30万条2GB数据网站平台生成HTML网页每分钟超过1000张

使用DEDECMS一年多时间,看了论坛上很多站长在抱怨DEDECMS系统生成HTML速度慢,其实不然,只要恰当对服务器平台和数据库进行优化,生成速度会有质得提升。

下面我提供一组数据,大家对比一下你网站的数据量和生成速度,能不能有提升的空间。可能有部分站长优化得比我好得多,我只在这里献丑了!

并且提供优化的方法,可能这些方法是官方为商业客户服务的,大家有能力的话可以自己试着做一下。

本人负责建设的网站现有780-1000的并发连接(实时查看网址:http://www.tzsy.cn/status)网站数据库有30多万条,内容大概有六个模型,六个内容表数据量比较大,全部合起来有3GB,在给其中一个有5万多条的栏目生成网页时每分钟超过1000张的速度。


大家分析一下上面三张图的数据,DEDECMS的潜力还是可以挖掘的。

硬件的基本情况,不算特别好,IBM服务器:CPU 四核至强,内存2GB,数据库安装在146GB的SAS硬盘上,站点文件存放在500GB的SATA硬盘中。

现在我简单描述一下优化措施。

一、安装 CentOS 5.2,装最基本的组织,MySQL,PHP,APACHE都不要安装,以后自己下载源码编译安装。
安装完成后运行setup配置系统服务命令,设置以下仅列出需要启动的服务,未列出的服务一律关闭:
crond
irqbalance 仅当服务器CPU为S.M.P架构或支持双核心、HT技术时,才需开启,否则关闭。
microcode_ctl
network
iptables
vsftpd
sshd
syslog
yum-updatesd

二、搭建胜过Apache十倍的高并发Web服务器 Nginx + PHP(FastCGI)
具体配置不再描述,大家参考张宴的文章 http://blog.s135.com/nginx_php_v5/
提供我的配置截图

三、安装编译 MYSQL数据时编译参数设置注意三点
1. -static 13%
--with-client-ldflags=-all-static
--with-mysqld-ldflags=-all-static
静态链接提高13%性能

2. Unix Socket 7.5%
--with-unix-socket-path=/tmp/mysql.sock
使用unix套接字链接提高7.5%性能,所以在windows下mysql性能肯定不如unix下面

3. --enable-assembler
允许使用汇编模式(优化性能)

四、优化DEDECMS数据表索引。官方的默认索引不是最优化的,可能DEDE官方有所保留。

大家下载一个叫 Navicat for MySQL 的客户端软件连接到MySQL Server数据上进行管理操作。

个人认为:凡是要排序的字段(比如文档主表的 sortrank、senddate、pubdate、click、goodpost、badpost)和查询条件的字段(比如:typeid,ismake)以及文档ID都要建立索引,如果有一个没有建立,将严重影响MySQL运行效率,导致生成HTML时速度慢。

当系统启用了审核机制以后,标识文档审核属性的字段ismake必须建立索引。

注意:click这个字段,记录文档点击量,此字段值更新频繁,建立索引后对系统维护索引带来一定的负荷,大家自己权衡。有人说频繁更新的字段建立索引会容易导致数据库损坏,这个我还没有遇到过,需要考证。

