依赖分布式系统的公司组织和团队经常使用Go语言编写其应用程序,以利用Go语言诸如通道和goroutine之类的并发功能。如果你负责研发或运维Go应用程序,则考虑周全的日志记录策略可以帮助你了解用户行为,定位错误并监控应用程序的性能。
logrus库允许我们自定义日志格式。我们可以创建一个自定义的日志格式(Formatter),在这个格式中,我们可以将每一个堆栈帧打印在新的一行。
logrus 是一款功能强大的 Golang 日志库,具有非常灵活的配置选项。它支持多种日志级别、格式和输出方式,包括 JSON 格式的输出、syslog 输出等等。logrus 也可以通过 Hooks 实现日志的异步输出和处理。
zap 是 Uber 开源的一款高性能日志库,它支持多种日志级别和输出方式,包括 console、json、file 等。zap 性能比较优秀,它使用了 Zero Allocation 的设计理念,在不影响性能的情况下尽量避免内存分配。
自己最近在思考一个问题,如何让自己的代码质量逐渐提高,于是想到整理这个系列,通过阅读别人的代码,从别人的代码中学习,来逐渐提高自己的代码质量。本篇是这个系列的第一篇,我也不知道自己会写多少篇,但是希望自己能坚持下去。
组内目前在构建中台能力,开发语言从C++转向golang,需要开发一款类似uls一样的日志组件
在开发Go应用程序时,错误处理是一个重要的环节。当错误发生时,我们希望可以从日志中获取足够的信息,以便快速准确地定位问题。本文将介绍如何在Go的错误日志中输出堆栈跟踪信息。
Gin框架的请求日志默认在控制台输出,但更多的时候,尤其上线运行时,我们希望将用户的请求日志保存到日志文件中,以便更好的分析与备份。
一般来说,项目开发过程中,代码编写占开发总时间的40%,剩下的时间基本就是自测和联调的过程。程序出错很正常,关键是如何迅速的去定位它,修掉它。本文将介绍自己程序调试的一些常用方法,这边我以golang为例,总结为望问切闻---debug四部曲。
golang 标准库的日志框架非常简单,仅仅提供了print, panic 和 fatal三个函数。对于更精细的日志级别、日志文件分割以及日志分发等方面并没有提供支持. 所以催生了很多第三方的日志库,但是在golang的世界里,没有一个日志库像slf4j那样在Java中具有绝对统治地位.golang中,流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog等.
首先对项目所使用的第三方库进行分析,了解作者使用的库是否是通用的官方库可以有助于我们更快地阅读程序。接着对项目的main()方法进行分析,因为程序使用cli的方式启动,对cli不同的命令进行分析。基于此俩点开始工作。
我们自定义了log的记录方式,但是这种方式国语简单,不利于我们收集错误信息。在这里为大家推荐一个记录日志的库`github.com/sirupsen/logrus`。logrus是目前Github上star数量最多的日志库.
对于 go 的入门学习,我比较推荐两本书:《Go程序设计语言》by Alan.A.A.Donowan、《go语言编程》by 许世伟 吕桂华。《Go程序设计语言》是谷歌工程师出品,详细描述了 Go 语言设计的一些思路;《go语言编程》是国内第一本Go语言书籍,书中参考了《Go程序设计语言》的章节排布,同时增加了一些更通俗的讲解。
golang最近在中国非常火爆,尤其是后端服务开发场景。原生并发支持、优秀的性能、统一的风格,极大提升了开发效率。笔者用golang独立开发过不少小中型系统,写了几万行代码,确实很爽。
go工程的项目结构多种多样,不同的框架对应不同的结构,即使是同一个框架,也有可能出现不同的结构。我个人感觉目前go很年轻,处于百花齐放的时代。而不像java,早已形成业界标准,主流框架spring全家桶,你想要的它都有。基本不用纠结项目结构,只需照着来就行。这对刚从java转到go的同学造成很大的困扰,不知道怎么写符合业界标注,找开源项目参考,github一搜,发现大家各不相同,难啊!
