摘要：圍繞上面描述的問題，以及對于報警聚類處理的分析假設，本文主要做了以下事情選定聚類算法，簡單描述了算法的基本原理，并給出了針對報警日志聚類的一種具體的實現方案。算法選擇聚類算法采用論文中描述的根因分析算法。聚類算法算法的執行，我們以圖來表示。

眾所周知，日志是記錄應用程序運行狀態的一種重要工具，在業務服務中，日志更是十分重要。通常情況下，日志主要是記錄關鍵執行點、程序執行錯誤時的現場信息等。系統出現故障時，運維人員一般先查看錯誤日志，定位故障原因。當業務流量小、邏輯復雜度低時，應用出現故障時錯誤日志一般較少，運維人員一般能夠根據錯誤日志迅速定位到問題。但是，隨著業務邏輯的迭代，系統接入的依賴服務不斷增多，引入的組件不斷增多，當系統出現故障時（如Bug被觸發、依賴服務超時等等），錯誤日志的量級會急劇增加。極端情況下甚至出現“瘋狂報錯”的現象，這時候錯誤日志的內容會存在相互掩埋、相互影響的問題，運維人員面對報錯一時難以理清邏輯，有時甚至顧此失彼，沒能第一時間解決最核心的問題。

錯誤日志是系統報警的一種，實際生產中，運維人員能夠收到的報警信息多種多樣。如果在報警流出現的時候，通過處理程序，將報警進行聚類，整理出一段時間內的報警摘要，那么運維人員就可以在摘要信息的幫助下，先對當前的故障有一個大致的輪廓，再結合技術知識與業務知識定位故障的根本原因。

圍繞上面描述的問題，以及對于報警聚類處理的分析假設，本文主要做了以下事情：

選定聚類算法，簡單描述了算法的基本原理，并給出了針對報警日志聚類的一種具體的實現方案。

在分布式業務服務的系統下構造了三種不同實驗場景，驗證了算法的效果，并且對算法的不足進行分析闡述。

對一段時間內的報警進行聚類處理，將具有相同根因的報警歸納為能夠涵蓋報警內容的泛化報警（Generalized Alarms），最終形成僅有幾條泛化報警的報警摘要。如下圖1所示意。

我們希望這些泛化報警既要具有很強的概括性，同時盡可能地保留細節。這樣運維人員在收到報警時，便能快速定位到故障的大致方向，從而提高故障排查的效率。

如圖2所示，異常報警根因分析的設計大致分為四個部分：收集報警信息、提取報警信息的關鍵特征、聚類處理、展示報警摘要。

算法選擇

聚類算法采用論文“Clustering Intrusion Detection Alarms to Support Root Cause Analysis [KLAUS JULISCH, 2002]”中描述的根因分析算法。該算法基于一個假設：將報警日志集群經過泛化，得到的泛化報警能夠表示報警集群的主要特征。以下面的例子來說明，有如下的幾條報警日志：

server_room_a-biz_tag-online02 Thrift get deal ProductType deal error.
server_room_b-biz_tag-offline01 Pigeon query deal info error.
server_room_a-biz_tag-offline01 Http query deal info error.
server_room_a-biz_tag-online01 Thrift query deal info error.
server_room_b-biz_tag-offline02 Thrift get deal ProductType deal error.

我們可以將這幾條報警抽象為：“全部服務器 網絡調用 故障”，該泛化報警包含的范圍較廣；也可以抽象為：“server_room_a服務器 網絡調用 產品信息獲取失敗”和“server_room_b服務器 RPC 獲取產品類型信息失敗”，此時包含的范圍較小。當然也可以用其他層次的抽象來表達這個報警集群。

