Log4j现在已经被大家熟知了,所有细节都可以在网上查到,Log4j支持Appender,其中DailyRollingFileAppender是被经常用到的Appender之一.在讨论今天的主题之前,我们先看下另外一个Appender. 最常用的Appender——RollingFileAppender 下面是RollingFileAppender的一个Log4j配置样例(配置1): log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender lo…

 转载:http://www.cnblogs.com/LoveJulin/p/5082363.html nginx配置好负载分担后,测试的时候,如何查看负载分担情况:通过设置nginx日志显示: nginx服务器日志相关指令主要有两条,一条是log_format,用来设置日志格式,另外一条是access_log,用来指定日志文件的存放路径.格式和缓存大小,一般在nginx的配置文件中日记配置(/usr/local/nginx/conf/nginx.conf). nginx的log_format有…

在nginx.conf文件或vhosts/*.conf文件中的access_log日志中指定级别为main. http { include mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '$remote_addr - [$time_iso8601] - $msec - $status - $request_time - $body_bytes_sent - "$http_host" - "…

centos7设置rsyslog日志服务集中服务器 环境:centos6.9_x86_64,自带的rsyslog版本是7.4.7,很多配置都不支持,于是进行升级后配置 # 安装新版本的rsyslog程序wget http://rpms.adiscon.com/v8-stable/rsyslog.repomv rsyslog.repo /etc/yum.repos.d/rsyslog.repoyum install rsyslog* --skip-broken [root@:/etc]# rsys…

(一)问题 在使用MySQL数据库binlog日志基于时间点恢复数据库时,我们必须要指定binlog的开始位置和结束位置,而在MongoDB里面,如果使用oplog进行恢复,只有oplogLimit参数,该参数信息如下 --oplogLimit=<seconds>[:ordinal] only include oplog entries before the provided Timestamp oplogLimit参数定义了数据库恢复到该时间点.也就是说,MongoDB只是设置了oplog的…

LR中日志参数的设置与使用 1.Run-Time Setting日志参数的设置 在loadrunner的vuser菜单下的Run-Time Setting的General的LOG选项中可以对在执行脚本时Loadrunner对日志的操作行为进行定义,下面逐一介绍: 1) Enable logging 启用日志记录.如果选中该选项Loadrunner在执行脚本时,进行日志的记录,否则不记录日志 2) Send messages only when an error occurs 仅在出错时发送消息.…

设置日志保留天数,到期后自动删除 查看当前日志保存天数: show variables like '%expire_logs_days%'; 默认是0,即永不过期. 通过设置全局参数修改: set global expire_logs_days=30; 设置为保存30天 或者修改 my.cnf 或 my.ini 中的 expire_logs_days = 30 若没有则添加上 重启后生效!…

有时线上问题我们用打日志的方式来观察错误或埋点参数,但由于这些日志如果都打出来会占用大量存储空间而且覆盖了一些有效信息,所以线上级别一般设置INFO,调试级别用作特殊情况下.此时如果线上想查看调试级别下的日志,又不能更改日志级别后重新发布该怎么办? Spring Boot提供了日志级别动态配置功能,为我们的线上应用调试提供了很好的机制.在实际使用中需要结合Spring-Security提供的安全机制来保护Actuator 提供的各种系统级端点的安全访问. SpringBoot从版本 1.5.1 …

编辑Spark中conf中配置文件log4j.properties 设置日志级别为WARN,即:log4j.rootCategory=WARN, console…

总的来说,大部分情况下,设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题. 一般来讲,应该遵循以下准则: 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置  torch.backends.cudnn.benchmark = true  可以增加运行效率: 如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话,会导致 cnDNN 每次都会去寻找一遍最优配置,这样反而会降低运行效率.…