日志数据清理

概述

在 HAP 私有部署系统中，一些“日志”类数据是长久保留在 MongoDB 中的，对于一些使用场景可能造成这类数据量庞大，占用较多数据库存储空间。

你可以在 MongoDB 中通过 show dbs 命令查看各库大小，再通过统计表大小的命令找到占用存储空间大的表。

我们提供了日志数据清理方案，根据设定的规则，可以将相关表中的数据物理删除。

操作前必读

清理操作是物理删除，对应数据永久丢失。一旦完成，对应时间段内的日志数据将无法恢复，也无法在系统界面上查看。

影响范围：

mdworkflow 库可清理的表主要影响范围：
- 工作流执行历史
- 审批流历史
- 中断运行中流程：如果清理的数据中包含尚未完成的审批流或工作流，这些流程将因数据丢失而中断，无法继续执行。
mdworksheetlog 库可清理的表主要影响范围：
- 工作表行记录日志
mdintegration 库可清理的表主要影响范围：
- 集成中心历史请求日志
mdservicedata 库可清理的表主要影响范围：
- 应用行为日志
- 使用分析日志

数据清理白名单

归属库	表名	表用途简述
mdworkflow	wf_instance	主流程执行历史关联数据
mdworkflow	wf_subInstanceActivity	子流程执行历史关联数据
mdworkflow	wf_subInstanceCallback	子流程执行历史关联数据
mdworkflow	wf_instanceExtends	工作流执行历史关联数据
mdworkflow	code_catch	存储代码块节点在运行中产生的临时数据
mdworkflow	hooks_catch	存储接收到的 Webhook 数据
mdworkflow	webhooks_catch	存储工作流节点"发送API请求"获取到的数据
mdworkflow	app_multiple_catch	存储获取多条数据节点中勾选“直接获取”后存储的数据
mdworkflow	custom_apipackageapi_catch	存储调用 API 集成接口返回的响应数据
mdworksheetlog	wslog*	存储对应月份的工作表行记录日志表名格式为 wslog+日期（例如 wslog202409）
mdintegration	wf_instance	集成中心-请求日志
mdintegration	wf_instance_relation	集成中心-请求日志关联数据
mdintegration	webhooks_catch	集成中心-请求日志中“查看详情”对应的日志数据
mdintegration	code_catch	集成中心-请求日志中“查看详情”对应的日志数据
mdintegration	json_catch	集成中心-请求日志中“查看详情”对应的日志数据
mdintegration	custom_parameter_catch	集成中心-请求日志中“查看详情”对应的日志数据
mdservicedata	al_actionlog*	存储对应月份的应用行为日志表名格式为 al_actionlog+日期（例如 al_actionlog202409）
mdservicedata	al_uselog	存储“使用分析”功能的日志数据

数据清理操作建议

以下是针对不同类型数据的具体清理方法和注意事项。

按月归档的日志表

此方法适用于按月自动创建的日志表。

适用表：
- mdworksheetlog 库下所有以 wslog 开头的表
- mdservicedata 库下所有以 al_actionlog 开头的表
操作方法：对于这类按月归档的表，最直接高效的清理方式是使用 drop 命令删除整个表。此操作速度极快，并能立即释放表所占用的全部磁盘空间。
操作示例：以下命令将删除 mdworksheetlog 库中 2024 年 1 月的工作表日志。
```
use mdworksheetlog;
db.wslog202401.drop();
```

工作流执行历史数据

清理工作流（及关联审批流）的执行历史时，涉及以下四个核心数据表：

wf_instance
wf_subInstanceActivity
wf_subInstanceCallback
wf_instanceExtends

这四个表会有数据紧密关联，共同构成了一条完整的流程记录。因此，在执行清理操作时，必须将它们视为一个不可分割的整体。

您需要对这四个表应用完全相同的删除规则（例如，按相同的时间范围删除），并确保操作同步完成。任何不一致的清理都会破坏数据完整性，可能导致历史流程查询异常或引发未知的系统问题。

缓存数据表 (以_catch 结尾)

这些表分布在 mdworkflow 和 mdintegration 库中，主要用于存储工作流和集成任务执行过程中的临时缓存数据。您可以根据实际需求，对这些表进行独立的、选择性的清理。

潜在风险与影响:

在清理这些表之前，请务必了解以下潜在影响：

影响运行中的流程：清理 mdworkflow 库下的缓存表，可能会导致尚未执行完毕的工作流因找不到依赖数据而失败。以 webhooks_catch 表为例，它用于暂存工作流节点"发送API请求"获取到的数据。如果在关联的工作流执行完毕前清除了该表中的数据，那么这个正在运行的流程就会因找不到依赖数据而中断或失败。
影响日志详情查看：清理 mdintegration 库下的缓存表，将导致集成中心“请求日志”中的“查看详情”功能中的日志数据为空，因为其所需的详细数据已被删除。

操作建议:

