简介：在现代的分布式系统中，日志查询和分析是至关重要的。然而，传统的日志存储和分析工具，如Elasticsearch，在处理大规模数据和高并发查询时可能会遇到性能瓶颈。本文将介绍一种新型的日志存储和分析架构——基于石墨文档和Clickhouse的日志系统，以及它的优势和实现细节。
在分布式系统中，日志是记录应用程序运行状态、调试问题、分析性能和安全审计的重要手段。然而，随着系统规模的扩大和数据量的增长，传统的日志存储和分析工具逐渐暴露出一些问题。例如，Elasticsearch（ES）作为目前最流行的日志存储和分析工具之一，虽然功能强大，但在处理大规模数据和高并发查询时可能会遇到性能瓶颈。为了解决这些问题，我们提出了一种基于石墨文档和Clickhouse的日志系统架构。
石墨文档是一种在线文档协作工具，具有简洁易用的界面和强大的协作功能。而Clickhouse则是一款高性能的列式数据库，专为快速分析大量数据而设计。通过将这两种工具结合，我们可以构建一个功能强大、性能卓越的日志系统。
下面我们将详细介绍这种基于石墨文档和Clickhouse的日志系统架构：
日志采集是整个日志系统的第一步。我们使用LogCollector来采集不同来源的日志数据，包括应用日志、系统日志和Kubernetes审计日志等。LogCollector采用Daemonset方式部署，将宿主机日志目录挂载到LogCollector的容器内，从而能够实时采集各种类型的日志数据。
在采集到日志数据后，我们需要将其传输到存储系统中。通过使用Kafka作为中间件，我们可以将不同来源和不同数据结构的日志数据映射到不同的Topic中，从而实现数据的分离和异步传输。这种架构不仅可以提高数据的传输效率，还能降低系统的复杂性和维护成本。
在日志存储方面，我们使用Clickhouse作为存储引擎。Clickhouse是一款高性能的列式数据库，能够快速分析大量数据。为了更好地支持不同类型的日志数据，我们使用了Clickhouse中的两种数据表：一种是常规的表结构，用于存储结构化日志数据；另一种是物化视图，用于存储聚合后的日志数据。通过这种方式，我们可以同时满足对实时查询和聚合分析的需求。
为了方便用户对日志数据进行查询和管理，我们提供了一套基于石墨文档的界面。用户可以通过石墨文档的在线表格功能查看、筛选、排序和导出日志数据。此外，我们还提供了一些高级功能，如设置日志索引、配置LogCollector和设置报警等。通过这些功能，用户可以更加灵活地管理和监控整个日志系统。
相比于传统的Elasticsearch架构，基于石墨文档和Clickhouse的日志系统具有以下优势：
更高的性能：Clickhouse作为列式数据库，具有出色的性能表现，能够快速处理大规模数据和高并发查询。
更灵活的数据结构：Clickhouse支持多种数据表结构，可以更好地适应不同来源和不同格式的日志数据。
更低的维护成本：石墨文档提供了友好的用户界面和强大的协作功能，可以降低系统的维护成本和使用门槛。
更好的扩展性：基于Kafka的异步传输机制使得系统能够轻松地扩展到更大的规模和更高的吞吐量。
在实际应用中，基于石墨文档和Clickhouse的日志系统已经得到了广泛的应用和验证。它可以为分布式系统提供高效、稳定、可靠的日志查询和分析服务，帮助开发者和运维人员更好地理解系统运行状态、定位问题和优化性能。