网上对于java有很多开源的组件可以搭建分布式日志系统,我参考一些组件自己开发一套简单的分布式日志系 全部使用采用.NET进行开发,所用技术:MVC.EF.RabbitMq.MySql.Autofac 整体构架如下: 主要采用的RabbitMq进行处理,下面我主要讲讲.NET下运用RabbitMq 1.RabbitMQ Erlang 的安装,网上很多介绍,我这里就不多少了,请参考https://jingyan.baidu.com/article/a17d5285173ce68098c8f2e5.

http://blog.csdn.net/sky_qing/article/details/7208645 一.安装: 我看网上好多人介绍log4c安装的时候都说有两个步骤:先下载expat安装包并安装expat,然后下载log4c安装包并安装log4c.这么看来,log4c是依赖expat的.但是有时候我们不想使用的日志系统还要依赖别的库,毕竟现在的开源日志系统很多,这样一来log4c就没有那么大的优势了.所以我仔细看了log4c的README文档,发现log4c模块默认情况下是使用expat

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

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

下载地址:http://files.cnblogs.com/files/lizhigang/LOG4CPLUS%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%B8%8E%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%AF%B4%E6%98%8E.rar log4cplus是C++编写的开源日志系统,前身是java编写的log4j日志系统.log4cplus具有线程安全.灵活.以及多粒度控制的特点,通过将信息划分优先级使其可以面向程序调试.运行.测试.和维护等全生命周期: 你可以选择将信息输出到屏幕.文件

ThinkSNS 开源社交系统 v4.6.1更新日志 [修复]聊天无法使用emoji问题 [修复]后台禁用用户后,app第三方登录可登录问题 [修复]部分接口问题 [修复]h5个人中心获取用户信息问题 [修复]后台设置积分问题 ThinkSNS简介 ThinkSNS(简称TS),是智士软件旗下的开源微博.社交系统,含微博.论坛.资讯.频道.商城.活动.定位.找人.直播.问答等一系列功能.采用PHP+MySQL技术,核心(微博.用户系统)+多应用+多插件的产品模式.拥有web.Iphone APP

问题导读 1.ELK产生的背景?2.ELK的基本组成模块以及各个模块的作用?3.ELK的使用总计有哪些? 背景 日志,对每个系统来说,都是很重要,又很容易被忽视的部分.日志里记录了程序执行的关键信息,ERROR和WARNING信息等等.我们可以根据日志做很多事情,做数据分析,系统监控,排查问题等等 .但是,任何一个中大型系统都不可能是单台Server,日志文件散落在几十台甚至成千上万台Server上,这给基于日志的数据分析.问题排查都带来了很大困难. Centralized Logging 集中

服务器编程中,日志系统需要满足几个条件 .高效,日志系统不应占用太多资源 .简洁,为了一个简单的日志功能引入大量第三方代码未必值得 .线程安全,服务器中各个线程都能同时写出日志 .轮替,服务器不出故障是不重启的,半年一年的日志放到一个文件会导致文件过大 .及时保存,程序故障导致异常退出,此时需要通过日志诊断问题,不缓冲的日志系统更易用 著名的日志库有log4xxx系列,提供了非常灵活的功能,当然随之而来的代价就是庞大的库.在大多数服务器应用中,所需的功能不多,我偏向于选择一个支持按时间轮替的简洁

Microsoft.Framework.Logging.NLog 使用Nlog扩展日志系统:按照我们上节说的,对于扩展的日志系统都要实现俩个接口ILogger.ILoggerProvider.所以在当前工程中也没例外,NLogLoggerProvider实现了ILoggerProvider.内部类Logger实现了ILogger.源代码如下: public class NLogLoggerProvider : ILoggerProvider { private readonly LogFacto

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

导读 Logger类提供了多种方法来处理日志活动.上一篇介绍了开源日志库Logger的使用,今天我主要来分析Logger实现的原理. 库的整体架构图 详细剖析 我们从使用的角度来对Logger库抽茧剥丝: String userName = "Jerry"; Logger.i(userName); 看看Logger.i()这个方法: public static void i(String message, Object... args) { printer.i(message, arg

日志对于开发来说是非常重要的,不管是调试数据查看.bug问题追踪定位.数据信息收集统计,日常工作运行维护等等,都大量的使用到.今天介绍著名开源日志库Logger的使用,库的地址:https://github.com/orhanobut/logger 在Android Studio中的gradle中加入,就可以引用依赖logger库: dependencies { compile 'com.orhanobut:logger:1.15' } Logger库能提供的功能: 线程的信息 类的信息 方法的

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

一.简介     log4cplus是C++编写的开源的日志系统,功能非常全面.本文介绍如何在Windows+VS2008中使用该日志库.   二.下载     可从网站[url]http://log4cplus.sourceforge.net[/url]上去下载 log4cplus 1.0.3 rc9,具体地址[url]http://downloads.sourceforge.net/log4cplus/log4cplus-1.0.3-rc9.tar.bz2?use_mirror=nchc[/

很多项目都配置了日志记录的功能,但是,却只有很少的项目组会经常去看日志.原因就是日志文件生成规则设置不合理,将严重的错误日志跟普通的错误日志混在一起,分析起来很麻烦. 其实,我们想要的一个日志系统核心就这2个要求: 日志文件能够按照 /_logs/{group}/yyyy-MM/yyyy-MM-dd-{sequnce}.log 这样的规则生成: 调用写日志的方法能够带 group 这个字符串参数,差不多是这样:LogHelper.TryLog(string group, string messa

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的

转载于https://www.vtlab.io/?p=217   在企业级开源日志管理平台ELK VS GRAYLOG一文中,我简单阐述了日志管理平台对技术人员的重要性,并把ELK Stack和Graylog进行了标记.本篇作为“企业级开源日志管理平台”的延伸,基于我在生产环境中的使用经验,向读者介绍ELK Stack的安装与配置.不足之处,还望指正. 架构 Beats工具收集各节的日志,以list数据结构存储在Redis中,Logstash从Redis消费这些数据并在条件匹配及规则过滤后,输出

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

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有,转载和爬虫必须注明原文地址:www.cnblogs.com/tdws . 一.   写在前面 本文Log4Net介绍了基础的方式,大数据量生产环境不能使用,中等日志量请日志单库. 希望爱技术的你不要错过exceptionless和ELK 第四节开始简单配置大牛们推荐的了ExceptionLess, 一款开源分布式日志系统. 日志系统对于任何项目都是必不可少的,无论对于测试阶段的debug,性能测试,执行时间,操作记录还是线上的问题排查,访问记录等,日志系统

前言 我们公司在日志管理方面一直没有统一,主要痛点有: 每个开发人员都是各用各的,存储日志的形式也是五花八门,如:本地文件,数据库,Redis,MongoDB 由于公司访问服务器要通过堡垒机,所以本机无法直连测试或生产环境.如果测试日志是写入本地文件,就需要开发人员只能登录服务器上查看日志,查看非常不方便. 综合以上所述有三种选择: 自己写一个日志系统 找一个现成的 不记录日志了 综合考虑,第三点肯定是不靠谱的,第一点成本太高,公司本来就比较忙,那就只能去找一个现成的了… Seq简介 Seq是运