前言 长话短说，事情的起因是这样的，由于工作原因需要分析网站日志，服务器是windows，iis日志，在网上找了找，github找了找，居然没找到，看来只有自己动手丰衣足食。...errorlist = [] # 格式错误的列表 ipdict,urldict = {},{} rizhi = str(input('请输入要分析的日志文件名')) def find_log...现实不足：看了差不多有3个月日志了吧，先说一个最严重的问题，post请求data看不见，本身日志就看不到data，何况等到https普及了日志什么样也不知道，要是有能力最好做成和waf联动那样的。...而未知威胁则不同了，就好比一个0day，攻击waf没用了，日志分析看不出来了，那么只能依靠应急响应以及服务器的报警了。...具体分析：我都是用脚本跑一遍，然后按ip来看会比较方便些，而这里缺少机器识别，我单独写了一个简易的机器识别的东西，其实要实现很简单，把全部日志按时间，url，ip扔进一个列表里统计一下相同时间相同ip的就可以了
在这篇博客中，我们将介绍一种新兴的编程语言，它就是Zig。Zig是一种系统级编程语言，旨在提供简单、安全和高效的编程体验。...Zig是一种系统级编程语言，它旨在提供简单、安全和高效的编程体验。Zig的设计目标是兼具现代语言的特性和传统低级语言的控制能力。它的语法类似于C语言，但具有更强的类型安全和错误检测功能。...学习资源 要学习Zig，你可以按照以下步骤进行： 官方文档：访问Zig的官方网站（https://ziglang.org）并阅读官方文档。...官方文档提供了对语言特性、语法和标准库的详细介绍，是学习Zig的重要资源。 示例代码：浏览Zig的示例代码库，这些代码可以帮助你理解如何使用Zig编写实际的程序。...加入Zig的世界，探索这门令人兴奋的编程语言，并将其应用于你的项目中。祝您在学习和使用Zig的过程中取得丰硕的成果！ Zig是一门值得关注的系统级编程语言。
开始一个项目的时候总是匆匆的写了代码，但是有时候会发现一个问题，那就是经常会为一个很长时间才出现一次的bug感到很苦恼，如果没有及时捕捉的话，那还要浪费很多时间去重现，再纠正，还好python有比较方便的日志供使用...前者为建立一个文件的logging，后者是直接在控制台输出，建立一个logging的时候同时要建立一个句柄，也就是hdlr，当程序不需要日志的时候要删除创建的句柄和释放logging,这样避免占用资源或者出现重复的打印...，这种现象在多线程打印的日志的时候经常出现，粗心导致，formatter命令可以格式化logging，这样打印的东西很漂亮和工整，使用的时候就调用这两个函数直接返回一个可用的logger和句柄，有了日志...，就可以在很多必要的地方加上输出，以防备bug的出现，并且能及时捕捉，及时分析。...记性不好，写在这里，忘了的时候可以查查，节省时间，呵呵
但我们有时为了监控服务的稳定性，除了 K8s 平台提供的控制台监控以外，项目组内部也会针对微服务的稳定性提出监控的需求，来开发自己内部监控的平台，所以需要通过采集服务节点不同时刻的日志数据来分析服务的健康状态...提供自动配置报告，记录哪些自动配置通过，哪些没有通过 /loggers/{name} GET 查看日志配置信息 /auditevents GET 查看系统发布的事件信息 /caches/{cache}...下面代码是获取 dcp-hellworld-service 服务10 个节点信息，循环调用 api/v1/test 接口，记录接口调用的耗时情况，同时通过消息队列 kafka 发送消息到监控平台进行日志分析...}); } return R.ok().data(serviceInstances.size()); 总结 上面例子是一个简单的通过接口调用统计接口耗时情况来分析服务的健康状态...实际上实现服务的监控指标有很多，如数据库的读写、服务器资源、消息队列的积压监控，Nginx等等，需要使用不同的组件来实现，如调用 K8s 原生 API 获取容器的资源使用情况，在这里就不做深入探讨了。
这是我的第十一篇原创文章。这周工作的时候接到了一个需求，需要对一个日志文件进行分析，分析请求次数以及耗费的时间平均时间等信息，整理成excel表格，方便分析做优化。刚拿到这个需求的时候，着实有点懵逼。...那么多日志，我该怎么分析呢？该使用什么工具去分析呢。最后还要生成excel表格。哇，给我愁坏了。所以我开始并没有直接去做需求，而是去查资料、问同事、朋友，怎么做日志分析。...确定了语言，我就开始分析日志了，下面我就来详细介绍一下我是怎么使用go完成的日志分析，并成功生成excel表格。 代码已上传GitHub，可自行下载学习。...日志分析 分析之前，先看一下我们的需求：分析每个请求的次数，查询参数，平均时间。 确定了需求，下面我们开始对日志进行分析。每一行代表一个完整的日志请求。...总结 我也是第一次使用go进行日志分析。总体来说还是挺方便的。最主要是导出excel真的很方便。你学会了吗？没学会不要紧，我的示例代码已上传github，可自行下载学习。
tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' ESTABLISHED 6 TIME_WAIT 13 返回值说明： CLOSED //无连接是活动的或正在进行...ITMED_WAIT //等待所有分组死掉 CLOSING //两边同时尝试关闭 TIME_WAIT //另一边已初始化一个释放 LAST_ACK //等待所有分组死掉 6.根据时间段查看相应的连接日志...185.208.149.91 200 1 185.176.27.114 200 1 183.136.190.62 200 2 173.244.36.70 400 1 ---- 标题：通过查看nginx 日志进行分析...作者：cuijianzhe 地址：https://solo.cjzshilong.cn/articles/2019/03/19/1552967425056.html 到头来 我们记住的 不是敌人的攻击...而是朋友的沉默 ---马丁·路德·金
分析日志真的没那么简单 可观测性一般会被分成三种具体的表现形式，分别是日志、追踪和度量。那么这节课，我们就来讨论其中最普遍的形式：事件日志。 日志主要是用来记录系统运行期间发生过的离散事件。...该出现的内容不要少 处理请求时的 TraceID 当服务收到请求时，如果该请求没有附带 TraceID，就应该自动生成唯一的 TraceID 来对请求进行标记，并使用 MDC 自动输出到日志。...加工与聚合 那么，在将日志集中收集之后，以及存入 Elasticsearch 之前，我们一般还要对它们进行加工转换和聚合处理，这一步通常就要使用到前面我提过的 Logstash。...由此可见，日志的数据特征就决定了所有用于日志分析的 Elasticsearch，都会使用时间范围作为索引，比如根据实际数据量的大小，可能是按月、按周或者按日、按时。...从数据使用的角度看 要知道，分析日志很依赖全文检索和即席查询，这对实时性的要求就是处于实时与离线两者之间的“近实时”，也就是并不强求日志产生后立刻能查到，但我们也不能接受日志产生之后按小时甚至按天的频率来更新
脚本运行后生成的日志类似如下的格式 Get Dump file for APP_TMP.TESTRESS_NAME_LINK... Elapsed: 00:00:00.64 ....因为表比较多，所以日志看起来不是很清晰，想生成类似报表的格式来查看每个表耗费了多长时间，就一目了然了。 期望的结果类似下面的样子。...Elapsed: 00:00:00.19 首先是根据关键字找到对应的行，下一行就是耗费的时间。想通过命令简单的实现。最后grep帮了大忙。...就需要把冗余的信息去除“Get Dump file for "，然后能让对应的执行时间横向显示。 可以使用sed来做。...使用如下的脚本来格式化输出 awk ' BEGIN{ print "###################################################################
LogParser 是一个命令行工具，可以通过SQL 语句对日志进行分析统计,LogParser功能非常的强大，不但可以分析IIS日志，还可以分析系统事件日志，CSV，XML等格式日志，同时LogParser...还支持编程接口，LogParser的帮助文档里自带了一个使用C#查询系统日志的例子。...下面给出LogParser的下载地址。...基本的用法如下： LogParser –i:输入文件的格式 –o:输出格式 “SQL语句” 例如下面的例子是用Log Parser统计访问整个IIS站点的IP，及访问次数： logparser.exe
为了弥补这一差距，本文对基于日志的异常检测进行了详细的回顾和评估，并发布了一个开源异常检测工具包。我们的目标不是改进任何特定的方法，而是描绘当前异常检测日志分析研究的总体情况。...在基于聚类的日志分析器中，首先计算日志之间的距离，在下一步中，通常使用聚类技术将日志分组到不同的聚类中。最后，从每个集群生成事件模板。对于基于启发式的方法，计算每个日志位置上每个单词的出现次数。...然而，实现无监督的方法并不简单。对于日志聚类，我们不能直接使用scikit-learn中的聚类API，因为它不是为大规模数据集设计的，因为我们的数据不适合内存。...不同于这些使用日志分析来解决不同问题的论文，我们关注基于日志分析的异常检测方法。 异常检测:异常检测的目的是发现异常行为，这可以报告给开发人员进行手动检查和调试。...傅等人[21]，[49]对工业伐木实践进行了实证研究。Pechia等人[37]研究工业项目中影响测井分析的测井目标和问题。阿莫林等人[7]评估使用决策树算法识别代码气味的有效性。