根据您对上述风险的接受程度，可以选择以下两种清理方式：

按条件清理

如果需要确保业务连续性，建议使用数据清理工具，按时间范围等条件删除旧的缓存数据。
直接删除整表

如果业务上可以接受上述风险（例如，确认无运行中流程，且不再需要查看旧日志详情），可以直接 drop 整个缓存表，这是回收磁盘空间最快的方式。

使用分析日志

mdservicedata 库中的 al_uselog 表存储了产品“使用分析”功能的数据。

由于前端页面仅支持查询最近一年的数据，因此建议定期清理一年之前的数据，以减少不必要的存储占用。

配置数据清理任务

下载镜像（离线包下载）

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-archivetools:1.0.4

创建 config.json 配置文件，以删除工作流执行历史为例：

[
    {
        "id": "1",
        "text": "描述",
        "start": "2023-05-31 16:00:00",
        "end": "2023-06-30 16:00:00",
        "src": "mongodb://root:password@192.168.1.20:27017/mdworkflow?authSource=admin",
        "archive": "",
        "table": "wf_instance",
        "delete": true,
        "batchSize": 500,
        "retentionDays": 0,
        "concurrencyLimit": 100
    },
    {
        "id": "2",
        "text": "描述",
        "start": "2023-05-31 16:00:00",
        "end": "2023-06-30 16:00:00",
        "src": "mongodb://root:password@192.168.1.30:27017/mdworkflow?authSource=admin",
        "archive": "",
        "table": "wf_subInstanceActivity",
        "delete": true,
        "batchSize": 500,
        "retentionDays": 0,
        "concurrencyLimit": 100
    },
    {
        "id": "3",
        "text": "描述",
        "start": "2023-05-31 16:00:00",
        "end": "2023-06-30 16:00:00",
        "src": "mongodb://root:password@192.168.1.30:27017/mdworkflow?authSource=admin",
        "archive": "",
        "table": "wf_subInstanceCallback",
        "delete": true,
        "batchSize": 500,
        "retentionDays": 0,
        "concurrencyLimit": 100
    },
    {
        "id": "4",
        "text": "描述",
        "start": "2023-05-31 16:00:00",
        "end": "2023-06-30 16:00:00",
        "src": "mongodb://root:password@192.168.1.30:27017/mdworkflow?authSource=admin",
        "archive": "",
        "table": "wf_instanceExtends",
        "delete": true,
        "batchSize": 500,
        "retentionDays": 0,
        "concurrencyLimit": 100
    }
]

根据上述配置文件格式，调整或添加配置内容，以清理你所需的数据表
注意，配置文件中指定的时间是世界时区 (UTC)
- UTC: 2023-05-31 16:00:00
  - 转为东八区时间 (UTC+8): 2023-06-01 00:00:00
- UTC: 2023-06-30 16:00:00
  - 转为东八区时间 (UTC+8): 2023-07-01 00:00:00

参数说明：

"id": "任务标识ID",
"text": "自定义描述",
"start": "指定删除的数据起始时间，UTC 时区，删除大于等于这个时间的数据（retentionDays 值大于0则此配置自动失效）",
"end": "指定删除的数据结束时间，UTC 时区，删除小于这个时间的数据（retentionDays 值大于0则此配置自动失效）",
"src": "来源库连接地址",
"archive": "目标库连接地址（如果值为空，则不归档只按照设定的规则进行删除）",
"table": "数据表",
"delete": "默认为true，在当次归档任务完成后，并且校验记录数量正确时清理来源库已归档数据，不需要删除则改为 false",
"batchSize": "单次批量插入以及批量删除条数",
"retentionDays": "默认值为0。大于0时代表删除多少天前的数据，并开启定时删除任务模式，start与end指定的日期自动失效，默认每24h执行一次",
"concurrencyLimit": "并发操作限制，值通常默认保持100即可"

启动归档服务，在 config.json 文件所在目录下执行
```
docker run -d -it -v $(pwd)/config.json:/usr/local/MDArchiveTools/config.json  -v /usr/share/zoneinfo/Etc/GMT-8:/etc/localtime registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mdpublic/mingdaoyun-archivetools:1.0.4
```
其他事项：
- 若清理程序与 HAP 单机模式运行在同一台服务器，可在 docker run 命令中添加 --network script_default 参数，使清理程序能通过 Docker 内部网络访问 MongoDB。此时，config.json 配置文件中 src 源库的连接地址需填写为 mongodb://sc:27017/dbname。
- 资源占用：程序运行期间，会对来源库、目标库及程序所在机器产生一定的资源占用压力，建议在业务空闲期间执行。
- 日志查看：
  - 后台运行（默认）：使用 docker ps -a 找到容器ID，然后执行 docker logs 容器ID 查看日志。
  - 前台运行：去掉 -d 参数，日志会实时输出到终端，方便观察进度。
- 定时任务：
  - 设置执行间隔：可以通过自定义 ENV_ARCHIVE_INTERVAL 变量修改执行间隔，单位毫秒，默认值86400000。
- 回收磁盘空间：当通过清理工具删除数据后，已删除数据所占用的磁盘空间不会立即释放，但通常会相同表被复用。

概述​

操作前必读​

数据清理白名单​

数据清理操作建议​

按月归档的日志表​

工作流执行历史数据​

缓存数据表 (以_catch 结尾)​

使用分析日志​

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