每個業務系統都需記錄操作日誌的共性，現狀是每個業務系統都需要記錄在自己的資料庫中（如叢林系統操作日誌），會存在重複建設問題。有些系統還沒有操作日誌，如專題、廣告、配置系統等。
部分的業務系統操作記錄資料量不算太大，但是記錄是很有必要的，可以排查問題等。不排除以後會快速增長，如果還記錄在自己業務系統的資料庫裡，必然會影響業務系統資料庫的效能，存在穩定性的風險。
業務操作記錄分散，無法進行統一的分析和管理，無法進一步的量化和優化，為提公升業務效率提供資料依據。
通過合理的儲存層、service層、api層，解決操作記錄的儲存
提供公共平台，避免每個業務系統重複建設
支援多個業務系統的各自基於各自維度的查詢
注：藍色箭頭表示寫操作，紅色箭頭表示讀操作
關鍵步驟：
業務系統呼叫api傳送操作記錄到日誌服務server
server將操作記錄封裝為mq訊息
solr從消費訊息，建立索引
業務系統通過server查詢solr返回查詢結果
server承擔的職責
所有插入資訊應用都連線server，相當於乙個寫**
所有查詢資訊應用都連線server，相當於乙個讀**
承擔mq到solr中消費訊息的角色
server負責資訊的接收，**與接收，客戶端只需要跟server進行互動
client職責
相當於將大部分client轉移到server中
業務系統只需要通過普通api(http或thrift)與server互動
solar職責
消費日誌記錄，建立索引提供查詢，cos組這部分使用es(elasticseach)，elasticsearch是乙個開源的分布式搜尋引擎，具備高可靠性，像solr一樣，是基於lucene構建的。假如採用基於檔案索引的方式進行儲存，因為我們組有過solr的使用經驗，我們可以用 solr替代es。
鍵值資料庫總的來說就像個的雜湊表。我們可以通過key來新增、查詢或者刪除資料，鑑於使用主鍵訪問，所以會獲得不錯的效能及擴充套件性。 我們美團現有的medis集群可以支援基於這種型別資料庫日誌記錄服務的開發。
但是也有缺陷：原因也很明顯，key-value資料庫中根本沒有通過值查詢的途徑。日誌需要儲存資料之間的關係。在key-value資料庫中不能通過兩個或以上的鍵來關聯資料。
面向文件資料庫會將資料以文件的形式儲存。每個文件都是自包含的資料單元，是一系列資料項的集合。每個資料項都有乙個名稱與對應的值，值既可以是簡單的資料型別，如字串、數字和日期等；也可以是複雜的型別，如有序列表和關聯物件。資料儲存的最小單位是文件，同乙個表中儲存的文件屬性可以是不同的，資料可以使用xml、json或者jsonb等多種形式儲存。
優點：因為每個應用程式都有不同的日誌資訊，如專題系統，廣告系統，叢林系統，配置系統等他們都有不同的日誌資訊。這種資料庫並沒有固定的模式，所以我們可以使用它儲存不同的資訊。我們記錄各系統的操作日誌的記錄可以是json形式的資料進行儲存。
缺點：我對mongodb 還不熟悉，對環境搭建和記憶體配置等有待學習
列儲存資料庫將資料儲存在列族中，乙個列族儲存經常被一起查詢的相關資料。舉個例子，如果我們有乙個專題類，我們通常會一起查詢他們的專題名稱和上線城市。這種情況下，專題名稱和上線城市就會被放入乙個列族中，而其他上線時間、狀態、型別等則在另乙個列族中。
優點：我們移動後台又有現成的搭建好的hbase環境， 很明顯的優點就是，我們可以將資料儲存在不同的列中，每個應用程式可以將資訊寫入自己的列族中。
缺點：在模型設計，我們根本不可能去**它的所有的查詢方式，特別是每個系統的查詢維度，而一旦查詢方式改變，我們就必須重新設計列族。會給後期查詢模組增加工作量。
優點：和當前使用的資料庫一致，環境搭建容易，更簡單粗暴的方法是我在每個應用平台（專題，廣告，叢林等）都建個日誌表。
缺點：表的結構變更，必須先定義資料結構型別
優點：簡單
缺點：跨組依賴別組的服務，排查問題極不方便。
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