今天跟大家唠唠我最近折腾的“林孔”项目，说起来都是泪，不过总算是搞定了，赶紧来分享一下我的血泪史，希望能帮到大家少走弯路。
啥是“林孔”？
一开始接到这个“林孔”项目，我一脸懵逼。啥玩意儿？查了半天才知道，原来“林孔”是个地名，在波多黎各！我去，这跟我要做的东西有啥关系？后来才知道，这只是个代号，项目的核心是做一个用户数据分析平台，取这个名字大概是想寓意能像那个地方一样风景优美（纯属瞎猜）。
摸着石头过河：技术选型
拿到需求文档，我开始研究用什么技术来搞。这玩意儿要处理海量数据，还要实时分析，性能必须得杠杠的。
- 数据库： 之前用MySQL用的多，但是数据量大了就有点吃力。这回我决定试试ClickHouse，听说这玩意儿是专门为大数据分析设计的，号称“跑得飞快”。
- 后端： Java老熟人，SpringBoot一套梭哈，稳定可靠。
- 前端： *，轻量级，上手快，快速迭代必备。
- 数据采集： Logstash，这玩意儿能把各种日志数据收集起来，方便导入到ClickHouse。
踩坑之旅：各种奇葩问题
技术选型完了，就开始撸代码。结果，各种奇葩问题接踵而至，简直让人怀疑人生。
- ClickHouse配置： 这玩意儿配置起来真麻烦，各种参数调来调去，稍微不对就报错。后来发现是时区的问题，搞得我查了好久的文档。
- Logstash数据格式： Logstash采集的数据格式和ClickHouse要求的格式不一致，导致数据导入失败。研究了好久Logstash的filter，才把数据格式转换正确。
- Java连接ClickHouse： 一开始用的JDBC连接，结果性能太差，慢得要死。后来换成了ClickHouse官方推荐的HTTP接口，性能立马提升了好几个数量级。
- 数据可视化： 用ECharts画图表，结果数据量大了之后，页面卡得要命。后来用了数据聚合，先把数据处理成统计结果，再画图表，这才流畅起来。
峰回路转：性能优化
经过一番折腾，平台总算是能跑起来了。但是，性能还是不尽如人意。于是我又开始了性能优化之旅。
- ClickHouse索引优化： ClickHouse的索引非常重要，合理的索引能大大提高查询速度。我根据查询的维度，创建了合适的索引，查询速度提升了不少。
- SQL语句优化： 有些SQL语句写得太烂，导致查询效率低下。我仔细分析了每条SQL语句，优化了查询条件和连接方式，性能又提升了一些。
- 缓存： 对于一些常用的统计结果，我使用了Redis缓存，避免每次都去ClickHouse查询，大大减轻了数据库的压力。
最终成果：勉强能用
经过几个星期的努力，平台总算是勉强能用了。虽然还有一些小问题，但是基本功能已经实现，性能也还算可以接受。
- 技术选型很重要，要根据实际情况选择合适的工具。
- 遇到问题不要慌，多查文档，多Google，总能找到解决方案。
- 性能优化是永无止境的，要不断学习新的技术和方法。
这回“林孔”项目让我收获了很多，也踩了很多坑。希望我的经验能对大家有所帮助，少走弯路！
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