Windows 系统日志是记录系统中硬件、软件和系统问题的信息，同时还可以监视系统中发生的事件。用户可以通过它来检查错误发生的原因，或者寻找受到攻击时攻击者留下的痕迹。
亲爱的读者朋友，如果您正在使用MySQL数据库，并关心数据库性能优化，那么慢查询分析工具绝对是您需要了解的重要工具之一。在本文中，我将向您推荐一些常用的MySQL慢日志分析工具，以及如何使用它们来提高数据库性能。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
作为一名DBA，分析MySQL数据库的慢日志是一项经常会遇到的任务，今天我们来看下mysql官方自带的慢日志分析工具mysqldumpslow。
Log日志，不论对开发者自身，还是对软件系统乃至产品服务都是非常重要的事情。每个开发者都接触过日志，以至于每个人对日志的了解都会有所不同。
中间件：nginx、tomcat、apache、mysql、redis、memcache
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。
我们知道已经有很多像Awtstat这样的使用perl、c或者c++开发的强大的日志分析工具，但是同样也有很多使用PHP开发并且开源的日志分析软件，今天我就收集了一些与大家分享。
首先，咱们还是老规矩，先介绍一下什么是日志分析。 日志分析----计算机、网络和其他IT系统生成审计跟踪记录或记录系统活动的日志。日志分析是对这些记录的评估，帮助公司缓解各种风险并满足合规性法规。
如何进行查看慢查询日志，如果开启了慢查询日志，就会生成很多的数据，然后我们就可以通过对日志的分析，生成分析报表，然后通过报表进行优化。
在做一些技术规划的时候，会发现有一些事情需要前置，比如说MySQL里面的工具，如果等到实际碰到了各色的问题再来统一，就比较难了。有沟通成本，人力成本，技术沉淀和持续交付等等的成本，这些最好提前和团队有一个基本的沟通，达成一个共识。内部统一了以后，和开发同学规范统一就有了一个基线。 大体来说，我考虑了以下几个方面，内容适当做了删减。 运维管理工具 数据备份恢复工具 数据库优化工具 客户端工具 性能测试工具 数据库版本管理工具 数据库审计工具 我来逐个说一下，有更好的工具也欢迎各位拍砖。 运维管
产品要求的功能都都开发完了，但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验，并以提问的方式，给读者一点点建议
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
监控系统监控到我们的程序变慢了，怀疑是sql的原因，要怎么去分析排查呢？一般按照如下几个步骤进行：
K8S的集群运行依赖Master节点和Node节点的通信，为了更好的理解第4部分的Pod生命周期，我们这里先给出K8S Master的简单架构图，后续的文章中，我们会分析Master、Node和Pod之间的关系。
日志分析在web系统中故障排查、性能分析方面有着非常重要的作用。目前，开源的ELK系统是成熟且功能强大的选择。但是部署及学习成本亦然不低，这里我实现了一个方法上相对简单（但准确度和效率是有保证的）的实现。另外该脚本的侧重点不是通常的PV，UV等展示，而是短期内（如三天历史or一周历史）提供细粒度的异常和性能分析。 先说一下我想实现这个功能的驱动力（痛点）吧： 我们有不少站点，前边有CDN，原站前面是F5，走到源站的访问总量日均PV约5000w。下面是我们经常面临一些问题： CDN回源异常，可能导致我们
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
当前，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会对性能造成一定的影响，慢查询日志支持将日志记录到文件中
Linux 下的rsyslog有向远程发送日志的功能，出于安全和审计需要，可以将服务器的日志集中起来管理。加上图形化的日志分析工具，我们可以很直观的发现日志中的问题，配合常规的监控系统，以实现基于日志的颗粒化运维。
常见的数据库攻击包括弱口令、SQL注入、提升权限、窃取备份等。对数据库日志进行分析，可以发现攻击行为，进一步还原攻击场景及追溯攻击源。
网上，关于入侵痕迹分析的文章很多，在此将个人工作中常用的一些方法技巧(班门弄斧了)，以及爬过的坑总结如下（当然，其中有些方法也是从各位前辈的经验中学习的）。入侵痕迹分析，不外乎正向推理，和逆向推理。当已经掌握部分线索时，可通过逆向推理，快速确定事发时间、影响范围、事发原因等；当没有明确的线索，可以入侵者的视角，通过正向思维进行推理，从而发现入侵行为；两种方法都可以以敏感文件、敏感命令、敏感IP、攻击特征关键字为线索，推理出事发时间、事发原因。
日志收集系统的原理是这样的，首先应用集成了Logstash插件，通过TCP向Logstash传输日志。Logstash接收到日志后根据日志类型将日志存储到Elasticsearch的不同索引上去，Kibana从Elasticsearch中读取日志，然后我们就可以在Kibana中进行可视化日志分析了，具体流程图如下。
近日，全托管 MQTT 消息云服务 EMQX Cloud 发布功能更新：对「日志」模块进行了优化，新增多个分析参数，帮助用户进行更加有效系统监控与运维。
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
虽然作为一个后端开发，可能对日志系统lek的直接应用多过于学习维护，但是我们运维维护的elasticsearch总是崩，每次都说我用得不对，出于这个原因，决定对lek进行一次粗略的学习，对基本概念和使用方法记录和总结。