Go 1.21中的新的log/slog包为标准库带来了结构化日志。结构化日志使用键值对,因此可以快速可靠地进行解析、过滤、搜索和分析。对于服务器来说,日志是开发人员观察系统详细行为的重要方式,通常也是他们首先进行调试的地方。因此,日志往往很多,快速搜索和过滤它们的能力是必不可少的。
Kubernetes 持续发展,提供可以显著增强集群性能、效率和安全性的新功能和优化。对于高级工程师,掌握这些优化可以带来更强大、更可扩展且更具成本效益的部署。以下是 18 个高级 Kubernetes 节点优化的精选列表,按其在 2024 年的预期实用性和受欢迎程度排序。
在部署、运行时能获取到的信息,没必要放到配置文件里。可通过K8S注入到容器或者物理机,供kit 库读取使用。
日志是现代编程中必不可少的手段,除了处理基本的错误之外,通过记录日志,也可以帮助我们完成一些基本的功能,比如开发及测试期间的Debug,记录请求的上下文,排除故障原因,数据统计及分析等等。
在包目录内,所有以_test.go为后缀名编写的go文件不会参与go build的编译过程.
日志无论对于程序还是程序员都非常重要,有多重要呢,想要长期在公司健健康康的干下去就得学会阶段性划水,阶段性划水的一大关键的就是干活快过预期但是装作。。。不对,这个开头不对劲,下面重来。
主要介绍Groovy中的各种可选性的地方。所谓的可选性就是语法中可以省略的地方,也可以写上的地方。
可是朋友们,有没有想过,要是每一个客户端与服务端通信的接口都进行一次认证,那么这是否会非常多余呢,且每一个接口的实现都要做一次认证,这真的太难受了
在软件开发过程中,日志记录是不可或缺的一环,它不仅帮助开发者监控应用程序的运行状态,还是诊断问题的重要手段。Go语言,作为一门现代编程语言,提供了强大的标准库支持,其中logrus是一个流行的日志库,它相比Go标准库的log包,提供了更丰富的功能,如日志级别、日志格式化等。本文将围绕如何在Go语言中使用logrus库自定义日志格式化功能进行深入讨论,并探讨其设计的意义和必要性。
Logrus is a structured logger for Go (golang), completely API compatible with the standard library logger.
在现有的日志库中,包括 go 1.21.0 引入的 slog 日志库,它们通常都支持对日志文件进行轮转与切割,只不过这些功能并不直接被内置,而是需要我们主动配置来启用。
本文将介绍 WebMvcConfigurer其类及其常用方法,并提供代码示例作为一个扩展学习,当然如果仅对于本项目只需要了解如何配置拦截就行。
熟悉 Golang 的朋友对于 json 和 struct 之间的转换一定不陌生,为了将代码中的结构体与 json 数据解耦,通常我们会在结构体的 field 类型后加上解释说明,注意:「结构体的属性首字母必须大写,否则json解析会不生效」
APISIX API 网关提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。
平台任务主要分3种: flink实时任务, spark任务,还有java任务,spark、flink 我们是运行在yarn 上, 日常排错我们通过查看yarn logs来定位, 但是会对日志存储设置一定的保留时间, 为了后续更好排查问题,希望能够将spark、flink、java任务都收集起来存储到ES中,提供统一查询服务给用户. 这是设计的动机.