我們可以觀察到，抽象層次越高，細節越少，但是它能包含的范圍就越大；反之，抽象層次越低，則可能無用信息越多，包含的范圍就越小。

這種抽象的層次關系可以用一些有向無環圖（DAG）來表達，如圖3所示：

為了確定報警聚類泛化的程度，我們需要先了解一些定義：

屬性（Attribute）：構成報警日志的某一類信息，如機器、環境、時間等，文中用Ai表示。

值域（Domain）：屬性Ai的域（即取值范圍），文中用Dom(Ai)表示。

泛化層次結構（Generalization Hierarchy）：對于每個Ai都有一個對應的泛化層次結構，文中用Gi表示。

不相似度（Dissimilarity）：定義為d(a1, a2)。它接受兩個報警a1、a2作為輸入，并返回一個數值量，表示這兩個報警不相似的程度。與相似度相反，當d(a1, a2)較小時，表示報警a1和報警a2相似。為了計算不相似度，需要用戶定義泛化層次結構。

為了計算d(a1, a2)，我們先定義兩個屬性的不相似度。令x1、x2為某個屬性Ai的兩個不同的值，那么x1、x2的不相似度為：在泛化層次結構Gi中，通過一個公共點父節點p連接x1、x2的最短路徑長度。即d(x1, x2) := min{d(x1, p) + d(x2, p) | p ∈ Gi, x1 ? p, x2 ? p}。例如在圖3的泛化層次結構中，d("Thrift", "Pigeon") = d("RPC", "Thrift") + d("RPC", "Pigeon") = 1 + 1 = 2。

對于兩個報警a1、a2，其計算方式為：

例如：a1 = ("server_room_b-biz_tag-offline02", "Thrift"), a2 = ("server_room_a-biz_tag-online01", "Pigeon"), 則d(a1, a2) = d("server_room_b-biz_tag-offline02", "server_room_a-biz_tag-online01") + d(("Thrift", "Pigeon") = d("server_room_b-biz_tag-offline02", "服務器") + d("server_room_a-biz_tag-online01", "服務器") + d("RPC", "Thrift") + d("RPC", "Pigeon") = 2 + 2 + 1 + 1 = 6。

我們用C表示報警集合，g是C的一個泛化表示，即滿足? a ∈ C, a ? g。以報警集合{"dx-trip-package-api02 Thrift get deal list error.", "dx-trip-package-api01 Thrift get deal list error."}為例，“dx服務器 thrift調用 獲取產品信息失敗”是一個泛化表示，“服務器 網絡調用 獲取產品信息失敗”也是一個泛化表示。對于某個報警聚類來說，我們希望獲得既能夠涵蓋它的集合又有最具象化的表達的泛化表示。為了解決這個問題，定義以下兩個指標：

H(C)值最小時對應的g，就是我們要找的最適合的泛化表示，我們稱g為C的“覆蓋”(Cover)。

基于以上的概念，將報警日志聚類問題定義為：定義L為一個日志集合，min_size為一個預設的常量，Gi(i = 1, 2, 3......n) 為屬性Ai的泛化層次結構，目標是找到一個L的子集C，滿足 |C| >= min_size，且H(C)值最小。min_size是用來控制抽象程度的，極端情況下如果min_size與L集合的大小一樣，那么我們只能使用終極抽象了，而如果min_size = 1，則每個報警日志是它自己的抽象。找到一個聚類之后，我們可以去除這些元素，然后在L剩下的集合里找其他的聚類。

不幸的是，這是個NP完全問題，因此論文提出了一種啟發式算法，該算法滿足|C| >= min_size，使H(C)值盡量小。

算法假設所有的泛化層次結構Gi都是樹，這樣每個報警集群都有一個唯一的、最頂層的泛化結果。

將L定義為一個原始的報警日志集合，算法選擇一個屬性Ai，將L中所有報警的Ai值替換為Gi中Ai的父值，通過這一操作不斷對報警進行泛化。

持續步驟2的操作，直到找到一個覆蓋報警數量大于min_size的泛化報警為止。

輸出步驟3中找到的報警。

算法偽代碼如下所示：

輸入：報警日志集合L，min_size，每個屬性的泛化層次結構G1,......,Gn
輸出：所有符合條件的泛化報警
T := L;              // 將報警日志集合保存至表T
for all alarms a in T do
    a[count] := 1;   // "count"屬性用于記錄a當前覆蓋的報警數量
while ?a ∈ T : a[count] < min_size do {
    使用啟發算法選擇一個屬性Ai;
    for all alarms a in T do
        a[Ai] := parent of a[Ai] in Gi;
        while identical alarms a, a" exist do
            Set a[count] := a[count] + a"[count];
            delete a" from T;
}

