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。
前两天,没错确实就是前两天,7.4号我发了一篇:老大要我搭建一个TB级的日志监控系统,听说 ELK 不错,大家看完纷纷点赞,但是今天我就来打脸了,打自己脸。没错,今天推荐下:日志系统新贵Loki 。
最近,在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的ELK或者EFK比较重,再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统,下面介绍下Loki的背景。
最近,在对公司容器云的日志方案进行设计的时候,发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重,再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上,最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构。
来源:https://blog.csdn.net/Linkthaha/article/details/100575278
导读:随着 K8s 不断更新迭代,使用 K8s 日志系统建设的开发者,逐渐遇到了各种复杂的问题和挑战。本篇文章中,作者结合自己多年经验,分析 K8s 日志系统建设难点,期待为读者提供有益参考。
身为二十一世纪的一名程序员,没听说过分布式系统就显得自己好像没有女票一样尴尬。无论是出去面试跟面试官吹水,还是在工作中和同事吹水,分布式系统永远是你显得高人一等的筹码。分布式系统已经诞生了好几十年,说起来比我们八零后程序员好要老成,随着现代互联网的崛起,对于系统在性能,可靠性上的要求大大提高。
到目前为止,参照我们系统( 某上市互联网保险中介 )应用,就日志而言,我们经历了以下几个时间段的变化,也经历很多方面的尝试。就目前我们的应用日志系统经历了以下的变化:
如何成为一名优秀的程序员 要尽量接触代码,能看到代码,能写代码 如何快速成长 要写代码先看代码 好的代码让人看到时可以快速了解,并且能够抓住主要设计精髓 公共库代码 核心系统的代码: 用到的设计,原理 多看代码,保持代码的敏感度 写代码时,多做总结 写的代码要体现设计的思想 如何提升技术 了解项目中架构方面的相关知识,尤其是封装的组件 架构师工作内容简要介绍: 搭建高可用的框架: 搭建数据库时,要考虑如果一台MySQL服务宕机,如何保证业务切换到另一台机器上 要考虑高并发因素: 需要会用ngin
背景 随着酒店业务的高速发展,我们为用户、商家提供的服务越来越精细,系统服务化程度、复杂度也逐渐上升。微服务化虽然能够很好地解决问题,但也有副作用,比如,问题定位。 每次问题定位都需要从源头开始找同事
最近几年,互联网产业在政策抑制和市场容量接近饱和的情况下,慢慢地由野蛮生长、争抢客户的增量市场发展模式,进入了一个需要精细化运营,通过优质服务来留住客户的存量市场发展模式。能够通过创新来开辟的业务新赛道的机会和案例已经越来越稀缺。各大厂商纷纷开始高举“降本增效”的大旗,以期能够度过寒冬。
在all in拥抱云原生的大环境中,分布式系统已经成为标配,传统的服务器逐渐弹性化,上层接触到的跟多的是虚拟资源模式。然而,随着系统规模和复杂度的增加,分布式系统中的问题变得越来越难以排查和修复。在这种情况下,分布式追踪技术成为了必不可少的工具,以帮助开发者理解系统行为和性能,并快速识别和解决问题。
1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦;(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统;(3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa
我们开门见山,这个很好理解,双写就是说,一份数据在数据库存一份,在缓存中也存一份,给缓存一个过期时间,当读不到缓存时从数据库读出来然后写入缓存。
作者:datonli,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志,但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘,这会造成以下问题: 日志查找效率低下:一次用户请求涉及近十个模块,几十台机器,查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上,非常低效; 日志保存时间短:单机磁盘存储容量有限,为保存最新日志,清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间,比如:现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间,7 天前日志都会被清理,用户投诉因日志被清理而得不到解决;
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz,文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案,可以为类似的需求提供一定的启发。
大家好,我是道哥,今天我为大伙儿解说的技术知识点是:【在多线程环境下,如何实现一个高效的日志系统】。
Dongyu,资深云原生研发工程师,专注于日志与OLAP领域,主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
作为一个应届毕业生,进入阅文集团,加入到通用平台中心之后,随着日常工作的逐步深入,我渐渐了解阅文的技术体系,其中尤其以腾讯TARS平台最为重要。目前TARS平台承载了阅文内部绝大多数的服务,每日接口调用最大值近百亿,单业务峰值可在数万每秒,近300个业务服务。作为一个新人,我来讲下我从TARS小白到熟练工的历程中整理的一些知识点。
经典的ELK架构或现被称为Elastic Stack。Elastic Stack架构为Elasticsearch + Logstash + Kibana + Beats的组合:
你是否经常遇到线上需要日志排查问题但迟迟联系不上用户上报日志的情况?或者是否经常陷入由于存储空间不足而导致日志写不进去的囧境?本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统,从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。
如果1台或者几台服务器,我们可以通过 linux命令,tail、cat,通过grep、awk等过滤去查询定位日志查问题
首先我们来看一个企业中比较普遍的现象,当系统发生故障时,运维人员通常关注指标类数据,而研发人员更“钟情“于日志数据,为什么会有这种区别呢?