它功能强大，使用简单，可以分析基于文本的日志文件、XML 文件、CSV（逗号分隔符）文件，以及操作系统的事件日志、注册表、文件系统、Active Directory。...它可以像使用 SQL 语句一样查询分析这些数据，甚至可以把分析结果以各种图表的形式展现出来。...每一种类型的日志的分析主要是格式的不同，通过一个配置类去记录每种类型的不同配置，根据配置去生成相应的输入、输出格式类。下面我们就来做个简单的Demo来演示下IIS日志分析。...代码下载：LogParser.zip 相关文章： 一个强大的LogParser的UI工具--logparserlizard简介 使用logparser做 房途网日志（Nginx）分析 Log Parser...用LogParser对IIS 日志进行分析 Log Parser: 功能強大且威名遠播的記錄分析器
Log Parser Studio是一款可视化的日志分析工具，刚好弥补了数据显示的短板。 使用log ParserStudio前需要安装log Parser（下载链接在文尾）。...本文以一份内网一台主机被入侵，黑客以此机器作为跳板机进行内网渗透的日志作为分析对象。 使用及技巧 打开LPS进入软件的首页，点击“创建新查询任务”按钮。 ? 2....最简单的查询语句是将“TOP 10”去掉，结果就是查询日志的所有记录。 ? 2. 查询日志需要考虑以下几个点：时间，IP，事件类型，日志记录，登陆状态等等。...在进行日志文件分析时，我们会遇到一种情况，那就是在一页内显示很多种日志类型和事件消息，我们往往会一时不知道从哪里分析，所以我们需要使用LPS内置强大的sql查询语句，对日志内容进行筛选，分类，以方便我们进行分析...在进行日志分析时不仅仅是对当日/当时的日志进行分析，而是要对异常日志前后较大时间跨度的内容进行分析。 2. 对日志进行分析时要从多个方面考虑：时间，异常类型，异常IP等 3.
用于分割日志，删除旧的日志，并创建新的日志文件，起到日志滚动的作用。 logrotate 是基于 linux 的 CRON 来运行的，其脚本是 /etc/cron.daily/logrotate。...%s 配合dateext使用，紧跟在下一行出现，定义文件切割后的文件名，必须配合dateext使用，只支持 %Y %m %d %s 这四个参数 compress 通过gzip压缩转储以后的日志 nocompress...不压缩 copytruncate 用于还在打开中的日志文件，把当前日志备份并截断 nocopytruncate 备份日志文件但是不截断 create mode owner group 转储文件，使用指定的文件模式创建新的日志文件...nocreate 不建立新的日志文件 delaycompress 和 compress 一起使用时，转储的日志文件到下一次转储时才压缩 nodelaycompress 覆盖 delaycompress...-m, --mail=command ：压缩日志后，发送日志到指定邮箱。 -s, --state=statefile ：使用指定的状态文件。 -v, --verbose ：显示转储过程。
前文我们通过 Promtail 的 metrics 阶段的方式虽然可以实现我们的日志报警功能，但是还是不够直接，需要通过 Promtail 去进行处理，那么我们能否直接通过 Loki 来实现报警功能呢？...，唯一的区别在于查询语句（LogQL）不同，在Loki中我们用 LogQL 来查询日志，一个典型的 rules 配置文件如下所示： groups: # 组名称 - name: xxxx...sum(rate({app="nginx"}[1m])) by (job) > 0.01 表示通过日志查到 nginx 日志的错误率大于1%就触发告警，同样重新使用上面的 values 文件更新 Loki...： logql 查询 更新完成后我们查看 Loki 的日志可以看到一些关于上面我们配置的报警规则的信息： $ kubectl logs -f loki-0 -n logging ...... level...： alertmanager 报警 到这里我们就完成了使用 Loki 基于日志的监控报警。
，而是问你他在内存中的执行情况，那其实就是内存分析，所谓的内存分析呢其实就是代码每一部分在内存中的存放位置，调用情况，执行情况，那么了解这些了以后呢，我们就可以做一个简单的内存分析，可能你们在很多书籍里面看到过很多的内存分析的例子...下面我们写几个简单的类： 学生类（万年不变的一个经典的例子） package studyBymyself; /** * 用于csdn的java代码内存分析 学生类 * @author clearlove...前面说了，内存分析就是代码的每一部分在内存中放置的位置以及各个之间的调用和执行的情况，那么我们开始： 我们对Test2进行分析，程序的入口嘛，当然你分析Test1也是一样的，只是那个比较简单，分析Student...也是可以的，只是也比较简单，我们分析一个最复杂的，ok，看到我们的main函数就知道程序是开始走了。...非方法区主要放置的是对象（也就是类包含的对象） 可能有人到这里就不想看了，妈的，这是什么啊，全是概念，还不如看书呢！好吧，我承认是我写的有点多，下面我们直接对代码进行逐步分析。
