日志监控告警系统的设计与实现
Posted 朱培
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了日志监控告警系统的设计与实现相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
日志监控告警系统
基于的日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息进行告警，告警的方式，是短信和邮件。
log4j---->error,info,debug 应用程序程序的日志 error级别 TimeOutException 角标越界IndexXXXException ......Error
com.alibaba.jstorm.daemon.worker.WorkerData]-[INFO] Current worker taskList:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
String.contains.(" taskList ")-------------->当订单量触发一千万时，告警通知，让大家庆祝下。
OrdertotalNum：1000万
kafaka生成集群的原理、分区
kafka消费者的负载均衡，kfakaSpout
Kafka broker(核心机制，topic,分片，文件存储机制）
Redis API学习
spout:从外部数据源中读取数据，然后转换为topology
架构图：
DataSource:外部数据源
Spout:接收外部数据源的组件，将外部数据源转化成storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt.
Bolt:接受Spout发送的数据，或上游的bolt的发送的数据，根据业务逻辑进行处理，发送给下一个Bolt或者是存储到某种介质上，例如Redis。
Tuple:Storm内部中数据传输的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据。
StreamGroup:数据分钟策略，7种，shuffleGrouping,Non Grouping,FieldGrouping,Local or ShuffleGrouping.
Nimbus：任务分配
Supervisor:接受任务，并启动worker,worker的数量是根据端口号来的。
Worker:执行任务的具体组件（JVM），可以执行两种类型的任务，Spout任务或者bolt任务
Task:一个task属于一个Spout或者Bolt并发任务。
zk:保存任务分配的信息，心跳信息，元数据信息。
1、背景知识
一款优秀的软件需要具备的特点
l 软件的实用性。
所谓有的放矢，软件的诞生是为了解决特定的问题，比如现在流行的MVC 框架，早期的没有MVC 开发的时候，耦合度很大，后期维护更新成本高，难度大，这样MVC 框架就孕育而生；比如陌陌这种社交软件，是为了解决陌生人之间交流的问题；比如疼醒这种软件是为了解决人们远程沟通的问题；比如OA系统为了解决公司协同流程、项目管理、知识管理等问题……所以一款优秀的软件必须能够解决一个领域内的问题。
l 软件的稳定性。
软件的实用性问题解决之后，急需要解决的问题就是软件的稳定性。一般线上系统都会承载企业的某项业务，系统的稳定性直接影响了业务是否能够正常运营。很多创业公司在前期只注重业务的发展，不太在意系统的稳定性，一旦用户两比较大的之后，就会出现很多性能的问题。这种情况就好比，你找了一个妹子，并准备深入交往后结婚，却发现这个妹子总是有很多异性朋友在联系……
l 代码的规范性
铁打的营盘流水的兵，一款优秀的软件不仅仅是功能的实现。整体架构、功能模块、代码注释、扩展性等问题也也需要考虑，毕竟在一个软件的生命周期过程中，参与的人实在是太多了，主创人员也可能随时流式。所以代码的规范性就难能可贵了。
l 升级保持向前兼容性。
如果一个软件平常使用挺好的，但是升级却越来越费劲，或者升级后稳定性大打折扣，也难以称得上一个好的软件。
l 基本的使用手册
文档、文档、文档、一个简单有效的使用手册，才是程序的王道，知其然才能知其所以然。能让用户一目了然，功能、架构、设计思路、代码等等。
2、需求分析
随着公司业务发展，支撑公司业务的各种系统越来越多，为了保证公司的业务正常发展，急需要对这些线上系统的运行进行监控，做到问题的及时发现和处理，最大程度减少对业务的影响。
目前系统分类有：
1) 有基于Tomcat的web应用
2) 有独立的Java Application应用
3) 有运行在linux上的脚本程序
4) 有大规模的集群框架（zookeeper、Hadoop、Storm、SRP……）
5) 有操作系统的运行日志
主要功能需求分为：
监控系统日志中的内容，按照一定规则进行过滤
发现问题之后通过短信和邮件进行告警
3、功能分析
l 数据输入
使用flume客户端获取个系统的数据；
用户通过页面输入系统名称、负责人触发规则等信息
l 数据存储
使用flume采集数据并存放在kafka集群中
l 数据计算
使用storm编写程序对日志进行过滤，将满足过滤规则的信息，通过邮件短信告警并保存到数据库中
l 数据展示
管理页面可以查看触发规则的信息，系统负责人，联系方式，触发信息明细等
