实现功能 logagent根据etcd的配置创建多个tailtask logagent实现watch新配置 logagent实现新增收集任务 logagent删除新配置中没有的那个任务 logagent根据IP拉取自己的配置 代码实现 config/config.ini [kafka] address=127.0.0.1:9092 chan_max_size=100000 ​ [etcd] address=127.0.0.1:2379 timeout=5 collect_log_key=/log

go语言有一个标准库,log,提供了最基本的日志功能,但是没有什么高级的功能,如果需要高级的特性,可以选择glog或log4go. 参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1069060

项目介绍: Hangfire:是一个开源的job调度系统,支持分布式JOB!! Hangfire.HttpJob 是我针对Hangfire开发的一个组件,该组件和Hangfire本身是独立的.可以独立更新Hangfire版本不影响! 该组件已被Hangfire官方采纳,在Hangfire官网可以查到: 开源地址: https://github.com/yuzd/Hangfire.HttpJob 该项目目的是: 剥离Job调度和业务 Hangfire.HttpJob究竟是干嘛的 传统使用Hangf

日志系统主要有redo log(重做日志)和binlog(归档日志).redo log是InnoDB存储引擎层的日志,binlog是MySQL Server层记录的日志, 两者都是记录了某些操作的日志(不是所有)自然有些重复(但两者记录的格式不同). 图来自极客时间的mysql实践,该图是描述的是MySQL的逻辑架构. redo log日志模块 redo log是InnoDB存储引擎层的日志,又称重做日志文件,用于记录事务操作的变化,记录的是数据修改之后的值,不管事务是否提交都会记录下来.在实例

关于log4j.properties文件在web项目中放的位置,找过很多,最后实践结果是: 一.web项目 二.放在src的目录里面,然后项目生成后会自动在\WEB-INF\classes文件里有份log4j.properties,用于发布 三.同时在web.xml里加了这个 <context-param> <param-name>log4jConfigLocation</param-name> <param-value>/WEB-INF/classes/l

之前我们了解了一条查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块.一条查询语句的执行过程一般是经过连接器.分析器.优化器.执行器等功能模块,最后到达存储引擎. 那么,一条 SQL 更新语句的执行流程又是怎样的呢? 首先我们创建一个表 user_info,主键为 id,创建语句如下: CREATE TABLE `T` ( `ID` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=InnoDB DE

MySQL日志系统bin log.redo log和undo log   今人不见古时月,今月曾经照古人. 简介:日志是MySQL数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息,主要包括错误日志.查询日志.慢查询日志.事务日志.二进制日志几大类.在此重点关注二进制日志bin log和事务日志(包括redo log 和 undo log ). 一.概念 redo log.undo log&bin log 重做日志(redo log).回滚日志(undo log).二进制日志(binlog)

上一篇文章中,我们了解了一条查询语句的执行过程,按理说这篇应该讲一条更新语句的执行过程,但这个过程比较复杂,涉及到了好几个日志与事物,所以先梳理一下3个重要的日志,bin log(归档日志).redo log(重做日志).undo log(回滚日志) 概括 MySQL中有六种日志文件,分别是:重做日志(redo log).回滚日志(undo log).二进制日志(bin log).错误日志(error log).慢查询日志(slow query log).一般查询日志(general log),

近期这段时间在设计和实现日志系统.在整个日志系统系统中Zookeeper的作用非常重要--它用于协调各个分布式组件并提供必要的配置信息和元数据.这篇文章主要分享一下Zookeeper的使用场景. 这里主要涉及到Zookeeper在日志系统中的使用,但事实上它在我们的消息总线和搜索模块中也相同非常重要. 日志元数据 日志的类型和日志的字段这里我们统称为日志的元数据.我们构建日志系统的目的终于主要是为了:日志搜索,日志分析.这两大块我们非常大程度上依赖于--ElasticSearch(关于什么是El

原文地址:http://www.ttlsa.com/log-system/scribe-chukwa-kafka-flume-log-system-contrast/ 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

