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上一篇，咱们针对分布式日志存储方案设计做了一个实践上的剖析与总结，文章地址。本文咱们将联合其中的一种计划进行实战代码的演示。另外一种计划，将在下一篇文章进行分享，此篇文章分享的是 MongoDB 架构模式。在知乎上公布该文章时，有人提到应用 opentelemtry+tsdb，感兴趣的能够去理解一下。
架构模式
通过上一篇的剖析，咱们大抵总结出这样的一个架构设计，架构图如下：
- 业务 A、业务 B、业务 C 和业务 D 示意咱们理论的接口地址。当客户端发送申请时，间接的解决模块。系统日志的生成也是在该模块中进行生成。
- MQ 服务，则是作为日志队列，长期存储日志音讯。这样是为了进步日志的解决能力。在高并发的业务场景中，如果实时的将日志写入到 MongoDB 中，这样难免会升高业务解决的速度。
- MongoDB 服务，则是最终的日志落地。也就是说将咱们的日志存储到磁盘，以达到数据的长久化，防止数据失落。
- 对于零碎的日志查看，咱们能够间接登录 MongoDB 服务进行 SQL 查问。个别为了效率、平安等起因，会提供一个治理界面来实时查看 MongoDB 的日志。这里就是咱们的 web 展现界面。能够通过 web 界面对日志做查问、筛选、删除等操作。
下面提到的是一个架构的大抵流程图。上面将具体的代码演示，须要查看代码的能够通过 Github 仓库地址获取。
代码演示
代码中要操作 RabbitMQ 服务、MongoDB 服务、API 业务逻辑解决和其余的服务，我这里将代码调用逻辑设计为如下构造。
magin.go(入口文件)->api(业务解决)->rabbitmq(日志生产者、消费者)->MongoDB(日志长久化)。
整顿代码架构如下：
代码阐明
上面列举几个应用到的技术栈以及对应的版本，可能须要在应用本代码时，须要留神一下这些服务的版本兼容，防止代码无奈运行。
- Go version 1.16。
- RabbitMQ version 3.10.0。
- MongoDB version v5.0.7。
上面对几个略微重要的代码段，进行简略阐明，残缺代码间接查看 Github 仓库即可。
入口文件
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
"gologs/api"
)
func main() {r := gin.Default()
// 定义一个 order-api 的路由地址，并做对应的接口返回
r.GET("/order", func(ctx *gin.Context) {orderApi, err := api.OrderApi()
if err != nil {
ctx.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{
"code": 1,
"msg": orderApi,
"data": map[string]interface{}{},
})
}
ctx.JSON(http.StatusOK, gin.H{
"code": 1,
"msg": orderApi,
"data": map[string]interface{}{},
})
})
// 指定服务地址和端口号
err := r.Run(":8081")
if err != nil {fmt.Println("gin server fail, fail reason is", err)
}
}订单业务逻辑
package api
import (
"time"
"gologs/rabbit"
)
// 订单业务逻辑解决，并调用 Rabbit 服务投递 order 日志
func OrderApi() (string, error) {orderMsg := make(map[string]interface{})
orderMsg["time"] = time.Now()
orderMsg["type"] = "order"
err := rabbit.SendMessage(orderMsg)
if err != nil {return "write rabbitmq log fail", err}
return "", nil
}RabbitMQ 解决日志
package rabbit
import (
"encoding/json"
"github.com/streadway/amqp"
"gologs/com"
)
func SendMessage(msg map[string]interface{}) error {channel := Connection()
declare, err := channel.QueueDeclare("logs", false, false, false, false, nil)
if err != nil {com.FailOnError(err, "RabbitMQ declare queue fail!")
return err
}
marshal, err := json.Marshal(msg)
if err != nil {return err}
err = channel.Publish(
"",
declare.Name,
false,
false,
amqp.Publishing{
ContentType: "text/plain", // message type
Body: marshal, // message body
DeliveryMode: amqp.Persistent,
})
if err != nil {com.FailOnError(err, "rabbitmq send message fail!")
return err
}
return nil
}消费者生产音讯
package rabbit
import (
"encoding/json"
"fmt"
"time"
"gologs/com"
"gologs/mongo"
)
func ConsumerMessage() {channel := Connection()
declare, err := channel.QueueDeclare("logs", false, false, false, false, nil)
if err != nil {com.FailOnError(err, "queue declare fail")
}
consume, err := channel.Consume(
declare.Name,
"",
true,
false,
false,
false,
nil,
)
if err != nil {com.FailOnError(err, "message consumer failt")
}
for d := range consume {msg := make(map[string]interface{})
err := json.Unmarshal(d.Body, &msg)
fmt.Println(msg)
if err != nil {com.FailOnError(err, "json parse error")
}
one, err := mongo.InsertOne(msg["type"].(string), msg)
if err != nil {com.FailOnError(err, "mongodb insert fail")
}
fmt.Println(one)
time.Sleep(time.Second * 10)
}
}调用 MongoDB 长久化日志
package mongo
import (
"context"
"errors"
"gologs/com"
)
func InsertOne(collectionName string, logs map[string]interface{}) (interface{}, error) {collection := Connection().Database("logs").Collection(collectionName)
one, err := collection.InsertOne(context.TODO(), logs)
if err != nil {com.FailOnError(err, "write mongodb log fail")
return "", errors.New(err.Error())
}
return one.InsertedID, nil
}实战演示
下面大抵分享了代码逻辑，接下来演示代码的运行成果。
启动服务
启动服务，须要进入到 log 是目录上面，main.go 就是理论的入口文件。
启动日志消费者
启动日志消费者，保障一旦有日志，消费者能把日志实时存储到 MongoDB 中。同样的须要到 logs 目录下执行该命令。
go run rabbit_consumer.go调用 API 服务
为了演示，这里间接应用浏览器去拜访该 order 对应的接口地址。http://127.0.0.1:8081/order。接口返回如下信息：
如果 code 是 1 则示意接口胜利，反之是不胜利，须要在调用的时候留神一下。
这里能够多拜访几次，查看 RabbitMQ 中的队列信息。如果消费者生产的比较慢，应该能够看到如下信息：
消费者监控
因为咱们在启动服务时，就独自开启了一个消费者线程，这个线程失常状况下时始终作为后台程序在运行。咱们能够查看大抵的生产数据内容，如下图：
MongoDB 查看数据
RabbitMQ 消费者将日志信息存储到 MongoDB 中，接下来间接通过 MongoDB 进行查问。
db.order.find();
[
{"_id": {"$oid": "627675df5f796f95ddb9bbf4"},
"time": "2022-05-07T21:36:02.374928+08:00",
"type": "order"
},
{"_id": {"$oid": "627675e95f796f95ddb9bbf6"},
"time": "2022-05-07T21:36:02.576065+08:00",
"type": "order"
}
................
]文末总结
对于该架构的总体演示，就到此结束。当然还有很多细节须要欠缺，此篇内容次要是分享一个大抵的流程。下一篇咱们将分享如何在 Linux 上大家 ELK 环境，以便咱们前期做理论代码演示。