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。
所以今天本人火急火燎提着裤腰带火速赶稿,但是今天这篇如果要写,我就不得不提一下我的前老板 --- 原上草,他比较牛逼或者说过于牛逼。今天这个中篇,就是我和原上草不得不说的故事。
蔡了刚刚意识到自己说错了话,还在尴尬中,赶紧说道:“是啊,是啊!”一边说着,一边还使劲地点着头,希望通过过分的礼貌来化解刚才的口不择言。
怎样从一位程序员进阶成为一名合格的架构师?这是很多刚刚成为程序员和已经工作三五年的程序员会经常问道的问题。 先来看看大型网站的架构演化路线 初始阶段 应用和数据服务器分离 这一步主要还是把数据
随着分布式系统规模的日益扩大,集群中的机器规模也随之变大,那如何更好地进行集群管理也显得越来越重要了。所谓集群管理,包括集群监控与集群控制两大块,前者侧重对集群运行时状态的收集,后者则是对集群进行操作与控制。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅。
总体而言,Linux操作系统是一个强大、灵活且可定制的操作系统,广泛应用于服务器、嵌入式系统、超级计算机等各种领域。
1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦; (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统; (3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统, 包括facebook的scribe,apache的ch
在企业大数据体系建设过程中,数据采集是其中的首要环节。然而,当前行业内的相关开源数据采集组件,并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理,所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式。本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验,为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
说起查看日志排查 bug 的方式,早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看,或者下载下来查看。
结合下面这个例子,我们来谈谈为什么要重视code review。假设你作为新人刚入职,领导分配了一个需求,于是接下来做了下面这些事:
针对当前远程容灾备份系统普遍造价高昂的缺点,技术人员提出了一种通过基于Linux系统下的Rsync(Remote Synchronize)远程同步框架进行改进,采用节点间数据复制技术实现数据库远程备份方案。 根据容灾备份系统对备份类别的要求程度,数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份。数据备份是指建立一个异地的数据备份系统,该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制。当出现故障时,可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性。应用级备份比数据备份层次更高,即在异地建立一套完整的、与本地数据库系统
作者:李捷,Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下,构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统,ELK几乎无人不晓,这个生态并非是Elastic特意而为,毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎,被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”,这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时,也往往将各种指标对标于ELK,可见其影响之广。 但其实,流行的架构中并非只有ELKB,当我们使用ELKB搭建一套日志系统时,除了Elasticsearch, Logstash, Kib
概述 不怕出问题,就怕出问题找不到原因 运维团队一般会有个需求就是记录运维或者开发同事在服务器上的操作记录,比如进行一些常规审核或者是服务器被黑了、服务器日志被删的情况需要知道发生过什么事情,今天和大家分享下我们现在的服务器的shell和mysql操作日志记录的DIY方案。 团队内部之前有测试过一些堡垒机硬件,但终端操作方面不够人性化,不够灵活,而且价格昂贵,硬件容易形成单点故障。当然也接触过一些开源的方案,比如可以直接用ttyrec对终端进行录制,并且支持文本匹配,但是在实际使用中发现过严重bug,
android的日志系统有典型的android层次结构。本文指出路径,分析层次但不分析代码,这里还介绍logcat的使用和log_bg服务。
排查分布式系统问题用的最多的手段就是查看系统日志,但是目前分布式系统都是部署在多台机器上且多数调用链路比较长,因此日常工作过程中经常出现研发人员同时登录多台机器切换各个终端查询日志的场景。我们希望搭建一个日志收集及查询系统,方便定位问题。
大数据平台每天会产生大量的日志,处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种, 都是非常优秀的日志系统,且各有特点。下面我们来逐一认识一下。
-jvm的不同shutdownHook执行是并行的也就造成了,spring容器的关闭和日志系统关闭时间先后的不确定
笔者有着多年的toC开发、运维开发和运维工作经验,也曾开发很多内部运营系统,更多是从功能角度出发满足业务运维的需求很少提供完整规范的产品文档,关于开发的运营系统使用方法更多是通过口口相传,听起来不是很正规但确实是这样走过来的。
总第250篇 2018年 第42篇 背景 美团外卖从2013年11月开始起步,经过数年的高速发展,一直在不断地刷新着记录。2018年5月19日,日订单量峰值突破2000万单,已经成为全球规模最大的外卖平台。业务的快速发展对系统稳定性提出了更高的要求,如何为线上用户提供高稳定的服务体验,保障全链路业务和系统高可用运行,不仅需要后端服务支持,更需要在端上提供全面的技术保障。而相对服务端而言,客户端运行环境千差万别,不可控因素多,面对突发问题应急能力差。因此,构建客户端的高可用建设体系,保障服务稳定高可用,不仅
在早期的项目中,如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题,则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件,这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
在C语言中,字符串的拼接有很多种方法:memcpy,strcpy,strcat,sprintf等等。
随着云计算和容器技术的发展,微服务架构已经成为了越来越多企业的首选。微服务架构可以将一个大型应用程序拆分成多个小型服务,每个服务都可以独立部署和扩展。这种架构可以提高应用程序的可伸缩性、可靠性和可维护性。而Docker则是实现微服务架构的重要技术之一。
在上一篇文章别在C++代码里乱打日志了,这才是正确的打日志姿势!中,Jungle设计实现了C++日志系统,并将其用于之前已有的小程序中,测试结果也是OK的。那是否就说明这个Log系统没问题呢?
这篇文章主要介绍了在生产者-消费者模式中,生产和消费之间有大量数据需要交互时的一个高效率的解决方案。
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