典型的互联网应用的日志系统，从功能需求上看主要包括收集，存储和分析，以及展示这样三个部分，因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分：
前面提到，行存储是一个基于磁盘的存储引擎。为了避免IO的高昂开销，存储引擎会缓存一部分页面在内存中，便于随时对其进行检索和更改。存储引擎会对缓存的页面进行筛选、替换和淘汰，保证留存在缓存的页面能够提高整个引擎的执行效率。
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？
日志系统几乎是每一个实际的软件项目从开发、测试到交付，再到后期的维护过程中极为重要的查看软件代码运行流程、还原错误现场、记录运行错误位置及上下文等的重要依据。一个高性能的日志系统，能够准确记录重要的变量信息，同时又没有冗余的打印导致日志文件记录无效的数据。本文Jungle将用C++设计实现一个日志系统。
支付（Payment）系统可以很复杂，比如可以和银行打交道，和信用卡系统打交道。如果我们考虑用户在一家电商买东西，在结账的时候，借助电商支持的支付系统（Payment Service Provider）来完成支付行为。
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；
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。
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。
目标 高吞吐量. 支持大量的事件流, 如日志aggregation 优雅的处理巨量数据日志以支持周期性的离线数据加载 低延迟提交 支持分区, 分布式, 实时处理 当数据发送到其它系统时, 需要知道这个
开源日志系统分析很常见， 现在基于开源中间件可以很有效的搭建日志中心，处理各种数据的收集与分析。 日志系统也是信息系统，从软件工程的角度来看和一般的信息系统有很多类似的地方，我们可以从服务器物理部署的角度来解释这种系统，这种更多的是从运维角度来看，我们也可以从软件系统构成的角度来分析，也可以从数据流向看系统。我们这次把物理部署和软件逻辑系统放到一起，展示出整个系统的数据流向，数据存储和处理逻辑，也展示了从系统设计到插件工厂的实现逻辑。
本文为联合撰文，作者团队负责携程集团支付账务系统、消费金融账务系统、清结算和对账等工作的的开发、设计和运维工作。
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:
OLTP（联机事务处理系统）以高并发读写为主，数据实时性要求非常高，数据以行的形式组织，最适合面向外存设计的行存储引擎。随着内存逐渐变大，服务器上万亿字节（TB）大小的内存已经很常见，内存引擎面向大内存而设计，提高系统的吞吐量和降低业务时延。OLAP联机数据分析处理系统主要面向大数据量分析场景，对数据存储效率、复杂计算效率的要求非常高。列存储引擎可以提供很高的压缩比，同时面向列的计算，CPU指令高速缓存和数据高速缓存的命中率比较高，计算性能比较好，按需读取列数据，大大减少不必要的磁盘读取，非常适合数据分析场景。openGauss整个系统设计是可插拔、自组装的，并支持多个存储引擎来满足不同场景的业务诉求，目前支持行存储引擎、列存储引擎和内存引擎。
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
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。
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。
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。
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？
在C语言中，字符串的拼接有很多种方法：memcpy,strcpy,strcat,sprintf等等。
-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
对于一个系统来说，监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的，而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过，是不是有必要引入那么多组件，毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话，就有三个组件了（事实上就是：Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK）。
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
本文描述了为Linux ext2fs文件系统设计和实现事务元数据日志的工作进展。我们回顾了崩溃后恢复文件系统的问题，并描述了一种旨在通过向文件系统添加事务日志来提高ext2fs崩溃恢复速度和可靠性的设计。
“不懂得日志，你就不可能完全懂得数据库”Jay Kreps说道，Jay Kreps是LinkedIn公司首席工程师，本文介绍他本人对于日志的心得体会，包括日志是什么，如何在数据集成、实时处理和系统构建中使用日志等。 ◆ ◆ ◆ 我们最后要讨论的是在线数据系统设计中日志的角色。 在分布式数据库数据流中日志的角色和在大型组织机构数据完整中日志的角色是相似的。在这两个应用场景中，日志是对于数据源是可靠的，一致的和可恢复的。组织如果不是一个复杂的分布式数据系统呢，它究竟是什么？ 如果换个角度，你可以看到把整个组织系
笔者在写作本章节的时候，并不敢把此章节的标题叫做《高性能日志系统的设计》，之所以不敢加上“高性能”三个字的原因是，第一，我的对于日志系统设计知识和经验都来自于学习和工作经验，我并不是原创者，只是知识的搬运工；第二，目前有许多优秀的、被广泛使用的开源的日志系统，他们给了我很多启发，不敢在此班门弄斧。不管怎样，笔者还是想写一些自己关于对日志系统的理解和经验，让我们开始吧。
