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如何快速过滤出一次请求的所有日志?

示例源码地址:https://github.com/wudashan/slf4j-mdc-muti-thread 前言 在现网出现故障时,我们经常需要获取一次请求流程里的所有日志进行定位。...如何将一次数据上报请求中包含的所有业务日志快速过滤出来,就是本文要介绍的。...有了MDC工具,只要在接口或切面植入put()和remove()代码,在现网定位问题时,我们就可以通过grep requestId=xxx *.log快速的过滤出某次请求的所有日志。...回到我们开头,一次请求可能涉及多线程异步处理,那么在多线程异步的场景下,它是否还能正常运作呢?Talk is cheap, show me the code。...总结 本文讲述了如何使用MDC工具来快速过滤一次请求的所有日志,并通过装饰器模式使得MDC工具在异步线程里也能生效。

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SpringBoot 如何快速过滤出一次请求的所有日志?

前言 在现网出现故障时,我们经常需要获取一次请求流程里的所有日志进行定位。...如何将一次数据上报请求中包含的所有业务日志快速过滤出来,就是本文要介绍的。...有了MDC工具,只要在接口或切面植入put()和remove()代码,在现网定位问题时,我们就可以通过grep requestId=xxx *.log快速的过滤出某次请求的所有日志。...回到我们开头,一次请求可能涉及多线程异步处理,那么在多线程异步的场景下,它是否还能正常运作呢?Talk is cheap, show me the code。...总结 本文讲述了如何使用MDC工具来快速过滤一次请求的所有日志,并通过装饰器模式使得MDC工具在异步线程里也能生效。

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    ZooKeeper(三)

    解析配置文件 其实就是对zoo.cfg文件的解析,比如tickTime,dataDir和clientPort等参数 启动创建历史文件清理器DatadirCleanupManager 3.4.0版本开始...zookeeper请求处理方式是典型的责任链模式的实现,在zookeeper服务器上,会有多个请求处理器一次处理一个客户端请求,服务端启动的时候,会将这些请求处理器串联形成一个请求处理链, ?...创建leader服务器和Follower服务器 每个服务器根据自己的角色,开始进入主流程 leader服务器启动Follower接受器leaderCnxAccept leaderCnxAcceptor接收器用来接受非...leader服务器的连接请求 follower服务器开始和leader建立连接 leader服务器创建LearnerHandler leader接收到其他机器连接创建请求后,会常见一个leaderHander...,因为都是0,因此比较myid,显然server2的myid大于server1,因此server1更改自己的投票为(2.0),然后重新发送出去,而对于server2不需要更改投票,只是再一次的向集群中所有机器发出上一次投票信息即可

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    Redis常见问题答疑

    2、下一次rehash想要开始,必须等上一次完成 老师的文章里说渐进式rehash将拷贝分摊到客户端的多次请求上,是不是可以理解为请求命中了哈希表1的key,就把表1的数据rehash再分配到表2。...然后主节点继续接受写请求,这些写命令会存到复制缓冲区。...RDB传输完成后,再把复制缓冲区的命令,发到各个从节点执行,那在发复制缓冲区里的命令时如果主节点又接受了写请求,这些新的写请求是怎么发给从节点的?...事务关注的如何保证ACID这些。 Pipeline一次发多个命令,服务端解析一个命令,执行一次。而事务是必须收到exec才会执行。...至于Redis配置文件设置的最大连接数,Redis服务端每拿出来连接和客户端交互,都可以在应用层记录现在服务的连接数,如果服务的连接数已经超过了配置的,那么就可以直接拒绝掉。

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    Redis主从复制实现

    ,将在后台启动存盘进程,同时收集所有来自Slave的修改数据集的指令信息,当后台进程完成之后,Master将发送对应的数据库文件到对应的Slave中,以完成一次完整的同步工作。...NOTE: A、 当Master与Slave出现当机时,Slave会自动重新连接并一次性完成同步; B、 当Master收到多个Slave发送sync指令时,其会在后台开启个队列来保持多个Slave可以有序高效的执行...; 2、特征说明 A、一个Master可以同步多个Slave,实现主从复制; B、一个Slave同时也可以接收其它Slaves的连接和同步请求,以缓解Master同步的压力; C、Master Server...是以非阻塞的方式为Slave提供服务,所以其在与Slave同步时,也可以接受正常的查询和修改的指令; D、Slave Server同样也是以非阻塞方式完成数据同步,在同步期间,也可以继续接受客户端的查询请求...; E、Master可以将数据保存操作交给Slaves完成,从而避免了在Master中要有独立的进程来完成此操作; 3、如何配置 因为限于只有一台电脑设备,所以这里是在一台设备上同时启动两个Redis服务器实例

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    学习Netty BootStrap的核心知识,成为网络编程高手!

