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。
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:
当我们的系统发生故障时,我们需要登录到各个服务器上,使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
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。
背景 先说说当前背景,本人从一线红队(拿过大HVV第一)转为一个人的安全部也有两年的时间了,公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管,但是会遵守银行的安全要求,算间接受到监管。 10月18日,银保监会公布监管责任单位名单,包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个?这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的,对应金融行业的业务流程/风控都
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
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
在webrtc的native开发中,除了IDE调试以外,日志调试是不可或缺的手段。本文介绍webrtc日志系统的基本使用方法。
最近需要支持国产的 UOS 系统,这个系统我采用了 Xamarin 加上 GTK 开发,而我的日志系统有一个功能是记录日志的时候传入当前的文件路径,此时 NuGet 包是在 Windows 下构建的,因此传入的路径是 Window 构建服务器路径。此时在 Linux 上尝试获取文件名就炸了
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。
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。
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。
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。
《手写“SpringBoot”:几十行代码基于Netty搭建一个 HTTP Server》这篇原创好文是国庆期间写的,内容通俗易懂,还有我的手绘图,花了两天才写完(其他的时间都出去嗨皮了)。还是想让更多人看到,这里就再推荐一遍。
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。
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
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,
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
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:
这个开源项目是:Logan ,它是美团点评集团推出的大前端日志系统。名称是 Log 和 An 的组合,代表个体日志服务,同时也是金刚狼大叔的大名。
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。
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?
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。
2018 年,美团点评推出大前端日志系统—— Logan,并开源了 Android 与 iOS 端的 SDK。这次,我们又开源了在 Web 环境运行的 SDK、日志分析平台以及服务端代码,希望能够为社区内小伙伴们提供更加完整的大前端日志解决方案。
什么是 ELK ? 通俗来讲, ELK 是由 Elasticsearch 、 Logstash 、 Kibana 三个开源软件组成的一个组合体,这三个软件当中,每个软件用于完成不同的功能,他们组成了一套完整的日志系统的解决方案。
1.日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。2.应用太多,面临数十上百台应用时你该怎么办。3.随意登录服务器查询log对系统的稳定性及安全性肯定有影响。4.如果使用人员对Linux不太熟练那面对庞大的日志,定位问题慢。
TeamTalk是蘑菇街开源的一款企业内部用的即时通讯软件(Enterprise IM),类似腾讯的RTX。网上也有很多的介绍,我这里也有写几遍关于这款产品的“流水账”,一方面对自己这段时间的阅读其代码做个总结,尽量做个既能宏观上从全局来介绍,又不缺少很多有价值的微观细节,另一方面如果对于作为读者的您有些许帮助,那就善莫大焉了。 项目地址github:https://github.com/baloonwj/TeamTalk 如果您打不开github,请移步至百度网盘下载:http:/
近期整理的关于日志的面试题,对于初级者来说,很少会涉及到日志的处理,架构的选择。但是我相信作为一个资深者,这部分是必不可少的,同时也是评定一个系统的指标,足以证明日志的重要性。
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】。
MLSQL 目前开源的部分包括三个组件: Console, 也就是Web控制台 Cluster, 方便管理和代理后端多个MLSQL Engine实例 Engine, 相当于MLSQL的JVM(脚本解释
“ 基本提到日志分析架构都会提到ELK Stack,基本上已经成为最长使用的日志分析架构。在日常的日志分析领域,简单的数据分析,数据BI等进行支持。”
随着大数据平台型产品方向的深入应用实践和Docker开源社区的逐渐成熟,业界有不少的大数据研发团队开始使用Docker。简单来说,Docker会让大数据平台部署更加简单快捷、让研发和测试团队集成交付更加敏捷高效、让产线环境的运维更加有质量保障。
回顾 上一节,我们主要讨论了Sping的历史版本演绎,从无到有,从发布版本1.0到5.0的功能特性分析,并且对现在正在开发5.0版本充期许。随着Spring功能的增强,逐步减少复杂的配置,让广大程序员能够少搬砖是一件很荣幸的事情。 今天,我们在进行正式开发之前,好像把开发工具和开发环境跟大家说一下,原本打算这节放在第二章的,但是内容不算太多而且很杂,就放在第一章最后简单的说一下,下面一章开始详细的实践讲解。 开发工具介绍 中国有句古话说的好,“工欲善其事必先利其器”
通常一个线上问题的定位流程是: 通过 Metric 发现问题, 根据 Trace 定位到问题模块,根据模块具体的日志定位问题原因。在日志中包括了错误、关键变量、代码运行路径等信息,这些是问题排查的核心,因此日志永远是线上问题排查的必经路径;
<web-app> 2.5 以前要多个依赖 log4j-web,还需要在web.xml配置listener、filter
是一个 Linux 系统中的初始化系统和系统管理器,它负责启动系统中的各个进程,并管理它们的生命周期。systemd 的设计目标是提供更快速、更有效的系统启动,并提供更多的功能和特性,以便更好地管理和监控系统
当Linux等操作系统运行时,会发生许多事件和在后台运行的进程,以实现系统资源的高效可靠的使用。这些事件可能发生在系统软件中,例如 init 或 systemd 进程或用户应用程序,例如 Apache、MySQL、FTP 等。
看到这样的标题,忽然发觉 Arthas 从 2018 年 9 月开源以来,刚好一年了,正好在这个秋高气爽的时节做下总结和回顾。
支持主流的监控系统Prometheus,Zabbix,日志系统Graylog和数据可视化系统Grafana发出的预警消息,
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。
Loki开源日志解决方案已经开源有一段时间了,对标EFK/ELK,由于其轻量的设计,备受欢迎
有点眼晕,以下只是我们会用到的一些语言的合集,而且只是语言层面的一部分,就整个后台技术栈来说,这只是一个开始,从语言开始,还有很多很多的内容。今天要说的后台是大后台的概念,放在服务器上的东西都属于后台的东西,比如使用的框架,语言,数据库,服务,操作系统等等。
今天要说的后台是大后台的概念,放在服务器上的东西都属于后台的东西,比如使用的框架,语言,数据库,服务,操作系统等等。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云