CDN日志实时分析
CDN(Content Delivery Network)，内容分发网络)是互联网网站、应用上极其重要的基础设施，通过CDN，终端用户可直接从边缘节点访问各种图片、视频资源，避免直接访问源站。这对于降低访问延时、提升体验有很大帮助，也有助于源站降低负载，容应对流量高峰，保证服务的稳定。在（短）视频、直播等对网络流量很大需求的领域，CDN作用尤其重要。
CDN对于网站、应用如此重要，对于CDN访问的统计分析必不可少，先看一下以下几个场景：
- 当前服务状态是否正常
- 访问PV、UV是否有波动
- 带宽、访问延时是否正常
- 缓存命中率，访问健康度如何
- 有人反馈服务访问异常
- 异常来源是否有地域特性
- 是否和运营商有关
- 错误访问和终端应用版本是否有关联
- 流量上涨
- 是正常访问还是攻击
- 哪些是热点资源
- 是否有异常客户
- 是否由于客户端缓存策略导致
- 用户行为分析
- 当前在线人数、访问次数
- 热门资源
- 访问来源、agent、分布等
传统分析流程
现在各家CDN厂商，通常会提供基础的监控指标，比如请求次数、带宽等信息，然后，在进行定制化分析场景下，默认指标往往不能解决所有问题，需要对原始日志进行更深入的挖掘。以下是常见的处理方式：
- 定期下载CDN离线日志
- 将数据导入Hadoop 这样的数仓系统
- 跑各类job（或hive）对数据进行分析，将最终结果导入Mysql
- 对分析结果进行实时展示
对于报表场景，以上流程没有太大问题，可以处理海量CDN的日志，但是在实时问题定位，快速验证、试错等交互式分析强烈的场景下， 该方案的弊端就显露出来：
- 离线模式下，数据产出实时性无法保证，延时从半小时到几小时不等
- 需要维护多级Pipeline，需要有脚本或工具将其串联，有开发代价
- 环境维护，有运维代价，任意一个环节出问题，结果都不能产出
- 灵活性欠佳，无法快速响应实时交互查询需求
接下来，对于CDN数据各类分析需求，看看如何在日志服务上实现。在这之前，我们先看一下CDN主要的字段说明。
CDN日志格式说明
字段名字 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
client_ip | text | 客户端ip |
content_type | text | 数据类型 |
domain | text | 域名 |
hit_info | text | 缓存命中信息 HIT 或者 MISS |
method | text | 请求方法 |
refer_domain | text | 请求来源域名 |
refer_param | text | 请求来源url 参数 |
refer_uri | text | 请求来源uri |
remote_ip | text | remote ip |
remote_port | long | remote 端口 |
request_size | long | 请求输入大小，单位byte |
request_time | long | 响应延时，单位毫秒 |
response_size | long | 请求返回大小，单位byte |
return_code | long | http 状态码 |
scheme | text | 请求协议， 如http |
uri | text | 请求uri |
uri_param | text | 请求参数 |
user_agent | text | 请求Agent信息 |
uuid | text | 标识请求的唯一id |
xforwordfor | text | forword ip 地址 |
CDN质量和性能分析
CDN提供日志中，包含了丰富的内容，我们可以从多个维度对CDN的整体质量和性能进行全方位的统计和分析
健康度
统计return_code小于500的请求占所有请求的百分比
* | select sum(s) * 100.0/count(*) as health_ratio from (select case when return_code < 500 then 1 else 0 end as s from log)
缓存命中率
统计return_code小于400的请求中， hit_info 为 HIT的请求百分比
return_code < 400 | select sum(s) * 100.0/count(*) as Hit_ratio from (select case when hit_info = 'HIT' then 1 else 0 end as s from log)
平均下载速度
统计一段时间内，总体下载量除以整体耗时获得平均下载速度
* | select sum(response_size) * 1.0 /sum(request_time)
访问次数Top域名
按照访问域名次数进行Top排序
* | select Domain , count(*) as count group by Domain order by count desc limit 100
下载流量Top域名
按照各个域名下载数据量大小进行Top排序
* | select Domain , sum(response_size) as "下载总量" group by Domain order by "下载总量" desc limit 100
接下来，我们从省份和运营商的角度，来做实时统计：
各省访问次数、下载流量、速度
使用ip_to_province函数，将client_ip转化成对应的省份，统计各个省份的访问次数，下载的总量，以及下载平均速度
* | select ip_to_province(client_ip) as province ,count(*) as "访问次数", sum(response_size)/1024.0/1024.0/1024.0 as "下载流量(GB)" , sum(response_size) * 1.0 /sum(request_time) as "下载速度(KB/s)" group by province having ip_to_province(client_ip) != '' order by "下载流量(GB)" desc limit 200
