程序片段(01):01.字符串.c 内容概要:字符串 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <locale.h> #include <string.h> //00.语音合成与语音识别: // 语音合成:文字-->语音 // 语音识别:语音-->文字 // 注:任何语音操作都应当使用宽字符! //01.宽窄字符问题1: // 1.窄字符采用单字节存储,宽字符采用双字节存储! // 宽窄字符的

https://alibaba.github.io/arthas/ Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱. 当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决: 这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception? 我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了? 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有

Linux查看系统状态命令       iostat iostat 命令详细地显示了存储子系统方面的情况.你通常用iostat来监控存储子系统总体上运行状况如何,并且在用户注意到服务器运行缓慢之前提早发现输入/输出缓慢的问题.相信我,你应该在用户发现这些问题之前先发现这些问题! meminfo和free meminfo为你详细显示了内存方面的情况.你通常可以使用另一个程序,比如cat和grep,来访问meminfo的信息.比如说,cat /proc/meminfo为你详细显示了服务器的内存在任何

摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也可以不再使用Kafka了,Logstash就可以帮我们完成.当然,虽然Logstash也支持

elk 日志分析系统 Logstash+ElasticSearch+Kibana4 logstash 管理日志和事件的工具 ElasticSearch 搜索 Kibana4 功能强大的数据显示客户端 redis 缓存 安装包 logstash-1.4.2-1_2c0f5a1.noarch.rpm elasticsearch-1.4.4.noarch.rpm logstash-contrib-1.4.2-1_efd53ef.noarch.rpm kibana-4.0.1-linux-x64.tar

ELK+kafka构建日志收集系统   原文  http://lx.wxqrcode.com/index.php/post/101.html   背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里: 传送门 ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前

转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-25885064-id-3440641.html 系统信息 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # cat /etc/issue # 查看操作系统版本 #cat /proc/version #包含GCC的版本信息 # cat /proc/cpuinf # 查看CPU信息 # hostname # 查看计算机名 # lspci -tv # 列出所有PCI设备 # lsusb -tv # 列出所有USB设备 #

原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务.集群管理.RPC.基础设施.搜索引擎.Iaas和监控管理等大数据开源工具. 日志收集系统 一.Facebook Scribe 贡献者:Facebook 简介:Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储

最近一段时间,负责公司的产品日志埋点与收集工作,搭建了基于Flume+HDFS+Hive日志搜集系统. 一.日志搜集系统架构: 简单画了一下日志搜集系统的架构图,可以看出,flume承担了agent与collector角色,HDFS承担了数据持久化存储的角色. 作者搭建的服务器是个demo版,只用到了一个flume_collector,数据只存储在HDFS.当然高可用的日志搜集处理系统架构是需要多台flume collector做负载均衡与容错处理的. 二.日志产生: 1.log4j配置,每隔1

1. 如何看当前Linux系统有几颗物理CPU和每颗CPU的核数?cat /proc/cpuinfo将CPU的总核数除以物理CPU的个数,得到每颗CPU的核数.2. 查看系统负载有两个常用的命令,是哪两个?这三个数值表示什么含义呢?w和uptime,第一个数值表示1分钟内系统的平均负载值,第二个数值表示5分钟内系统的平均负载值,第三个数值表示15分钟内系统的平均负载值.3. vmstat r, b, si, so, bi, bo 这几列表示什么含义呢?r:表示运行和等待CPU时间片的进程数b:表

新建一个日志查看窗体: 日志需要的登录时间和登录状态信息由用户刚登录程序时就提供,所以在登录窗体(VIPLogin.cs)中添加代码: //定义一个全局变量 Uid; //用于获取登录成功后的用户名 public static string uid; //定义一个全局变量 time; //用于获取用户登录时的时间 public static DateTime time; //定义一个全局变量situation //用于获取用户的登录状态 public static string situatio

收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环,互联网大规模.分布式的特性决定了日志的源头越来越分散, 产生的速度越来越快,传统的手段和工具显得日益力不从心.在规模化场景下,grep.awk 无法快速发挥作用,我们需要一种高效.灵活的日志分析方式,可以给故障处理,问题定位提供更好的支持. 基于全文搜索引擎 Lucene 构建的 ELKstack 平台,是目前比较流行的日志收集方解决方案. ELK系统的部署按照官方文档操作即可,相关资料也很多,这篇文章更多的关注三个组件的设计和实现,帮助大家了解这个流行

1 查找进程 ps -ef | grep java   查看所有关于java的进程 root     17540     1  0  2009 ?        01:42:27 /usr/java/jdk1.5.0_15/bin/java -Djava.util.logging.config.file=/usr/local/tomcat/conf/logging.properties -server -Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=64M -XX:MaxNewSi

快速搭建应用服务日志收集系统(Filebeat + ElasticSearch + kibana) 概要说明 需求场景,系统环境是CentOS,多个应用部署在多台服务器上,平时查看应用日志及排查问题十分不变.索性搭建一个服务器日志收集系统,由于每日日志规模仅在G级别,所有前期暂先不搭建集群. 技术方案是 Filebeat + ElasticSearch + kibana (日志服务器上安装ElasticSearch,Kibana,其他应用服务器上安装Filebeat); 没有考虑加上Logsta

这几天一直在研究ElasticSearch,在网上看到一篇好的文章和大家分享. ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段: 以下内容来自:http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上

日志收集系统架构 1.项目背景 a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2.解决方案 a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统 b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志 c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 面临的问题 a. 实时日志量非常大,每天几十亿条 b. 日志准实时收集,延迟控制在分钟级别 c. 能够水

ubuntu14.04部署ELK+redis日志分析系统 [环境] host1:172.17.0.4 搭建ELK+redis服务 host2:172.17.0.3 搭建logstash+nginx服务 注:安装开发编译包: #apt-get install build-essential -y (ubuntu) #yum groupinstall "Development Tools" -y (CentOS) 一.ELK的运行环境需要java支持,ubuntu14.04安装java8.

项目背景 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 当然即使是机器规模不大,一个系统通常也会涉及到多种语言的开发,拿我们公司来说,底层是通过c++开发的,而也业务应用层是通过Python开发的,并且即使是C++也分了很多级别应用,python这边同样也是有多个应用,那么问题来了,每次系统出问题了,如何能够迅速查问题? 好一点的情况可能是python应用层查日志发现是系统底层处理异常了,

一.系统的基本架构 在以前的博客中有介绍过在物理机上搭建ELK日志分析系统,有兴趣的朋友可以看一看-------------->>链接戳我<<.这篇博客将介绍如何使用Docker来更方便快捷的搭建,架构图如下: 说明:WEB服务器代表收集日志的对象,由Filebeat收集日志后发送给Logstash2,再由Logstash2发送至Redis消息队列,然后由Redis发送至Logstash1,最后由ElasticSearch收集处理并由Kibana进行可视化显示.这里之所以需要两层L

[root@yan-001 ~] # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息的linux系统信息命令 [root@yan-001 ~] # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本,是数字1不是字母L [root@yan-001 ~] # cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息的linux系统信息命令 [root@yan-001 ~] # hostname # 查看计算机名的linux系统信息命令 [root@yan-001 ~] # lspc

本节主要内容: 1. 日志收集系统设计2. 日志客户端开发 1. 项目背景    a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题    b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足    c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2. 解决方案    a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统    b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志    c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 3. 面临的问题