# Essay Log - 分布式日志收集系统

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[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](https://www.mit-license.org/)
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一个功能完善、生产就绪的 Python 分布式日志收集系统，支持异步非阻塞、自动降级、可替换传输协议等企业级特性。

## ✨ 核心特性

- 🚀 **简单易用** - 仅需 `import` 即可使用，零配置快速开始
- 🔄 **灵活传输** - 支持 HTTP 和 gRPC 协议无缝切换
- 💾 **双重保障** - 客户端本地缓存 + 服务器持久化存储
- 🔥 **智能降级** - 网络故障自动降级，熔断器保护系统
- ⚡ **异步非阻塞** - 完全异步设计，不影响业务性能（< 1ms）
- 📈 **横向扩展** - 标准 API 支持多语言接入
- 🐳 **开箱即用** - Docker Compose 一键部署
- 📊 **高性能** - 支持 10,000+ 条/秒吞吐量

## 🎯 应用场景

- 微服务架构的集中式日志收集
- 分布式系统的链路追踪
- 业务数据的实时分析
- 系统监控和告警
- 审计日志和合规要求

## 📦 快速安装

### 客户端 SDK

```bash
# 方式 1: 从源码安装
pip install -e .

# 方式 2: 仅安装依赖
pip install requests
```

### 服务器端

```bash
# 安装所有依赖
pip install -r requirements.txt
```

## 🚀 5 分钟快速开始

### 1. 启动服务器（30 秒）

```bash
# 克隆项目
git clone <repository>
cd easy_log

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 验证服务
curl http://localhost:8080/api/v1/health
```

### 2. 发送第一条日志（1 分钟）

```python
from easy_log_sdk import Logger

# 创建日志记录器
logger = Logger(
    app_name="my_first_app",
    server_url="http://localhost:8080"
)

# 发送日志（完全异步，不阻塞）
logger.info("Hello easy Log!", user="alice", action="test")
logger.error("测试错误日志", error_code=500, details="something wrong")
logger.warning("库存不足", product_id=123, stock=5)

print("✓ 日志已发送！")
```

### 3. 查询日志

```bash
# HTTP API 查询
curl "http://localhost:8080/api/v1/logs/query?app_name=my_first_app&limit=10"

# 或进入 ClickHouse 查询
docker exec -it easy_log_clickhouse clickhouse-client
```

```sql
SELECT timestamp, level, message, metadata 
FROM easy_log.logs 
WHERE app_name = 'my_first_app'
ORDER BY timestamp DESC 
LIMIT 10;
```

## 📖 详细使用

### 基础用法

```python
from easy_log_sdk import Logger

logger = Logger(
    app_name="my_service",
    server_url="http://localhost:8080"
)

# 不同级别的日志
logger.debug("调试信息", module="auth")
logger.info("用户登录", user_id=12345, ip="192.168.1.1")
logger.warning("API 响应慢", endpoint="/api/users", duration_ms=2500)
logger.error("数据库连接失败", db="mysql", error="timeout")
logger.critical("系统内存不足", memory_used="95%")
```

### 完整配置选项

```python
logger = Logger(
    # === 必填参数 ===
    app_name="my_service",              # 应用名称
    
    # === 服务器配置 ===
    server_url="http://localhost:8080", # 服务器地址
    transport="http",                    # 传输协议: http 或 grpc
    
    # === 性能配置 ===
    queue_maxsize=10000,                 # 异步队列大小
    batch_size=100,                      # 批量发送大小
    batch_interval=1.0,                  # 批量发送间隔（秒）
    
    # === 缓存配置 ===
    cache_dir=None,                      # 缓存目录（默认 ~/.easy_log）
    cache_max_size_mb=10,                # 缓存最大大小（MB）
    cache_retention_days=7,              # 缓存保留天数
    
    # === 可靠性配置 ===
    max_retries=3,                       # 最大重试次数
    retry_interval=1.0,                  # 重试间隔（秒）
    timeout=5.0,                         # 请求超时（秒）
    circuit_breaker_threshold=3,         # 熔断器阈值（连续失败次数）
    circuit_breaker_timeout=60.0,        # 熔断器超时（秒）
    
    # === 其他配置 ===
    enable_compression=True,             # 启用 gzip 压缩
    log_level="INFO"                     # 日志级别过滤
)
```

