简介 在开发过程中 会使用到日志库去记录错误的日志,尤其是golang中 有无穷无尽的error 如果不记录,当你的代码出错,就无从排错了. zap 是开源的 Go 高性能日志库 主要有以下特点: 支持不同的日志级别 能够打印基本信息等但不支持日志的分割 但是可以使用 lumberjack 也是 zap 官方推荐用于日志分割 官网:https://github.com/uber-go/zap https://pkg.go.dev/go.uber.org/zap#section-readme 安装

Zap日志解析 Config.yaml zap: level: 'info' #日志级别 format: 'console' #输出的级别,有console和json prefix: '[catering]' #输出的前缀,[catering]xxxxxxxxxxx director: 'log' #存放的文件夹 show-line: true #是否显示行号 encode-level: 'LowercaseColorLevelEncoder' #编码级别,目前支持四种LowercaseLeve

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

1. 快速使用 package main import ( "go.uber.org/zap" "time" ) func main() { // 1. sugar日志 //logger, _ := zap.NewProduction() //logger, _ := zap.NewDevelopment() //defer logger.Sync() // 刷新缓冲区,存盘 //sugar := logger.Sugar() //sugar.Infow("

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

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

本文先介绍了Go语言原生的日志库的使用,然后详细介绍了非常流行的Uber开源的zap日志库,同时介绍了如何搭配Lumberjack实现日志的切割和归档. 在Go语言项目中使用Uber-go的Zap Logger 介绍 在许多Go语言项目中,我们需要一个好的日志记录器能够提供下面这些功能: 能够将事件记录到文件中,而不是应用程序控制台. 日志切割-能够根据文件大小.时间或间隔等来切割日志文件. 支持不同的日志级别.例如INFO,DEBUG,ERROR等. 能够打印基本信息,如调用文件/函数名和行号

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

简介 在许多Go语言项目中,我们需要一个好的日志记录器能够提供下面这些功能: 1 . 能够将事件记录到文件中,而不是应用程序控制台; 2 . 日志切割-能够根据文件大小.时间或间隔等来切割日志文件; 3 . 支持不同的日志级别.例如INFO,DEBUG,ERROR等; 4 . 能够打印基本信息,如调用文件/函数名和行号,日志时间等; 默认的是Logger 在介绍Uber-go的zap包之前,让我们先看看Go语言提供的基本日志功能.Go语言提供的默认日志包是https://golang.org/p

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

在Go语言项目中使用Zap日志库 本文先介绍了Go语言原生的日志库的使用,然后详细介绍了非常流行的Uber开源的zap日志库,同时介绍了如何搭配Lumberjack实现日志的切割和归档. 在Go语言项目中使用Zap日志库 介绍 在许多Go语言项目中,我们需要一个好的日志记录器能够提供下面这些功能: 能够将事件记录到文件中,而不是应用程序控制台. 日志切割-能够根据文件大小.时间或间隔等来切割日志文件. 支持不同的日志级别.例如INFO,DEBUG,ERROR等. 能够打印基本信息,如调用文件/函

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

  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

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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

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

Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础知识 1.数据流模型  Flume的核心是把数据从数据源收集过来,再送到目的地.为了保证输送一定成功,在送到目的地之前,会先缓存数据,待数据真正到达目的地后,删除自己缓存的数据.  Flume传输的数据的基本单位是Event,如果是文本文件,通常是一行记录,这也是事务的基本单位.Event从S

[本文出自天外归云的博客园] 本次对框架进行完善,增加了日志收集功能和修饰运行功能,完善后的lib目录如下: