Tuo Jun诞生记：从一团乱麻到井井有条
我一直说，搞技术，最怕的就是搞不清楚状况。咱们公司那些数据，以前简直就是一锅稀饭，九个系统，九个数据库，各自吐着各自的日志和报告，完全没有个统一的地方看。你得跑九个地方去翻，等你翻完，黄花菜都凉了。
我一看这不行，这样下去迟早得出大篓子。我就琢磨着，得搞个大管家，把这九个姐妹（也就是那九个数据源）都管起来。这个大管家，我叫它拓君。
抓取与收拢：拓君开始干活
要建拓君，第一步就是要把那九个姐妹的嘴给按住，让她们按我的规矩吐东西。这个过程真是不容易，我可是使出了吃奶的劲儿。
- 第一批姐妹（日志类）：这几个比较老实，吐的是日志文件。我跑去给她们装了个小小的“探头”，每隔五分钟就跑过去抽一截，然后统一扔到一个暂存区里。这个抽数据的动作，得写得特别皮实，要是哪天网络抖了一下，漏了一段数据，那后面就全废了。
- 第二批姐妹（API类）：这几个算是新潮的，直接通过接口吐JSON数据。这个相对简单，我直接开了个轮询任务，定时去喊她们交货。但喊得太频繁怕她们烦，喊得慢了数据又不新鲜，这个频率我来回调试了整整两天。
- 第三批姐妹（数据库类）：这几个是最难搞的。她们的数据藏得深，我不能直接把她们整个库都拖出来，那样太占地方。我得钻进去，只挑那几个关键的、有状态变化的字段挖出来，然后再扔给拓君。
梳理与整队：格式统一大作战
把数据都抓回来了，发现全是奇形怪状的。老大给的日期格式是年月日时分秒，老二给的是个时间戳，老三给的是字符串。拓君要是直接处理，非得炸锅不可。
所以第二阶段，就是统一格式。我写了一套“翻译官”程序，给每一个姐妹都定制了一个清洗流程。
我先把所有非结构化的数据，都按照一套预定的模子给硬掰过来。这个过程里，动词用的最多：解析、转换、校验、丢弃。凡是不符合规矩的，拓君直接标记出来，要么修正，要么丢掉，绝不含糊。做完这一步，九个姐妹的数据看起来就像是同一个妈生的了，整齐划一。
拓君的使命：可视化的光芒
所有数据都洗干净了，统一扔进了一个中央大桶里（一个高性能的数据库）。一步，就是让拓君把成果亮出来。
我搭了个简单的界面，只追求一个目标：一秒钟内，我要看到这九个姐妹现在是不是都正常呼吸着。如果哪个数据流断了，或者哪个指标超了阈值，屏幕马上变红报警。
现在好了，拓君一个人就能把九个姐妹管得服服帖帖。以前要花半小时跑九个地方，现在两分钟盯着拓君的屏幕就全搞定了。
我为啥要这么拼命搞拓君？
说起这个，就心酸。去年过年，我刚放假回家，躺在沙发上准备看春晚。突然电话就来了，系统出了个诡异的错，数据全乱了。我被抓回办公室。
那系统太散了，我花了整整一个通宵，登录九个不同的机器，翻了无数个日志文件，才定位到一个小小的配置问题。等我爬回家的时候，年夜饭都吃完了，家里人抱怨死了。
我当时就发誓，这种被人折腾的感觉不能再有了。要么我辞职，要么我彻底解决这个数据孤岛的问题。我回来第一件事，就是拉起这个拓君项目，顶着压力也要跑通。现在想想，那次的通宵加班，真是值得。要不是被逼到那个份上，拓君也不会这么快就被我搞出来，我现在也不用半夜惊醒去查日志了。