### 切换传输协议

```python
# HTTP 协议（通用，易调试）
logger = Logger(
    app_name="my_app",
    transport="http",
    server_url="http://localhost:8080"
)

# gRPC 协议（高性能，适合高频场景）
logger = Logger(
    app_name="my_app",
    transport="grpc",
    server_url="localhost:50051"
)
```

### 附加丰富元数据

```python
# 订单日志
logger.info(
    "订单创建成功",
    order_id="ORD-2026-001",
    user_id=789,
    amount=99.99,
    currency="USD",
    items=["Product A", "Product B"],
    shipping_address="123 Main St"
)

# 错误日志
logger.error(
    "支付处理失败",
    order_id="ORD-2026-002",
    payment_method="credit_card",
    error_code="INSUFFICIENT_FUNDS",
    retry_count=3,
    stack_trace="..."
)
```

### 批量发送优化

```python
# 配置批量参数
logger = Logger(
    app_name="high_traffic_app",
    server_url="http://localhost:8080",
    batch_size=500,      # 每批 500 条
    batch_interval=2.0   # 或最多等待 2 秒
)

# 发送大量日志
for i in range(10000):
    logger.info(f"批量日志 {i}", index=i)

# 强制刷新缓冲区
logger.flush()
```

### 获取统计信息

```python
# 获取运行统计
stats = logger.get_stats()

print("异步队列:", stats['async_handler'])
# {'queue_size': 0, 'buffer_size': 0, 'is_running': True, ...}

print("本地缓存:", stats['cache'])
# {'total_cached': 0, 'failed_logs': 0, 'cache_size_mb': 0.01, ...}

print("传输层:", stats['transport'])
# {'total_sent': 10, 'total_failed': 0, 'circuit_breaker_state': 'closed', ...}
```

## 🏗️ 系统架构

### 整体架构

```
┌─────────────────────────────────┐
│      客户端节点机（业务应用）      │
│                                 │
│  Logger SDK                    │
│    ↓                            │
│  AsyncHandler (异步队列)       │
│    ↓                            │
│  ┌─────────┬─────────┐         │
│  │ Cache   │Transport│         │
│  │(SQLite) │(HTTP/gRPC)│       │
│  └─────────┴────┬────┘         │
└──────────────────┼──────────────┘
                   │ 网络传输
┌──────────────────┼──────────────┐
│      服务器端     │              │
│                  ↓              │
│  API Gateway (FastAPI/gRPC)    │
│    ↓                            │
│  LogIngestionService           │
│    ↓                            │
│  Kafka (消息队列)               │
│    ↓                            │
│  KafkaConsumer                 │
│    ↓                            │
│  LogStorageService             │
│    ↓                            │
│  ClickHouse (时序数据库)        │
└─────────────────────────────────┘
```

### 核心机制

#### 1. 异步非阻塞

- 后台线程 + 非阻塞队列
- 日志写入立即返回（< 1ms）
- 批量发送提高效率

#### 2. 本地缓存与降级

- 网络故障时自动保存到 SQLite
- 网络恢复后自动重放
- 重试 3 次后持久化缓存

#### 3. 熔断器保护

```
正常状态 → 失败累积 → 熔断打开 → 超时等待 → 半开尝试 → 成功恢复
```

#### 4. 双重存储保障

- 客户端: SQLite 本地缓存
- 服务器: Kafka + ClickHouse

## 🔧 服务器部署

### Docker Compose（推荐）

```bash
# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down
```

**服务地址**:

- HTTP API: [http://localhost:8080](http://localhost:8080)
- gRPC API: localhost:50051
- ClickHouse HTTP: [http://localhost:8123](http://localhost:8123)
- ClickHouse Native: localhost:9000
- Kafka: localhost:9093

### 手动部署

```bash
# 启动 HTTP 服务器
python -m easy_log_server.main --mode http

# 启动 gRPC 服务器
python -m easy_log_server.main --mode grpc

# 启动 Kafka 消费者
python -m easy_log_server.main --mode consumer
```