开始阅读 nginx 源码的时候就一直伴随着一个问题，那就是多进程的 nginx 模型是怎么保证多个进程同时写入一个文件不发生数据交错呢？ 猜想中，主要有以下几种解决方案： 1. 最传统的，正在写文件的进程加锁，其他进程等待，但是这样的情况是绝对不允许的，效率太过低下 2. 写 log 前测试锁状态，如果已经锁定，则写入进程自己的缓冲区中，等待下次调用时同步缓冲区，这样做的好处是无需阻塞，提高了效率，但是就无法做到 log 的实时了，这样做工程中也是绝对无法接受的，一旦发生问题，将无法保证 log 是否已经被写入，因此很难定位 3. 一个进程专门负责写 log，其他进程通过域套接字或者管道将 log 内容发送给他，他持续阻塞在 epoll_wait 上，直到收到信息，立即写入，但是众所周知，nginx 是调用同一个函数启动所有进程的，并没有专门调用函数启动所谓的 log 进程，除了 master 和 worker，nginx 也确实没有 log 进程存在 4. 那么就是进程启动后，全部去竞争某个锁，竞争到该锁的 worker 执行 log worker 的代码，其余的 worker 继续运行相应程序，这个方案看上去是一个不错的方案，如果是单 worker 的话，那么就无需去使用该锁即可
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。
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】。
《I Heart Logs 》出版于 2014 年，是一本很短小的书。作者 Jay Kreps，是前 LinkedIn 的 Principal Staff Engineer，也是 LinkedIn 许多著名开源项目的负责人及联合作者，如 Kafka、Voldemort 等。他是现任 Confluent 的 CEO，主要工作在于围绕实时数据提供企业级服务支持。这本书算是 Jay Kreps 过去多年实践的思考结晶。本文主要是对书中的一些看法、观点的梳理，有兴趣可以阅读原著或博客。
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
若是有最开始的包括后续优化的相关技术文档或者系统文档，对于接手过来的项目无疑是最有助于开发人员的方式。但是大家会发现往往接手过来的项目是没有这一类的文档的，交接过来的系统若是对开发有极高追求的，一般都会有文档，并且 README.md 中会有项目介绍包括相关文档，但是...... 往往我们拿到手的系统是纯代码，README.md 可能都没有这个文件，这种往往是最痛苦的，不过也是最锻炼梳理系统这项技能的。
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。
文件系统的目的是组织和存储数据。文件系统通常支持用户和应用程序之间的数据共享，以及持久性，以便在重新启动后数据仍然可用。
CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库，有PostgreSQL和MySQL两个版本。本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例，介绍我们的架构设计和优化思路。
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
在我接触IOC和DI 概念的时候是在2016年有幸倒腾Java的时候第一次接触，当时对这两个概念很是模糊；后来由于各种原因又回到.net 大本营，又再次接触了IOC和DI，也算终于搞清楚了IOC和DI 这两个概念关系。使用过ASP.NET Core的人对这两个概念一定不陌生，想必很多人还是很难去理解这两个东西，所以，趁着今天有空，就去把两个概念捋清楚，并将学习过程的知识点记录下来。
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。
给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
在大数据时代，具备高并发，高可用，理解微服务系统设计的人员需求很大，如果你想从事后台开发，在JD的描述中最常见的要求就是有所谓的“高并发”系统开发经验。但我发现在市面上并没有直接针对“高并发”，“高可用”的教程，你搜到的资料往往都是只言片语，要不就是阐述那些令人摸不着头脑的理论。但是技术的掌握必须从实践中来，我找了很久发现很少有指导人动手实践基于微服务的高并发系统开发，因此我希望结合自己的学习和实践经验跟大家分享一下这方面的技术，特别是要强调具体的动手实践来理解和掌握分布式系统设计的理论和技术。
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。
MQTT是一个物联网传输协议，它被设计用于轻量级的发布/订阅式消息传输，旨在为低带宽和不稳定的网络环境中的物联网设备提供可靠的网络服务。MQTT是专门针对物联网开发的轻量级传输协议。MQTT协议针对低带宽网络，低计算能力的设备，做了特殊的优化，使得其能适应各种物联网应用场景。
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。
本文讲述sprint的第二个基本概念： AOP，即面向方面编程 什么是面向方面编程 软件项目中，日志系统等服务系统被核心功能系统调用，日志系统的代码分散在各处。面向方面编程将日志等服务系统独立出来，作为单独一个模块，形成一个“方面”。然后通过一些手段将日志与核心代码再联系起来，叫做“织入”。由此将原来混杂在一起的代码分离成单独的模块，代码质量提高，模块内聚性更高，核心模块专注于处理核心业务流程，而不需要关注不相关的东西，如记录日志、考虑安全等因素。 通过面向方面编程，模块可以更加独立。只要不是本模块需要做
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
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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。
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务，需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路：
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