试想一下,如果 Redis 每执行一条写操作命令,就把该命令以追加的方式写入到一个文件里,然后重启 Redis 的时候,先去读取这个文件里的命令,并且执行它,这不就相当于恢复了缓存数据了吗?
AOF(Append Only File) 日志是写后日志,Redis 会先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志。
PHP开发过程中经常会遇到返回500错误的情况,而且body体中也没有任何调试(可用)内容。这个时候你就需要慢慢调试了(打断点,开调试模式等),但如果是现网,这个错误就比较让人抓狂了,既不好打断点也不能开调试模式。但既然是错误,总是会有处理方法,下面就一步步分析500的成因及处理方案。
点击上方蓝字“ITester软件测试小栈“关注我,每周一、三、五早上 08:30准时推送,每月不定期赠送技术书籍。
为什么使用logback 记得前几年工作的时候,公司使用的日志框架还是log4j,大约从16年中到现在,不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目,日志框架基本都换成了logback,总结一下,logback大约有以下的一些优点: 内核重写、测试充分、初始化内存加载更小,这一切让logback性能和log4j相比有诸多倍的提升 logback非常自然地直接实现了slf4j,这个严格来说算不上优点,只是这样,再理解slf4j的前提下会很容易理解logback,也同时很容易用其他日志框架替换log
记得前几年工作的时候,公司使用的日志框架还是log4j,大约从16年中到现在,不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目,日志框架基本都换成了logback,总结一下,logback大约有以下的一些优点:
在Redis重启的时候,如何把数据恢复,保持一致性,这就涉及Redis的持久化机制了。
日志框架的出现是为了更好的控制软件运行记录的信息,如果使用大量的System.out.println("")将无法有效的控制输出,市面上常见的日志框架有: JUL、JCL、Jboss-logging、logback、log4j、log4j2、slf4j…
Redis的读写操作都是在内存中,所以Redis性能才会高,但是当Redis重启后,内存中的数据就会丢失,那为了保存内存中的数据不会丢失,Redis实现了数据持久化机制,会把数据保存到磁盘,这样Redis重启就能够从磁盘恢复原有的数据
业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践。step 1 hbase建表后直接写入 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase。由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应。查看hb
拢共有 11 篇 Linux 知识点梳理的文章,这次是第 7 篇,梳理完以后 Linux 每日一练就结束更新了,但是还没有完结,后续如果有什么比较重要的 Linux 知识会单独抽出来再讲。
logstash从数据源拉取日志,然后通过tcp插件发送到proxy进程中。在业务侧发现日志量明显少了,所以有了这一次的问题排查。
本文主要是介绍 redis 是如何进行持久化数据的,我们知道 redis 是基于内存的数据库,那么只要服务器一旦宕机,那么数据则将全部丢失,如果从后端数据库进行恢复,则可能导致性能变慢,那么 redis 需要自身持久化,而不通过后端数据库来恢复数据是重要的。
日常大部分的测试工作都是在测试环境下,通过模拟用户的行为来对系统进行验证,包括功能以及性能。在这个过程中,你可能会遇到以下问题:
也不针对语法进行逐一说明了,直接针对常见的xml配置文件进行分析,反正看完也会忘的,等到要用的时候,一般都是拷贝一个魔板,改改名啥的就over了
SpringBoot默认选用logback进行日志管理,前一篇讲述了默认配置日志的参数,然而这些内容比较初级,并不一定能满足我们更加特殊的需求(比如输出到多个不同的配置文件,不同的包路劲选择不同的输出方式等)
大家知道,在 Linux 下,一切皆文件,对于设备文件也是如此。我们在工作的过程中,经常会看到 /dev/null 这个玩意,那它到底是什么呢?
SpringBoot会默认使用logback作为日志框架,在生成springboot项目的时候可以直接勾选logback,那么就可以直接使用logback了。手动添加的话,建议使用slf4j+logback,后面项目更容易维护:
#socat -d -d -lf /var/log/socat.log TCP4-LISTEN:6666,bind=127.0.0.1,reuseaddr,fork TCP:127.0.0.1:3306
我们已经介绍了几个Fluentd的输入插件和输出插件,现在先通过一个例子进行阶段总结。
https://devopscube.com/kubernetes-logging-tutorial/
本文来聊聊 Docker 双栈日志,看看这个方案解决了我们实际应用中的哪些痛点,以及如何落地使用。
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
今天查看监控无意间突然发现自己的服务器上,CPU 占用率飙升到 100%,load 升到 10 以上,登录的响应已经达到半分钟
on disk rba 重做日志(current redo log)中最后一条日志的地址
当你开始用 JavaScript 进行开发时,可能学到的第一件事就是如何用 console.log 将内容记录到控制台。如果你去搜索如何调试 JavaScript,会发现数百篇博文和 StackOverflow 文章都会简单的告诉你用 console.log。因为这是一种很常见的做法,我们甚至会在代码中使用像 no-console 这样的 linter 规则来确保不会留下意外的日志信息。但是如果我们真的想要去记录某些内容呢?