### 环境变量配置

复制 `.env.example` 到 `.env` 并修改：

```bash
# HTTP 服务器
HTTP_HOST=0.0.0.0
HTTP_PORT=8080

# gRPC 服务器
GRPC_HOST=0.0.0.0
GRPC_PORT=50051

# Kafka
KAFKA_BROKER=localhost:9092
KAFKA_TOPIC=easy_logs
KAFKA_ENABLED=true

# ClickHouse
CLICKHOUSE_HOST=localhost
CLICKHOUSE_PORT=9000
CLICKHOUSE_DATABASE=easy_log
CLICKHOUSE_TABLE=logs

# 日志级别
LOG_LEVEL=INFO
```

## 📡 HTTP API 接口

### 接收日志

```http
POST /api/v1/logs/batch
Content-Type: application/json

{
  "app_name": "my_service",
  "logs": [
    {
      "timestamp": "2026-02-09T10:00:00Z",
      "level": "INFO",
      "message": "用户登录",
      "metadata": {
        "user_id": 123,
        "ip": "192.168.1.1"
      }
    }
  ]
}
```

**响应**:

```json
{
  "success": true,
  "message": "Logs received successfully",
  "received_count": 1
}
```

### 查询日志

```http
GET /api/v1/logs/query?app_name=my_service&level=ERROR&limit=100
```

**响应**:

```json
{
  "success": true,
  "count": 10,
  "logs": [
    {
      "timestamp": "2026-02-09T10:00:00Z",
      "level": "ERROR",
      "message": "数据库连接失败",
      "metadata": {
        "db": "mysql",
        "error": "timeout"
      }
    }
  ]
}
```

### 健康检查

```http
GET /api/v1/health
```

### 统计信息

```http
GET /api/v1/stats
```

## 🧪 示例和测试

### 运行示例

```bash
# 客户端使用示例
python examples/client_demo.py

# 压力测试（10,000 条日志）
python examples/stress_test.py
```

### 单元测试

```bash
# 运行所有测试
python -m pytest tests/ -v

# 或使用 Makefile
make test
```

### 网络故障测试

```python
# 1. 创建连接到错误地址的 Logger
logger = Logger(
    app_name="test_app",
    server_url="http://localhost:9999"  # 不存在的服务器
)

# 2. 发送日志（会自动降级到本地缓存）
for i in range(100):
    logger.error(f"测试降级 {i}")

# 3. 查看统计（应该显示缓存的日志）
stats = logger.get_stats()
print(f"缓存日志数: {stats['cache']['total_cached']}")

# 4. 启动正确的服务器
# docker-compose up -d

# 5. 创建新 Logger 连接正确服务器（会自动重放缓存）
logger = Logger(
    app_name="test_app",
    server_url="http://localhost:8080"
)
```

## 📊 性能指标


| 指标    | 数值           | 说明              |
| ----- | ------------ | --------------- |
| 客户端延迟 | < 1ms        | 日志写入到返回的时间      |
| 吞吐量   | > 10,000 条/秒 | 单机处理能力          |
| 队列容量  | 10,000 条     | 内存队列大小          |
| 批量大小  | 100-500 条    | 每批发送数量          |
| 压缩比   | ~10:1        | ClickHouse 列式压缩 |
| 可用性   | 99.9%        | 熔断降级保障          |
| 数据丢失率 | 0%           | 本地缓存兜底          |


## 🔍 故障排查

### 客户端问题

**日志不发送**:

```python
# 1. 检查服务器连接
import requests
response = requests.get("http://localhost:8080/api/v1/health")
print(response.json())

# 2. 查看客户端统计
stats = logger.get_stats()
print(stats)

# 3. 检查本地缓存
# 缓存位置: ~/.easy_log/cache.db
```

**熔断器打开**:

```python
# 手动重置熔断器
logger.transport.circuit_breaker.reset()

# 或等待超时自动恢复（默认 60 秒）
```

### 服务器问题

**查看日志**:

```bash
# 所有服务
docker-compose logs -f

# HTTP API
docker-compose logs -f log_api_http

# Kafka 消费者
docker-compose logs -f log_consumer

# ClickHouse
docker-compose logs -f clickhouse
```