4、原型设计
产品经理设计产品原形
5、架构设计
5.1、整体架构设计
主要架构为应用+flume+kafka+storm+mysql+Java web。数据流程如下：
1. 应用程序使用log4j产生日志
2. 部署flume客户端监控应用程序产生的日志信息，并发送到kafka集群中
3. storm spout拉去kafka的数据进行消费，逐条过滤每条日志的进行规则判断，对符合规则的日志进行邮件告警。
4. 最后将告警的信息保存到mysql数据库中，用来进行管理。
5.2、Flume设计
l Flume说明
Flume是一个分布式、可靠地、可用的服务，用来收集、聚合、传输日志数据。
它是一个基于流式数据的架构，简单而灵活。具有健壮性、容错机制、故障转移、恢复机制。
它提供一个简单的可扩展的数据模型，容许在线分析程序。F
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。
l Flume 设计摘要
使用 Flume EXEC执行一个linux命令来生成数据源。例如，可以用tail命令监控一个文件，那么，只要文件增加内容，EXEC就可以将增加的内容作为数据源发送出去。
使用 org.apache.flume.plugins.KafkaSink，将Flume EXEC产生的数据源发送到Kafka中。
5.3、Kafka设计
l Kafka说明
kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。
l Kakfa设计摘要
部署kafka集群，在集群中添加一个Topic：monitor_realtime_javaxy
5.4、Storm设计
l KafkaSpout读取数据，需要配置Topic：monitor_realtime_javaxy
l FilterBolt判断规则
l NotifyBolt用来发送邮件或短信息
l Save2DB用来将告警信息写入mysql数据库
5.5、 数据模型设计
5.5.1、用户表
用来保存用户的信息，包括账号、手机号码、邮箱、是否有效等信息
5.5.2、应用表
用来保存应用的信息，包括应用名称、应用描述、应用是否在线等信息
5.5.3、应用类型表
用来保存应用的类型等信息
5.5.4、规则表
用来保存规则的信息，包括规则名称，规则描述，规则关键词等信息
5.5.5、规则记录表
用来保存触发规则后的记录，包括告警编号、是否短信告知、是否邮件告知、告警明细等信息。
6、 代码开发
6.1、 整体结构
6.2、 LogMonitorTopologyMain驱动类
public class LogMonitorTopologyMain
private static Logger logger = Logger.getLogger(LogMonitorTopologyMain.class);
public static void main(String[] args) throws Exception
// 使用TopologyBuilder进行构建驱动类
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
// 设置kafka的zookeeper集群
// BrokerHosts hosts = new ZkHosts("zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181");
// 初始化配置信息
// SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(hosts, "logmonitor", "/aaa", "log_monitor");
// 在topology中设置spout
// builder.setSpout("kafka-spout", new KafkaSpout(spoutConfig),3);
builder.setSpout("kafka-spout",new RandomSpout(new StringScheme()),2);
builder.setBolt("filter-bolt",new FilterBolt(),3).shuffleGrouping("kafka-spout");
builder.setBolt("prepareRecord-bolt",new PrepareRecordBolt(),2).fieldsGrouping("filter-bolt", new Fields("appId"));
builder.setBolt("saveMessage-bolt",new SaveMessage2MySql(),2).shuffleGrouping("prepareRecord-bolt");
//启动topology的配置信息
Config topologConf = new Config();
//TOPOLOGY_DEBUG(setDebug), 当它被设置成true的话， storm会记录下每个组件所发射的每条消息。
//这在本地环境调试topology很有用， 但是在线上这么做的话会影响性能的。
topologConf.setDebug(true);
//storm的运行有两种模式: 本地模式和分布式模式.
