昵称：院长 性别：男 爱好：羽毛球，乒乓球，嗨歌，钻研技术 技能：在下方 职位：落魄技术
随着Web应用规模的不断扩大，日志监控变得越来越重要。对于Nginx这样的Web服务器，实时监控和分析其日志信息可以帮助我们迅速发现问题、进行性能调优。本文将介绍如何使用Loki、Promtail和Grafana搭建一个高效的Nginx日志监控系统。
作为一名Java程序员，我们开发了很多Java应用程序，包括桌面应用、WEB应用以及移动应用。然而日志系统是一个成熟Java应用所必不可少的，在开发和调试阶段，日志可以帮助我们更好更快地定位bug；在运行维护阶段，日志系统又可以帮我们记录大部分的异常信息，从而帮助我们更好的完善系统。本文要来分享一些Java程序员最常用的Java日志框架组件。
是一套Java日志接口，以前叫Jakarta Comons Loging，后更名为Commons Loging。
本文讲述了如何构建一个全链路日志监控平台，包括数据采集、存储、查询和分析等方面的技术实现。同时，文章还探讨了在构建过程中所遇到的挑战和问题，以及解决方案。
先帝创业未半而中道崩殂，今监控天下三分。如下图所示，监控的天下被划分为基于 Tracing（调用链）监控、基于Metrics（指标）监控、基于Logging（日志） 的监控。
一、课程介绍 本次分享课程属于《C#高级编程实战技能开发宝典课程系列》中的一部分，阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习，不断的收集、整理和完善此系列课程！ 一、本高级系列课程适合人群如下 1、有一定的NET开发基础。 2、喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们。 二、今天我们要解决的日志监控痛点问题描述 1）、你是否在为找到一款轻量级日志监控组件四处寻找而感到烦恼？ 2）、你是否在每次都要通过查找日志文件而感到烦恼？ 3）、 你是否在还在Debug不
如果你是一名系统管理员，或者是一名好奇的软件开发工程师，那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策，包括系统的组成部分、这些部分之间的交互，以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。 面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机的应用日志、系统服务日志如何采用同一套方案快速、完整的收集和检索？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？本文主要从以下几个方面来分享下笔者在日志监控方面的一些经验。 目录 一、DevOps浪潮下带来的监控挑
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日志监控，是每个公司必须解决的一个问题。创业型公司，如何用半天的时间，搞定一个可扩展，通用的日志监控框架，是今天要聊的话题。
概要 为什么要做监控 线上发布了服务，怎么知道它一切正常，比如发布5台服务器，如何直观了解是否有请求进来，访问一切正常。 当年有一次将线上的库配置到了Beta，这么低级的错误，排错花了一个通宵，十几个人。 某个核心服务挂了，导致大量报错，如何确定到底是哪里出了问题。 SOA带来的问题，调用XX服务出问题，很慢，是否可以衡量？ 由于业务系统数量大，每天都会产生大量的系统日志和业务日志，单流式业务的一台服务器产生的日志达400M 想直接查看内容打开可能几分钟，而且内容之多根本无法查看，给开发和运维带来诸多不便，
上一篇《100行代码，搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构： 监控平台层：调度监控项，通过后台管理监控项 信息管理层：通过服务和后台维护集群，告警接收人，告警策略等信息 告警发送层：通过接口发送邮件，短信，微信等消息 创业型公司，如果没有上述完善的基础设施，可以简化为一个通用+可扩展的http监控框架： 调度器：100行的伪代码，简述了调度器的原理 可扩展配置：通过配置文件来维护监控项、集群、告警人信息，同时保持扩展性 不少同学留言问，这个框架日志监控覆盖不了，RPC接口监控覆盖
腾讯云云函数 X 有赞云合作背景 有赞云的有容器应用主要以容器开发模式为主，对于大客定制项目，整体的开发周期较长，大量时间花在前后端联调测试阶段，项目交付效率急需提升，希望尝试全栈敏捷的开发模式。 另一方面，生态开发者目前的插件功能相对简单独立，希望可以尝试更轻量级的开发模式来提升研发和维护的效率。 此外，有赞的大客商家举行大型活动时都需要和有赞云报备，有赞云和三方一起评估稳定性方案后才能上线，希望可以通过新的技术降低开发者和云平台的运维成本。 有赞云 Serverless 平台技术选型 有赞云在