哈希表 哈希表支持增、删、改、查操作,但是支持范围查找较差;因为哈希表特性,如果进行范围查找,一个范围的所有数据都必须经过哈希计算来查找对应的链表节点,这几乎是需要这个范围每一个数据都需要去哈希表中查找一次,性能比较差。 📷 B+树 B+树支持增、删、改、查操作,并且很好支持范围查找,插入和查找性能均衡。 B+树的结构每个非叶子节点是数据索引,叶子节点是数据或者数据的指针。B+树叶子节点之间的连接可以实现高效的范围查询,例如innoDB存储引擎默认就是B+树结构. 传统的B+树读写相对比较均衡,但是当内存容
“Redis 一般用在什么业务场景下?” -- “常见的是把它当作**缓存**使用,因为它把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中读取数据,响应速度会非常快。”
今天查看监控无意间突然发现自己的服务器上,CPU 占用率飙升到 100%,load 升到 10 以上,登录的响应已经达到半分钟。 执行 top 发现主要是 mongodb 占用了大量的 CPU,这是为什么呢?又该如何解决呢?
1. display_errors = Off;//控制php是否输出错误;在生产环境中输出会泄露敏感信息;建议记录错误而不是将它们发送到STDOUT off :不显示任何错误;stderr :向STDERR显示错误(仅影响CGI/CLI) ;On/stdout :向STDOUT显示错误(就是直接在屏幕打印错误) 2. log_errors = On ;//将错误记录到服务器指定的日志;STDERR ; 或者error_log指令指定的位置
添加启动项。Edit Configurations->点击+号->Application添加一个启动项,然后填写如下内容
查看进程pid, ll /proc/<pid>/fd 发现, stderr也就是fd为2的文件, 竟然是个pipe, 是个broken pipe, 错误的地方找到了
今天是小史生日,为了庆祝自己今年喜提A厂offer,小史叫了二十多个人一起庆生,吕老师、小史姐姐、小林都去啦。
为了理解RootMessageId先简单介绍一下CAT的数据结构设计。CAT客户端会将所有消息都封装为一个完整的消息树(MessageTree),消息树可能包括Transaction、Event、Heartbeat、Metric等类型的消息。具体如下:
关于GoReplay GoReplay是一款功能强大的开源网络监控工具,该工具可以帮助广大研究人员捕捉、监控和记录实时HTTP流量,并将其重放到测试环境中,以便使用真实数据来进行实现分析系统的数据连贯性。除此之外,该工具还能够提升代码部署、配置修改和基础架构的数据完整性。 值得一提的是,该工具所采用的先进技术将允许我们在不影响应用程序流量的情况下分析和记录应用程序流量,这也消除了将第三方组件存在于业务关键路径中所带来的风险。 GoReplay不是代理,而是在后台侦听网络接口上的流量,不需要更改生产基础结
(1)首次启动需要格式化NameNode,创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动,直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
日志内容之外的要求—- 1,log4j的配置文件格式为 .properties,必须命名为 log4j.properties不然会读取配置文件失败;
https://github.com/xuexiangjys/Protobuf-gRPC-Android
日志文件中记录的到底是什么呢?mysql支持了两种日志格式,这两种日志格式也体现了各自的复制方式
<appender>是<configuration>的子节点,是负责写日志的组件。
通过group by分组,然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min提取,效率较高
在我们正常的开发中,总能想要打印一些信息,或者打印日志,我们都是用的print,但是在小规模的程序开发中是可以来用的,也便于调试,但是对于大点的项目,我们想要保存执行过程中的日志,用print来打印来说就不能满足了。我们用loggin模块可以来记录,以排查程序在某一个时候崩溃的具体原因,以便及时定位Bug进行抢救。
Redis进阶-Redis键值设计及BigKey问题粗略的讨论了BigKey,这里我们继续再来研究下BigKey
在本文中,我将介绍一些的最常见的拖垮性能的一些编程代码,并推荐相应的解决方法,为你的 Python 涡轮增压!当然,如果你不限于此,推荐你看下前面推荐 mojo 语言 比 Python 快几万倍:比Python快9万倍!AI编程语言Mojo正式开源。
虽然分为上下篇介绍,但两篇文章的内容之间比较独立,完全可以单独阅读。 下篇链接如下: lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(下篇)
结构化日志包括定义良好的格式(通常是 JSON)生成日志记录,这为应用程序日志添加了一定程度的组织和一致性,使它们更容易处理。这种日志记录由键-值对组成,它们捕获关于正在记录的事件的相关上下文信息,例如严重级别、时间戳、源代码位置、用户 ID 或任何其他相关元数据。
项目中日志系统是必不可少的,目前比较流行的日志框架有log4j、logback等,可能大家还不知道,这两个框架的作者是同一个人,Logback旨在作为流行的log4j项目的后续版本,从而恢复log4j离开的位置。另外 slf4j(Simple Logging Facade for Java**)** 则是一个日志门面框架,提供了日志系统中常用的接口,logback 和 log4j 则对slf4j 进行了实现。我们本文将讲述如何在spring boot 中应用 logback+slf4j实现日志的记录。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云