我们都知道，在 ASP.NET CORE 中通过依赖注入的方式来使用服务十分的简单，而在 Console 中，其实也只是稍微绕了个小弯子而已。不管是内置 DI 组件或者第三方的 DI 组件（如Autofac），通过 IServiceCollection 接口我们都可以做到和应用程序的无缝连接。本文将在别给出内置组件和第三方组件（主要是Autofac）在 Console 应用程序中的依赖注入实现方式。 1. 在 Console 中使用内置 DI 组件 网上已经有几篇相关的博客讲解 Console 中的依赖注入
Service 的表现形式是一个class，可以用来在组件中复用 比如 Http 请求获取数据，日志处理，验证用户输入等都写成Service，供组件使用。
引言 众所周知，在调试、跟踪和执行应用程序的过程中，程序的日志能为这些工作提供大量有价值的运行信息。因此，程序的日志对应用程序的运行、维护至关重要。 在如何记录程序日志方面，通常有三种选择： 1、采用Log4CXX等公共开源日志组件：这类日志组件的特点是跨平台且功能比较强大，例如可以把日志发往另一台服务器或记录到数据库中等； 另外，可配置性较高，可以通过配置文件或程序代码对日志进行很多个性化设置。但从另外一个角度看，由于这些优点往往也导致了在使用方面的缺点。首先，对于 一般应用程序来说，它们并不
logging模块是Python的一个标准库模块，开发过程中，可以通过该模块，灵活的完成日志的记录。
从图中可以看出，log4j2中的主要组件为：Filter，Appender，Logger，他们的层次关系为： Configuration -- Filter -- Appender - Layout -- Filter -- Logger -- Filter 2. log4j 2.x配置 log4j 2.x的配置文件格式和1.x的配置文件格式完全不同，需要特别注意。 log4j 2.x从2.4版本开始支持properties配置文件，名称必须为：log4j2.properties。但是，对于log4j 2.x的配置，建议使用xml格式：log4j2.xml，各个组件配置非常灵活。 log4j 2.x 配置框架： 简洁模式：
Prometheus最开始设计是一个面向云原生应用程序的开源的监控&报警工具，之后许多公司和组织接受和采用prometheus，他们便将它独立成开源项目，该项目有非常活跃的社区和开发人员，目前是独立的开源项目，现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
如上图所示，JDK日志组件核心元素包括：Logger，Handler，Filter和Formatter，他们的关系如下： --Logger --Handler --Filter --Formatter Handler类图：
依赖注入是一个重要的应用程序设计模式。 它的用途非常广泛，几乎所有人都称之为DI。
上一章节我们一起学习了DataSource源码逻辑。本次我们学习MyBatis的Log日志处理模块。
我工作中的技术栈主要是 React + TypeScript，这篇文章我想总结一下如何在项目中运用 React 的一些技巧去进行性能优化，或者更好的代码组织。
DI—Dependency Injection，即“依赖注入”：组件之间依赖关系由容器在运行期决定，形象的说，即由容器动态的将某个依赖关系注入到组件之中。依赖注入的目的并非为软件系统带来更多功能，而是为了提升组件重用的频率，并为系统搭建一个灵活、可扩展的平台。
QT PySide2 是一个用于 Python 编程语言的开源框架，它提供了与 QT C++ 框架的绑定，使得开发者可以使用 Python 进行跨平台的图形用户界面 (GUI) 应用程序开发。QT 是一个功能强大的跨平台应用程序开发框架，具有丰富的 GUI 组件和工具集，以及广泛的应用领域。
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。
无论对于业务系统还是中间件来说，日志都是必不可少的基础功能。完善、清晰地日志可以帮助我们观测系统运行的状态，并且快速定位问题。现在让我们站在 MyBatis 框架开发者的角度，来简单做一下日志功能的需求分析：
#例如阿里基本源 $>sudo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