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。...由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。...其实在网站日志分析中，最需要用到的工具就是Excel（07版Excel或10版Excel），在这里，简单跟大家交流一下我的一点经验。...通过Excel表格下的“数据”功能下的筛选，下面就可以对蜘蛛状态码进行统计了，具体的统计操作如下图4： ? 点击IP段下拉框，找到文本筛选，选择自定义筛选。...不知道身为seo的你平常有没有分析网站日志呢。反正我平常都分析这个东东的。自认对网站的日志进行分析是很有必要的。
这些应该是对在官网初学习的一个小总结吧~，大家可以去官网看较为详细的解释： 指南 | webpack 中文网 (webpackjs.com) 那我们话不多说，直接开始： 首先在nodeJs下创建一个webpack-demo...文件夹，在其中调用命令行执行： npm init -y npm install webpack webpack-cli --save-dev 修改生成的package.json：删去package.json...中的"main":"index.js"，添加"private":true，得到的结果应该如下： { "name": "webpack-demo2", "version": "1.0.0",...，即index.js 在dist中放置产生的代码最小化和优化后的“输出”目录，即index.html 得到的项目逻辑为： webpack-demo |- package.json |- /dist...|- index.html |- /src |- index.js 为了在index.js中打包lodash依赖，需要在该webpack-demo文件夹所在的nodeJs下使用命令行执行： npm
NLog日志管理工具 一、获得NLog 这里介绍最简单的获得方式 1.管理NuGet程序包 2.在打开页面中搜索NLog并进行安装，安装NLog和NLog.Config 3.安装成功后我们可以看到如图中的文件及引用...，File输出到文件，Debugger输出到VS窗口，Console输出到控制台 name就是设置改日志的名称，在路由中会使用该名称 fileName日志文件的名称 layout日志输出的格式...，我们这里默认所有用户的日志都进入该条路由。...三、日志使用 static void Main(string[] args) { Logger _logger = LogManager.GetCurrentClassLogger...控制台和VS就不截图了 如此就可以使用NLog的简单的输出日志了，更深入的内容有待学习。
通过对两种测量方法进行一致性评价可以回答“这两种方法能否相互替代”这样的问题, Bland-Altman正是广泛使用的一种一致性评价方法。...1.一致性界限 进行两种方法的测定时，通常是对同一批受试对象进行测量。...简单实例分析 1.原始数据 通过pandas简单构造出16组数据，如下图DataFrame所示： ? “y_true”列为参考值，而“y_pred”则为测量值。...2.用差值进行Bland-Altman分析 计算“y_true”列和“y_pred”列差值结果如下： ? 通过describe()函数，我们可以看到两组数据差值的情况大概如下： ?...小结 本文只是对Bland-Altman法进行了一个简单的介绍，同时介绍了Python绘制Bland-Altman图的方法，而Bland-Altman不仅有差值的分析方法，也有比值的分析方法，除此之外，
前面我们介绍了使用 EFK 技术栈来收集和监控日志，本文我们将使用更加轻量级的 Grafana Loki 来实现日志的监控和报警，一般来说 Grafana Loki 包括3个主要的组件：Promtail...组件 在使用 Grafana Loki 之前，我们先简单介绍下他包含的3个主要组件。...正因为如此，从 Promtail 接收到的日志和应用的 metrics 指标就具有相同的标签集。所以，它不仅提供了更好的日志和指标之间的上下文切换，还避免了对日志进行全文索引。...然后 Loki 对日志行进行转换，更改它的标签，并修改时间戳的格式。...到这里我们就完成了使用 PLG 技术栈来对应用进行日志收集、监控和报警的操作。
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