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c

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,apac

https://github.com/cihub/seelog 文档学习:https://github.com/cihub/seelog/wiki 1.安装: go get github.com/cihub/seelog 2.快速启动 Seelog的设计非常方便.它的默认配置和包级别的日志记录器是现成的,所以开始你只需要两行代码: package main import log "github.com/cihub/seelog" func main() { defer log.Flus

什么是ELK STACK ELK Stack是Elasticserach.Logstash.Kibana三种工具组合而成的一个日志解决方案.ELK可以将我们的系统日志.访问日志.运行日志.错误日志等进行统一收集.存储分析和搜索以及图形展现.相比传统的CTRL+F或者数据库语句来进行数据查询,ELK支持分布式搜搜,数据量可达PB级别,检索速度更快速,接近实时处理,并且更智能,可以去掉一些没有特殊含义的词汇,比如“这,的,是”,还可以进行搜索补全与搜索纠错. LogStash: 负责日志的收集,并且

前言 刚从事开发那段时间不习惯输出日志,认为那是无用功,徒增代码量,总认为自己的代码无懈可击:老大的叮嘱.强调也都视为耳旁风,最终导致的结果是我加班排查问题,花的时间还挺长的,要复现问题.排查问题等,幸亏那是公司内部员工用的系统,时间长一点也没什么大问题,但是如果是针对客户的,时间就代表很多东西了,那造成的影响就非常大了.自那以后养成了输出日志的习惯. 但是后来发现,仅仅只是输出日志文件,对于排查问题来说,还是很费时,因为要在一个庞大的日志文件中过滤出我们需要的信息也十分耗时:那么此时基于日志文

Elasticstack 5.1.2 集群日志系统部署及实践 一.ELK Stack简介 ELK Stack 是Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源软件的组合,在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用的. 可参考:https://www.elastic.co/products 二.Elasticstack重要组件 Elasticsearch: 准实时索引 Logtash: 收集数据,配置使用 Ruby DSL Kibana 展示数据,查询聚合,生成报表 Kafk

scribe.chukwa.kafka.flume日志系统对比   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

ELK是什么? 一般来说,为了提高服务可用性,服务器需要部署多个实例,每个实例都是负载均衡转发的后的,如果还用老办法登录服务器去tail -f xxx.log,有很大可能错误日志未出现在当前服务器中,还需要重复这个过程直到找到日志才能进行问题定位.两三台还好,成百上千个实例呢?人力有时穷.此时ELK闪亮登场了,那么ELK是什么? ELK是全文本分布式日志搜索系统,包含Elasticsearch(索引库)/Logstash (过滤日志保存到索引库)/ Kibana (查看日志的前端工具) 本文内容

1.概述 客户端应用程序在运行过程中可能会产生错误,例如调用服务端接口超时.客户端处理业务逻辑发生异常.应用程序突然闪退等.这些异常信息都是会产生日志记录的,并通过上报到指定的日志服务器进行压缩存储. 本篇博客以一个应用实时日志分析平台作为案例来讲述ELK(ElasticSearch.LogStash.Kibana)在实际业务中的具体用法,让读者能够从中理解ELK适用的业务场景及实现细节. 2.内容 在传统的应用场景中,对于这些上报的异常日志信息.通常适用Linux命令去分析定位问题,如果日志数

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6595744 我们知道,在Android系统中,提供了一个轻量级的日志系统,这个日志系统是以驱动程序的形式实现在内核空间的,而在用户空间分别提供了Java接口和C/C++接口来使用这个日志系统,取决于你编写的是Android应用程序还是系统组件.在前面的文章浅谈Android系统开发中LOG的使用中,已经简要地介绍了在Android应用程序开发中

转载自:http://www.cnblogs.com/mailingfeng/p/3499436.html 上次我们讨论了如何选择一个好的开源日志系统方案,其中的结论是:使用 SLF4J + LogBack 是一个很好的选择.这篇文章就来讲讲如何快速地搭建起这套日志系统. 一.简介 LogBack是一个日志框架,它与Log4j可以说是同出一源,都出自Ceki Gülcü之手.(log4j的原型是早前由Ceki Gülcü贡献给Apache基金会的) LogBack.Slf4j.Log4j 之间的