其中第7行的啟發算法為:

首先計算Ai對應的Fi
fi(v) := SELECT sum(count) FROM T WHERE Ai = v   // 統計在Ai屬性上值為v的報警的數量
Fi := max{fi(v) | v ∈ Dom(Ai)}
選擇Fi值最小的屬性Ai

這里的邏輯是：如果有一個報警a滿足 a[count]>= min_size，那么對于所有屬性Ai , 均能滿足Fi >= fi(a[Ai]) >= min_size。反過來說，如果有一個屬性Ai的Fi值小于min_size，那么a[count]就不可能大于min_size。所以選擇Fi值最小的屬性Ai進行泛化，有助于盡快達到聚類的條件。

此外，關于min_size的選擇，如果選擇了一個過大的min_size，那么會迫使算法合并具有不同根源的報警。另一方面，如果過小，那么聚類可能會提前結束，具有相同根源的報警可能會出現在不同的聚類中。

因此，設置一個初始值，可以記作ms0。定義一個較小的值 ?(0 < ? < 1)，當min_size取值為ms0、ms0 (1 - ?)、ms0 (1 + ?)時的聚類結果相同時，我們就說此時聚類是?-魯棒的。如果不相同，則使ms1 = ms0 * (1 - ?)，重復這個測試，直到找到一個魯棒的最小值。

需要注意的是，?-魯棒性與特定的報警日志相關。因此，給定的最小值，可能相對于一個報警日志來說是魯棒的，而對于另一個報警日志來說是不魯棒的。

根據線上問題排查的經驗，運維人員通常關注的指標包括時間、機器（機房、環境）、異常來源、報警日志文本提示、故障所在位置（代碼行數、接口、類）、Case相關的特殊ID（訂單號、產品編號、用戶ID等等）等。

但是，我們的實際應用場景都是線上準實時場景，時間間隔比較短，因此我們不需要關注時間。同時，Case相關的特殊ID不符合我們希望獲得一個抽象描述的要求，因此也無需關注此項指標。

綜上，我們選擇的特征包括：機房、環境、異常來源、報警日志文本關鍵內容、故障所在位置（接口、類）共5個。

(1) 提取關鍵特征

我們的數據來源是日志中心已經格式化過的報警日志信息，這些信息主要包含：報警日志產生的時間、服務標記、在代碼中的位置、日志內容等。

故障所在位置

優先查找是否有異常堆棧，如存在則查找第一個本地代碼的位置；如果不存在，則取日志打印位置。

異常來源

獲得故障所在位置后，優先使用此信息確定異常報警的來源（需要預先定義詞典支持）；如不能獲取，則在日志內容中根據關鍵字匹配（需要預先定義詞典支持）。

報警日志文本關鍵內容

優先查找是否有異常堆棧，如存在，則查找最后一個異常（通常為真正的故障原因）；如不能獲取，則在日志中查找是否存在“code=......,message=......” 這樣形式的錯誤提示；如不能獲取，則取日志內容的第一行內容（以換行符為界），并去除其中可能存在的Case相關的提示信息

提取“機房和環境”這兩個指標比較簡單，在此不做贅述。

(2) 聚類算法

算法的執行，我們以圖4來表示。

(3) min_size 選擇

考慮到日志數據中可能包含種類極多，且根據小規模數據實驗表明，min_size = 1/5 報警日志數量時，算法已經有較好的表現，再高會增加過度聚合的風險，因此我們取min_size = 1/5 報警日志數量，?參考論文中的實驗，取0.05。