背景 随着外卖业务的快速发展，业务复杂度不断增加，线上系统环境有任何细小波动，对整个外卖业务都可能产生巨大的影响，甚至形成灾难性的雪崩效应，造成巨大的经济损失。每一次客诉、系统抖动等都是对技术人员的重大考验，我们必须立即响应，快速解决问题。 如何提高排查问题的效率呢？最有效的方式是通过分析系统日志。如果系统日志全面，会为我们排查解决线上问题带来绝大的帮助，但是要想保证系统日志全面，就必须打印出所有的系统或业务日志。这样就会带来另一个问题，那就是日志量的暴涨，过多的日志除了能够帮助我们解决问题外，同时会直接造
转自：http://gemantic.iteye.com/blog/1234996
服务端开发中，全链路日志是硬需。 全链路日志的核心是 traceid，在接收请求的那一刻生成（或者从请求头获取），在请求处理中一直透传，用于附加在每个 log 输出。这样，就能通过 traceid 在日志中观测一个请求的完整过程。
通过mvn dependency:tree可以看到Sprint Boot Starter和Storm引入的日志记录框架不相同的，如下：
文章目录 1. 概述 2. 三大组件 3. 日志的级别 4. 配置文件 log4j.properties 5. 程序中使用Log4j 1. 概述 介绍 Log4J 是 Apache 的一个开源项目。
前面六篇已经对SpringBoot的基础用做了介绍，日常项目使用已经足够，本篇介绍下SpringBoot日志使用的注意事项。
Logback是一个日志实现框架，它实现了SLF4J 。它们二者出自同一作者之手，也是时下比较普及的一个组合。
组合模式是一种非常重要的设计模式，使用场景几乎随处可见，各类菜单和目录等地方都能看到组合模式的影子，组合模式通常情况下是和树形结构相辅相成的，而树是软件设计里面非常重要的数据结构，这篇文章将介绍什么是组合模式。
一、什么是Flume？ Apache Flume 是一个从可以收集例如日志，事件等数据资源，并将这些数量庞大的数据从各项数据资源中集中起来存储的工具/服务，或者数集中机制。flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。 二、flume特性 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹、kafka等各种形式源数据，又可以将采集到的数据(下沉sink)输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现 Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景 三、flume组件解析 对于每一个Agent来说,它就是一共独立的守护进程(JVM),它从客户端接收数据 1、Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成 2、每一个agent相当于一个数据(被封装成Event对象)传递员，内部有三个组件： a)Source：采集组件，用于跟数据源对接，以获取数据 b)Sink：下沉组件，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据 c)Channel：传输通道组件，用于从source将数据传递到sink d)event(所传的消息就是event)一行文本内容会被反序列化成一个event(event的最大定义为2048字节，超过，则会切割，剩下的会被放到下一个event中，默认编码是UTF-8。 四、flume安装 1)解压
不管你是开发单体应用还是微服务应用，在实际的软件的开发、测试和运行阶段，开发者都需要借助日志来定位问题。因此一款好的日志组件将至关重要，在.NET 的开源生态中，目前主要有Serilog、Log4Net和NLog三款优秀的日志组件，但相较而言，NLog功能更加强大且扩展性强，允许开发者在仅修改配置文件的方式来丰富日志输出内容，支持多种日志格式，包括XML、JSON、YAML等，支持多种输出目标，包括文件、数据库、控制台、Loki、ElasticSearch等，支持自定义日志格式，支持日志级别，支持异步写入等功能。
新的Log4j 2.0版本有了大幅的性能提升、新的插件系统，以及配置设置方面的很多改善。Log4j 1.x 在高并发情况下出现死锁导致cpu使用率异常飙升，而Log4j2.0基于LMAX Disruptor的异步日志在多线程环境下性能会远远优于Log4j 1.x和logback ——官方测试结果。
Tomcat5 中实现了生命周期接口值得我们关注，因为这意味着可以通过关联的容器来启动和停止Logger组件
ILogger：负责具体的日志写入逻辑，如：FileLogger，ConsoleLogger，SQLLogger，ElasticsearchLogger 等。
