开发服务器程序时如果未经过充分测试, 服务稳定运行一段时间后会突然崩溃退出.一般是因为程序中出现了某个未捕获的异常. 这类问题属于偶现的,且需要服务器运行一段时间之后才会出现,难以定位有问题的代码段. 这中情况下应该将服务进程的stderr重定向至某个文件,这样当进程因未捕获的异常导致崩溃时,go运行时会将异常发生时各个协程的调用栈信息记录下来,便于定位问题. logFile, err := os.OpenFile("./log/fatal.log", os.O_CREATE|os.O

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,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,于是又叫C++同事来查,如果C++这边能够迅速定位出错误告知python层这边还好,如果错误好排查, 可能就是各个开发层的都在一起查到底是哪里引起的.当然可能这样

Understanding Crash Reports on iPhone OS https://developer.apple.com/videos/wwdc/2010/?id=317 http://www.cnblogs.com/smileEvday/p/Crash1.html http://www.cocoachina.com/industry/20130725/6677.html http://www.cnblogs.com/tiechui/p/3820044.html (http://

from:http://www.cnblogs.com/oubo/archive/2012/05/25/2517751.html Flume日志收集   一.Flume介绍 Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 设计目标: (1) 可靠性 当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为

    Outline如何获得crash日志如何解析crash日志如何分析crash日志     1. iOS策略相关     2. 常见错误标识     3. 代码bug 一.如何获得crash日志 当一个iOS应用程序崩溃时,系统会创建一份crash日志保存在设备上.这份crash日志记录着应用程序崩溃时的信息,通常包含着每个执行线程的栈调用信息(低内存闪退日志例外),对于开发人员定位问题很有帮助. 如果设备就在身边,可以连接设备,打开Xcode - Window - Organizer,在

日志收集之kafka http://www.jianshu.com/p/f78b773ddde5 一.介绍 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处

几乎所有的应用程序开发者都知道"用户体验"重视,为了增强用户体验是从全面的监测和报告制度密不可分,在这些日志(控制Crash报告)是主要的问题跟踪和解决工具. 日志上报系统.首先看一下类图: 整个日志监控上报大体分为例如以下几个部分: 封装控制系统原生Log,然后依据不同的级别分别输出到Logcat和文件里,主要有类LogcatLog和FileLog实现. 收集手机其它信息,在将log上报到server时一同上报,这些信息包含Settings信息.DropBox打印的log.应用的Sh

在Android应用crash的类型中,native类型crash应该是比较难的一种了,因为大家接触的少,然后相对也要多转几道工序,所有大部分对这个都比较生疏.虽然相关文章也有很多了,但是我在刚开始学的过程中还是遇到一些问题,下面一一记录,以便将来翻阅. 分析native crash 日志需要几个东西: addr2line,objdump,ndk-stack等几个工具 带symbols的so文件 log log native crash的日志都是从一行星号(*** *** *** *** ***

问题: 在做日志收集系统时使用到etcd,其中server端在linux上,首先安装第三方包(windows)(安装过程可能会有问题,我遇到的是连接谷歌官网请求超时,如果已经出现下面的两个文件夹并且文件夹中都有内容则可以不理会错误): go get -u -v github.com/coreos/etcd/clientv3 完成之后,在开发环境中会增加两个文件夹: . src\go.etcd.io . src\github.com\coreos 客户端测试程序(go语言,命名为main.go,注

整个看了一圈下来,感觉Golang的日志包在管理多线程安全的情况下,提供了最小粒度的工具.并没有提供什么复杂的过滤器之类的生成. 实现了一个demo来记录一下日志分类日志打印等实现: package main import ( "log" "os" "io/ioutil" "io" ) var ( Trace *log.Logger // 记录所有日志 Info *log.Logger // 重要的信息 Warning *lo

Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力.Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera.但随着 Flume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿.核心组件设计不合理.核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中,

本文介绍了kubernetes官方提供的日志收集方法,并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较.最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心. 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志,k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志. 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能t

