在企业将业务转向云计算之后，需要执行事件响应的所有工具都驻留在企业最喜欢的云计算提供商和SaaS产品的平台中，因此需要进行一些初始设置，以便为灾难事件做好准备。
嗨，爬虫程序员们！你们是否在了解爬虫发送的请求流量和接收的响应信息上有过困扰？今天，我们一起来了解一下。
在一些管理系统中，经常会要求记录客户端的请求和响应日志，方便系统出现问题及时的排查，以及业务的核查。今天就用Laravel框架、Webman框架和ThinkPHP框架来实现这样的功能。
根据RAFT论文，准备自己写一个RAFT包（两手准备，有别人开源的就好了QAQ）（论文地址 https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md）
目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间
日志就是记录，是服务器运行时输出的记录。日志包括各种等级，比如错误（error）日志、警告（warn）日志、提醒（info）日志、调试（debug）日志等。我们在服务器输出日志时可以选择将日志输出为某个等级。
日志就是记录，是服务器运行时输出的记录。日志包括各种等级，比如错误（error）日志、警告（warn）日志、提醒（info）日志、调试（debug）日志等。我们在服务器输出日志时可以选择将日志输出为某个等级。 对于大规模的企业级的应用，日志绝对是一个必不可少的功能，对于问题排查和应用调试和监控等，都是十分重要的。 但是对于一个满足亿级访问需求的大规模企业级的系统，仅仅是将运行时的输出的日志保存下来是远远不够的，因此，从开发者的角度来讲，我们实现了全息日志。 全息日志的目的是为了方便开发者实时查看log，加快
Raft算法规定客户端将所有请求发送给Leader。客户端启动的时候，如何知道哪一个节点是Leader呢？具体办法是客户端随机挑选一个服务器进行通信，如果客户端选的服务器不是领导人，那么被挑选的服务器会拒绝客户端的请求，并且提供它最近接收到的领导人的信息，即通过收到Leader发送的心跳的RPC得到Leader的网络地址。
然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志，日志量少还好点，多的话找起来太麻烦了。不太容易直接定位到关键地方。
Vue中的computed是一个非常强大的功能，在computed函数中访问到的值改变了后，computed的值也会自动改变。
在 Go Web 编程中，记录请求日志是非常常见的需求。记录请求日志可以帮助我们了解应用程序的运行情况，例如请求的数量、响应时间、客户端 IP 等等。这些信息可以帮助我们诊断问题、优化应用程序性能、满足监管要求等等。
Spring Boot的httptrace端口能够记录每次访问的请求和响应信息，但是不能记录body，这样在出问题时就不方便排查，而且httptrace不方便在原有的基础上进行扩展，所以只能寻求其他方式进行记录。
这个和日志复制的机制有关系。首先对于选举，PK的条件不是拼这两个索引值的大小，PK的是最后一条日志的任期号和日志的长度。Leader当选后进行第一次日志复制时，会和Follower进行若干次日志的匹配过程，最终可以得到Leader和各自Follower的日志匹配的matchIndex值。处于majority节点列表的matchIndex的最小值就是当前Leader的commitIndex。所以commitIndex值是完全可以动态计算出来的。 如果所有的日志都保留不截断的话，服务器重启时applyIndex应该等于零。然后重放一下所有的已经提交的日子就可以得到当前的状态机。如果日志截断有快照的话，applyIndex应该正好是日志序列的头部位置，这个位置一般是存储在快照元信息里面的，它是持久化在磁盘中的。
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
之前的文章中介绍了Nginx中添加模块ModSecurity，默认ModSecurity
「斗鱼」作为品类中的头部平台，斗鱼直播APP的日活用户量超千万量级，高峰时段有上万名主播同时在线开播。
引言： 某银行采用分布式架构对其核心产品系统进行重构，重构后该系统由多个技术模块和业务模块组成，存在联机交易、异步消息、自动任务、批量等交易形态。各模块之间交互较多，内部交易线复杂，本文结合该系统的性能测试实践分享一些在这种复杂的分布式金融系统中如何定位性能问题并通过调优提升系统性能的经验。 一、性能问题定位方法 1、响应时间分析 系统的性能指标主要体现在响应时间和TPS两点。互联网金融时代，客户的用户体验尤其重要。如果系统响应慢，应优先定位响应时间问题，优化联机交易响应时间。做性能测试时，记录下被测系