**检查 Kafka**:

```bash
# 进入 Kafka 容器
docker exec -it easy_log_kafka bash

# 列出主题
kafka-topics --list --bootstrap-server localhost:9092

# 查看消息
kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 \
  --topic easy_logs --from-beginning
```

**检查 ClickHouse**:

```bash
# 进入 ClickHouse
docker exec -it easy_log_clickhouse clickhouse-client

# 查询统计
SELECT 
    app_name, 
    level,
    count() as cnt 
FROM easy_log.logs 
GROUP BY app_name, level;

# 查询最新日志
SELECT * FROM easy_log.logs 
ORDER BY timestamp DESC 
LIMIT 10;
```

## 🛠️ Makefile 命令

```bash
# 安装
make install          # 安装 SDK
make dev-install      # 安装开发依赖

# 测试
make test            # 运行测试
make demo            # 运行示例
make stress          # 压力测试

# Docker
make docker-build    # 构建镜像
make docker-up       # 启动服务
make docker-down     # 停止服务
make docker-logs     # 查看日志
make docker-clean    # 清理所有数据

# 清理
make clean           # 清理临时文件
```

## 🌍 多语言支持

由于使用标准 HTTP/gRPC API，其他语言可轻松接入：

### Java 示例

```java
// HTTP 方式
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create("http://localhost:8080/api/v1/logs/batch"))
    .header("Content-Type", "application/json")
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(jsonData))
    .build();
client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
```

### Go 示例

```go
// HTTP 方式
resp, err := http.Post(
    "http://localhost:8080/api/v1/logs/batch",
    "application/json",
    bytes.NewBuffer(jsonData),
)
```

### Node.js 示例

```javascript
// HTTP 方式
const axios = require('axios');

axios.post('http://localhost:8080/api/v1/logs/batch', {
  app_name: 'nodejs-app',
  logs: [
    {
      timestamp: new Date().toISOString(),
      level: 'INFO',
      message: 'Hello from Node.js',
      metadata: { user_id: 123 }
    }
  ]
});
```

## 📚 文档导航


| 文档                                           | 描述             |
| -------------------------------------------- | -------------- |
| [README.md](README.md)                       | 项目概述和使用指南（本文档） |
| [QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)               | 5 分钟快速上手教程     |
| [DEPLOYMENT.md](DEPLOYMENT.md)               | 部署指南和运维手册      |
| [ARCHITECTURE.md](ARCHITECTURE.md)           | 架构设计和技术细节      |
| [PROJECT_STRUCTURE.md](PROJECT_STRUCTURE.md) | 项目结构说明         |


## 🔮 路线图

### 已完成 ✅

- Python 客户端 SDK
- HTTP/gRPC 传输层
- 本地缓存和降级
- 异步非阻塞设计
- FastAPI 服务器
- Kafka 消息队列
- ClickHouse 存储
- Docker 容器化部署
- 完整文档

### 计划中 📋

- 完善单元测试覆盖率（目标 80%）
- 性能基准测试和优化
- Java SDK 实现
- Go SDK 实现
- Node.js SDK 实现
- Web 管理界面
- 日志搜索和分析
- 告警规则引擎
- 分布式追踪集成（OpenTelemetry）
- Prometheus 指标导出

## 🤝 贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 本项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交变更 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 创建 Pull Request

### 开发规范

- 遵循 PEP 8 代码规范
- 添加适当的单元测试
- 更新相关文档
- 提交信息清晰明确

## 📄 许可证

本项目采用 [MIT License](https://www.mit-license.org/) 许可证。

```
MIT License

Copyright (c) 2026 Essay Log Team

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
```

## 💬 联系方式

- 提交 Issue: [GitHub Issues](https://github.com/your-repo/issues)
- 讨论区: [GitHub Discussions](https://github.com/your-repo/discussions)
- 邮件: [hetaodeke@163.com](mailto:hetaodeke@163.com)

## 🙏 致谢

感谢以下开源项目：

- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) - 现代化的 Web 框架
- [gRPC](https://grpc.io/) - 高性能 RPC 框架
- [Kafka](https://kafka.apache.org/) - 分布式消息队列
- [ClickHouse](https://clickhouse.com/) - 高性能列式数据库

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