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. es是什么 ElasticSearch简称ES，是一个高拓展和开源的全文搜索和分析引擎，可以准实时地存储、搜索、分析海量的数据。 它和MongoDB、redis等一样是非关系型数据。 业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。 可拓展：开源软件，支持很多第三方插件。 高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。 采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本。所有资源都共享统一的接口（标准的HTTP方法）比如 GET、PUT、POST 和 DELETE，在客户端和服务器之间传输数据。
在项目里面，多多少少都隐藏着一些执行比较慢的SQL, 不同的开发测试人员在平时使用的过程中多多少少都能够遇到，但是无法立马有时间去排查解决。那么如果有一个文件能够将这些使用过程中比较慢的SQL记录下来，定期去分析排查，那该多美好啊。这种情况MySQL也替我们想到了，它提供了SQL慢查询的日志，本文就分享下如何使用吧。
show variables like ‘%slow_query_log%’; #如果结果中包含slow_query_log | OFF ，则说明慢日志已经关闭 #开启慢查询日志的方式：set global slow_query_log=1;
本篇分享下个人在实时数仓方向的一些使用经验，主要包含了ClickHouse 和 StarRocks 这两款目前比较流行的实时数仓，文章仅代表个人拙见，有问题欢迎指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ
开源日志分析系统logstash 1. MySQL和ES同步 ---- 编程式 使用之前的elasticdump，手动变成生成json文件，编写shellscript导入ES。后续的数据新增使用PHP或kava客户端进行编程触发同步。 使用插件（没有什么特别好的插件） 国人编写的go-mysql-elasticsearch（go开发） 官方推荐基于logstash的插件logstash-input-jdbc 自己写 采用阿里巴巴的一个开源项目canal，可以模拟mysql从服务器。封装了b
数据库审计平台（简称DB Audit），实时记录用户操作数据库的行为，对数据库操作进行细粒度审计的合规性管理，对数据库遭受到的风险行为进行实时告警。通过对用户访问数据库行为记录、分析和汇报，来帮助DBA事后生成合规报告、事故追根溯源，同时通过搜索技术提供高效查询审计报告，定位事件原因，以便日后查询、分析、过滤，实现加强内外部数据库网络行为的监控与审计，提高数据资产安全。
上个周五的时候，Doris官宣了2.0版本，除了在性能上的大幅提升，还有一些特性需要大家特别关注。
TiDB 中的慢查询日志是一项 关键的性能监控工具，其主要作用在于协助数据库管理员追踪执行时间较长的 SQL 查询语句。 通过记录那些超过设定阈值的查询，慢查询日志为性能优化提供了关键的线索，有助于发现潜在的性能瓶颈，优化索引以及重构查询语句，从而提升数据库的整体性能。 本文将主要介绍 TiDB 中慢查询日志的功能，并探讨常用的慢查询日志分析方法 。
MySQL 的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，他用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句。
爱可生交付服务部团队 DBA 擅长日志分析、问题排查等；主要负责处理 MySQL 与我司自研数据库自动化管理平台 DMP 的日常运维问题，对数据库及周边技术有浓厚的学习兴趣。
本文主要是讲过程与思路，从手上的日志来反推故障现场，最后模拟出事故现场。没有过度讲解理论的一些知识，主要是偏分析。
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服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
当我们谈论微服务架构时，我们在谈论什么？ 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点，还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架，以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架，Service Mesh不限制服务开发语言、
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10S以上的语句。默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，他用来记录在MySQL中响应的时间超过阈值的语句，具体指运行时间超过long_query_time（默认是10秒）值的SQL，会被记录到慢查询日志中。
ElasticSearch自带存储，相当于是自己的数据仓库。在实践中，一般mysql等数据库与Elastic自己的库是不同的库，在mysql存入数据后，将数据自动与Elastic数据库进行同步。Elastic的库采用JSON格式进行存储，类似于MongoDB数据库的存储格式。
为了方便即将到来的HVV行动，为大家提供更好的掌握渗透攻击技能，特意收集了一些关于HVV常见的面试题给大家参考。
9 生产环境的ELK技术栈 当我们说到生产级别实施ELK技术栈时，有一些隐含的前提条件 防止数据丢失 数据保护 可扩展性的解决方案 数据保留 ---- 防止数据丢失 Logstash的索引器之前引入
继上次日志日志服务到审计溯源 第一篇，此文是第二篇，Tone菜鸡继续讲解，包含的领域知识点比较多，但是都是比较基础的，大佬们勿喷，如果自己的网站遭受入侵如何抓住凶手的作案过程以及溯源。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析，最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓，并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
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