java日志概述 对于一个应用程序来说日志记录是必不可少的一部分。线上问题追踪，基于日志的业务逻辑统计分析等都离不日志。java领域存在多种日志框架，目前常用的日志框架包括Log4j，Log4j 2，Commons Logging，Slf4j，Logback，Jul。 java常用日志框架类别介绍 Log4j Apache Log4j是一个基于Java的日志记录工具。它是由Ceki Gülcü首创的，现在则是Apache软件基金会的一个项目。 Log4j是几种Java日志框架之一。 Log4j 2 Apa
上一篇《100行代码，搞定http监控框架》介绍了通用+可扩展的http监控平台的架构：
Zabbix可用于集中监控和分析日志，支持有日志轮询的日志监控分析。当日志中出现相关警告信息（如警告、报错等），可以发送通知给用户。日志监控功能，必须满足以下两个条件：
原文：http://www.infoq.com/cn/news/2016/07/lianjia-architect-plantform
Java日志概述 对于一个应用程序来说日志记录是必不可少的一部分。线上问题追踪，基于日志的业务逻辑统计分析等都离不日志。java领域存在多种日志框架，目前常用的日志框架包括Log4j，Log4j 2，Commons Logging，Slf4j，Logback，Jul。 Java常用日志框架类别介绍 Log4j Apache Log4j是一个基于Java的日志记录工具。它是由Ceki Gülcü首创的，现在则是Apache软件基金会的一个项目。 Log4j是几种Java日志框架之一。 Log4j 2 Ap
时间回到1996年，欧洲安全电子市场（EU SEMPER）项目正进行得如火如荼。项目组成员意识到，他们需要一个强大的程序跟踪API来辅助开发。这就是Log4j的雏形。经过不断的迭代和完善，Log4j逐渐崭露头角，成为了Java社区中炙手可热的日志框架。
github地址：https://github.com/onlyGuo/nginx-gui
先介绍一下多数公司采用的方式：目前比较流行的是采用springcloud（或者dubbo）做微服务，按照业拆分为多个独立的服务，服务采用集群的方式部署在不同的机器上，当一个请求过来的时候，可能会调用到很多服务进行处理，springcloud一般采用logback（或者log4j）输出日志到文件中。当系统出问题的时候，按照系统故障的严重程度，严重的会回退版本，然后排查bug，轻的，找运维去线上拉日志，然后排查问题。
nginx-gui这个东西真的要吹一波，太好用了，而且源码公开。对于我这样一个作为Linux菜鸟的Java开发来说，这个可视化配置工具简直是福音！
来源：leanote.zzzmh.cn/blog/post/5cc7f63616199b068300001c
我们知道监控系统的目标是：为保障业务SLA，帮忙我们更全面、细致的了解业务系统的运行状态，更及时的发现系统风险，同时给技术运营的同学争取更多化解风险的时间和解决问题的方向。
log4j-over-slf4j和slf4j-log4j12是跟java日志系统相关的两个jar包，当它们同时出现在classpath下时，就可能会引起堆栈溢出异常。异常信息大致如下（摘自slf4j官网文档Detected both log4j-over-slf4j.jar AND slf4j-log4j12.jar on the class path, preempting StackOverflowError ）：
本文的目的是搞清楚Java中各种日志Log之间是怎么的关系，如何作用、依赖，好让我们平时在工作中如果遇到“日志打不出”或者“日志jar包冲突”等之类的问题知道该如何入手解决，以及在各种场景下如何调整项目中的各个框架的日志输出，使得输出统一。
相比于大而全的 ELK 日志监控平台，统一异常监控平台更推荐使用——sentry。 ELK是通用数据存储和查询服务，专长是基于关键字的海量搜索，同时通过搭配一些插件以后，它也可以做一些异常日志监控之类的工作，但这个不是ELK的专长。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。 目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统，是一个省时省力、效率最高的方案。当然，对监控不是很明白的朋友们，看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
在现代的分布式系统中，日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据，Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。Elasticsearch 不仅可以存储大量的日志数据，还可以实时地搜索和分析数据。但是，当您的系统发生异常情况时，如何及时获得通知呢？这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架，并推荐一个强大的工具：Frostmourne。
链接：https://leanote.zzzmh.cn/blog/post/5cc7f63616199b068300001c
当当当当~~下半部分来咯，直接进入主题把，大家可以关注下我的公众号Java周某人，每天都会分享java有关的文章， 还可以免费领取面试资料哦
