使用 Clickhouse 来可视化 Caddy 产生的日志

本文介绍了通过Python脚本采集Caddy日志并导入ClickHouse的完整流程，日志经正则解析后通过Kafka/RabbitMQ传输至ClickHouse的MergeTree表结构，包含时间戳、客户端IP、请求方法、状态码等核心字段，最终通过Superset实现访问趋势、错误率统计、客户端分布等可视化分析，系统支持实时处理3.24万条/秒数据量，内存峰值控制在1008KiB，采用列式存储优化查询性能并支持交互式报表生成。--Qwen3