需求背景：有个调用统计日志存储和统计需求，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于直接入库并发太高，可能会把mysql干垮。
问题分析
思考：应用网站架构的衍化过程中，应用最新的框架和工具技术固然是最优选择；但是，如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案，未尝不是一种提升自我的尝试。
解决：
问题一：要求日志最好入库；但是，直接入库mysql确实扛不住，批量入库没有问题，done。
问题二：批量入库就需要有高并发的消息队列，决定采用redis list 仿真实现，而且方便回滚。
问题三：日志量毕竟大，保存最近30条足矣，决定用php写个离线统计和清理脚本。
done，下面是小拽的简单实现过程
一：设计数据库表和存储
考虑到log系统对数据库的性能更多一些，稳定性和安全性没有那么高，存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive。如果确实有update需求，也可以采用myISAM。
考虑到log是实时记录的所有数据，数量可能巨大，主键采用bigint，自增即可。
考虑到log系统以写为主，统计采用离线计算，字段均不要出现索引，因为一方面可能会影响插入数据效率，另外读时候会造成死锁，影响写数据。
二：redis存储数据形成消息队列
由于高并发，尽可能简单，直接，上代码。
connect('xx',6379);
$redis->auth("password");
//加上时间戳存入队列
$now_time=date("Y-m-d H:i:s");
$redis->rPush("call_log",$interface_info."%".$now_time);
$redis->close();
/* vim: set ts=4 sw=4 sts=4 tw=100 */
?>
三：数据定时批量入库。
定时读取redis消息队列里面的数据，批量入库。
connect('ip',port);
$redis_xx->auth("password");
//获取现有消息队列的长度
$count=0;
$max=$redis_xx->lLen("call_log");
//获取消息队列的内容，拼接sql
$insert_sql="insert into fb_call_log (`interface_name`, `createtime`) values ";
//回滚数组
$roll_back_arr=array();
while($countlPop("call_log");
$roll_back_arr=$log_info;
if($log_info=='nil'||!isset($log_info)){
$insert_sql.=";";
break;
}
//切割出时间和info
$log_info_arr=explode("%",$log_info);
$insert_sql.=" ('".$log_info_arr[0]."','".$log_info_arr[1]."'),";
$count++;
}
//判定存在数据，批量入库
if($count!=0){
$link_2004=mysql_connect('ip:port','user','password');
if(!$link_2004){
die("Could not connect:".mysql_error());
}
$crowd_db=mysql_select_db('fb_log',$link_2004);
$insert_sql=rtrim($insert_sql,",").";";
$res=mysql_query($insert_sql);
//输出入库log和入库结果;
echodate("Y-m-d H:i:s")."insert ".$count." log info result:";
echojson_encode($res);
echo"n";
//数据库插入失败回滚
if(!$res){
foreach($roll_back_arras$k){
$redis_xx->rPush("call_log",$k);
}
}
//释放连接
mysql_free_result($res);
mysql_close($link_2004);
}
//释放redis
$redis_cq01->close();
?>
四：离线天级统计和清理数据脚本
?php
/**
* static log ：每天离线统计代码日志和删除五天前的日志
*
* @Author:cuihuan@baidu.com
* 2015-11-06
* */
//离线统计
$link_2004=mysql_connect('ip:port','user','pwd');
if(!$link_2004){
die("Could not connect:".mysql_error());
}
$crowd_db=mysql_select_db('fb_log',$link_2004);
//统计昨天的数据
$day_time=date("Y-m-d",time()-60*60*24*1);
$static_sql="get sql";
$res=mysql_query($static_sql,$link_2004);
//获取结果入库略
//清理15天之前的数据
$before_15_day=date("Y-m-d",time()-60*60*24*15);
$delete_sql="deletefromxxxwherecreatetime
五：代码部署
主要是部署，批量入库脚本的调用和天级统计脚本，crontab例行运行。
# 批量入库脚本
*/2****/home/cuihuan/xxx/lamp/php5/bin/php/home/cuihuan/xxx/batchLog.php>>/home/cuihuan/xxx/batchlog.log
# 天级统计脚本
05***/home/cuihuan/xxx/php5/bin/php/home/cuihuan/xxx/staticLog.php>>/home/cuihuan/xxx/staticLog.log
总结：相对于其他复杂的方式处理高并发，这个解决方案简单有效：通过redis缓存抗压，mysql批量入库解决数据库瓶颈，离线计算解决统计数据，通过定期清理保证库的大小。
