导读：中信银行信用卡中心每日新增日志数据 140 亿条（80TB），全量归档日志量超 40PB，早期基于 Elasticsearch 构建的日志云平台，面临存储成本高、实时写入性能差、文本检索慢以及日志分析能力不足等问题。因此使用 Apache Doris 替换 Elasticsearch，实现资源投入降低 50%、查询速度提升 2～4 倍，同时显著提高了运维效率。

本文转录自陈地长（中信信用卡中心信息技术部 高级工程师）在 Doris Summit Asia 2024 上的演讲，经编辑整理。

中信银行信用卡中心（以下简称“卡中心”）隶属于中信银行，致力于为广大消费者提供涵盖支付结算、消费信贷、中收增值和特色权益的“金融+生活”全方位服务。卡中心构建了高端、商旅、年轻、商超、车主及零售六大主流产品体系，形成了产品、渠道、经营、合规风控和服务五大经营体系，综合实力在股份制银行中名列前茅。

为确保业务系统的稳定运行、提升运维效率和用户体验，卡中心建立了大规模的日志云分析平台。该平台不仅需支持实时监控和故障排查，还需满足金融监管对日志审计的严格要求。目前，平台每日新增日志数据突破 140 亿条、80TB，全量归档日志量超 40PB。

早期基于 Elasticsearch 构建的日志云平台面临存储成本高、实时写入性能差、文本检索慢以及日志分析能力不足等问题。因此，卡中心决定引入 Apache Doris 替换 Elasticsearch，实现资源投入降低 50%、查询速度提升 2～4 倍，同时显著提高了运维效率。

日志数据分析运维需求背景

在当前日益复杂的业务需求下，催生出了各种复杂的应用系统，这些应用系统分布在 Linux、Windows 等多种操作系统之上，同时依赖于各种网络设备、安全设备、中间件和数据库等服务，这些软硬件运行时每天可产生的日志量能达到 TB 级别。一旦系统运行出现异常，就需要通过分析日志进行问题排查。

日志的存在原本是通过其所记录多样化的数据、关键信息来帮助我们更好了解系统的运行状态。然而，面对卡中心每日新增 TB 级别日志数据，当系统异常时，日志格式的多样性同样也给数据分析带来极大的困难，主要挑战如下：

• 格式难以统一：日志数据以自由文本形式呈现，尽管相较于结构化数据信息更丰富，但其半结构化特性在数据分析和监控方面带来较大挑战。
• 日志分析需求难以满足：日志种类繁多、分析需求各异。对不同业务、数据库和中间件全面分析与监控时，面临诸多挑战。
• 运维效率低：出现问题时，运维工程师需要逐台登录服务器查看日志，效率低下，人为排障可能引发额外风险。
• 缺乏可视化展示：常规日志分析方法无法以可视化展示，难以满足统计分析和业务指标趋势监控等更高水平的管理需求。
• 难以评估影响范围：难以通过事件及其相关的软硬件日志了解对业务的影响，也无法对大量运行历史数据关联分析。

基于 Elasticsearch 的日志云平台

为确保业务系统的稳定运行，提升运维效率和用户体验，卡中心早期基于 Elasticsearch 构建日志云平台。整体采用 ELK 技术栈，支持应用日志、基础组件、中间件、数据库日志的存储与分析。架构图如下：

日志数据通过 Filebeat 采集到 Kafka ，经过 Logstash 处理后存储到 Elasticsearch 中。通过 Kibana UI 和自研 UI ，为开发和运维人员提供日志搜索以及全链路日志查询等服务。

存在的问题：

• 存储成本高：在降本增效大背景下，业务对降低存储成本的需求日益迫切。然而，由于 Elasticsearch 会对正排、倒排、列存等多份数据存储，给降本提效带来一定的挑战。
• 高吞吐实时写入性能差：面对每天大量的新增数据，要求日志云平台具备 GB/s、百万条/s 的高吞吐写入能力，并保证数据秒级写入延迟，确保数据的实时性和可用性，但随着数据量的增长 Elasticsearch 很难满足。
• 日志数据分析能力不足：Elasticsearch 分析能力较弱，只支持简单的单表分析，而不支持多表 Join、子查询、视图等复杂分析，难以满足愈发复杂的日志分析需求。

Doris VS Elasticsearch 性能评测

通过调研业界日志存储领域的新进展，发现 Apache Doris 有明显的优势：

• 高吞吐、低延迟日志写入：支持每天百 TB 级、GB/s 级日志数据持续稳定写入，同时保持延迟 1s 以内，确保数据的实时性和高效性。
• 海量日志数据低成本存储：支持 PB 级海量数据的存储，相较于 Elasticsearch 的存储成本可节省 60% 到 80%，并支持将冷数据存储到 S3/HDFS 等低成本存储介质，存储成本可再降 50%。
• 高性能日志全文检索：支持倒排索引和全文检索，对于日志场景中常见的查询（如关键词检索明细，趋势分析等）能够实现秒级响应，为用户提供极致的查询体验。
• 强大的日志分析能力：支持检索、聚合、多表 JOIN、子查询、UDF、逻辑视图、物化视图等多种数据分析能力，满足复杂的数据处理分析需求。
• 开放、易用的上下游生态：上游通过 HTTP API 对接常见的日志数据源，下游通过标准 MySQL 协议和语法对接可视化分析页面，为用户打造全方位的日志存储和分析生态。
• 易维护、高可用集群管理：支持完善的分布式集群管理，支持在线扩缩容等操作，无需停止服务即可进行集群升级。

