在一个完整的项目中,不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素,往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
YAML 配置文件配置 Nakama 服务器运行方式的许多方面。您可以在不指定配置文件的情况下运行 Nakama(而是依赖默认设置)。
在大数据环境中,BLOB 很常见,并且存储在关系或非关系数据库系统中,本文瑞哥带大家了解一下BLOB,让我们直接开始。
当前环境 系统:centos7 docker 1.12.1 介绍 ElasticSearch Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎,使用 Java 语言编写。 Logstash Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎,主要用于日志的收集与解析,并将其存入 ElasticSearch中。 Kibana Kibana 是一款基于 Apache 开源协议,使用
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Node.js进程管理器是一个有用的工具,可以确保Node.js进程或脚本连续(永久)运行,并使其能够在系统引导时自动启动。
Redis是一个基于内存的非关系型的数据库,数据保存在内存中,但是内存中的数据也容易发生丢失。这里Redis就为我们提供了持久化的机制,分别是RDB(Redis DataBase)和AOF(Append Only File)。
当前市场上常见的容灾模式可分为同城容灾、异地容灾、双活 数据中心、两地 三中心几种。
在去年的文章里,我谈了 如何学习一门新的技术。那篇文章通篇形而上,讲大道理,读者颔首称赞,但回过头来在应用层面还是懵懵懂懂,不明就里。今天,我就我过去三周的经验,讲讲如何以正确的姿势在生产环境中使用一门新的语言。 过去三周,我在疯狂地使用 elixir,做了两个系统,一个是我上文提到的 policy engine,另一个是个尽可能通用的 activity stream / notification system。前者我花了一周,殚精竭虑,写下了 1600 行代码,production ready;后者我写了
本文介绍了如何利用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)技术搭建日志分析平台,以及该平台的一些重要组件和架构设计。同时,还探讨了如何使用Filebeat进行日志收集和传输,以及自研程序如何与ELK集成。
Odoo(以前称为OpenERP)是一个开源的业务应用程序套件,包括客户关系管理(CRM),销售渠道,项目管理,制造,发票,会计,电子商务和库存工具,仅举几例。Odoo团队创建了34个主要应用程序,社区成员开发了超过5,500个应用程序,涵盖了广泛的业务需求。
当然AOF也会产生一写小的问题就是,进行数据恢复的时候,有可能不会恢复出一摸一样的数据。因为基于AOF这种较为复杂的基于命令日志/merage/回放的方式,比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式更加脆弱,容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致bug,因此每次rewirte的时候并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性就会好一些。
应用程序故障可能由于各种原因而发生,并且有一些工具可以解决每个可能的错误源,例如日志管理工具,错误跟踪器,性能监视解决方案等。实际上,我们已经研究这个颇有几分,不同发现的方法记录在生产中,最常见的方式来解决的Java应用程序中的错误,如何以及应用监控点的工具可以检测错误帮助。
本文作者是 Archanaa Panda ,从 2000 以来一直在软件开发(构架、设计和编程)团队担任 Java / JavaEE 构架师,目前立志于做一个与时俱进的独立的顾问架构师。在本篇文章中,作者通过多个方面为生产环节的日志提供建议和指导,最后还介绍了一个高性能的智能日志技术,帮助大家构建高性能的智能日志框架。 1.摘要 当应用在生产过程中,日志通常处于开发周期的次要位置,但实际上高性能的日志可能成为开发团队的重要生命线。在此我们假设读者已熟悉了各种日志框架,如 Log4j 、 SLF4J 等,所以
MySQL日志管理 错误日志 配置方法: vim /etc/my.cnf [mysqld] log-error=/tmp/mysql.log 查看配置方式: show variables like '%log%error%'; 作用: 记录mysql数据库的一般状态信息及报错信息,是我们对于数据库常规报错处理的常用日志。 一般查询日志 配置方法: vim /etc/my.cnf [mysqld] general_log=on general_log_file=/data/mysql/server2.log