Navicat Premium Navicat Premium 是一个可多重连接的数据库管理工具,它可让你以单一程序同时连接到 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite 及 SQL Server 数据库,让管理不同类型的数据库更加方便。Navicat Premium 结合了其他 Navicat 成员的功能。有了不同数据库类型的连接能力,Navicat Premium 支持在 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite 及 SQL Server 之间传输数据。它支持大部份 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite 及 SQL Server 的功能。 Navicat Premium 使你能简单并快速地在各种数据库系统间传输数据,或传输一份指定 SQL 格式及编码的纯文本文件。这可以简化从一台服务器迁移数据到另一台服务器的类型的进程。不同数据库的批处理作业也可以计划并在指定的时间运行。 Navicat for MySQL Navicat for MySQL 是一套专为 MySQL 设计的高性能数据库管理及开发工具。它可以用于任何版本 3.21 或以上的 MySQL 数据库服务器,并支持大部份 MySQL 最新版本的功能,包括触发器、存储过程、函数、事件、视图、管理用户等。 Navicat for Oracle Navicat for Oracle 是一套专为 Oracle 设计的强大数据库管理工具。它可以用于任何版本 8i 或以上的 Oracle 数据库服务器,并支持大部份 Oracle 最新版本的功能,包括目录、表空间、同义词、实体化视图、触发器、序列、类型等。 Navicat for PostgreSQL Navicat for PostgreSQL 是一套专为 PostgreSQL 设计的强大数据库管理及开发工具。它可以用于任何版本 7.5 或以上的 PostgreSQL 数据库服务器,并支持大部份 PostgreSQL 最新版本的功能,包括触发器、函数、管理用户等。 Navicat for SQLite Navicat for SQLite 是一套专为 SQLite 设计的强大数据库管理及开发工具。它可以用于任何版本 2 或 3 的 SQLite 数据库,并支持大部份 SQLite 的功能,包括触发器、索引、视图等。 Navicat for SQL Server Navicat for SQL Server 是一套专为 SQL Server 设计的高性能数据库开发及管理工具。它可以用于 SQL Server 2000、2005、2008R2 及 SQL Azure,并支持大部份 SQL Server 的功能,包括触发器、索引、视图等。 提示:如果你需要管理多过一种服务器,那么你应该选择 Navicat Premium。否则,你可以根据你的服务器类型选择 Navicat for MySQLNavicat for Oracle、Navicat for PostgreSQL、Navicat for SQLite 或 Navicat for SQL Server。 Navicat 功能 Navicat 的功能足以符合专业开发人员的所有需求,但是对数据库服务器的新手来说又相当容易学习。有了极完备的图形用户介面 (GUI),Navicat 让你可以简便地以安全且简单的方法创建、组织、访问和共享信息。 Navicat 适用于三种平台 - Microsoft Windows、Mac OS X 及 Linux。它可以让用户连接到任何本机或远程服务器、提供一些实用的数据库工具如数据模型、数据传输、数据同步、结构同步、导入、导出、备份、还原、报表创建工具及计划以協助管理数据。详情请参阅功能列表或浏览我们的网站:http://www.navicat.com/cn
<think>嗯,用户这次提出了一个相当专业的大数据架构设计需求,看来是个技术决策者或者架构师。从问题描述看,用户对运营商流日志处理场景很熟悉,需求非常具体:100万用户规模、5分钟采集频率、30天存储周期,还特别强调基于用户+IP维度的日志整合。这些数字背后隐藏着对数据一致性、实时性和成本控制的严格要求。用户引用的几篇材料挺有意思,虽然和当前问题不直接相关,但能看出ta在软件架构方面有积累。比如引用[1]提到管道/过滤器架构风格,引用[4]涉及SOA和HTML5技术,这些其实都可以融入当前方案——管道模式适合日志处理流水线,而SOA思想可以用在分析服务的解耦上。核心挑战在于平衡三个矛盾点:一是流式数据的实时摄入与批处理的矛盾;二是海量存储成本与访问效率的矛盾;三是IP维度分析需要的快速关联查询实现。特别要注意用户提到的“bras设备流日志”,这类数据通常包含PPPoE会话信息,这对用户+IP关联至关重要。上次我给的方案分六层架构,这次需要更深入技术选型细节。Kafka肯定要保留,但partition策略得优化;HBase的RowKey设计必须兼顾用户ID和IP;Flink时间窗口要匹配5分钟采集周期。存储分层那块可能需要补充冷数据归档方案,毕竟30天全热存储成本太高。用户没提但隐含的关键点其实是数据治理。流日志常有字段变更,需要设计schemaregistry机制。另外“100万用户”是静态指标,要考虑节假日流量峰值,预留50%性能余量比较稳妥。突然想到个风险点:bras日志的IP可能是动态分配的,单纯按IP关联可能失效。可能需要补充DHCP日志关联方案,这个在数据整合层要特别说明。