大家好,我是猫头虎!今天我们继续探索Go语言的奥秘,迎来了我们的第23天学习之旅。在这一天,我们将重点关注Go语言中的错误处理机制。在实际的工程项目中,通过程序错误信息快速定位问题是我们的期望,但我们又不希望错误处理代码显得冗余和啰嗦。Go语言通过函数返回值逐层向上抛出错误,与Java和C#的try...catch异常处理显著不同。这种设计理念鼓励工程师显式地检查错误,以避免忽略应处理的错误,从而确保代码的健壮性。🚀
监听器用来监听及显示JMeter取样器测试结果,能够以树、表及图形形式显示测试结果,也可以以文件方式保存测试结果,JMeter测试结果文件格式多样,比如XML格式、CSV格式。默认情况下,测试结果将被存储为xml格式的文件,文件的后缀: ".jtl"。另外一种存储格式为CSV文件,该格式的好处就是效率更高,但存储的信息不如xml格式详细。
查了很多资料,Go 的日志记录用的最多的还是 github.com/sirupsen/logrus。
性能测试准备过程总结 准备阶段 必要性分析 分析是否有必要进行性能测试; 被测对象分析 确认被测对象,并根据被测对象性质确认测试方案; 测试技术准备 根据被测对象准备测试技术不同协议测试工具、测试重点及方案是有区别的,例如http接口、rpc、websocket、udp测试技术不同,应根据不同的测试对象准备不同的测试方案 目标评估 评估被测服务性能指标预期结果 峰值QPS 已上线的需求可以按目前线上状态评估,这样最准未上线的需求一种方式可以找类似其它功能,没有相似功能的话可以找类似其它产品无法参照的话可按全
导语 | 本文主要介绍Whistle的实现原理,通过这篇文章读者可以了解Whistle的具体实现过程,并且自己也可以实现一个简单的抓包调试工具。 项目Github地址:https://github.com/avwo/whistle Whistle是基于Node实现的跨平台Web抓包调试(HTTP)代理,主要功能: 实时抓包:支持HTTP、HTTPS、HTTP2、WebSocket、TCP等常见Web请求 修改请求响应:与一般抓包调试工具采用断点的方式不同,Whistle采用类似系统host的配置规则方
----Donald Knuth《结构化编程与go to语句》
之前先后用Erlang,nodejs做过tcp,http的游戏服务器。接触了golang一两个月(纯新手),想在最近的tcp网游项目中使用,但又担心以下问题: # 如何高性能的搭建tcp底层,并且能负载到同时在线N多人 # 如何架构整个服务器端(包括网络层,缓存层,持久化层,日志层,逻辑分发处理层,通信协议层,以及如何有效部署) # goroutine间如何高效通信 # 担心go1.5版本及以后的gc问题 # 如何调试程序和快速定位线上问题 # 压力测试负载能力 希望用过golang的前辈给出一些建议~
react-native-easy-app 是一款为React Native App快速开发提供基础服务的纯JS库(支持 IOS & Android),特别是在从0到1的项目搭建初期,至少可以为开发者减少30%的工作量。
最近在对极客时间毛剑老师的 Go 进阶训练营进行重温和学习汇总,这是一门比较偏向于工程化以及原理层面的的课程,涵盖的知识点非常多,因此决定开一个系列来进行记录,也便于自己总结查阅。这是系列第一篇《Go 错误处理》。
之前从资源对象的获取方式、序列化、深拷贝的角度分别分析了对 kube-apiserver 内存使用量的影响以及社区是如何进行优化的,这一篇围绕网络连接展开分析其对 kube-apiserver 内存的影响,以及这中间涉及到的其他相关问题。
日志,是开发者排查问题的非常重要的手段,有时候甚至是唯一的,所以如何合理并正确的打印日志,成了开发时的重中之重。
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上一篇文章介绍了3道常见的SQL笔试题,反响还算是不错。于是乎,接下来的几天,菌哥将每天为大家分享一些关于大数据面试的杀招,祝小伙伴们都能早日找到合适的工作~
React Native(以下简称 RN)目前在 Shopee 前端团队得到大量应用。RN 虽然有很多优势,但是其开发和调试流程与 Mobile Web 相比却不那么友好,特别是在运行时的调试。
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。
其实很多时候是使用的姿势不对,或者说,对于error的用法没有完全理解,这里整理一下关于Go中的error 。
在Go微服务博客系列的这一部分,我们将探讨如何使用Netflix Hystrix的Go实现和go-resilience重试包,使用断路器模式使我们的服务间通信更具弹性。
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