一、背景 

在2023年初，日志系统的日均增长量为9TB，如今已达到20TB，增幅超过了100%。尽管日志系统在多轮存储端优化后，基本维持了一年前的资源配比，但资源已被压榨至极限。为此，必须从治理层面着手，推动业务方合理输出日志。要推进整改，配套的治理工具至关重要，其中日志聚类是最关键的一环。

日志聚类在治理过程中起到双重作用：一方面，它提供了相关的指标支持，帮助业务方推进日志标准化，确保日志输出的合理性和价值。另一方面，通过智能聚类能够帮助业务方更快发现问题，减少人工分析的工作量，并提高问题解决的速度。基于此，未来还可以实现智能告警和归因分析，这也将成为AIOPS智能运维的关键一环。

二、日志系统简介 

日志系统在计算机系统中具有重要意义。它记录了系统的运行情况，可用于排查故障和问题分析，帮助开发人员快速定位并解决问题。此外，日志还记录了系统的各种操作和事件，支持系统安全状态监控、潜在安全威胁检测，以及安全审计和合规性检查。同时，日志记录了系统的性能指标和运行状态，便于性能分析与优化，帮助系统管理员和开发人员发现性能瓶颈并进行系统调优。

日志还可记录用户行为和系统交互，助力企业开展业务分析、用户行为分析和运营监控，并支持数据驱动的决策。总而言之，日志系统通过记录和跟踪系统运行情况和用户操作，为故障排查、安全监控、性能优化及业务分析等提供了关键支持。

目前在实际应用落地的情况下，一种高效、可扩展的解决方案是基于Filebeat、Kafka、Flink、Elasticsearch和Grafana的日志系统，用于实时采集、传输、解析、存储和可视化日志数据。

• 日志采集：Filebeat 是 Elastic Stack 的一部分，是一个轻量级的日志收集器。它被设计用来安装在服务器上，监控指定的日志文件，并将其发送到Logstash或直接发送到Elasticsearch。Filebeat 支持多种输入源，如文件、syslog、HTTP等。

• 日志传输：Kafka 是一个分布式流处理平台，常用于构建实时数据管道和流应用程序。它能够高效地处理高吞吐量的数据流。在日志系统中，Kafka 用作消息队列，接收来自 Filebeat 的日志数据，并将数据传输到 Flink 进行进一步处理。

• 日志解析：Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界的数据流。它支持事件驱动的应用程序，能够实现复杂的事件处理逻辑。在日志系统中，Flink 可以对 Kafka 中的日志数据进行实时处理，如过滤、聚合、转换等。

• 日志存储：Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索和分析引擎，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎。它通常用于存储、搜索和分析大规模数据集。在日志系统中，Elasticsearch 用于存储经过 Flink 处理后的日志数据，提供快速的搜索和分析能力。

• 日志监控：Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台，支持多种数据源，如Elasticsearch、MySQL 等。在日志系统中，Grafana 用于创建仪表板，展示日志数据的可视化视图，帮助用户监控和分析日志信息。

  
  

整个日志系统的工作流程大致如下：Filebeat 部署在各个服务器上，监控日志文件，并将日志数据发送到 Kafka。Kafka 作为高吞吐量数据缓冲，存储和转发日志数据到 Flink。Flink 对日志数据进行实时处理，如过滤、聚合等，并可以将处理后的数据存储到 Elasticsearch 或 MySQL。Elasticsearch 存储处理后的日志数据，提供快速搜索和分析能力。Grafana 连接到Elasticsearch 或 MySQL，展示日志数据的可视化视图。

三、日志聚类算法 

日志数据天然具有相似的特征，下图展示了单个应用产生日志的数据特征分布，显示出明显的类别区分。因此，算法的选择上更倾向于高效且实现简单的方法，如K-Means和层次聚类等。下方的折线图展示了K-Means聚类算法随着聚簇中心数量K的变化效果。然而，在实时环境中，该算法无法自动迭代更新聚簇数量。因此，在日志系统的大数据量要求下，日志聚类算法需要具备以下关键要素：

