简单的log日志 鉴于任何功能模块或系统在调试时都需要日志打印,这里随便写了一下,作为以后代码调试之用,只实现了不同等级的日志输出功能,其他的调试功能以后再行添加:使用方法简单,只需要在头文件里事先按照log的输出等级定义几个宏即可,然后就可以在源码文件中直接使用了,后面附上使用例程: 源码如下: LogC.h #ifndef __LOG_SYSTEM_H__ #define __LOG_SYSTEM_H__ #include <inttypes.h> /** 错误码基数 **/ #defin

搭建该平台的目的就是为了运维.研发很方便的进行日志的查询.Kibana一个免费的web壳:Logstash集成各种收集日志插件,还是一个比较优秀的正则切割日志工具:Elasticsearch一个开源的搜索引擎框架(支持群集架构方式). 1 安装需求 1.1 理论拓扑 1.2 安装环境 1.2.1 硬件环境 192.168.50.62(HP DL 385 G7 .RAM:12G.CPU:AMD 6128.DISK:SAS 146*4) 192.168.50.98(HP DL 385 G7 .RAM

Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用(如,搜索),您可以使用它.说到搜索,logstash带有一个web界面,搜索和展示所有日志. kibana 也是一个开源和免费的工具,他可以帮助您汇总.分析和搜索重要数据日志并提供友好的web界面. 他可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 界面.说到这里,我们看看 kibana 和 logstash到底能为我们做些什么呢? 下面是kibana的界面 简单来讲他

查询 Application接口提过多种方法查询运行时环境属性. 获得应用类型 有时候根据运行平台需要处理一些具体的逻辑,可以使用 Application.getType() 方法来返回应用所运行的平台: switch (Gdx.app.getType()) { case Android: // android specific code break; case Desktop: // desktop specific code break; case WebGl: // HTML5 speci

这里我的的Demo的逻辑是这样的:首先我基本的数据是储存在Sql数据库中,然后我把我的必需的数据推送到MongoDB中,这样再去利用Lucene.net+盘古创建索引:其中为什么要这样把数据推送到MongoDb中,我的理解是可以从Sql中直接取出来必需的数据,首次推送可能是要推送所有的数据,直接创建索引,但是在第二次推送的时候,可能存在要修改或者新增的数据,这样我们就需要一个中间表,而这个中间表我们是使用的MongoDB文件型存储来处理啦,而没在sql数据库中在建立一张表,我是这么理解的...大

前言 Entity Framework Core 2.0更新也已经有一段时间了,园子里也有不少的文章.. 本文主要是浅析一下Entity Framework Core2.0的日志记录与动态查询条件 去年我写过一篇关于Entity Framework Core1.0和1.1的日志记录和事务的文章: 一步步学习EF Core(2.事务与日志) 时过境迁..EF Core也更新到2.0了.. 在日志记录方面,有了比较大的变化..所以我觉得还是需要学习学习 正文 一. Entity Framework

Docker — 从入门到实践 Docker 命令查询 基本语法 Docker 命令有两大类,客户端命令和服务端命令.前者是主要的操作接口,后者用来启动 Docker Daemon. 客户端命令:基本命令格式为 docker [OPTIONS] COMMAND [arg...]: 服务端命令:基本命令格式为 dockerd [OPTIONS]. 可以通过 man docker 或 docker help 来查看这些命令. 客户端命令选项 --config="":指定客户端配置文件,默认

转自:https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/9120028.html 小步快跑的公司可以最简化操作直接通过log4net将日志写入ElasticSearch    很多小步快跑的公司,开发人员多则3-4个,面对巨大业务压力,日连夜的赶着上线,快速试错,自然就没时间搭建一些基础设施,比如说logCenter,但初期 项目不稳定,bug又多,每次都跑到生产去找日志,确实也不大方便,用elk或者用hadoop做日志中心,虽然都是没问题的,但基于成本和人手还是怎

最近,长期运营后的港台服出现一个问题,web充值很慢,用gm指令查询玩家信息也很慢.最后定位到MongoDB查询也很慢.   刚开始定位的时候,运营SA直接查指定的玩家,并反映很慢,就猜测是索引的问题.有可能是索引太大,没法全部放进内存,导致读索引需要多次读取磁盘,最后整个查询要4-5s才能完成.后来阅读了一下MongoDB的文档,发现其也是用B-Tree放索引的,也尽量将索引加载在内存里了.当然,索引有没有在内存里这个指标,还是没有日志或者查询结果暴露的……   后来,对面运营客服提醒,只有指

