使用Rust与ClickHouse构建高效可靠的日志系统
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摘要 | ||
文档介绍了腾讯云专有云团队使用Rust和ClickHouse构建高效可靠日志系统的经验。系统架构分为处理层、计算层和存储层,采用Mencius和ClickHouse替代Loki,解决了资源占用大、计算能力弱和组件复杂等问题。Rust因其高性能和安全性成为选择,但也面临生命周期管理和库质量问题。ClickHouse在存储计算分离、资源占用小和计算能力强方面表现优异,但可运维性和全文索引支持不足。文档还详细介绍了系统实现中的问题和解决方案。 | ||
AI总结 | ||
## 使用Rust与ClickHouse构建高效可靠的日志系统 - 总结
### 自我介绍
刘炜,腾讯云专有云日志系统开发人员,具备丰富的嵌入式、CDN、数据库开发经验,擅长Rust和C/C++语言。
### 系统介绍
- **日志系统功能**:提供日志搜索、报警、处理等功能,隶属于腾讯专有云PaaS平台。
- **技术迁移**:从Loki迁移到Mencius+ClickHouse,解决Loki在资源占用、性能、组件复杂性和许可协议方面的不足。
### 整体架构
- **接入端**:支持多种接入方式,包括Agent、Client、LogQL、OpenTSDB等。
- **各层功能**:
- **协议层**:处理日志接入协议。
- **处理层**:使用Rust实现,负责日志处理、索引、多租户管理等。
- **计算层**:执行统计和计算任务。
- **存储层**:采用ClickHouse,支持高效查询和存储。
### 问题与解决方案
- **Rust的挑战**:生命周期管理复杂、库质量参差不齐。
- **ClickHouse的局限性**:可运维性弱、Schema不够灵活、全文索引支持不足。
- **解决方案**:选择Mencius+ClickHouse组合,实现低资源占用、高性能、灵活架构和友好的开源协议。
### 系统实现
- **Mencius处理层**:基于Rust开发,具有高效处理能力。
- **ClickHouse存储层**:支持列式存储、物化列、索引优化,提升查询效率。
- **优势**:资源占用低、性能优越、支持多种接入方式和查询需求。
### 总结
该日志系统结合了Rust和ClickHouse的优势,克服了Loki的不足,提供了高效、可靠的日志处理和存储解决方案,同时具备良好的灵活性和可维护性。 |
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