• 实时性：低延迟，算法不能复杂

• 可拓展性：支持增量

• 自动化：无需人工干预

• 模式识别：日志模式抽取并自动更新

| 3.1 算法对比

几种常用的无监督聚类算法的对比：

在日志系统大规模数据的场景下，K-Means算法虽然简单高效，但因为需要固定聚类个数，无法在实时的环境下做到增量拓展；层次聚类算法的计算复杂度太高，会造成整个日志系统的高延迟；而密度聚类的质量往往达不到业务的需要。所以，我们设计了一种持续聚类的算法，保证高效、低延迟和增量拓展。

| 3.2 持续聚类算法设计及原理

持续聚类算法采用SimHash对分词后的日志进行特征抽取，再使用汉明距离计算相似度持续的形成聚簇，最后使用最长连续公共子串的算法进行模式抽取。下面详细介绍持续聚类算法的三个重要方面。

3.2.1 SimHash特征抽取流程

特征抽取的目标是将非结构化的日志数据转换为结构化的特征向量，以便后续的聚类分析和模式识别。常用的方法是词袋模型、SimHash、TF-IDF等。持续聚类算法采用SimHash将高维的特征向量映射为低维的哈希值（也称为指纹）。SimHash特征抽取的流程如图所示，分为分词、Hash、词频加权、合并累加和降维这几个流程。

考虑到过于复杂的向量化方法可能严重影响整个聚类系统的性能，SimHash采用了一种简单有效的方法，将一条日志数据压缩为一个【1×维度大小】的二进制特征向量，而不是【序列长度×维度大小】的向量。这样不仅大大提高了特征提取的效率，还降低了下游流程的计算复杂度。实践证明，对于日志这种具有明确特征且语义相对清晰的数据，SimHash是一种高效的解决方案。

3.2.2 相似度匹配

相似度匹配是指将提取的特征与已有的聚类中心进行比较的过程，以确定它们是否相似或属于同一聚簇。常用的方法是计算余弦相似度，计算距离等。持续聚类算法采用汉明距离（Hamming Distance）来计算两个日志特征的相似度，计算方法如下代码所示。汉明距离定义为两个字符串对应位置上不同字符的个数，用于衡量两个等长字符串之间的差异，如下图所示。

private static double hammingSimilarity(double[] v1, double[] v2) {    int hammingDistance = hammingDistance(v1, v2);    int maxLength = Math.max(v1.length, v2.length);    return 1.0 - ((double) hammingDistance / maxLength);  }

当日志特征向量是由01二进制组成的，汉明距离可以由位运算直接计算，速度非常快。即使当整个应用的聚簇中心很多时，匹配过程也可以高效的进行。另外，持续聚类算法中，相似度阈值是一个超参数，在上图例子中设置为80%，意指当新日志和某一个聚簇中心的相似度大于80%时，新日志才处于匹配就绪的状态，最后分配给相似度最大的聚簇，而新日志和所有聚簇中心都达不到相似度阈值时，说明该日志需要自成一类。这个阈值可以根据业务需求进行调整，值越大，聚簇个数越多，分类越精细。

3.2.3 更新聚簇中心与模式抽取

更新聚簇中心旨在矫正聚簇的特征表示。当聚簇中不断加入新日志的时候，聚簇中心的特征表示需要更新，以适应后续的迭代。均值表示法是一种简单有效的更新方式，计算聚簇中所有日志的均值，作为新的聚簇中心，再参与后面的匹配过程。

模式抽取的目标是将聚簇中的日志数据归纳为更精炼的、更抽象的模式，这些模式可以代表一组相似的日志条目。日志模式对于开发人员快速了解应用运行时的全貌具有关键作用，并能有效支持下游的日志治理和告警工作。持续聚类采用最长公共子串来抽取日志模式，具体的过程如上图所示，抽取的模式以供Elasticsearch进行聚合查询展示。

| 3.3 算法流程

持续聚类算法的详细流程图如下：

四、日志实时聚类实践 

| 4.1 Flink实时聚类

日志系统的实时聚类是在解析层实现的，具体的Flink流过程如下：

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