if (args != null && args.length > 0)
//定义你希望集群分配多少个工作进程给你来执行这个topology
topologConf.setNumWorkers(2);
//向集群提交topology
StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(args[0], topologConf, builder.createTopology());
else
topologConf.setMaxTaskParallelism(3);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("word-count", topologConf, builder.createTopology());
Utils.sleep(10000000);
cluster.shutdown();
6.3、FilterBolt用来过滤日志信息
主要是过滤格式和校验appId是否合法。
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
//获取KafkaSpout发送出来的数据
String line = input.getString(0);
//获取kafka发送的数据，是一个byte数组
// byte[] value = (byte[]) input.getValue(0);
//将数组转化成字符串
// String line = new String(value);
//对数据进行解析
// appid content
//1 error: Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: com/starit/gejie/dao/SysNameDao
Message message = MonitorHandler.parser(line);
if (message == null)
return;
if (MonitorHandler.trigger(message))
collector.emit(new Values(message.getAppId(), message));
//定时更新规则信息
MonitorHandler.scheduleLoad();
6.4、PrepareRecordBolt发送邮件告警和短信告警
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
Message message = (Message) input.getValueByField("message");
String appId = input.getStringByField("appId");
//将触发规则的信息进行通知
MonitorHandler.notifly(appId, message);
Record record = new Record();
try
BeanUtils.copyProperties(record, message);
collector.emit(new Values(record));
catch (Exception e)
6.6、 SaveMessage2MySq保存到数据库
public class SaveMessage2MySql extends BaseBasicBolt
private static Logger logger = Logger.getLogger(SaveMessage2MySql.class);
public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector)
Record record = (Record) input.getValueByField("record");
MonitorHandler.save(record);
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer)
6.7、核心类 MonitorHandler 所有流程处理的核心代码
public class MonitorHandler
private static Logger logger = Logger.getLogger(MonitorHandler.class);
//定义一个map，其中appId为Key，以该appId下的所有rule为Value
private static Map<String, List<Rule>> ruleMap;
//定义一个map,其中appId为Key，以该appId下的所有user为Value
private static Map<String, List<User>> userMap;
//定义一个list，用来封装所有的应用信息
private static List<App> applist;
//定义一个list，用来封装所有的用户信息
private static List<User> userList;
//定时加载配置文件的标识
private static boolean reloaded = false;
//定时加载配置文件的标识
private static long nextReload = 0l;
static
load();
/**
* 解析输入的日志，将数据按照一定的规则进行分割。
* 判断日志是否合法，主要校验日志所属应用的appId是否存在
*
* @param line 一条日志
* @return
*/
public static Message parser(String line)
//日志内容分为两个部分：由5个$$$$$符号作为分隔符，第一部分为appid，第二部分为日志内容。
String[] messageArr = line.split("\\\\$\\\\$\\\\$\\\\$\\\\$");
//对日志进行校验
if (messageArr.length != 2)
return null;
if (StringUtils.isBlank(messageArr[0]) || StringUtils.isBlank(messageArr[1]))
return null;
//检验当前日志所属的appid是否是经过授权的。
if (apppIdisValid(messageArr[0].trim()))
Message message = new Message();
message.setAppId(messageArr[0].trim());
message.setLine(messageArr[1]);
return message;
return null;
/**
* 验证appid是否经过授权
*/
private static boolean apppIdisValid(String appId)
try
for (App app : applist)
if (app.getId() == Integer.parseInt(appId))
return true;
catch (Exception e)
return false;
return false;
/**