运营商的下载次数、下载流量、速度
原理同上，使用ip_to_provider函数，将client_ip转化成对应的运营商
* | select ip_to_provider(client_ip) as isp ,count(*) as "访问次数", sum(response_size)/1024.0/1024.0/1024.0 as "下载流量(GB)" , sum(response_size) * 1.0 /sum(request_time) as "下载速度(KB/s)" group by isp having ip_to_provider(client_ip) != '' order by "下载流量(GB)" desc limit 200
请求响应延时
将访问延时按照各窗口进行统计，可根据应用实际的情况来划分合适的延时时间窗口
* | select case when request_time < 50 then '~50ms' when request_time < 100 then '50~100ms' when request_time < 200 then '100~200ms' when request_time < 500 then '200~500ms' when request_time < 5000 then '500~5000ms' else '5000ms~' end as latency , count(*) as count group by latency
访问PV、UV统计
统计每分钟内，访问次数和独立的client ip数
* | select date_format (from_unixtime(__time__ - __time__ % 60), '%H:%i') as date , count(*) as pv, approx_distinct(client_ip) as uv group by __time__ - __time__ % 60 order by __time__ - __time__ % 60
数据流量类型分布
统计各数据类型的访问分布
* | select content_type , sum(response_size) as sum_res group by content_type order by sum_res desc limit 10
CDN错误诊断
访问错误一直是影响服务体验的重要一环，当出现错误的时候，需要快速定位当前错误QPS和比例是多少，哪些域名和URI影响最大，是否和地域、运营商有关，是不是发布的新版本导致。
4xx、5xx错误百分比和分布
根据return_code的值，将错误分为4xx和5xx两类，从下面的错误百分比和分布图来看，主要的错误都是发生了403错误，说明被服务器拒绝请求，这个时候就需要检查是不是资源使用超过限制。
* | select date_format (from_unixtime(m_time), '%H:%i') as date, sum( ct ) * 100.0/max(total) as error_ratio , case when return_code/100 < 5 then '4xx' else '5xx' end as code from (select m_time, return_code, ct, (sum(ct) over(partition by m_time) ) as total from (select __time__ - __time__ % 60 as m_time, return_code , count(*) as ct from log group by m_time, return_code) ) group by m_time, return_code/100 having(return_code/100 >= 4) order by m_time limit 100000
return_code >= 400 | select return_code , count(*) as c group by return_code order by c desc
错误Top域名和Uri
对于return_code > 400的请求，按照域名和uri的维度进行top 排序
return_code > 400| select domain , count(*) as c group by domain order by c desc limit 10
return_code > 400| select uri , count(*) as c group by uri order by c desc limit 10
运营商和各省错误统计
return_code > 400 | select ip_to_provider(client_ip) as isp , count(*) as c group by isp having ip_to_provider(client_ip) != '' order by c desc limit 10
return_code > 400 | select ip_to_province(client_ip) as province , count(*) as c group by province order by c desc limit 50
错误详情
对于错误数据，我们还可以从省份、运营商组合的角度来查看错误的次数和百分比。
return_code >= 400 and return_code < 500 | select province as "省份", isp as "运营商", c as "错误次数", round(c * 100.0/ sum(c) over(), 2) as "错误比率(%)" from (select ip_to_province(client_ip) as province , ip_to_provider(client_ip) as isp , count(*) as c from log group by province, isp having(ip_to_provider(client_ip)) != '' order by c desc)
