携程：构建稳健的30+PB数据处理平台 - 10年日志系统治理之路

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携程为应对海量数据处理挑战，历经10年，从单机文件存储逐步演进至数据湖架构，构建了30+PB的处理平台。过程中涉及分布式日志收集、实时处理、索引检索等关键技术，提升系统可靠性与数据分析能力。

携程作为中国领先的在线旅行平台，面临着海量的数据处理和存储挑战。为了应对这一挑战，携程历经10年的演进，不断优化其日志系统治理，并构建了一个稳健的30+PB数据处理平台。本文将详细介绍携程日志系统治理的演进之路，并提供相应的源代码示例。

第一阶段：单机文件存储（200X年）

在初始阶段，携程的日志系统采用简单的单机文件存储方式。每个应用程序将日志写入本地文件，这种方式简单直接，但存在可靠性和可扩展性方面的问题。

示例代码（Java）：

public class Logger {
    private File logFile;

    public Logger(String filePath) {
        this.logFile = new File(filePath);
    }

    public void log(String message) {
        try {
            FileWriter writer = new FileWriter(logFile, true);
            writer.write(message);
            writer.write("\n");
            writer.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

第二阶段：日志收集与聚合（2010年）

为了解决单机存储的可靠性和可扩展性问题，携程引入了分布式日志收集和聚合机制。每个应用程序将日志发送到中心化的日志收集器，