Flume 是什么? Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. Flume 特点1.可靠性 当节点出现故障时,日志能够被传送到其他节点上而不会丢失.Flume提供了三种级别的可靠性保障,从强到弱依次分别为:end-to-end(收到数据agent首先将event写到磁盘上,当数据传送成功后,再删除:如果数据发送失败,可以重新发送.),Store on f

从Crash文件出发解决bug的一般步骤,分三步: a, 获取设备上的崩溃日志. b, 分析崩溃日志,找到报错位置(定位到函数和代码行数). c, 打开代码,改bug. 1, 获取设备日志 1. 在可以获取到运行app的手机,或者用户配合导出日志的情况下.可以将设备连接到电脑,然后与电脑上的iTunes同步,崩溃日志会同步到电脑上的指定文件夹.(上面博客有指明) 2. 在可以直接获取到运行app的手机的情况下.可以将设备连接到电脑,然后打开xcode软件,选择Window->Devices,然后

首先这里要收集的日志是容器的日志,而不是集群状态的日志 要完成的三个点,收集,监控,报警,收集是基础,监控和报警可以基于收集的日志来作,这篇主要实现收集 不想看字的可以直接看代码,一共没几行,尽量用调用本地方法实现,有工夫的可以改写成shell脚本 https://github.com/cclient/kubernetes-filebeat-collector 官方的收集方案 https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/l

Go实现日志收集系统4   到这一步,我的收集系统就已经完成很大一部分工作,我们重新看一下我们之前画的图: 我们已经完成前面的部分,剩下是要完成后半部分,将kafka中的数据扔到ElasticSearch,并且最终通过kibana展现出来 ElasticSearch 官网地址这里介绍了非常详细的安装方法:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 但是其实这里是需要配置一些东西的,要不然直接启动是会悲剧的,在网上找了一个地址,如果出现类似的错误直

一.什么是LogAhent 类似于在linux下通过tail的方法读日志文件,将读取的内容发给kafka,这里的tailf是可以动态变化的,当配置文件发生变化时,可以通知我们程序自动增加需要增加的配置文件.tailf去获取相应的日志并发给kafka producer.主要包含kafka.tailf和configlog.LogAgent工作流程 读日志--tailf第三方库 在kafka写日志 --sarama第三方库 读取配置文件 -- "gopkg.in/ini.v1" 二.tail

首先我们经常会闪退的异常有哪些呢?crash的产生来源于两种问题:违反iOS策略被干掉,以及自身的代码bug. 1.IOS策略 1.1 低内存闪退 前面提到大多数crash日志都包含着执行线程的栈调用信息,但是低内存闪退日志除外,这里就先看看低内存闪退日志是什么样的. 我们使用Xcode 5和iOS 7的设备模拟一次低内存闪退,然后通过Organizer查看产生的crash日志,可以发现Process和Type都为Unknown: 1.2 Watchdog超时 Apple的iOS Develop

  DELL的LiveCD是一张PE光盘,最新版本7.1是基于CentOS 6.2系统的. 工具下载地址: http://downloads.dell.com/FOLDER01960516M/1/SLI20_A01.iso   下载后,刻录出来,用它进行进行启动. 为了能通过U盘启动该镜像, 需要制作一个USB启动盘. 这里推荐使用rufus, 一款免费免安装的USB启动盘制作软件. 下载地址为: http://rufus.akeo.ie/?locale=zh_CN 依据以下的示意图制作启动盘,

哈哈,中秋和代码更配哦,不知不觉一年过半了,祝园友们中秋快乐 前一阵子在博客园看到了一篇博文 http://www.cnblogs.com/savorboard/p/exceptionless.html, 用于记录日志的一个框架,点开进去看了看,感觉真不错.自己动手走了一下,不敢独享.在博客园记录推广一下 ExceptionLess官网:http://exceptionless.com/ GitHub:https://github.com/exceptionless/Exceptionless

Scribe日志收集工具 概述 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系统(可以是NFS,分布式文件系统等)上,以便于进行集中统计分析处理.它为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.当中央存储系统的网络或者机器出现故障时,scribe会将日志转存到本地或者另一个位置,当中央存储系统恢复后,scribe会将转存的日志重新传输给中央存储系统.scribe的相关资料比较少,主