背景
- 实际开发过程中,需要去实现一个API接口调用审计日志的存储 & 读取汇总功能。很容易想到这类数据可以用文件存储,但是涉及到监控,需要将存储的数据读取出来汇总给前端图表。这里我们记录下一些工具类。
写文件并返回最后一行的行号
public static Long write(File file, String content, boolean append) {
try(FileWriter fileWriter = new FileWriter(file.getPath(), append)) {
fileWriter.write(content);
fileWriter.flush();
long lineCount;
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get(file.getPath()))) {
lineCount = stream.count();
}
return lineCount;
} catch (IOException exception) {
log.error("Sink log error! msg: {}", exception.getMessage());
}
return -1L;
}
按行读取&处理(文件全部内容)
- 这里是使用
RandomAccessFile.readLine
方法,来一行行的读取文件内容,并写入list中缓存下来。
public static List<String> lineScan(File file) {
List<String> res = new ArrayList<>();
try (RandomAccessFile fileR = new RandomAccessFile(file, "r")) {
String str = null;
while ((str = fileR.readLine()) != null) {
res.add(str);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return res;
}
- 如果你的处理不需要整个文件内容(例如只需要读取每行做一定的计算。那么可以加个handler,直接处理每行,省去数据缓存的消耗).
// FileUtils.java
public static void lineScan(File file, RowHandler handler) {
try (RandomAccessFile fileR = new RandomAccessFile(file, "r")) {
String str = null;
while ((str = fileR.readLine()) != null) {
handler.handle(str);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return res;
}
// RowHandler.java
@FunctionalInterface
public interface FileLineFilter {
void filter(String line);
}
// eg.
FileUtils.linScan(file, (lineContent) ->{
// 这里写你每行的数据处理逻辑
} )
- 如果使用上面的linescan,如果我的日志文件有100万行,那么当我想要读取第90万行是,势必会先将前(90万 - 1)行都scan一遍,而后才可以找到第90万行开始处理,性能肯定会大打折扣。脑海中浮现的第一个idea就是“如果能够飞到那一行就好了”。
- RandomAccessFile 提供一个seek方法,可以使游标移动到你提供的offset处.
// * Sets the file-pointer offset, measured from the beginning of this
// * file, at which the next read or write occurs. The offset may be
// * set beyond the end of the file. Setting the offset beyond the end
// * of the file does not change the file length. The file length will
// * change only by writing after the offset has been set beyond the end
// * of the file.
RandomAccessFile.seek(long pos);
找到了飞的方法,还得想办法获取“飞的位置”,目前的条件下,我们的目的是飞到指定行号,只知道行号怎么准确的计算出行号对应字节长度偏移量呢(就是从文件起始位置到你要读取的那一行共有多少个byte)。唯一的办法就是让每一行的长度都相同为rowLength,这样我们就可以通过
rowLength * (startRowNum - 1)
拿到要读取行的开始offset了。回到一开始的背景,我们是接口请求的审计日志。那么怎么做到定长。
// 日志中一条请求的详细信息存储如下
<SESSION_ID>|<TIMESTAMP>|<COST>|<STATUS>|<IP>
// SESSION_ID是定长的,不用考虑
// TIMESTAMP 预估这十几年都会是这个长度,不用考虑
// COST: 接口请求耗时(MS),这个长度不一定需要做一下处理,假设API接口请求耗时最大为 8位数字,少于8位的我们来补0转换为字符串。
public static String getFormatCostStr(Long cost) {
return String.format("%08d", this.cost);
}
// STATUS: 接口请求状态,成功/不成功。这里我们用 0 1表示 不成功/成功。完美定长
// IP: 地址,这里还是采取补0的策略(一个简陋版的补全。。)
public static String ipCompletion(String ip) {
String[] arr = ip.split("\\.");
if (arr.length == 4) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i].length() == 1) {
arr[i] = "00" + arr[i];
} else if (arr[i].length() == 2) {
arr[i] = "0" + arr[i];
}
}
return String.join(".", arr);
} else {
return "000.000.000.000";
}
}
- 既然每一行飞长度确定了,那么按行读取也就变得非常容易了。
// 先来个读取文件首行获取一行长度的方法
// 这个长度未算上 换行符(\r\n)
public static long lineLength(File file) {
long length = -1L;
String str = null;
try(RandomAccessFile randomAccessFile = new RandomAccessFile(file,"r")) {
str = randomAccessFile.readLine();
if (StringUtils.isNotEmpty(str)) {
length = str.getBytes().length;
}
}catch (Exception e) {
log.error("read file first line length failed ! msg: {}", e.getMessage());
log.error("", e);
}
return length;
}
// 而后在来个按行读取的方法
public static void lineScan(File file, int start, int end, Long rowLength, FileLineHandler handler) {
try(RandomAccessFile fileR = new RandomAccessFile(file,"r")){
fileR.seek((start-1) * rowLength); // fly!!!!!
long line = start;
String str = null;
while ((str = fileR.readLine())!= null) {
line++;
if (line > end) {
break;
}
handler.handle(line, str);
}
} catch (IOException e) {
log.error("read file line failed ! msg: {}", e.getMessage());
log.error("", e);
}
}
// FileLineHandler
@FunctionalInterface
public interface FileLineHandler {
void handler(String line);
}
// 实际的调用效果
Long lineRange = FileUtils.lineLength(auditFile) + 2;
FileUtils.lineScan(auditFile, rowIndex, lineRange, (line, rowContext) -> {
// 你的逻辑!!!
});
- 分享下我的监控日志的实现策略。每天的请求审计日志存储在两个文件
- <DATE>.log(按行存储每次的请求详情。)
asdfasdfasdfasdf|1603643538000|00000012|1|172.016.002.015
asdfasdfasdfasdf|1603643538000|00000012|1|172.016.002.015
- <DATE>.log.index(分为1440行,即每天共有1440分钟,每行存放当前分钟发生请求日志在log文件中的行号,方便检索)
// 在当天的第973分钟发生了两次请求,两次请求的日志分别在log文件中的第1,2行,index文件中第972行内容如下,
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