在之前的文章中，我都提到过QPS计算的两种公式，今天特意来研究一下在固定线程模型下，两种统计公式误差问题。
因为在性能测试过程中，我们经常会遇到响应时间长的情况。在我的性能工程逻辑中，一直在说的一个话题就是响应时间的拆分。但还是有很多人不理解响应时间应该如何拆分到具体的某个主机或某个节点上去。 响应时间的拆分有几个不同的角度。
在分布式系统中，分布式一致性是一个非常重要的概念，它是指分布式系统的各个服务器都保持一个统一的状态（数据）。但是在分布式系统中，通常由于网络，系统状态等原因会导致某些服务不可用或者不可靠。这就需要一种分布式一致性的协议来保证系统在某些服务失败的情况下仍然整体可用。
Spring Cloud Gateway是一个基于Spring Framework 5、Project Reactor和Spring Boot 2构建的网关，可以用于在微服务架构中进行路由、负载均衡、限流、安全等功能。它采用了WebFlux框架，支持非阻塞式的响应式编程模型，可以处理大量的并发请求。为了保证网关的高可用性和稳定性，我们需要对其进行监控。
在上节中，我们讲述了ISR，如何判断段follower副本与leader副本同步以及相关概念(HW、LEO)，那么今天这节我们来看一下follower副本与leader副本的详细同步过程，但是这节所讲的同步过程是有弊端的，在新的版本中kafka对副本同步进行了优化，消除了这种弊端。
两阶段提交协议是一种经典的强一致性中心化副本控制协议。虽然在工程中该协议有较多的问题，但研究该协议能很好的理解分布式系统的几个典型问题。
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时，有几个关键点需要注意。首先，传统的基于主机资源的监控方法（如使用率和负载监控）可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中，应用服务的动态性和弹性更加突出。
默认情况下，Feign的调用式不打印日志，我们需要通过自定义来打印我们的Feign的日志， 生产环境推荐basic
请求响应日志是日常开发调试定位问题的重要手段，在微服务中引入SpringCloud Gateway后我们希望在网关层统一进行日志的收集。
响应时间长、超时，甚至不响应，这是最直观的表现；而CPU使用率极高或极低，频繁出现Full GC，这些需要借助系统日志或者监控辅助发现。
在.NET6中引入了一个日志中间件，Http Logging中间件。我们可以使用这个中间件监控并记录请求和响应信息。 这个Http Logging中间件算是.NET6中比较简单的，因此我们之间看怎么使用。首先我们要启用Http Logging，我们在Program.cs文件中增加如下代码：
上次讲到 Raft 领导者选举：「图解 Raft 共识算法：如何选举领导者？」，接着这个话题继续跟大家聊下关于 Raft 日志复制的一些细节。
默认情况下,openFiegn在进行服务调用时,要求服务提供方处理业务逻辑时间必须在1S内返回,如果超过1S没有返回则OpenFeign会直接报错,不会等待服务执行,但是往往在处理复杂业务逻辑是可能会超过1S,因此需要修改OpenFeign的默认服务调用超时时间。
raft 协议是一致性协议中相对容易理解的一个实现，类似的还有zab，paxos等一致性算法。etcd是基于raft协议的，k8s依赖于etcd，下面介绍下raft协议的一些要点
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
最近参加了Xcon2020安全技术峰会，趁热打铁跟大家聊聊云平台上的原生自动化应急响应。 随着云计算的大规模普及，公有云的应急响应趋势已逐渐从"被动响应"发展为"主动感知"。一方面云计算的灵活性、可扩展性和性价比吸引了更多的企业上云；另一方面云计算的网络开放，资源共享特性也给网络攻击提供了更为广阔的土壤。 传统单点对抗的应急响应已无法满足云时代的复杂攻击形态和规模。如何在攻击前做好预防措施，攻击后快速有效的自动化溯源取证和风险收敛已经成为云时代应急响应技术的核心竞争力。 应急响应的发展 我认为近代应
如果要进行日志采集的动作，需要在服务器响应并返回所请求的内容之后，对应页面的onload事件。 一般需要采集当前页面参数、浏览行为的上下文信息（如读取用户访问当前页面时的上一个页面）以及一些运行环境信息（如当前浏览器和分辨率等）。
当前公司后端整体架构为：Spring Boot + Dubbo。由于早期项目进度等原因，对日志这块没有统一的规范，基本上是每个项目自己管自己的日志。这也对后面的问题排查带来了很大的困难，特别是那些需要同时或者多级调用Dubbo的服务场景，排查起来更加的困难。