    所有的框架组件都将会在后台结合在一起并启用。引导是我们一直以来都在组装的完整拼图(Netty 的核心概念以及组件,也包括如何完整正确地组织并且运行一个 Netty 应用程序)中缺失的那一块。...接下来将详细地探讨这两个类,首先从不那么复杂的 Bootstrap 类开始。 1.1 为何引导类是 Cloneable 有时可能需要创建多个类似或完全相同配置的Channel。...在一个已配置完成的引导类实例上调用clone()方法将返回另一个可立即使用的引导类实例。...这种方式只会创建引导类实例的EventLoopGroup的浅拷贝,所以,【被浅拷贝的 EventLoopGroup】将在所有克隆的Channel实例之间共享。...这能接受,因为通常这些克隆的Channel的生命周期都很短暂,一个典型场景:创建一个Channel以进行一次HTTP请求。

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    Redis主从复制下的工作原理梳理

    但从Redis 2.8开始,从服务器会周期性的应答从复制流中处理的数据量。 2)一个主服务器可以有多个从服务器。 3)从服务器也可以接受其他从服务器的连接。...7)使用主从复制可以为主服务器免除把数据写入磁盘的消耗:在主服务器的redis.conf文件中配置“避免保存”(注释掉所有“保存“命令),然后连接一个配 置为“进行保存”的从服务器即可。...Redis主从复制是如何工作的 如果设置了一个从服务器,在连接时它发送了一个SYNC命令,不管它是第一次连接还是再次连接都没有关系。...只读的从服务器会拒绝所有写命令,所以对从服务器不会有误写操作。但这不表示可以把从服务器实例暴露在危险的网络环境下, 因为像DEBUG或者CONFIG这样的管理命令还是可以运行的。...3)用户可以配置最少要有N个服务器有小于M秒的确认延迟。 4)如果有N个以上从服务器,并且确认延迟小于M秒,主服务器接受写操作。

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    Redis主从复制原理总结

    但从Redis 2.8开始,从服务器会周期性的应答从复制流中处理的数据量。 一个主服务器可以有多个从服务器。 从服务器也可以接受其他从服务器的连接。...使用主从复制可以为主服务器免除把数据写入磁盘的消耗:在主服务器的redis.conf文件中配置“避免保存”(注释掉所有“保存“命令),然后连接一个配置为“进行保存”的从服务器即可。...在进行主从复制过程中也可以接受外界的查询请求,只不过这时候从redis返回的是以前老的数据, 如果你不想这样,那么在启动redis时,可以在配置文件中进行设置,那么从redis在复制同步过程中来自外界的查询请求都会返回错误给客户端...Redis主从复制是如何工作的 如果设置了一个从服务器,在连接时它发送了一个SYNC命令,不管它是第一次连接还是再次连接都没有关系。...通过RDB方式实现持久化,一旦Redis异常退出,就会丢失最后一次快照以后更改的所有数据。这就需要开发者根据具体的应用场合,通过组合设置自动快照条件的方式来将可能发生的数据损失控制在能够接受的范围。

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    从零构建一个简单的 Python 框架

    而实现所有的这些功能可能要花费数千小时,因此在这个项目上,我们重点完成其中的一小部分。在开始写代码前,我先列举一下所需的功能以及限制。 功能: 处理 HTTP 的 GET 和 POST 请求。...它包含配置信息,并使用它们实例化一个 HTTPServer 实例。 让我们从 HTTPConnection 开始来讲解各个部分。...HTTPServer 类是一个简单的容器,可以存储着一些配置信息(解析器,路由和事件循环实例),并使用这些配置来创建 HTTPConnection 实例: ?...这就是构成整个应用程序工作原理的核心:asyncio.start_server 接受 TCP 连接,然后在一个预配置的 HTTPServer 对象上调用一个方法。...组合到一起 框架的最后部分就是用 App 类把所有的部分联系起来。 App 类用于集中所有的配置细节。