</think> 基于运营商流日志处理需求,以下是完整的SA后台大数据架构设计方案,结合实时性与可扩展性要求,采用分层架构设计: --- ### **整体架构设计(管道-过滤器风格 + Lambda架构)** ```mermaid graph TD A[数据采集层] --> B[流处理层] B --> C[存储层] C --> D[计算层] D --> E[服务层] ``` --- ### **一、服务器选型与集群配置(100万用户规模)** | **层级** | **组件** | **配置** | **节点数** | **说明** | |----------------|------------------------|-----------------------------------|------------|--------------------------------------------------------------------------| | **数据采集层** | Flume Agent | 16核/64GB/10G网卡 | 3 | 部署于BRAS侧,5分钟窗口可处理峰值流量(约3.6TB/天) [^2] | | **流处理层** | Kafka Cluster | 32核/128GB/SSDx4(10TB)/25G网卡 | 5 | Partition≥50,吞吐≥800MB/s,保留窗口6小时 | | **实时计算** | Flink Cluster | 32核/256GB/25G网卡 | 4 | 并行度=CPU核数×2 | | **批处理存储** | HDFS(Hadoop) | 64核/512GB/HDDx12(144TB)/25G网卡 | 10 | 热数据(7天)SSD缓存,冷数据HDD存储 | | **实时存储** | HBase Cluster | 32核/512GB/SSDx8(32TB)/25G网卡 | 8 | RegionServer独立部署,LSM树结构优化写性能 | | **分析计算** | Spark Cluster | 64核/768GB/25G网卡 | 6 | 内存分配:Executor 64GB,Off-Heap 20% | | **服务层** | SpringBoot+Redis | 16核/64GB/10G网卡 | 2+2 | Redis集群存储用户-IP映射关系 | > 注:网络统一采用25Gbps SDN架构,存储容量按30天原始日志+压缩比1:5计算 --- ### **二、核心架构分层实现** #### 1. **数据采集层** - **组件**:Apache Flume + Protobuf序列化 - **优化措施**: ```java // Flume自定义拦截器实现 public class IPUserInterceptor implements Interceptor { @Override public Event intercept(Event event) { byte[] body = event.getBody(); // 提取BRAS日志中的用户ID和IP(格式:userID|ip|timestamp|...) String[] fields = new String(body).split("\\|"); String rowKey = fields[0] + "_" + fields[1]; // 构建联合主键 event.getHeaders().put("rowkey", rowKey); return event; } } ``` **作用**:生成`用户ID_IP`组合主键,支持后续实时关联查询[^4] #### 2. **流处理层** - **技术栈**:Kafka + Schema Registry - **关键配置**: ```properties # server.properties num.partitions=50 log.retention.hours=6 compression.type=snappy # 消费者并行度 flink.consumer.parallelism=48 ``` - **数据压缩**:Snappy压缩比≈40%,降低网络开销 #### 3. **实时计算层** - **架构**:Flink双流Join实现日志整合 ```java DataStream<UserLog> userStream = env.addSource(kafkaUserSource); DataStream<IpLog> ipStream = env.addSource(kafkaIpSource); userStream.keyBy(user -> user.userId + "_" + user.ip) .connect(ipStream.keyBy(ip -> ip.userId + "_" + ip.ip)) .process(new UserIpCoProcessFunction()) .addSink(new HBaseSink()); ``` - **状态管理**:RockDBStateBackend(TTL=30min) + 周期checkpoint[^2] #### 4. **分层存储设计** | **数据类型** | **存储系统** | **保留策略** | **访问方式** | |-------------|------------|-------------------|-----------------------| | 实时热数据 | HBase | 7天 | 毫秒级点查询(用户+IP)| | 温数据 | HDFS(Parquet) | 15天 | Spark SQL分钟级分析 | | 冷数据 | Ceph/磁带库 | 8天(总30天) | 按需加载 | #### 5. **横向扩展方案** ```mermaid graph LR Proxy[分片代理层] --> Shard1[HBase RegionServer1] Proxy --> Shard2[HBase RegionServer2] Proxy --> Shard3[...] Shard1 -->|Range Partition| R1[(用户A-G)] Shard2 -->|Range Partition| R2[(用户H-N)] ``` - **分片策略**:按用户ID哈希分片(`shardID = userId.hashCode() % 1024`) - **扩容机制**:HBase Region自动分裂 + Spark动态资源分配[^4] --- ### **三、关键性能指标** 1. **实时处理**: - 日志采集→展现延迟:< 90秒(5分钟窗口内完成) - 用户-IP关联查询:P99响应时间≤200ms 2. **吞吐能力**: - 峰值处理:12万条/秒(每条日志≈1KB) - 日处理量:≈4.32TB原始日志 3. **存储成本**: - 30天总存储:原始日志129.6TB → 压缩后≈26TB --- ### **四、关键技术验证点** 1. **BRAS日志格式兼容性**:需支持不同厂商的Syslog变体 2. **数据一致性保障**: - Exactly-Once语义(Kafka+Flink两阶段提交) - HBase WAL+多版本控制 3. **灾备策略**:跨机房HDFS副本(3副本) + Kafka MirrorMaker
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