最近新版本发布后，在运行一段时间后程序突然无响应了，观察监控，发现JVM堆内存占用在某个时间点突然飙升，最终导致应用无响应：
当我们访问nginx服务时，nginx会记录日志，nginx日志分两种，一种是访问日志，一种是错误日志，访问日志记录在”access.log”文件中，错误日志记录在”error.log”文件中。
今天测试同学反馈API耗时很长，超过3秒的比例很高。 查看日志发现，小部分请求耗时比较大，约2秒左右，但是比例不高，与反馈比例有点不一致。后来发现是有一台服务器停止工作了（进程假死），对请求没有响应，也没有拒绝，重启后问题缓解。 因为第一次出现，没有引起重视。但是过了几个小时候，相同的问题又出现在另外一台服务器上，狗日的墨菲定律。
Paxos算法解决的是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各个节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能够得到一个一致的状态。为了保证每个节点执行相同的操作序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。在Paxos算法中，有三种角色：Proposer (提议者),Acceptor（接受者），Learners（记录员）
在编写Python爬虫的时候，经常会遇到状态码超时的问题。这个问题对于爬虫开发者来说是一个巨大的挑战，因为它会导致爬虫的效率降低，甚至无法正常工作。需要解决这个问题，我们可以利用日志记录与分析的方法来定位并处理状态码超时问题。
在之前的文章中很多次提到了链路压测，在链路压测的统计结果中，只统计了链路的执行的耗时和相对应的QPS，但是缺乏统计链路中各个接口的请求耗时，特别在针对接口响应时间的变化曲线统计，今天就补上这一块的内容。
本文中，搜集了7个最有影响的衡量标注，让你可以不依赖日志文件来了解应用程序。现在，让我们看看这些性能指标，并了解如何查看并收集它们：
错误日志和访问日志是一个服务器必须支持的功能，我们教程里使用的服务器到目前为止还没有这两个功能。正好前两天也写了篇介绍logrus日志库的文章，那么今天的文章里就给我们自己写的服务器加上错误日志和访问日志的功能。在介绍添加访问日志的时候会介绍一种通过编写中间件获取HTTP响应的StausCode和Body的方法。
我们在项目的开发中会接触到各种各样的接口，有我们给他方提供接口，也有我们请求他方的接口。当我们进行接口排错时，接口的日志显的尤为重要，比如，请求了哪些接口？耗时多久？状态码是什么？
背景 先说说当前背景，本人从一线红队（拿过大HVV第一）转为一个人的安全部也有两年的时间了，公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管，但是会遵守银行的安全要求，算间接受到监管。 10月18日，银保监会公布监管责任单位名单，包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个？这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的，对应金融行业的业务流程/风控都
在前文中我们已经介绍了使用JMeter非GUI模式进行压测的时候，我们可以使用 InfluxDB+Grafana进行实时性能测试结果监控，也可以用 Tegraf+InfluxDB+Grafana进行实现服务器性能监控。尽管Grafana看板可以显示事务执行的请求数和失败率。但是我们也想知道它失败的原因。
机票业务看起来简单，实际上整个流程的处理链条很长，调用关系也非常复杂，上下游涉及的各类日志种类约60个，每种日志都有独立格式和请求/响应报文，日生产的日志数据量约50-100亿，如果时间范围再扩大到15天，数据量轻松的达到千亿级以上。
总算到了日志模块，其实这个模块的指令之前我们就用过了，而且也是是非常常见的指令。相信这一块的学习大家应该不会有什么难度。另一个则是镜像功能，这个估计用过的同学就比较少了，不过也并不是特别的复杂，一会讲到的时候咱们再详细说哦。
昨晚熬夜通宵码字，今天给大家分享如何定位分析BUG的方法与技巧，估计这篇文章之后得等一段时间才能进行更新了，最近2个项目并行版本都是月底上线，且读且珍惜
提到分布式系统，分布式事务是经常被大家提起的话题，也是经常在我们编码或是系统设计时遇到的问题，很常见。
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