今年 1 月份,我们发布了 TiDB 3.0.0 Beta 版本,DevCon 上也对这个版本做了介绍,经过两个月的努力,今天推出了下一个 Beta 版本 3.0.0 Beta.1。让我们看一下这个版本相比于之前有什么改进。
1~13 1.小型电商企业和大型电商企业商品详情页的架构 小型的电商购物网站可以使用页面静态化
它能记录下所有执行超过longquerytime时间的SQL语句,帮我们找到执行慢的SQL,方便我们对这些SQL进行优化。
1). RDB持久化:该机制是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。
日志来自正在运行的进程的事件流。对于传统的JavaEE应用程序而言,有许多框架和库可用于日志记录。Java Logging (JUL)是Java自身所提供的现成选项。除此之外,Log4j、Logback和SLF4J也是其他一些流行的日志框架。
日志文件提供精确的系统记录,根据日志最终定位到错误详情和根源。日志的特点是,它描述一些离散的(不连续的)事件。例如:应用通过一个滚动的文件输出 INFO 或 ERROR 信息,并通过日志收集系统,存储到一些存储引擎(Elasticsearch)中方便查询。
在跨越多个数据中心的情况下使用Spring Cloud Sleuth时,我们需要注意跨数据中心带来的延迟和性能问题。在某些情况下,跨越多个数据中心可能会导致延迟过高,从而影响系统的性能。
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7,8.0基准性能比较,Mysql8.0主主配置
本文翻译自CodeProject上面的一篇博客A Simple Asynchronous Logger in C#
ELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写。这是一种日志分平台析的架构。从前我们用shell三剑客(grep, sed, awk)来分析日志, 虽然也能对付大多数场景,但当日志量大,分析频繁,并且使用者可能不会shell三剑客的情况下, 配置方便,使用简单,并且分析结果更加直观的工具(平台)就诞生了,它就是ELK。 ELK是开源的,并且社区活跃,用户众多。当然国内也有一些收费的,比较好用的日志分析平台,比如日志易(日志易的同事赶紧给我打钱,毕竟这广告打的好)。
通常,在生产环境中,我们需要借助 GC Log 来实时检测我们的微服务基于 Java 虚拟机层面活动状态,涉及年轻代、年老代以及全局的垃圾回收 ,只有基于上述方案,我们才能够快速的定位、分析微服务在某一时刻、时间段所呈现的活动轨迹及事件,以便高效解决业务问题。此篇文章来自笔者早期博客,依据实际的项目场景进行总结整理的。因技术群里有朋友在问此方面领域的问题,故再次将其呈现出来。
Redis持久化机制总结 一. Redis持久化概述 为了应对生产环境下,Redis的故障恢复和数据备份等需求,Redis提供了两种持久化机制,分别是RDB和AOF。 RDB:以特定的时间间隔,保存当前数据库中的全量数据快照。 AOF:以追加日志的形式,将Redis服务器的操作写入日志文件。 可以不开启任何持久化方案,但是这在生产环境下就是作死。 RDB和AOF可以同时启用,但是在这种情况下,Redis服务器重启时,会优先采用AOF文件进行数据的恢复,因为AOF文件中保存的数据是最完整的。 二. RDB机制
如果你曾经背过 RDB 和 AOF 的面试八股文,那么对 AOF 肯定不陌生,但如果只停留在应付面试阶段,对于提高自己的技术是远远不够的,今天,悟空就带大家来真枪实弹来看看 AOF 的持久化是怎么配置的,以及如何应用 AOF 文件进行数据恢复。
在生产环境中,做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景,尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下,大体有如下需要注意的地方。 1)充分的测试,评估时间,总结经验,提升性能 在生产中进行数据的大批量迁移时,充分的测试时必须的。一方面可以根据这些测试积累一些必要的数据作为生产中使用参考,另外一方面可以基于之前的测试,总结经验,总结不足之处,加入改进,在生产中每一分钟的改进都是很重要的。 2)完整的备份策略 热备甚至冷备 在数据迁移之前进行完整的备份,一定要是全量的。甚至在允许的情况下做冷备都可以。数据的备份
有两个分区的名为“my_topic”的主题的日志包含两个目录(即my_topic_0和my_topic_1),其中填充了包含该主题的消息的数据文件。日志文件的格式是一系列“日志条目”;每个日志条目是一个4字节整型变量N,存储消息长度,后跟N个消息字节。每条消息由64位整数偏移量给出消息在这个分去中所有发送到这个主题的消息的流中开始的字节位置。每个日志文件都以其包含的第一条消息的便宜量命名,因此创建的第一个文件都将是00000000000.kafka,并且每个附加文件将具有一个整数名称,大约是从前一个文件中的S个字节,其中S是配置中给出的最大日志文件的大小。
我们知道ASP.NET Core自带了appsettings.环境名.json,天生就能做到根据不同的环境选择不同的配置文件。但是NLog的官方例子里只有一份nlog.config,如何根据不同环境加载不同配置呢?