* 对日志进行规制判定，看看是否触发规则
* @param message
* @return
*/
public static boolean trigger(Message message)
//如果规则模型为空，需要初始化加载规则模型
if (ruleMap == null)
load();
//从规则模型中获取当前appid配置的规则
System.out.println(message.getAppId());
List<Rule> keywordByAppIdList = ruleMap.get(message.getAppId());
for (Rule rule : keywordByAppIdList)
//如果日志中包含过滤过的关键词，即为匹配成功
if (message.getLine().contains(rule.getKeyword()))
message.setRuleId(rule.getId() + "");
message.setKeyword(rule.getKeyword());
return true;
return false;
/**
* 加载数据模型，主要是用户列表、应用管理表、组合规则模型、组合用户模型。
*/
public static synchronized void load()
if (userList == null)
userList = loadUserList();
if (applist == null)
applist = loadAppList();
if (ruleMap == null)
ruleMap = loadRuleMap();
if (userMap == null)
userMap = loadUserMap();
/**
* 访问数据库获取所有有效的app列表
* @return
*/
private static List<App> loadAppList()
return new LogMonitorDao().getAppList();
/**
* 访问数据库获取所有有效用户的列表
* @return
*/
private static List<User> loadUserList()
return new LogMonitorDao().getUserList();
/**
* 封装应用与用户对应的map
* @return
*/
private static Map<String, List<User>> loadUserMap()
//以应用的appId为key，以应用的所有负责人的userList对象为value。
//HashMap<String, List<User>>
HashMap<String, List<User>> map = new HashMap<String, List<User>>();
for (App app : applist)
String userIds = app.getUserId();
List<User> userListInApp = map.get(app.getId());
if (userListInApp == null)
userListInApp = new ArrayList<User>();
map.put(app.getId() + "", userListInApp);
String[] userIdArr = userIds.split(",");
for (String userId : userIdArr)
userListInApp.add(queryUserById(userId));
map.put(app.getId() + "", userListInApp);
return map;
/**
* 封装应用与规则的map
* @return
*/
private static Map<String, List<Rule>> loadRuleMap()
Map<String, List<Rule>> map = new HashMap<String, List<Rule>>();
LogMonitorDao logMonitorDao = new LogMonitorDao();
List<Rule> ruleList = logMonitorDao.getRuleList();
//将代表rule的list转化成一个map，转化的逻辑是，
// 从rule.getAppId作为map的key，然后将rule对象作为value传入map
//Map<appId,ruleList> 一个appid的规则信息，保存在一个list中。
for (Rule rule : ruleList)
List<Rule> ruleListByAppId = map.get(rule.getAppId()+"");
if (ruleListByAppId == null)
ruleListByAppId = new ArrayList<Rule>();
map.put(rule.getAppId() + "", ruleListByAppId);
ruleListByAppId.add(rule);
map.put(rule.getAppId() + "", ruleListByAppId);
return map;
/**
* 通过用户编号获取用户的JavaBean
* @param userId
* @return
*/
private static User queryUserById(String userId)
for (User user : userList)
if (user.getId() == Integer.parseInt(userId))
return user;
return null;
/**
* 通过app编号，获取当前app的所有负责人列表
* @param appId
* @return
*/
public static List<User> getUserIdsByAppId(String appId)
return userMap.get(appId);
/**
* 告警模块，用来发送邮件和短信
* 短信功能由于短信资源匮乏，目前默认返回已发送。
* @param appId
* @param message
*/
public static void notifly(String appId, Message message)
//通过appId获取应用负责人的对象
List<User> users = getUserIdsByAppId(appId);
//发送邮件
if (sendMail(appId, users, message))
message.setIsEmail(1);
//发送短信
if (sendSMS(appId, users, message))
message.setIsPhone(1);
/**
* 发送短信的模块
* 由于短信资源匮乏，目前该功能不开启，默认true，即短信发送成功。
* 目前发送短信功能使用的是外部接口，外面接口的并发性没法保证，会影响storm程序运行的效率。
* 后期可以改造为将短信数据发送到外部的消息队里中，然后创建一个worker去发送短信。
* @param appId
* @param users