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供详实的数据用于追查定位问题。目前业界有很多不错的开源产品可供选择。选择一款开源的监控系统，是一个省时省力、效率最高的方案。当然，对监控不是很明白的朋友们，看了以下文章可能会对监控整个体系有比较深刻的认识。
日志框架是每个系统必备的功能之一，在日常使用当中却往往没有得到应有的重视，要么跟随“前辈”，原来用什么就用什么，要么随便选择一个……甚至还有项目大量使用System.out.println来打印日志……
最近很多人在咨询日志监控的事情，对于日志这个问题，简单也简单，不简单也不简单，日志最先反映出应用当前的问题，在海量日志里面找到我们异常记录，然后记录下来，并且根据情况报警，大家可以监控系统日志、nginx、Apache、业务日志。想用好用对，不是辣么容易，一直想系统的写下，无奈人比较懒，就把自己的微薄经验跟大家一起互相学习下。zabbix最主要的是监控日志文件中有没有某个字符串的表达式，支持日志文件正则和关键字正则，其是把日志文件中符合关键字的日志过滤出来入库，不包含的日志不采集，且只支持主动模式。
前几天在CCTV播出的《新闻联播》——“众志成城保供应 企业在行动”，对腾讯在疫情期间向全国用户免费开放300人不限时的会议功能进行了报道：
nginx 可视化管理，例如- 配置管理 - 性能监控 - 日志监控 - 其他配置
最近在关注限流、降级、监控等系统稳定性方面的技术，反复牵涉到的几个技术名词是日志log，Aop切片。
微服务构最终的目标是实现业务的价值，交付，为了让开发人员更加关注业务开发和交付，微服务需要一些比较底层的基础设置，我们也称为微服务公共关注点。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。，比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
近年，Spring Cloud俨然已经成为微服务开发的主流技术栈，在国内开发者社区非常火爆。我近年一直在一线互联网公司（携程，拍拍贷等）开展微服务架构实践，根据我个人的一线实践经验和我平时对Spring Cloud的调研，我认为Spring Cloud技术栈中的有些组件离生产级开发尚有一定距离。比方说Spring Cloud Config和Spring Cloud Sleuth都是Pivotal自研产品，尚未得到大规模企业级生产应用，很多企业级特性缺失（具体见我后文描述）。另外Spring Cloud体系还缺失一些关键的微服务基础组件，比如Metrics监控，健康检查和告警等。所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上，结合自身的实战落地经验，也结合国内外一线互联网公司（例如Netflix，点评，携程，Zalando等）的开源实践，综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师（或者是初创公司）有一个好的指导，能够少走弯路，快速落地微服务架构。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？ 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台，先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享，本篇文章
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。
前面介绍了企业级监控概述及发展等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 如何做好企业监控系统运维相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
食之无味，弃之可惜 在企业级应用的“季度或月度发布”被认为是领域最佳实践的时候，在应用部署到生产环境之前维护一个完整的环境来进行集成测试是非常必要的。但是，集成测试环境和集成测试本身有着如下的问题： 环境本身脆弱，而且通常存在手动配置部分，环境维护成本很高； 环境因素导致集成测试不稳定、不可靠、反馈慢，测试失败不易定位问题，同时还会重复测试隔离组件已经测过的功能。 集成测试成为了持续交付的瓶颈，犹如鸡肋。因此，最新一期ThoughtWorks技术雷达建议企业暂缓搭建企业级集成测试环境，而是采用增量的方式发布
这个问题相对比较开放，如果确实不太清楚，自己可以假象如果你的接口被恶意攻击你会怎么办，讲清楚自己的思路就行（前提是不能瞎说，得有点道理，逻辑说得通）。
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统，众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了，直接上吧。
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