为更进一步验证其性能，卡中心基于 httplogs 数据集和实际日志数据对 Doris 和 Elasticsearch 进行了性能测试，测试结果显示：

在相同日志量下，Doris 相较于 Elasticsearch 表现优异：磁盘占用空间下降了58%，日志写入峰值提升 32%，查询耗时缩短了 38%。此外，Elasticsearch 使用了 9 台 16 核 32G 的服务器，Doris 只用了 4 台 8 核 32G 服务器，CPU 资源仅是 Elasticsearch 的 1/4。

基于 Apache Doris 的全新日志云平台

综合上述对比及测试结果，卡中心决定引入 Apache Doris 进行升级，替换早期架构中的 Elasticsearch。基于 Doris 提供日志的统一采集、清洗、计算、存储、检索、监控和分析等多项服务，实现一站式日志管理与分析。同时，Kibana UI 被替换为 SelectDB UI，基于 Doris 自研 UI 更贴合卡中心业务的需求。

01 统一日志云查询入口

当前日志云集群规模约为 19 套，如果每套集群都有不同的查询入口，查询过程将显得尤为繁琐。因此，卡中心基于 Doris 建立了统一的日志云查询入口，用户可以在同一 UI 下查询不同机房和系统的日志。

02 基于日志的链路分析

卡中心整合了全链路监控体系的三大要素：指标、链路和日志，并基于 Doris 实现了日志链路分析及透传功能。可将全链路监控中的链路追踪 ID（Trace ID）传递到日志云查询 UI，使双向串联成为可能。

具体来说，每笔请求链路可自动与日志明细关联绑定，用户可查看每笔流量日志的整体上下游信息，并在每个阶段的对象上获取相关日志，实现从链路到日志、日志到链路的穿透式查询。此外，当发现错误链路或耗时链路时，可对关联日志明细进行分析，打通排障最后一公里。

03 日志模式异常

为更好处理日志模式异常的问题，卡中心进一步开发了日志识别模版系统，可自动找出非预期的日志模式问题。

在日常运维排查中，注意到系统上线后，可能因潜在变更引发突发性问题，这些问题通常通过错误日志来体现。值得说明的是，这些错误日志的模式可能因变更而不同，例如，某些错误在变更前的系统中未曾出现，而在变更后却频繁出现，且其增长趋势与以往截然不同。

因此，利用该模板系统能够精准识别异常日志，并通过实时的告警推送机制，及时通知相关人员。这一功能不仅能够帮助我们提前发现系统中潜在的问题，还能够显著提升问题响应速度，确保系统的稳定运行。

04 优化实践

在日志云场景中，使用 Apache Doris 构建新一代日志云存储分析平台，经过长时间的测试和验证，总结出以下一些优化经验。

表结构优化：

• 基于时间字段的分区设计，开启动态分区，提升数据管理和查询能力。
• 设置基于冷热分离数据保留策略。
• 设置基于磁盘属性的热数据写策略，SSD 盘用于热数据写，提高写入能力。
• 使用 ZSTD 数据压缩算法，有效降低数据存储空间。
• 合理设计字段索引，对于高基数字段使用 BloomFilter 索引，需要全文检索的字段使用倒排索引。

配置项优化：

• Compaction 优化，加大 Compaction 线程数：max_cumu_compaction_threads
• 增大写入端刷新前缓冲区大小： write_buffer_size。
• 开启 tablet 均衡策略：enable_round_robin_create_tablet
• 增大单个 tablet 版本数，提高写入能力： max_tablet_version_num

数据写入优化：

• 开启单副本导入，先写入一个副本，其他副本数据从第一个副本拉取，导入性能提升 200%
• 开启单 tablet 导入，减少多个 tablet 写入时带来的文件读写开销。
• 提高单次导入的数据量，一次写入 100MB 左右。

使用收益

以一个机房集群投产为例，基于 Doris 的日志存储与分析平台上线后，相较于原有的 Elasticsearch 架构，成功减少了日志冗余存储，提高了日志数据存储效率，同时提供了强大且高效的日志检索与分析服务。以下是以东坝机房为例的具体收益：

• 资源投入节省 50%： CPU 使用率使用率约为 50%，整体资源使用率仅为之前的 1/2。原先同样数据规模，写入 Elasticsearch 需要 10TB 空间，采用 ZSTD 压缩技术，写入 Doris 规模仅需要 4TB 。
• 查询提速 2～4 倍： 新架构以更低的 CPU 资源消耗带来了 2～4 倍的查询效率提升。
• 增强日志可观测能力： 通过穿透链路、指标、告警等平台，提升了日志模式识别、分类聚合、日志收敛与异常分析等可观测能力。
• 提高运维效率： 新平台提供极易安装和部署的程序，以及易于操作的管理工具，简化了服务、配置、监控和告警等操作，显著提高了集群的扩缩容灵活性。

未来展望

未来卡中心将持续迭代日志系统， 并重点从以下几方面发力：

• 广泛推广 Doris：持续推进剩余机房 Elasticsearch 替换成 Doris，推进剩余的日志云 Elasticsearch 集群替换成 Doris。
• 丰富日志导入预处理能力：增加日志采样和结构化等预处理功能，进一步提升数据的易用性和存储性价比。
• 增强 Tracing 能力：打通监控、告警、Tracing 和日志等数据的可观测性系统，以提供全方位的运维洞察。
• 基于大模型的 AIOps：持续探索智能运维的最佳实践，包括日志异常监测、故障预测和故障诊断等。
• 扩大 Doris 使用范围：除了日志场景，Doris 将逐步引入数据分析和大数据处理场景，增强湖仓一体的能力建设。