* @param message
* @return
*/
private static boolean sendSMS(String appId, List<User> users, Message message)
// return true;
List<String> mobileList = new ArrayList<String>();
for (User user : users)
mobileList.add(user.getMobile());
for (App app : applist)
if (app.getId() == Integer.parseInt(appId.trim()))
message.setAppName(app.getName());
break;
String content = "系统【" + message.getAppName() + "】在 " + DateUtils.getDateTime() + " 触发规则 " + message.getRuleId() + ",关键字：" + message.getKeyword();
return SMSBase.sendSms(listToStringFormat(mobileList), content);
/**
* 发送邮件
* 后期可以改造为将邮件数据发送到外部的消息队里中，然后创建一个worker去发送短信。
* @param appId
* @param userList
* @param message
* @return
*/
private static boolean sendMail(String appId, List<User> userList, Message message)
List<String> receiver = new ArrayList<String>();
for (User user : userList)
receiver.add(user.getEmail());
for (App app : applist)
if (app.getId() == Integer.parseInt(appId.trim()))
message.setAppName(app.getName());
break;
if (receiver.size() >= 1)
String date = DateUtils.getDateTime();
String content = "系统【" + message.getAppName() + "】在 " + date + " 触发规则 " + message.getRuleId() + " ，过滤关键字为：" + message.getKeyword() + " 错误内容：" + message.getLine();
MailInfo mailInfo = new MailInfo("系统运行日志监控", content, receiver, null);
return MessageSender.sendMail(mailInfo);
return false;
/**
* 保存触发规则的信息，将触发信息写入到mysql数据库中。
*
* @param record
*/
public static void save(Record record)
new LogMonitorDao().saveRecord(record);
/**
* 将list转换为String
* @param list
* @return
*/
private static String listToStringFormat(List<String> list)
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < list.size(); i++)
if (i == list.size() - 1)
stringBuilder.append(list.get(i));
else
stringBuilder.append(list.get(i)).append(",");
return stringBuilder.toString();
/**
* 配置scheduleLoad重新加载底层数据模型。
*/
/**
* thread 4
* thread 3
* thread 2
*/
public static synchronized void reloadDataModel()
// * thread 1 reloaded = true ----> reloaded = false
// * thread 2 reloaded = false
// * thread 2 reloaded = false
// * thread 2 reloaded = false
if (reloaded)
long start = System.currentTimeMillis();
userList = loadUserList();
applist = loadAppList();
ruleMap = loadRuleMap();
userMap = loadUserMap();
reloaded = false;
nextReload = 0l;
logger.info("配置文件reload完成，时间："+DateUtils.getDateTime()+" 耗时："+ (System.currentTimeMillis()-start));
/**
* 定时加载配置信息
* 配合reloadDataModel模块一起使用。
* 主要实现原理如下：
* 1，获取分钟的数据值，当分钟数据是10的倍数，就会触发reloadDataModel方法，简称reload时间。
* 2，reloadDataModel方式是线程安全的，在当前worker中只有一个线程能够操作。
* 3，为了保证当前线程操作完毕之后，其他线程不再重复操作，设置了一个标识符reloaded。
* 在非reload时间段时，reloaded一直被置为true；
* 在reload时间段时，第一个线程进入reloadDataModel后，加载完毕之后会将reloaded置为false。
*/
public static void scheduleLoad()
// String date = DateUtils.getDateTime();
// int now = Integer.parseInt(date.split(":")[1]);
// if (now % 10 == 0) //每10分钟加载一次
// //1,2,3,4,5,6
// reloadDataModel();
// else
// reloaded = true;
//
if (System.currentTimeMillis()==nextReload)
//thread 1,2,3,
reloadDataModel();
7、 运行结果
邮件发送
源码下载地址:https://download.csdn.net/download/sdksdk0/11122015
以上是关于日志监控告警系统的设计与实现的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章