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    关于Redis的几件小事 | 高并发和高可用

    redis高可用:如果你做主从架构部署,其实就是加上哨兵就可以了,就可以实现,任何一个实例宕机,自动会进行主备切换。 下面详细介绍。 一.redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+?...③开始 full resynchronization的时候,master会启动一个后台线程 ,开始生成一份RDB快照文件,同时还会将从客户端新接收到的所有写命令缓存在内存当中。...⑥master如果发现有多个slave node来重新连接,仅仅会启动一个rdb save操作 ,用一份数据服务所有slave node。 2.主从复制的断点续传 从redis2.8开始支持断点续传。...如果一旦所有的slave数据同步和复制的延迟都超过了10秒,那么这个时候,master就会在接受任何请求了。...这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据,也就避免了数据丢失。 上面的配置就确保了,如果跟任何一个slave丢了连接,在10秒后发现没有slave给自己ack,那么就拒绝新的写请求。

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    关于redis的几件小事(五)redis保证高并发以及高可用

    redis高可用:如果你做主从架构部署,其实就是加上哨兵就可以了,就可以实现,任何一个实例宕机,自动会进行主备切换。 下面详细介绍 一.redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+?...③开始 full resynchronization的时候,master会启动一个后台线程 ,开始生成一份RDB快照文件,同时还会将从客户端新接收到的所有写命令缓存在内存当中。...⑥master如果发现有多个slave node来重新连接,仅仅会启动一个rdb save操作 ,用一份数据服务所有slave node。 2.主从复制的断点续传 从redis2.8开始支持断点续传。...如果一旦所有的slave数据同步和复制的延迟都超过了10秒,那么这个时候,master就会在接受任何请求了。...这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据,也就避免了数据丢失。 上面的配置就确保了,如果跟任何一个slave丢了连接,在10秒后发现没有slave给自己ack,那么就拒绝新的写请求。

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    Spring 基础知识面试

    在依赖注入中,您不必创建对象,但是必须描述如何创建。不是直接在代码中将组件和服务连接起来,而是在配置文件中描述那些组件需要那些服务。IOC容器自动将他们装配到一起。 4....Request - 每一次 HTTP 请求都会产生一个新的实例,并且该 bean 仅在当前 HTTP 请求内有效。...spring bean 容器的生命周期流程如下: Spring 容器根据配置中的 bean 定义中实例化 bean。 Spring 使用依赖注入填充所有属性,如 bean 中所定义的配置。...AOP 的工作重心在于如何将增强编织目标对象的连接点上, 这里包含两个工作: 如何通过 pointcut 和 advice 定位到特定的 joinpoint 上 如何在 advice 中编写切面代码....所有的servlet和 servlet的映射都需要配置到web.xml 并不能实现模块化管理 Servlet的主要功能是接受参数,调用逻辑,跳转页面,字符编码等都需要配置servlet中,需要处理一些特例

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    Redis高可用之哨兵模式

    保证集群中的数据强一致性,我们可以试想一下,在上图中如果主从库都可以进行写操作,一个直接的问题就是:如果客户端对同一个数据(例如 k1)前后修改了三次,每一次的修改请求都发送到不同的实例上,在不同的实例上执行...如果我们非要保持这个数据在三个实例上一致,就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作,但这会带来巨额的开销,当然是不太能接受的。...而主从库模式一旦采用了读写分离,所有数据的修改只会在主库上进行,不用协调三个实例。主库有了最新的数据后,会同步给从库,这样,主从库的数据就是一致的。 主从库之间是如何进行数据同步的?...psync 主库的 runID 复制进度Offset runID: 每个 redis 实例启动的时候都会自动生成一个随机的 ID 用来当做唯一标识,因为第一次连接协商的时候还不知道主库的 runID...哨兵是如何知道从库的 IP 地址和端口的呢? 这是由哨兵向主库发送 INFO 命令来完成的。就像下图所示,哨兵 2 给主库发送 INFO 命令,主库接受到这个命令后,就会把从库列表返回给哨兵。

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    Redis高可用之哨兵模式

    保证集群中的数据强一致性,我们可以试想一下,在上图中如果主从库都可以进行写操作,一个直接的问题就是:如果客户端对同一个数据(例如 k1)前后修改了三次,每一次的修改请求都发送到不同的实例上,在不同的实例上执行...如果我们非要保持这个数据在三个实例上一致,就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作,但这会带来巨额的开销,当然是不太能接受的。...而主从库模式一旦采用了读写分离,所有数据的修改只会在主库上进行,不用协调三个实例。主库有了最新的数据后,会同步给从库,这样,主从库的数据就是一致的。 主从库之间是如何进行数据同步的?...psync 主库的 runID 复制进度Offset runID: 每个 redis 实例启动的时候都会自动生成一个随机的 ID 用来当做唯一标识,因为第一次连接协商的时候还不知道主库的 runID...哨兵是如何知道从库的 IP 地址和端口的呢? 这是由哨兵向主库发送 INFO 命令来完成的。就像下图所示,哨兵 2 给主库发送 INFO 命令,主库接受到这个命令后,就会把从库列表返回给哨兵。

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    整理了十五道为数不多的tomcat面试题,错过就没了!