写这篇文章是因为之前有一次删库操作,需要进行批量删除数据,当时没有控制好删除速度,导致产生了主从延迟,出现了一点小事故。
在Linux下有些时候你会发现有的文件既然连root用户都没法删除,会报rm: 无法删除"/var/log/messages": 不允许的操作,这大部分原因是因为利用了chattr命令锁定改文件了。
通过上面的描述,我们知道一条查询SQL执行的主要过程,客户端执行一条SQL前需要先经过连接数据库、解析器、优化器、执行器等阶段,再由执行器返回查询结果,具体过程可以参考下面的简图。
Logstash功能虽然强大,但是它依赖java、在数据量大的时候,Logstash进程会消耗过多的系统资源,这将严重影响业务系统的性能,而filebeat就是一个完美的替代者,filebeat是Beat成员之一,基于Go语言,没有任何依赖,配置文件简单,格式明了,同时,filebeat比logstash更加轻量级,所以占用系统资源极少,非常适合安装在生产机器上。所以,Logstash与filebeat的使用原则就是:logstash是数据ETL工具,不用来收集服务器日志。而filebeat则用来收集服务器日志,不使用其日志过滤功能。那么接下来,我们讲讲filebeat:
很多人,这里说的是运维工程师们,一提到写某某方案,很是头疼。不是上某度一统搜索,就是同样一句话在N个群全部群发一遍:“有没有某某方案,可以共享一下的吗??求助,各位大佬们”,估计十有八九,全部石沉大海,杳无音讯。
https://devopscube.com/kubernetes-logging-tutorial/
Elasticsearch 提供了良好的默认值,并且只需要很少的配置。可以使用集群更新设置API在正在运行的集群上更改大多数设置 。
Redis 的数据 全部存储 在 内存 中,如果 突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一套机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失,这种机制就是 Redis 的 持久化机制,它会将内存中的数据库状态 保存到磁盘 中。
中国72%的受访者生产中使用Kubernetes 在CNCF,为更好地了解开源和云原生技术的使用,我们定期调查社区。这是第三次中国云原生调查,以中文进行,以便更深入地了解中国云原生技术采用的步伐及如何在庞大且不断发展的社区中赋能开发者并作出变革。本报告基于2018年3月和2018年11月发布的前两份中国报告。 https://www.cncf.io/blog/2018/03/26/cncf-survey-china/ https://www.cncf.io/blog/2018/11/13/cncf-sur
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最近在使用nodejs写日志记录的时候,发现一个问题:使用fs模块读写文件,调用writeFile(path,data)或者writeFileSync(path,data)时会将日志文件原来的内容给覆盖掉,显然这不是我所想要的结果,我想要的效果是在文件末尾追加,所以需要使用appendFile(path,data)或者appendFileSync(path,data)方法。以下内容转载自nodejs中追加内容到文件
在CNCF,为更好地了解开源和云原生技术的使用,我们定期调查社区。这是第三次中国云原生调查,以中文进行,以便更深入地了解中国云原生技术采用的步伐及如何在庞大且不断发展的社区中赋能开发者并作出变革。本报告基于2018年3月和2018年11月发布的前两份中国报告。
对于日志,一般需要 4 个要素:时间、级别、位置、内容、上下文信息。对于集群或者多台机器来说,日志还需要区分不同机器的唯一标识。
到MySQL的官方网站https://www.mysql.com/downloads/上下载完整的MySQL 8社区版RPM安装包,注意选择对应的平台和操作系统版本,这里选择的是红帽Linux,CPU架构是64位的x86。这个安装包里包括的RPM包如下:
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