一.概述 解决ANR一直是Android 开发者需要掌握的重要技巧,一般从三个方面着手. 开发阶段:通过工具检查各个方法的耗时,卡顿情况,发现一处修改一处. 线上阶段:这个阶段主要依靠监控工具发现ANR并上报,比如matrix. 分析阶段:如果线上用户发生ANR,并且你获取了一份日志,这就涉及了本文要分享的内容--ANR日志分析技巧. 二.ANR产生机制 网上通俗的一段面试答题 ANR--应用无响应,Activity是5秒,BroadCastReceiver是10秒,Service是20秒. 这

2018年06月27日 16:28:13 Hello__code 阅读数 3427更多 分类专栏: bug记录   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/z_Xiaozuo/article/details/80829316 一:前言 最近发现好多人不会从日志中找到ANR的解决方法, 在此分享一个小技巧.     想必ANR(应用程序无响应)大家都遇到过,大概有以下情况会发生: 1

站在巨人的肩膀上可以看的更远 做一个优秀的搬运工 Android 彻底理解安卓应用无响应机制 Android ANR日志分析全面解析 优秀的文章不可独享,要扩散,要做好笔记,哈 <沁园春长沙> 一九二五年 独立寒秋,湘江北去,橘子洲头. 看万山红遍,层林尽染; 漫江碧透,百舸争流. 鹰击长空,鱼翔浅底, 万类霜天竞自由. 怅寥廓, 问苍茫大地, 谁主沉浮? 携来百侣曾游,忆往昔峥嵘岁月稠. 恰同学少年,风华正茂; 书生意气,挥斥方遒. 指点江山,激扬文字, 粪土当年万户侯. 曾记否, 到中流击

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式

转自: MySQL慢日志查询全解析:从参数.配置到分析工具 - MySQL - DBAplus社群——围绕数据库.大数据.PaaS云,运维圈最专注围绕“数据”的学习交流和专业社群http://dbaplus.cn/news-11-694-1.html 一.慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中.long_query_time的默认值为

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

之前分享的 [日志分析]Graylog2采集Nginx日志 主动方式 这篇文章介绍了Graylog如何通过Graylog Collector Sidecar来采集nginx日志. 由于日志是未经处理的,所以类似$remote_addr $request_time $upstream_addr $upstream_response_time的字段并没有解析出来,而是都显示在默认的message中,很不利于我们今后的分析工作. 为了解决这个问题,就引入了graylog另一个非常强大的功能 Extra

早些时候 Erda Show 针对微服务监控.日志等内容做了专场分享,很多同学听完后意犹未尽,想了解更多关于日志分析的内容.Erda 团队做日志分析也有一段时间了,所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助. 日志分析平台其实是 Erda 微服务治理子平台下面的一个功能模块,那么今天我将从三个方面来展开分享: 日志分析平台出现的必要性: 日志分析平台架构设计: Erda 目前是怎么做的.做了哪些工作以及未来的发展方向. 日志分析平台的必要性 "微服务"这一概念

引言 每天收到无数的兄弟团队的同事向系统转ANR JIRA,有些一旦遇到App ANR就直接转到系统组,有些简单看一下就转到系统组帮忙看一下.如此浩瀚的JIRA,我们什么事不做也处理不过来,请每个App owner责任各自ANR. APP Team要先有较深入分析,真正确定是系统问题,再转JIRA 请勿看到binder或者message耗时就直接转到系统,几乎系统所有的通信都离不开这两个基本功能,存在这个不能直接说明问题,要能从逻辑上说得通是系统的问题 如果看完本文,分析完一遍之后,还是无法深入

Monkey日志分析是Monkey测试中非常重要的一个环节,通过日志分析,可以获取当前测试对象在测试过程中是否会发生异常,以及发生的概率,同时还可以获取对应的错误信息,帮助开发定位和解决问题.介绍日志分析方法之前,先来看一下日志的保存方法. 1．Monkey日志的保存方法 Monkey运行日志常见的保存方法有三种: ❑ 保存在PC中,代码如下: >adb shell monkey [option] <count> >d:\monkey.txt 执行以上命令,Monkey的运行日志将

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了

今天小菜在一个测试群内看到群友发出一个monkey的报错信息,其实是一个很简单的报错 个人觉得monkey虽然操作起来比较简易,但其实查看日志分析日志也是很重要的环节,如果对错误分析不够详细,就容易误认为是程序的问题 以下举个例分析一下 这个报错日志其实已经很简单的告诉你错误原因了 解析如下:第一行:monkey因为错误而终止了 第二行:出错的错误事件在第153次 第三行:发送旋转事件,度数为0度 很明显,错误是发生在旋转屏幕的原因,那么是不是软件自身的问题呢,我们往下分析 首先:1.检查自己模

面试的时候一定会被面到的问题是:给出web服务器的访问日志,请写一个脚本来统计访问前10的IP有哪些?访问前10的请求有哪些?当你领略过goaccess之后,你就明白,这些问题,除了考验你的脚本背诵记忆能力以外,唯一的作用只有装A或者装C了. 对于nginx日志分析,有很多工具,衡量好坏的标准大概就是三快:安装快,解析快,上手快.满足这三点的goaccess确实是居家必备良药. 话说这个标题其实有点委屈GoAccess了,它是一个日志分析工具,并不只是为nginx使用的.你也可以用它来分析apa

----Sevck 2016/3/4 17:24:13 #1软件说明: GoAccess是一款开源.实时,运行在命令行终端下的web日志分析工具.该工具提供快速.多样的HTTP状态统计,可以令管理员不再纠结于统计各类数据,和繁杂的指令以及一大堆管道/正则表达式说byebye.据GoAccess官方的说法:使用AMD Sempron 2.31GHz的CPU+2GB内存,开启GoAccess所有功能,该软件每秒可以处理10万行日志.当然,如果使用的CPU更强劲,拥有更多的内存,GoAccess的表现

<Unix/Linux日志分析与流量监控>书稿完成 近日,历时3年创作的75万字书稿已完成,本书紧紧围绕网络安全的主题,对各种Unix/Linux系统及网络服务日志进行了全面系统的讲解,从系统的原始日志(RawLog)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与取证环节,在本书提供多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,采用带有故事情节的案例分析手法,使读者身临其境的检验自己的应急响应和计算机取证能力.本书以运维工程师的视角,通过各种日志,脚本

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界

grok-patterns内置了很多基础变量的正则表达式的log解析规则,其中包括apache的log解析(同样可以用于nginx的log解析).   基于nginx日志分析配置: 1.配置nginx日志格式如下: log_format main '$remote_addr [$time_local]' ' "$request" $status $body_bytes_sent' ' "$http_referer"' ' "$request_time&qu

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor

是不是经常要分析用户的行为?是不是经常遇到多台server上传的日志一起分析?是不是对数据统计的间隔时间要求非常短?还有木有由于日志文件过大,而须要分块处理? 1.说明一点在日志写入的时候必须依照一种严格的格式,这样在做解析的时候,才好分割.比方 gameid:123  gameid:2333.分割统一标准即可. 2.在生成日志的文件名称的时候也要依照一定规则,在分析的时候,正則表達式好匹配,如 serverhostname_date.log  这样在匹配的时候 仅仅须要 glob(*-date