*grep命令 今天遇到研发要求查询定时任务(elastic-job)在14:00-14:40的日志,使用grep命令很方便: 命令: grep '时间' '日志文件名 ' 1.例如查询2020-02-19 14:10到2020-02-19 14:15区间的日志 grep "2020-02-19 14:1[0-5]" dubbo-elastic-job.log 查询日志时间正好截至2020 02-19 14:15 2.例如查询当天10点到11点的日志 grep "2020-0

[摘要]有的时候,我们需要查询数据库某段时间之间的数据,比如2016年5月1号到到5月3号之间用户注册数量(特殊节假日期间)等.那么用SQL语句如何实现呢? 首先,数据表中的存时间的字段比如是addtime可能是时间戳(varchar),也可能是用timestamp类型表示,如果是时间戳格式当然好办,如果是timestamp格式:YYYY-MM-DD HH:II:SS这个格式,如2016-05-01 00:00:00这种格式的SQL语句怎么表示?有下面两张方式: (1)第一种方法,使用关键字be

Shell 从日志文件中选择时间段内的日志输出到另一个文件 情况是这样的,某系统的日志全部写在一个日志文件内,所以这个文件非常大,非常长,每次查阅的时候非常的不方便.所以,相关人员希望能够查询某个时间段内的日志.我简单些了一个脚本来实现了这个效果. 不过我的实现不是最佳方案,性能上还有很大的优化空间,但我目前水平有限,没有想到更好的方法. 分析日志 5074400:2017-08-01T01:34:22.724252+00:00 test_rest_1.test_default bpmn_tes

若想在linux下查询某个时间段的log,用sed命令示例如下: $ sed -n '/2017-01-04 11:00:00/,/2017-01-04 11:20:55/p'  ejabberd.log

不需要tail命令,直接 grep '2018-04-22 12:3[2-9]' tesl.log: 这就是查询指定文件的2018-04-22 12点32分到39分的日志

任务要求 统计指定时间内,指定git地址与svn地址上的所有人员的代码行变更情况. 解决方案 最初为根据数据库中存储的所有git与svn地址来统计所有人员的提交代码行.之后由于库中存储的地址不全,改为通过gitlab api,找到上面的所有仓库,之后统计代码行.svn由于数据库中地址存储较全,所以还是从库中获取地址. 实际流程 git代码行统计: 任意一个git的ip地址内会包含很多仓库地址,每次调用api最多只能查出100条地址,需要设置起始查询的页数. 所以先调用api查询出来一共有多少页(

Nginx Access Log日志统计分析常用命令 IP相关统计 统计IP访问量 awk '{print $1}' access.log | sort -n | uniq | wc -l 查看某一时间段的IP访问量(4-5点) grep "07/Apr/2017:0[4-5]" access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c| sort -nr | wc -l 查看访问最频繁的前100个IP awk '{print $1}' access

截取一段时间内的log日志可以使用sed命令对log文件进行抽取操作: 1,sed查看某时间段到现在的系统日志:sed -n '/May 20 17/,$p' /var/log/messages | less 2,sed 截选时间段日志:假如日志的格式是-- “2015-05-04 09:25:55,606 后面跟日志内容 ”这样的目标是需要将05-04的09:25:55 和09:28:08 之间的日志截取出来:使用sed命令如下:sed -n ‘/2015-05-04 09:25:55/,/2

DB2 db2diag.log 日志分析 原文:http://blog.csdn.net/lyjiau/article/details/52129997 db2diag.log是用来记录DB2数据库运行中的信息的文件. 可以通过此文件,查看记录的有关DB2数据库详细的错误信息.此文件也是不断增大的,需要定期进行清理.  可以通过查看实例的配置参数DIAGPATH,来确定db2diag.log文件是放在哪个目录下:db2 get dbm cfg  如果Diagnostic data directo

近期有个开发团队抱怨我们平台包括的mysql cluster不行,总是报mysql的"heartbeat Error".分析了他们收集的日志.没有发现mysql cluster节点之间的网络有问题,倒是发现了一个非常有意思的现象,在mysql的slow log里面发现了大量的慢查询.基本上都是要1秒钟以上,非常明显这样的耗时高的慢查询会影响系统行为.指出这点让开发团队去优化他们的应用,非常好奇他们居然不知道有这些东西能够分析. ... .. 数据库响应慢问题最多的就是查询了.如今大部分

Nginx Access Log日志统计分析常用命令Nginx Access Log日志统计分析常用命令IP相关统计 统计IP访问量 awk '{print $1}' access.log | sort -n | uniq | wc -l 查看某一时间段的IP访问量(4-5点) grep "07/Apr/2017:0[4-5]" access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c| sort -nr | wc -l 查看某个时间点的IP访问量(