    Tomcat容器是如何创建servlet类实例?用到了什么原理? 五. Tomcat 如何优化? 六. 内存调优 七. 垃圾回收策略调优 八. 共享session处理 九. 添加JMS远程监控 十....指定使用NIO模型来接受HTTP请求protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" 指定使用NIO模型来接受HTTP请求。...Tomcat容器是如何创建servlet类实例?用到了什么原理?...(有时候也是在第一次请求时实例化)在servlet注册时加上如果为正数,则在一开始就实例化,如果不写或为负数,则第一次请求实例化。 ---- 五. Tomcat 如何优化?...优化连接配置.这里以tomcat7的参数配置为例,需要修改conf/server.xml文件,修改连接数,关闭客户端dns查询。

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    Zookeeper - 介绍篇(1)

    但是区分同一个提案只通过值还不行,我们还要一个额外的版本号,来区分是哪一次看到的余额为800(比如上图中,通过几次重试,假设C2,C3,C4的分别先成功,C1看到的还是800,但是并不是最开始的800)...)编号小于n的任何提案,要么他们已经接受(accpet)的所有编号小于n的提案中编号最大的那个提案具有value v; 每个Client会把各自的请求发给proposer,由proposer解析并发出提案...Acceptor如何感知当前Leader的失败,客户如何知道当前的Leader? 当出现多Leader之后,如何kill掉多余的Leader? 如何动态的扩展Acceptor?...Zookeeper的核心实现(以下为转载) 在Zookeeper集群中,主要分为三者角色,而每一个节点同时只能扮演一种角色,这三种角色分别是: (1)Leader:接受所有Follower的提案请求并统一协调发起提案的投票...Follower确认: 等待所有的Follower连接注册,若在规定的时间内收到合法的Follower注册数量,则确认成功;否则,确认失败。 2.Follower职责 ?

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    Redis实战技巧之-配置、持久化、复制

    比如服务器上有两个网卡:bind 192.168.1.100 192.168.1.101,如果bind bind 192.168.1.100,则只有该网卡地址接受外部请求,如果不绑定,则两个网卡都接受请求...注意: 在只使用快照持久化来报错数据时,如果系统崩溃或者强杀,用户将会丢失最近一次生成快照之后更改的所有数据。...下面利用一个具体的实例展示主从同步。...主从复制如何交互: 下面来研究下slave服务器和master服务器间是如何建立起主从同步机制的。 ?...Slave服务启动,主动连接Master,并发送SYNC命令,请求初始化同步 Master收到SYNC后,执行BGSAVE命令生成RDB文件,并缓存该时间段内的写命令 Master完成RDB文件后,将其发送给所有

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    搞懂分布式技术2:分布式一致性协议与Paxos,Raft算法

    AP从TM获取资源管理器的代理(例如:使用JTA接口,从TM管理的上下文中,获取出这个TM所管理的RM的JDBC连接或JMS连接)。 AP通过从TM中获取的连接,间接操作RM进行业务操作。...该接受请求会被所有 Acceptor 丢弃,因为此时所有 Acceptor 都保证不接受序号小于 4 的提议。 Proposer B 过后也收到了两个提议响应,因此也开始发送接受请求。...(accept)第一次收到的提案; ⑵P2a:一旦一个具有value v的提案被批准(chosen),那么之后任何acceptor 再次接受(accept)的提案必须具有value v; ⑶P2b:一旦一个具有...1.3.5 问题 (1).Leader的选举原则 (2).Acceptor如何感知当前Leader的失败,客户如何知道当前的Leader (3).当出现多Leader之后,如何kill掉多余的Leader...当重新开始投票时,由于每个节点设置的随机竞选超时时间不同,因此能下一次再次出现多个 Candidate 并获得同样票数的概率很低。 日志复制 来自客户端的修改都会被传入 Leader。

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