在一切开始之前，我们首先要回答一个问题：为什么我们需要redux，redux为我们解决了什么问题？只有回答了这个问题，我们才能把握redux的设计思路。
Shiro作为一个开源的权限框架，其组件化的设计思想使得开发者可以根据具体业务场景灵活地实现权限管理方案，权限粒度的控制非常方便。 首先，我们来看看Shiro框架的架构图：
在之前测试运维试听课程中，芒果给大家介绍了python日志系统-logging的使用，这里我们来做个小总结。
因为工作需要用到关于日志的，最近一直都在看关于日志模块的东西，百度了很多文章，可惜都是看的让人一头雾水，最后运气不错，找到一篇很详细的文章。传送门：https://www.cnblogs.com/testdjt/p/7834856.html
IOC，全称为 Inversion of Control（控制反转），是一种重要的编程思想，它可以帮助我们更好地管理程序中的依赖关系。在IOC的基础上，依赖注入（Dependency Injection，DI）是一种实现IOC的技术手段，它可以提高代码「可测试性」，「可维护性」，「可拓展性」。
英文原文：ASP.NET Core Provides Modularity with Middleware Components ASP.NET Core 引入了中间件（middleware）的概念来定义 HTTP 管道（pipeline）。中间件是一系列组合在一起形成 web 应用程序的组件。这个概念的灵感来源于 OWIN 和 Katana，在 ASP.NET 早期版本中也提供了类似的功能。 一个中间件是 HTTP 管道中的一个组件。中间件逐个执行，并在管道中链式地调用下一个中间件。每个中间件
在ASP.NET Core里，我们可以使用构造函数注入很方便地对Controller，ViewComponent等部件做依赖注入。但是如何给过滤器ActionFilterAttribute也用上构造函数注入呢？
2021 年 12 月 9 号注定是一个不眠之夜，著名的Apache Log4j 项目被爆存在远程代码执行漏洞，且利用简单，影响危害巨大，光是引入了 log4j2 依赖的组件都是数不清，更别提项目本身可能存在的风险了，如下图所示，mvnrepository搜索引用了 log4j-core version 2.14.1的项目就 十几页了：
common-logging是 apache提供的一个通用的日志接口。用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现，像log4j，或者jdk自带的logging， common-logging会通过动态查找的机制，在程序运行时自动找出真正使用的日志库。当然，common-logging内部有一个Simple logger的简单实现，但是功能很弱。所以使用common-logging，通常都是配合着log4j来使用。使用它的好处就是，代码依赖是common-logging而非log4j， 避免了和具体的日志方案直接耦合，在有必要时，可以更改日志实现的第三方库。使用common-logging的常见代码：
appender：目的地 layout：布局 logger：控制单元 level：级别
1、在flume目录下新建/myconf目录,并在目录下新建socket-console.conf 文件！
本文是基础性文章，针对初次接触flume的朋友，简化了大部分内容，后续有时间会加上相关高级使用
即SpringBoot3，JDK17，IDEA2023，Navicat16，虽然新的技术和工具都更加强大和高效，但是适应采坑的过程总是枯燥的；
项目中日志系统是必不可少的，目前比较流行的日志框架有log4j、logback等，可能大家还不知道，这两个框架的作者是同一个人，Logback旨在作为流行的log4j项目的后续版本，从而恢复log4j离开的位置。另外 slf4j(Simple Logging Facade for Java**)** 则是一个日志门面框架，提供了日志系统中常用的接口，logback 和 log4j 则对slf4j 进行了实现。我们本文将讲述如何在spring boot 中应用 logback+slf4j实现日志的记录。
还在为弄不清commons-logging.jar、log4j.jar、sl4j-api.jar等日志框架之间复杂的关系而感到烦恼吗？还在为如何统一系统的日志输出而感到不知所措嘛？
大量项目在使用logback记日志，有部分项目使用日志混乱，格式不统一，多数人搞不懂配置文件，导致配置错误，现在需要开发一套统一的、少配置的日志组件，使用方便
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