摘要： 2017年12月19日至20日，2017云栖大会·北京峰会在国家会议中心召开，飞天智能是贯穿云栖大会不变的主题，云计算、大数据、人工智能、物联网等热门话题备受各方关注。其中阿里云日志服务发布的嵌入式日志采集客户端（C Producer Library) 就是其中解决物联网日志采集、分析难的利器。2017年12月19日至20日，2017云栖大会·北京峰会在国家会议中心召开，飞天智能是贯穿云栖大会不变的主题，云计算、大数据、人工智能、物联网等热门话题备受各方关注。其中阿里云日志服务发布的嵌入式日志采集客户端（C Producer Library) 就是其中解决物联网日志采集、分析难的利器。背景
IoT（Internet of Things）正在高速增长，越来越多设备开始逐步走进日常生活（例如智能路由器、各种电视棒、天猫精灵、扫地机器人），让我们体验到智能领域的便利。距Gartner预测，到2020年末预计会有200亿智能设备，可见该领域的巨大市场。
作为IoT/嵌入式工程师，除了需要深厚的开发功底外，面对海量的设备，如何有能力管理、监控、诊断这些“黑盒”设备至关重要。我们总结了嵌入式开发需求，主要有以下几点：数据采集：如何实时采集分散在全球各地的百万/千万级设备上的数据？
调试：如何使用一套方案既满足线上数据采集以及开发时的实时调试？
线上诊断：某个线上设备出现错误，如何快速定位设备，查看引起该设备出错的上下文是什么？
监控：当前有多少个设备在线？工作状态分布如何？地理位置分布如何？出错设备如何实时告警？
数据实时分析：设备产生数据如何与实时计算、大数据仓库对接，构建用户画像？
思考以上问题的解决方案，我们发现在传统软件领域那一套手段面临IoT领域基本全部失效，主要挑战来自于IoT设备这些特点：数目多：在传统运维领域管理1W台服务器属于一家大公司了，但10W在线对于IoT设备而言只是一个小门槛
分布广：硬件一旦部署后，往往会部署在全国、甚至全球各地
黑盒：难以登陆并调试，大部分情况属于不可知状态
资源受限：出于成本考虑，IoT设备硬件较为受限（例如总共只有32MB内存），传统PC领域手段往往失效
针对不同端的数据采集
日志服务(原SLS) 客户端Logtail在X86服务器上有百万级部署，可以参见文章：Logtail技术分享 : 多租户隔离技术+双十一实战效果，Polling + Inotify 组合下的日志保序采集方案。除此之外我们还有以下几种方式：移动端SDK：Android/IOS平台数据采集，一天已有千万级DAU
Web Tracking（JS）：类似百度统计，Google Analytics 轻量级采集方式，无需签名
在IoT领域，我们从多年Logtail的开发经验中，汲取其中精华的部分，并结合IoT设备针对CPU、内存、磁盘、网络、应用方式等特点，开发出一套专为IoT定制的日志数据采集方案：C ProducerC Producer特点
C Producer Library 继承Logtail稳定、边界特点，可以定位是一个“轻量级Logtail”，虽没有Logtail实时配置管理机制，但具备除此之外70%功能，包括：提供多租户概念：可以对多种日志（例如Metric，DebugLog，ErrorLog）进行优先级分级处理，同时配置多个客户端，每个客户端可独立配置采集优先级、目的project/logstore等
支持上下文查询：同一个客户端产生的日志在同一上下文中，支持查看某条日志前后相关日志
并发发送，断点续传：支持缓存上线可设置，超过上限后日志写入失败
还有一些专门为IoT准备功能，例如：本地调试：支持将日志内容输出到本地，并支持轮转、日志数、轮转大小设置
细粒度资源控制：支持针对不同类型数据/日志设置不同的缓存上线、聚合方式
日志压缩缓存：支持将未发送成功的数据压缩缓存，减少设备内存占用
功能优势
C-Producer是量身为IoT定制的方案，因此会有一些特定考虑：客户端高并发写入：可配置的发送线程池，支持每秒数十万条日志写入，详情参见性能测试
低资源消耗：每秒20W日志写入只消耗70% CPU；同时在低性能硬件（例如树莓派）上，每秒产生100条日志对资源基本无影响
客户端日志不落盘：既数据产生后直接通过网络发往服务端
客户端计算与 I/O 逻辑分离：日志异步输出，不阻塞工作线程
支持多优先级：不通客户端可配置不同的优先级，保证高优先级日志最先发送。
本地调试：支持设置本地调试，便于您在网络不通的情况下本地测试应用程序。
在以上场景中，C Producer Library 会简化您程序开发的步骤，您无需关心日志采集细节实现、也不用担心日志采集会影响您的业务正常运行，大大降低数据采集门槛。为了有一个感性认识，我们对C-Producer 方案与其他嵌入式采集方案做了一个对比，如下：整体解决方案
C-Producer + 日志服务可以给IoT带来什么？答案是：IoT日志解决方案：规模大支持亿级别客户端实时写入
支持 PB/Day 数据量
速度快采集快：0延迟：写入0延迟，写入即可消费查询快：一秒内，复杂查询（5个条件）可处理10亿级数据
分析快：一秒内，复杂分析（5个维度聚合+GroupBy）可聚合亿级别数据
对接广与阿里云各类产品无缝打通
各种开源格式存储、计算、可视化系统完美兼容
如何使用
一个应用可创建多个producer，每个producer可包含多个client，每个client可单独配置目的地址、日志level、是否本地调试、缓存大小、自定义标识、topic等信息。参见github地址
性能测试
环境配置：传统X86服务器，树莓派（低功耗环境），配置分别如下：C-Producer配置
ARM（树莓派）缓存：10MB
聚合时间：3秒 （聚合时间、聚合数据包大小、聚合日志数任一满足即打包发送）
聚合数据包大小：1MB
聚合日志数：1000
发送线程：1
自定义tag : 5
X86缓存：10MB
聚合时间：3秒 （聚合时间、聚合数据包大小、聚合日志数任一满足即打包发送）
聚合数据包大小：3MB
聚合日志数：4096
发送线程：4
自定义tag : 5
​日志样例
10个键值对，总数据量约为600字节
9个键值对，数据量约为350字节__source__: 11.164.233.187 __tag__:1: 2 __tag__:5: 6 __tag__:a: b __tag__:c: d __tag__:tag_key: tag_value __topic__: topic_test _file_: /disk1/workspace/tools/aliyun-log-c-sdk/sample/log_producer_sample.c _function_: log_producer_post_logs _level_: LOG_PRODUCER_LEVEL_WARN _line_: 248 _thread_: 40978304 LogHub: Real-time log collection and consumption Search/Analytics: Query and real-time analysis Interconnection: Grafana and JDBC/SQL92 Visualized: dashboard and report functions 测试结果
X86平台结果
C Producer可以轻松到达90M/s的发送速度，每秒上传日志20W，占用CPU只有70%，内存140M
服务器在200条/s，发送数据对于cpu基本无影响（降低到0.01%以内）
客户线程发送一条数据（输出一条log）的平均耗时为：1.2us
树莓派平台结果
在树莓派的测试中，由于CPU的频率只有600MHz，性能差不多是服务器的1/10左右，最高每秒可发送2W条日志
树莓派在20条/s的时候，发送数据对于cpu基本无影响（降低到0.01%以内）
客户线程发送一条数据（输出一条log）的平均耗时为：12us左右（树莓派通过USB连接到PC共享网络）
一些典型场景可以参见云栖论坛 和最佳实践。