(4) 聚類停止條件

考慮到部分場景下，報警日志可能較少，因此min_size的值也較少，此時聚類已無太大意義，因此設定聚類停止條件為：聚類結果的報警摘要數量小于等于20或已經存在某個類別的count值達到min_size的閾值，即停止聚類。

泛化層次結構，用于記錄屬性的泛化關系，是泛化時向上抽象的依據，需要預先定義。

根據實驗所用項目的實際使用環境，我們定義的泛化層次結構如下：

“故障所在位置”此屬性無需泛化層次結構，每次泛化時直接按照包路徑向上層截斷，直到系統包名。

以下三個實驗均使用C端API系統。

實驗材料來自于線上某業務系統真實故障時所產生的大量報警日志。

環境：線上

故障原因：產品中心線上單機故障

報警日志數量：939條

部分原始報警日志如圖9所示，初次觀察時，很難理出頭緒。

經過聚類后的報警摘要如表1所示：

我們可以看到前三條報警摘要的Count遠超其他報警摘要，并且它們指明了故障主要發生在產品中心的接口。

實驗材料為利用故障注入工具，在Staging環境模擬運營置頂服務和A/B測試服務同時產生故障的場景。

環境：Staging（使用線上錄制流量和壓測平臺模擬線上正常流量環境）

模擬故障原因：置頂與A/B測試接口大量超時

報警日志數量：527條

部分原始報警日志如圖10所示：

經過聚類后的報警摘要如表2所示：

從上表可以看到，前兩條報警摘要符合本次試驗的預期，定位到了故障發生的原因。說明在多故障的情況下，算法也有較好的效果。

實驗材料為利用故障注入工具，在Staging環境模擬產品中心服務和緩存服務同時產生超時故障的場景。

環境：Staging（使用線上錄制流量和壓測平臺模擬線上正常流量環境）

模擬故障原因：產品中心所有接口超時，所有緩存服務超時

報警日志數量：2165

部分原始報警日志如圖11所示：

經過聚類后的報警摘要如表3所示：

從上表可以看到，緩存（Squirrel和Cellar雙緩存）超時最多，產品中心的超時相對較少，這是因為我們系統針對產品中心的部分接口做了兜底處理，當超時發生時后先查緩存，如果緩存查不到會穿透調用一個離線信息緩存系統，因此產品中心超時總體較少。

綜合上述三個實驗得出結果，算法對于報警日志的泛化是具有一定效果。在所進行實驗的三個場景中，均能夠定位到關鍵問題。但是依然存在一些不足，報警摘要中，有的經過泛化的信息過于籠統（比如Other Exception）。

經過分析，我們發現主要的原因有：其一，對于錯誤信息中關鍵字段的提取，在一定程度上決定了向上泛化的準確度。其二，系統本身日志設計存在一定的局限性。

同時，在利用這個泛化后的報警摘要進行分析時，需要使用者具備相應領域的知識。

本文所關注的工作，主要在于驗證聚類算法效果，還有一些方向可以繼續完善和優化：

日志內容的深度分析。本文僅對報警日志做了簡單的關鍵字提取和人工標記，未涉及太多文本分析的內容。我們可以通過使用文本分類、文本特征向量相似度等，提高日志內容分析的準確度，提升泛化效果。

多種聚類算法綜合使用。本文僅探討了處理系統錯誤日志時表現較好的聚類算法，針對系統中多種不同類型的報警，未來也可以配合其他聚類算法（如K-Means）共同對報警進行處理，優化聚合效果。

自適應報警閾值。除了對報警聚類，我們還可以通過對監控指標的時序分析，動態管理報警閾值，提高告警的質量和及時性，減少誤報和漏告數量。

Julisch, Klaus. "Clustering intrusion detection alarms to support root cause analysis." ACM transactions on information and system security (TISSEC) 6.4 (2003): 443-471.

https://en.wikipedia.org/wiki...

劉玚，美團點評后端工程師。2017 年加入美團點評，負責美團點評境內度假的業務開發。

千釗，美團點評后端工程師。2017 年加入美團點評，負責美團點評境內度假的業務開發。