在日常项目中,总是需要记录下一些细小信息或者错误码、错误信息的,这个时候就需要进行日志的操作。
我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用,撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能,以方便调试和查询数据。
生产环境上,或者其他要测试 GC 问题的环境上,一定会配置上打印GC日志的参数,便于分析 GC 相关的问题。
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系在一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。
在EasyGBS接入设备的限度上,理论上是没有最高限度的,但是根据服务器的运行能力,接入设备过多的话会出现的一些卡顿或者故障。在我们遇到的某些项目现场上,用户接入设备数过多,会导致日志消息频繁打印,日志过大,出现无法打开日志的问题。
宝塔面板的网站日志文件默认是生成一个日志文件,然后系统每天不断的对这个文件进行写入操作,这样日子长了,这个日志文件就会越来越大,几百兆、几个G都是蛮正常的,这样对于我们分析站点日志非常不方便,目前比较好的解决办法就是利用宝塔面板计划任务里面的日志切割功能来解决站点日志过大的这个问题。
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用,特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题,那么可以不用再看本文了,如果不能回答,本文可能正好适合你。
放轻松放轻松,最后两篇文章学习的内容是比较轻松的。首先,我们来看看 Nginx 动静分离的概念,然后再看看怎么为 Nginx 做日志分割。内容都很简单,完全不需要有任何的压力。
我们都知道将一个项目部署到Tomcat之后,Tomcat服务启动后的标准输出(stdout)和标准出错(stderr)都会默认重定向到${TOMCAT_HOME}/logs/catalina.out这个文件中,有时候短短一会儿这个文件就能达到几十兆甚至上百兆,日积月累这个文件如果不及时清理将会占用服务器磁盘大量空间从而影响到整个项目的正常运行; 再者这样大日志文件对于我们进行错误排查以及日志分析都不是很方便,一次打开也花上好几分钟,直接cat命令查看也要滚掉好多屏,并且那时候想要来切割的话又异常麻烦。 所以,现在我们提前做好用日期来分割日志的配置,即Tomcat运行的每天都按照日期命名新建一个日志文件。
在对日志进行分析时我们偶尔会遇到客户直接将日志文件写在同一个文件中的情况,随着时间的推移后续文件会变得越来越大,导致出现攻击事件时无法正常使用文本文件或者其他应用软件查看文本文件进行日志分析,在这种情况下我们可以尝试大文件分割的方式来解决此类问题
之前写过一篇文章 Django 中如何优雅的记录日志,本以为代码上线之后,就可以愉快的看日志,通过日志来分析问题了,但现实总是跟想象不同,两个异常现象纷纷挥起大手,啪啪地打在我的脸上。
split命令专门用来将一个大文件分割成很多个小文件,我把split命令的选项做一个简要说明
假如我们根据相关的id定位到了这样一段日志,现在我们要找出所有报这个错的日志,并且把 refundReq=后面那串json给截取下来,有了这串json,我们就可以重新去请求 refundOrderV3方法。
直接在nginx配置文件中,配置日志循环,而不需使用logrotate或配置cron任务。需要使用到$time_iso8601 内嵌变量来获取时间。$time_iso8601格式如下:2015-08-07T18:12:02+02:00。然后使用正则表达式来获取所需时间的数据。
熟悉TIDB 的同学都知道,TIDB 中的数据库存储节点是TIKV ,而这里TIKV 仅仅是数据的一个“物理”的存储地,并不是一个数据单位,TIKV的数据单元用Region来表达,那么一个TIKV 可以存储多个region,TIKV 和Region之间的关系是什么,之间的性能关系又是什么。
最近因为一个小需求,需要保存日志到文件中。因为平时调试都只是用print,当不需要的时候又得把print删掉,这样很不方便,而且这样也只能把报错信息输出到控制台。于是上网查了一下,python有一个内置模块logging,用来输出日志信息,可以进行各种配置,看了之后有种相见恨晚的感觉。下面进行一些个人的总结,主要是对自己学习进行的归纳,也希望能对你有所帮助。
前面我们说了为了吧buffer pool的数据持久化到磁盘上,比如修改了一条数据,不可能每次吧整个页的数据都刷新过去,这样耗费性能,innoDB就是把修改的数据记录在redo日志里,redo日志格式主要是spaceId,type,page_number,offset,Data等。Offset记录上一条数据的地址,为了修改上一条记录头部新的next record,data记录的就是真实数据。Redo日志主要关注的就是一条语句修改了多少b+树,针对其中某颗树,可能增加了页,也可能更新了叶子节点或者内节点。他会记录修改日志或者删除日志,而删除日志格式又会分为开始和结束,MLOG_COMP_LIST_START_DELETE和MLOG_COMP_LIST_END_DELETE。
在开发调试或上线运行,日志都是不可或缺的排查问题的依据,面对大量日志内容,如何方便快速定位关键信息呢?
机器的根目录太小,可清东西不多,查到/run/log/journal 以字符为名字的目录下有很多日志:
服务安装后,不会生成日志文件不会产生 服务启动后,生成日志文件 访问服务后,日志文件会生成内容
在实际生产中,我们知道哪些应用的日志会自动分割吗?哪些应用日志需要我们通过服务进行定时分割?接下来我们来看看。
是不是经常要分析用户的行为?是不是经常遇到多台server上传的日志一起分析?是不是对数据统计的间隔时间要求非常短?还有木有由于日志文件过大,而须要分块处理?