连表查询都用Left Join吧   最近看同事的代码,SQL连表查询的时候很多时候用的是Inner Join,而我觉得对我们的业务而言,99.9%都应该使用Left Join(还有0.1%我不知道在哪),我用最简单的方式来描述这两者的区别,直接看图(有点草啊): 我的做法是永远把查询主体放在左边,然后右边挨个连上要附加的信息,有则连上,没有则留null,这样思路是最清晰的. Inner Join跟这个的区别是如果附加表找不到对应ID,那么这行记录就不会出现,我在图中用红色字体说明了这个区别.(

EF Core使用SQL调用返回其他类型的查询   假设你想要 SQL 本身编写,而不使用 LINQ. 需要运行 SQL 查询中返回实体对象之外的内容. 在 EF Core 中,执行该操作的另一种方法是编写 ADO.NET 代码,并从 EF 获取数据库连接. public async Task<ActionResult> About() { List<EnrollmentDateGroup> groups = new List<EnrollmentDateGroup>(

使用ffprobe 查询wav文件信息 安装 安装过程和ffmepg相同不在赘述 不带参数查询文件信息 ffprobe ZH_biaobei_标准合成_甜美女声_楠楠_5_5_5_6_1_4047db9ffe21ffc845816028a9fdd120.wav ffprobe: /usr/local/lib/libuuid.so.1: no version information available (required by /lib/x86_64-linux-gnu/libblkid.so.1

0. 前言 FFmpeg 中常用的工具有三个,分别是多媒体编解码工具ffmpeg.多媒体内容分析工具ffprobe和多媒体播放器ffplay.本文介绍的指令都是与编解码工具 ffmpeg 相关的. 学会查询内置文档能够解决我们遇到的很多参数设置问题,也可以避免因为网上各种版本不同.质量参差不齐的答案而困惑. 1. ffmpeg 帮助信息 ffmpeg 命令行指令语法格式如下 ffmpeg [global_options] {[input_file_options] -i input_url} .

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化

APP简介 律师查询是基于聚合数据的律师查询接口做的,这个接口目前处于停用状态,但是,由于我是之前申请的,所以,还可以用,应该是无法再申请了. 效果图 开发 一.HttpHelper 既然是请求接口的,那就少不了请求方式,这里是比较常用的HttpClient,用起来也比较方便,单独封装一个HttpHelper类,专门用来作为基础的连接用 public static class BaseService { /// <summary> /// 访问服务器时的Cookies /// </sum

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse

背景: 今天去深圳溜达了一天,刚回来,看到首页都是微软大法好,看来离.NET的春天就差3个月了~~ 回到正题,这篇的教程讲解下拉配置. 查询区的下拉配置: 1:查询框怎么配置成下拉? 在配置表头:格式化配置 #是否 PS:格式化配置除了用来格式化表格的内容,同样也会下拉进行格式化. 效果: 那“#是否”是哪里来的? 在配置维护里来的,对于固定的选项,统一在这里配置: 2:查询框下拉能不能多选? 配置格式规则即可:multiple属性 效果: 3:查询框下拉能不能级联? 配置格式化规则指向上一级即

前言: Aries框架毕竟是开发框架,所以重点还是要写代码的,这样开发人员才不会失业,哈. 步骤1:新建html 建一个Html,主要有三步: 1:引入Aries.Loader.js 2:弄一个table标签 3:new 一个AR.DataGrid 当然了,虽然才这么点代码,我也是从UserList.html里Copy过来改的. 步骤二:配置菜单权限,并F5运行. 配置菜单权限上一篇有,不重复.(PS:这里复用上一个菜单,直接改菜单路径.) F5运行后的效果是这样的: objName都是arti

本篇开始模拟一个船舶管理系统,提供查询.添加.修改船舶的功能,这里介绍其中的数据展示和查询功能. 目录 1. 数据展示 2. 数据查询 3. 在线演示 1. 数据展示 在这里我们将模拟一个船舶管理系统,并提供查询.添加.修改的功能. 大致的目录结构如下: ShipMgrTab.js :船舶业务的入口. controller 目录:存放船舶业务的逻辑控制文件. model 目录:存放船舶业务的model文件. store 目录 :存放船舶业务的store文件. view 目录 :存放船舶业务的组件

IN为什么慢? 在应用程序中使用子查询后,SQL语句的查询性能变得非常糟糕.例如: SELECT driver_id FROM driver where driver_id in (SELECT driver_id FROM driver where _create_date > '2016-07-25 00:00:00'); 独立子查询返回了符合条件的driver_id,这个问题是解决了,但是所用的时间需要6秒,可以通过EXPLAIN查看SQL语句的执行计划: 可以看到上面的SQL语句变成了相

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 空查询 我们以最简单的search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档.