日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用,演变到如今的微服务架构,日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查,还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析,甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时,系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是,日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志,到自建分布式日志中心来统一管理日志流,到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台,就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力,平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端,在需要采集日志的节点上运行采集代理,再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail,社区还有很多采集日志的组件,比如 fluentd、fluent bit 等,都是比较优秀的。
这个作品来源于一个日志解析工具的开发,这个开发过程中遇到的一个痛点,就是日志文件多,日志数据量大,解析耗时长。在这种情况下,寻思一种高效解析数据解析方案。
前面我们在学习到使用 Loki 的 Ruler 进行报警的时候,使用了一种查询语言来定义报警规则,这个就是受 PromQL 的启发,Loki 自己推出的查询语言,称为 LogQL,它就像一个分布式的 grep,可以聚合查看日志。和 PromQL 一样,LogQL 也是使用标签和运算符进行过滤的,主要有两种类型的查询功能:
现在你已经启动了这个应用程序,你可以检查它的状态、日志、指标,甚至可以使用pm2.io获取在线监控面板。
1. 这个统计脚本我从未经手过,因此不知道逻辑是什么,也不知道代码在哪里.通过查看邮件源文件中的来源IP,找到了发出邮件所在的服务器,信头中有类似这样的来源IP X-Originating-IP: [xx.xx.xx.86]
最近在构建日志系统,对比了ELK还有LPG,发现LPG更加适合我们系统。奈何网上可靠的文章真是太少了,大多都是抄来抄去,整个过程躺过无数坑,特记录一下,回馈给读者。文章的所有配置文件都可以直接使用,并且配置做了优化,不会出现莫名其妙的问题。
日志收集系统还是有很多种可供选择,但是loki是一个开源项目,有水平扩展、高可用性、多租户日志收集聚合系统,特别适合k8s中pod日志的收集。据说灵感来源于prometheus,可以认为是日志版的prometheus,今天就来研究一番。
最近在尝试阅读字节开源RPC框架Kitex的源码,看到日志库klog部分,果不其然在Go原生的log库的基础上增加了自己的设计,大体包括增加了一些格式化的输出、增加一些常用的日志级别等。
程序开发者常常要分析程序日志,包括自己打印的日志及使用的其他软件打印的日志,如php,nginx日志等,linux环境下分析日志有一些内置命令能够使用,如grep,sort,uniq,awk等,当中最强大的是awk,是作为一门小巧的文本处理语言存在的,但由于它是一门语言,功能强大,但在命令行下使用并不那么方便,由于awk是面向计算而不是面向统计的。awk能够定义变量,能够进行计算,命令行下就是一个包括隐式for循环的语言。
多语言混搭开发工程师,多年 PHP、Python 项目开发经验,曾就职 360、绿盟科技,7年工作经验。擅长于 Web 安全开发、性能优化、分布式应用开发&设计等多方面,51Reboot 金牌讲师。
受PromQL的启发,Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法,它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样,LogQL也是使用标签和运算符进行过滤,它主要分为两个部分:
现今使用的安全系统通常分为两类:基于人或机器的安全系统。所谓“分析师驱动的解决方案”(analyst-driven solutions)基于的是真人专家所建立的规则,因此会错过与规则不相匹配的攻击。此外,现今使用的机器学习方法基本是依赖于“异常检测”,而这往往会引发误报,造成对系统的不信任并最终不得不由人亲自调查。那么有没有可能将这两类方案合并?合并之后会怎样呢? 据美国麻省理工学院网站2016年4月18日报道,该校计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与机器学习技术新创公司PatternEx的研究人员在
Loki是受Prometheus启发的水平可扩展,高度可用的多租户日志聚合系统。它的设计具有很高的成本效益,并且易于操作。它不索引日志的内容,而是为每个日志流设置一组标签。
docker已经安装完成,此种方式安装,会默认安装在/var/目录下,如果var目录下空间比较小,可以参考我的另一篇关于移动docker目录的文章https://my.oschina.net/qbj/blog/2998164
今天在定位问题时,通过日志打印出来调用第三方接口的返回结果对象的值,但因为这个返回信息太多,导致日志打印时对应的这行日志翻了四五屏才结束,这种情况下不好复制粘贴出来去具体分析返回结果对象,主要是我们需要针对返回的json对象提取对应的key去进行分析查询。
该程序使用场景说明:主要用于Linux服务器监控程序日志,如出现关键字异常则触发相应的动作或告警操作,通知到邮件联系人。
作者:hu_wen 来源:http://blog.csdn.net/hu_wen/article/details/70142060 日志item介绍 下面介绍zabbix另一个“重量级”的功能——日志文件监控,它最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式,对应日志轮转与否,zabbix都支持。 在配置Item的时候,Type选择Zabbix agent (active),这里主要需要配置的是Key。下面是监控日志的两种key——log和logtr。 log[/path/t
实际应用中除了基于 Metrics 告警, 往往还有基于日志的告警需求, 可以作为基于 Metrics 告警之外的一个补充. 典型如基于 NGINX 日志的错误率告警.本文将介绍如何基于 Loki 实现基于日志的告警.