最近在做基于openresty的waf,在测试openresty的过程中用openresty替代了原nginx,结果第二天又自动切换回了原nginx,通过ps -ef 看到nginx在凌晨3点多自动重启。连续几天在多个机器上都发现同样的情况。
Apache HTTP Server 之所以受到众多企业的青睐,得益于其源代码开源,跨平台、功能模块化、可灵活定制等优点,其不仅性能稳定,在安全性方面的表现也十分出色。
Tomcat默认生成的日志文件catalina.out,随着时间的推移,逐渐增大,可能达到G数量级。文件过大,我们将无法使用过常规编辑工具查看,严重影响系统维护工作。解决此问题,主要从Tomcat和代码两方面考虑。
首先我们看看 pm2 的自带日志管理功能,pm2的日志模块默认是每一个服务进程都分配两个默认的日志文件,这两个日志文件存放于/root/.pm2/logs中
tomcat日常运行会产生很多日志,系统运行时的日志主要集中在catalina.out文件中,随着日志的积累,该文件会越积越多,不利于后期日志查询,也不好全删文件。而使用日志分割,可以按照时间查询每天的日志,当Liunx硬盘容量不够时,可以删除时间更久的日志,同时也能保留近期的日志。
日志管理:Gin框架支持按天、小时、分钟等单位来分割日志,通过设置日志分割规则和文件数量等信息,可以将日志分割为多个文件,方便日志管理和分析。
研发过程中,String 的 API 用的应该是最多,创建 String 对象,以及字符串分割处理那是常有的事儿。
$time_iso8601 生成格式:2021-09-18T15:16:35+08:00 $time_local 生成格式: 18/Sep/2021:15:12:13 +0800
因为 console.log 打印完就没了,而服务端的日志经常要用来排查问题,需要搜索、分析日志内容,所以需要写入文件或者数据库里。
因为以前没有做nginx日志分割,有时候想看日志的时候总是发现有十几G的甚至上百G的日志文件,于是就想使用python写个nginx日志分割(当然你也可以使用shell来完成都是很简单)
Cpp日志spdlog #1 环境 macOS 10.15.5 spdlog #2 需求分析 日志按等级分到不同的文件 日志按时间分割 #3 使用 #3.1 工程结构 . ├── CMakeLists.txt ├── cmake-build-debug ├── include │ └── spdlog ├── log.hpp └── main.cpp #3.2 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.17) project(my_spdlog)
然后你运行完你的项目之后,会发现项目的同级目录下出现了一个logs文件夹,这里里面记录了你的项目运行时候的日志,按大小和时间分割。
Midlog中间件 node服务端开发中少不了日志打点,而在koa框架下的日志打点在多进程环境中日志信息往往无法对应上下文,而且在高并发下直接进行写buffer操作(内核调用writev)也会造成内存
在Java编程中,处理字符串是一项非常常见的任务。Java提供了丰富的字符串操作方法,其中String类的split方法尤为重要。本文将详细解析split方法的定义、使用场景、实现原理、示例代码及注意事项,以帮助开发者更好地理解和使用这个方法。 取材自该网站:java方法
Zap 是一个由 Uber 公司开源的结构化、高性能日志记录库,旨在为 Go 语言提供一种快速、简单且高效的日志解决方案。它起源于 Uber 内部使用的日志系统,后来于 2016 年开源,迅速获得了 Go 社区的广泛关注和应用。
关于日志的一些问题: 单个文件过大会影响写入效率,所以会做拆分,但是到多大拆分? 最多保留几个日志文件?最多保留多少天,要不要做压缩处理? 一般都使用 lumberjack[1]这个库完成上述这些操作
文件内数字批量求和 file格式: 1 2 3 4 5 file内所有数字求和 cat file|paste -sd+|bc -s指把所有的字符拼成一行 -d指定拼接符,这里是+ bc求和 切分文本文件并将切分后的文本文件批量重命名 split -l 10 temp.txt -d -a 2 temp_ ls |grep temp_|xargs -n1 -i{} mv {} {}.txt -l:按行分割,表示将temp.txt文件按10行一个文件分割成多个文件 -d: 添加数字后缀 -a 2: 表示
每个语言都会有自己的日志模块,Python也不例外。通常情况下当需要使用到日志的时候, 一般都是匆匆查找下资料,按照步骤进行下配置就是完事了,不太会去总结日志模块的使用方式。 经常过一段时间新项目需要用的时候,还是需要去网上搜索下配置方式。所以今天就为了日后的使用方便而进行的内容整理。
项目Github地址:https://github.com/google/glog
1.在没有执行kill -USR1 nginx_pid 之前,即便已经对文件执行了mv命令也只是改变了文件的名称,nginx还是会向新命名的文件中照常写入日志数据。原因在于linux系统中,内核是根据文件描述符来找文件的
PostgreSQL 是一个很有意思的数据库,在使用中有一些习惯可以在同等的硬件下,更加有效的使用硬件提供的资源,让管理和使用POSTGRESQL 获得更多的性能。下面就说说一些使用POSTGRESQL 的习惯。
但事实上,g1 由于他的诸多优势已经越来越多的受到 java 程序员的青睐,尤其在机器内存日益增大的今天,巨大的内存分区无疑会让 CMS 回收时间过长,而这已经成为程序员们无法忍受 CMS 最重要的一个原因。
Logstash 提供众多输出选择,您可以将数据发送到您要指定的地方,并且能够灵活地解锁众多下游用例。
log4j2.x的日志在性能上有很大的提升,也被标识为下一代的异步日志管理系统。 项目组在使用的时候,发现日志没有按照日期进行文件分割。于是亲自上log4j2.x的官网查看了部分文档。 按如下配置即可实现日志按日期进行分割:
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