return_code >= 500 | select province as "省份", isp as "运营商", c as "错误次数", round(c * 100.0/ sum(c) over(), 2) as "错误比率(%)" from (select ip_to_province(client_ip) as province , ip_to_provider(client_ip) as isp , count(*) as c from log group by province, isp having(ip_to_provider(client_ip)) != '' order by c desc)
客户端分布
很多时候，错误的发生是由于新的版本发布引入的bug，下图中的例子，可以看到大部分错误都是出现在新发布的版本上，有这个维度的信息后，问题调查的范围可以大大缩小
return_code > 400 | select user_agent as "客户端版本", count(*) as "错误次数" group by user_agent order by "错误次数" desc limit 10
用户行为分析
基于CDN的访问日志，我们也可以对用户的访问行为进行分析, 如：
- 大部分用户是从哪里过来，是内部还是外部
- 哪些资源用户是热门资源
- 是否有用户在疯狂下载资源，行为是否符合预期 针对这些问题，我们举例来说明，用户也可以根据自己的业务场景进行定制化的分析
访问来源统计
not refer_domain:"" | select refer_domain as "来源", c as "次数" , round(c * 100.0/(sum(c) over()) , 2) as "百分比%" from ( select refer_domain as refer_domain , count(*) as c from log group by refer_domain order by c desc limit 100 )
访问Top uri
return_code < 400 | select uri ,count(*) as "访问次数", round(sum(response_size)/1024.0/1024.0/1024.0, 2) as "下载总量(GB)" group by uri order by "访问次数" desc limit 100
Top用户统计
* | SELECT CASE WHEN ip_to_country(client_ip)='中国香港' THEN concat(client_ip, ' (Chinese Hong Kong )') WHEN ip_to_province(client_ip)='' THEN concat(client_ip, ' ( Unknown IP )') WHEN ip_to_provider(client_ip)='内网IP' THEN concat(client_ip, ' ( Private IP )') ELSE concat(client_ip, ' ( ', ip_to_country(client_ip), '/', ip_to_province(client_ip), '/', if(ip_to_city(client_ip)='-1', 'Unknown city', ip_to_city(client_ip)), ' ',ip_to_provider(client_ip), ' )') END AS client, pv as "总访问数", error_count as "错误访问数" , throughput as "下载总量(GB)" from (select client_ip , count(*) as pv, round(sum(response_size)/1024.0/1024/1024.0, 1) AS throughput , sum(if(return_code > 400, 1, 0)) AS error_count from log group by client_ip order by throughput desc limit 100)
* | SELECT CASE WHEN ip_to_country(client_ip)='中国香港' THEN concat(client_ip, ' (Chinese Hong Kong )') WHEN ip_to_province(client_ip)='' THEN concat(client_ip, ' ( Unknown IP )') WHEN ip_to_provider(client_ip)='内网IP' THEN concat(client_ip, ' ( Private IP )') ELSE concat(client_ip, ' ( ', ip_to_country(client_ip), '/', ip_to_province(client_ip), '/', if(ip_to_city(client_ip)='-1', 'Unknown city', ip_to_city(client_ip)), ' ',ip_to_provider(client_ip), ' )') END AS client, pv as "总访问数", (pv - success_count) as "错误访问数" , throughput as "下载总量(GB)" from (select client_ip , count(*) as pv, round(sum(response_size)/1024.0/1024/1024.0, 1) AS throughput , sum(if(return_code < 400, 1, 0)) AS success_count from log group by client_ip order by success_count desc limit 100)
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