们kafka的分区有12个，go程序部署在k8s集群中，开启了弹性扩缩容，最多开启了8个pod进行消费，每秒产生的日志数量高峰在1500条左右，在这种情况下，依然产生了消息的堆积。

消费中执行的逻辑只有对象的映射和日志写控制台，所以，这种情况下产生了消息堆积，令我倍感困惑。

探索之路

第一步，确认一下每一步的执行时间。

func (s KafkaLogService) ReaderCreateLog(ctx context.Context, msg *customerkafka.CustomKafkaMsg) error {now := time.Now().UnixNano()var logEntry LogEntrydata, ok := msg.Data.(string)if !ok {global.GIN_LOG.Error(ctx, "消息数据类型错误", "data", msg.Data)return fmt.Errorf("消息数据类型错误: %v", msg.Data)}// 解析 JSON 数据if err := json.Unmarshal([]byte(data), &logEntry); err != nil {global.GIN_LOG.Error(ctx, "解析 JSON 数据失败:", "error", err, "message", data)return fmt.Errorf("解析消息失败: %w", err)}now2 := time.Now().UnixNano()fmt.Printf("*******************分隔符*******************Unmarshal logEntry 耗时：%d 纳秒\n", now2-now)var logMessage LogMessageif err := json.Unmarshal([]byte(logEntry.Message), &logMessage); err != nil {global.GIN_LOG.Error(ctx, "解析 JSON 数据失败:", "error", err, "message", logEntry.Message)return fmt.Errorf("解析消息失败: %w", err)}now3 := time.Now().UnixNano()fmt.Printf("*******************分隔符*******************Unmarshal LogMessage 耗时：%d 纳秒\n", now3-now2)// 日志等级判断switch logEntry.Level {case "ERROR":global.GIN_LOG.Error(ctx, "", zap.Any("data", logMessage), zap.String("project", logMessage.Project))case "WARN":global.GIN_LOG.Warn(ctx, "", zap.Any("data", logMessage), zap.String("project", logMessage.Project))case "INFO":global.GIN_LOG.Info(ctx, "", zap.Any("data", logMessage), zap.String("project", logMessage.Project))default:global.GIN_LOG.Warn(ctx, "", zap.Any("data", logMessage), zap.String("project", logMessage.Project))}now4 := time.Now().UnixNano()fmt.Printf("*******************分隔符*******************log 耗时：%d 纳秒\n", now4-now3)return nil
}

 

 json的Unmarshal的耗时，倒是符合我的认知，在预期之中。

但是，打印日志尽然需要耗时1.5毫秒，这个有点超出我的意料之外。这个时间似乎有点夸张啊。

但是，即便如此，一个消费者每秒也可以消费670条左右的消息，在起了8个实例的情况下，也不应该造成kafka消息的阻塞。

继续我们的探索之路

下面这一段是我对于kakfa消费者的封装。大概的逻辑就是每一个ActionType起一个协程进行消费。在这篇《基于kafka-go写的生产者和消费者》文章中写过这个封装背后的设计逻辑，有兴趣的可以移步过去一探究竟。

// Start 方法启动消费者并开始读取消息，根据actionType调用不同的处理函数
func (c *ConsumerClient) Start(ctx context.Context, handlers map[string]ActionHandler) error {for {select {case <-ctx.Done():return nil // 上下文取消,直接返回default:msg, err := c.reader.ReadMessage(ctx)if err != nil {c.logger.Error(ctx, "Failed to read message from Kafka", "error", err)continue}c.logger.Info(ctx, fmt.Sprintf("Message on topic: %s value: %s partion:%d offset:%d", msg.Topic, string(msg.Value), msg.Partition, msg.Offset))var kafkaMsg CustomKafkaMsgif err := json.Unmarshal(msg.Value, &kafkaMsg); err != nil {c.logger.Error(ctx, "Failed to unmarshal Kafka message", "error", err)continue}channel := make(chan *CustomKafkaMsg)// 使用 sync.Map 来管理 workerworker, loaded := c.workerMap.LoadOrStore(kafkaMsg.ActionType, channel)if !loaded {c.wg.Add(1) // 增加 WaitGroup 计数if ch, ok := worker.(chan *CustomKafkaMsg); ok {go c.startWorker(ctx, kafkaMsg.ActionType, handlers, ch)}}// 发送消息到对应的通道,避免阻塞其他消息消费// 只有在 handlers 中存在对应的 actionType 时才发送消息到对应的通道if _, ok := handlers[kafkaMsg.ActionType]; ok {if ch, ok := worker.(chan *CustomKafkaMsg); ok {ch <- &kafkaMsg}}}}
}

 由于我的这个写法，让我产生了一点担忧，虽然，我想的是每个ActionType只起一个协程进行消费，难道，实际情况并不是如我预期一样运行，而是，一条kafka消息就起了一个协程进行消费，如果是这种情况的话，那么，会导致大量的垃圾回收，程序的性能就会下降，那么，消息阻塞的问题也就可以解释了。

为了，验证我的这一想法，基于pprof工具看一下实际情况。

实际验证，排除我的担忧，符合我的预期，不是有一条kafka消息就开一个协程进行消费，而是，一个ActionType就只有一个协程进行消费。 

模拟生产环境测试

上述的探索，依然不能够完美解释文章开头提到的现象，起了8个消费者，依然导致消息堆积的现象。为了进一步探究其背后的原因，我模拟生产环境的状态，每秒钟往kafka中丢了1000条消息，再观察，我发现，在这种情况下，有时json.Unmarshal也有比较长的耗时，会出现1.5毫秒的耗时，另外，而写日志需要5毫秒左右，如此，每秒只能消费140条消息，消息堆积的现象也就能够解释了。

结论 

消息堆积的主要原因是日志打印操作耗时较长，最差时每秒只能消费140条消息。此外，有时JSON解析的时间也较长，这也是一个需要关注的问题。

接下来的目标是找出JSON解析耗时较长和日志打印慢的具体原因，并进行优化。通过解决这些问题，我们有望提高日志处理的效率，从而解决消息堆积的问题。