Atitit.log日志技术的最佳实践attilax总结 1. 日志的意义与作用1 1.1. 日志系统是一种不可或缺的单元测试,跟踪调试工具1 2. 俩种实现[1]日志系统作为一种服务进程存在 [2]日志系统作为系统调用存在2 3. 上下文(手动或者aop模式,记录参数)MDC2 3.1. 2 4. 日志格式规范2 4.1. 输出地点:日志,console,db2 5. 动态切换日志2 6. 大数据搜索与日志挖掘及可视化方案--ELK Stack:Elasticsearch.Logstash.K

注:应一直出现http://www.cnblogs.com/hwaggLee/p/6030765.html文章中的问题 故mysql general log日志.查看具体是什么命令导致的. 打开 general log 后,所有的查询语句都会记录在 general log 文件,文件为只读方式,但这样general log文件会非常大,所以默认是关闭的.但有时需要查错等原因,暂时需要打开general log. 打开方法: show global variables like '%general

qing2005原文地址 C#实现自动化Log日志 在开发项目的时候,我们不免要使用Log记录日志,使用最多的是Log4Net和EntLib Log,在需要记录日志的代码处加入log.Write(日志信息),假设我需要跟踪业务方法,记录方法的传递参数,执行时间,返回数据等:或者我需要查 看方法的调用关系,希望进入方法的时候自动记录参数信息,出方法时记录结果和执行时间信息.这时就是一个典型的AOP运用,Java在AOP方面是很容易 实现的,因为java有类加载器.但是.Net在AOP方面就不怎么容

1.首先下载log4的jar包,官方路径为:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/logging/log4j/1.2.17/log4j-1.2.17.zip 2.下载完成后,把jar包导入到idea中,参考文档:http://jingyan.baidu.com/article/fec7a1e5f79e2b1191b4e74f.html 3.之后参考log4使用教程,参考链接:http://www.codeceo.com/article/log4j-usage.

博:http://zhw2527.iteye.com/blog/1006302 http://zhw2527.iteye.com/blog/1099658 在项目开发中,记录错误日志是一个很有必要功能. 一是方便调试 二是便于发现系统运行过程中的错误 三是存储业务数据,便于后期分析 日志的实现方式: 1.自己写类,将日志数据,以io操作方式,写数据到文本文件.或者是写到数据库中. 2.使用log4j.log4j,这也是此文要记录的.log4j,以前在用.Net做web form时,用log4ne

AOP 在软件业,AOP为Aspect Oriented Programming的缩写,意为:面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术.AOP是OOP的延续,是软件开发中的一个热点,也是Spring框架中的一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型.利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离,从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高了开发的效率. AOP核心概念 1.横切关注点 对哪些方法进行拦截,拦截后怎么处理,这些关注点称之为横切

log类的继承结构 Log public final class Log extends Object java.lang.Object ↳ android.util.Log log日志的常用方法 分为6个级别 ,低级别包括高级别 V 详细(表示所有可能的日志,默认级别) D 调试(表示所有合理的调试用日志) I 信息(表示正常使用时的日志) W 警告(表示可能有问题,还没发生错误) E 错误(表示有问题并导致出错) F 致命(表示有问题导致运行时发生致命错误,通常导致重启) Constants

Filebeat + Redis 管理 LOG日志实践 小赵营 关注 2019.01.06 17:52* 字数 1648 阅读 24评论 0喜欢 2 引用 转载 请注明出处 某早上,领导怒吼声远远传来,空空的办公区放大吼声的“狰狞”程度.“xxxxxx ... ...重量级的日志管理工具不能用,xxxx不代表要自己造轮子.拥抱开源不只是口号,xxxx 要行动啊.... ...” 伴着少儿不宜哔哔哔声音,我开启了探索轻量级开源日志管理工具航程.Filebeat等一干开源日志管理软件进入我的视野.所

将异常输出到 log日志文件 实际项目中的使用: <dependencies> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j&l

目录 OOM异常--intsmaze 正确姿势dump文件分析--intsmaze 正确的姿势--intsmaze dump丢失打印--intsmaze 哪些内存溢出会产生dump文件--intsmaze 应用程序出现OOM异常,你是否仍然通过看日志的方式去排查问题(该方式定位解决问题是大概率的巧合而已)?正确的排查方案是进行dump文件分析,你知道为什么吗? OOM异常--intsmaze 首先说一下,本人在开发中遇到的OOM异常基本也是通过看log日志去定位的(很多OOM异常是因为出现死循环