来源:http://blog.csdn.net/hu_wen/article/details/70142060
近期我们在线下环境进行了核心链路单接口的性能摸底,在使用我厂基于 Gatling 自研的 gatling-dubbo框架(详见Dubbo 压测插件 2.0 —— 基于普通 API 调用)对 ic 应用的 getActivityList 这个 Dubbo 接口进行压测的时候,在 RPS 接近 100 时 MRT 仅为 41ms,但在 RPS 接近 200 时 MRT 骤增至 1s 以上:
统一日志系统提供了一个单一的、高效的、高性能的API,用于捕获跨系统所有级别的消息传递。这个统一的系统将日志数据集中存储在内存和磁盘上的数据存储中。系统实现控制日志行为和持久性的全局设置,同时通过日志命令行工具和使用定制日志配置文件在调试期间提供细粒度控制。使用/Applications/Utilities/中的控制台应用程序和Log命令行工具可以查看日志消息。集成了日志记录和活动跟踪,使问题诊断更容易。如果在日志记录时使用活动跟踪,则会自动关联相关消息。
IDEA 强大的自动代码补全功能快捷键 Tab,代码标签输入完成后,按Tab,生成代码。
BatteryInfoView是一款适用于笔记本电脑和上网本的小型实用程序,可显示电池的当前状态和信息。显示的电池信息包括电池名称、制造商名称、序列号、制造日期、电量状态(充电/放电)、当前电池容量、充满电容量、电压、充电/放电率等。还提供了一个日志窗口,它每 30 秒或您选择的任何其他时间间隔添加一个包含电池状态的新日志行。系统要求和限制,支持从 Windows 2000 到 Windows 10。
本文主要介绍了如何通过抓包工具分析Android启动速度数据,包括使用Charles、Wireshark、Fiddler等工具,以及如何利用这些工具收集、分析数据,最后通过表格的形式直观地展示数据。
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。
前面我们以Time series 图表为例,学习了面板的配置参数,在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表,配置参数大同小异。
用户的切换和创建 添加一个用户:useradd (管理员) 用法:useradd 用户名 设置用户的登入密码:passwd (管理员) 用法:passwd 用户名 查看当前登入的用户:whoami 切换用户:su 用法1:su 用户名 用法2:su 回车(切换到root) 特点:管理员切换普通用户不需要密码,普通用户之间切换需要密码。 管理员登入(#),普通用户登入($)。 Shell快捷键 Ctrl+a:调到命令行的开头 Ctrl+e:调到命令行的行尾 Ctrl+u:将光标处到命令行开头的内容清除
BricsCAD是功能强大的CAD软件平台,功能齐全,功能强大的CAD设计平台,针对特定行业,为C ++,LIps,VBA和.Net提供了一套标准API。可在Windows,Mac和Linux上统一.dwg的2D CAD和3D直接建模无论您是初学者还是经验丰富的CAD专业人员,您很快就会使用软件中众多提高生产力的功能来创建绘图。
Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流配置一组标签。项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是:Like Prometheus, but for logs,类似于 Prometheus 的日志系统。
然后当我们配置为csvlog日志时,日志行的内容项是固定的,所以当我们需要配置日志前缀,精简日志行的内容项时,log_destination不能配置为csvlog。下面是正确的配置:
如果你的应用运行在分布式架构上,你很可能会使用集中式日志系统来收集它们的日志,其中我们使用比较广泛的一个工具就是 fluentd,包括在容器化时代用来收集 Kubernetes 集群应用日志 fluentd 也是使用非常多的。我们将解释它是如何工作的,以及如何根据需求来调整配置 fluentd。
资源库是用来保存转换任务的,用户通过图形界面创建的的转换任务可以保存在资源库中。
输出日志时要使用的日志级别 支持表达式语言:trueLog prefix 日志前缀附加到日志行。它有助于区分多个LogMessage处理器的输出。 支持表达式语言:trueLog message 要发出的日志消息 支持表达式语言:true
Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签。项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是:Like Prometheus, but for logs.,类似于 Prometheus 的日志系统。
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能,包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中,UAV可以根据应用实例画像;其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像;基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
binlog可以说是MySQL中比较重要的日志了,在日常开发及运维过程中,经常会遇到。
首先nginx的日志是按照时间顺序的。因此计算QPS,只需要先统计条数,再计算时间差,二者相除就可以得到。
导读:数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块,分别是:日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接,构成DBus的工作原理:通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志(支持全量拉取);基于Logstash,flume,filebeat等抓取工具来实时获得数据,以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
目前微信支付日志单日最大入库总量已达到万亿级,单日入库存储量达 PB 级,而在春节等重大节假日预计整个日入库规模会有进一步的增长。
作者:宋新村,腾讯大数据高级运维工程师 |导语 微信支付日志系统利用 Hermes 来实现日志的全文检索功能,自从接入以来,日志量持续增长。目前单日入库日志量已经突破万亿级,单集群日入库规模也已经突破了万亿,存储规模达 PB 级。本文将介绍微信支付日志系统在 Hermes 上的实践,希望与大家一同交流 01 业务规模 目前微信支付日志单日最大入库总量已达到万亿级,单日入库存储量达 PB 级,而在春节等重大节假日预计整个日入库规模会有进一步的增长。 微信支付日志业务采用的 Hermes 集群,单集群日入库规
Shard 级慢速搜索日志允许将慢速搜索(查询和获取阶段)记录到专用日志文件中。日志记录是任何应用程序不可缺的一部分。 对于像 Elasticsearch 这样的分布式解决方案,它必须处理大量的请求,因此日志记录不可避免,其重要性至关重要。
性能测试计划是在进行软件或系统的性能测试之前制定的详细计划和指导文件。它描述了所需性能测试的目标、范围、测试环境、资源需求、测试策略、测试用例、时间表等重要信息。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。
关于采样(Sampling) 采样很好理解:使用Jaeger时,未必需要将所有请求都上报到Jaeger,有时候只要抽取其中一部分观察即可,这就是按照一定策略进行采样; Jaeger SDK是支持多种采样配置的,在分布式系统中,他们遵循的原则是前置判定(consistent upfront 或者head-based),简单来说,假如consumer服务调用provider服务,那么某一次请求只要consumer决定不采样,那么provider在处理这个请求的时候也不会采样,也就是说对于一次完整的trace,只
确保在被监控主机的配置文件中: 'Hostname’参数与前端页面中的主机名匹配 “ServerActive”参数中指向Zabbix服务器IP
Kubernetes已经成为编排领域事实上的标准,同时Prometheus也成为基于Kubernetes平台之上、监控领域的标配。Prometheus能够收集业务metrics数据,Grafana界面展示,AlertManager告警,一站式的监控框架就此诞生。通过这一套框架可以在线监控服务运行状态,如果不正常,能够通过各种途径通知给相关人员;相关人员通过查看告警信息,通过日志分析出现问题具体原因。
新版本带来多个企业特性的更新,包括审计日志,Dashboard RBAC 权限控制,以及基于 SSO(单点登录)的一站式登录,提升了企业级部署的安全性、管理性和治理能力。此外,新版本还进行了多项改进以及 BUG 修复,进一步提升了整体性能和稳定性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云