Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源.分布式.提供 RESTful 接口的全文搜索引擎 一.Search页面的各位置功能介绍: 1.日志搜索的时间范围 为了使用方便,预设有几个时段可供选择.默认是最近5分钟 也可以自己指定搜索查询的具体的时间节点,以提高准确率 2.日志搜索时的自动更新频率 如页面所示:1.2.5.10.30秒和1.5分钟.默认不自动更新. 3.搜索框 指定日志搜索时的关键字或条件表达式,可以是某个单独的“关键字”或“指定某个字段的值”.可以使用“AN

监控网络活动是一项繁琐的工作,但有充分的理由这样做.例如,它允许你查找和调查工作站和连接到网络的设备及服务器上的可疑登录,同时确定管理员滥用了什么.你还可以跟踪软件安装和数据传输,以实时识别潜在问题,而不是在损坏发生后才进行跟踪.这些日志还有助于使你的公司遵守适用于在欧盟范围内运营的任何实体的通用数据保护条例(GFPR).如果你的网站在欧盟可以浏览,那么你就有遵守的该条例的资格.日志记录,包括跟踪和分析,应该是任何监控基础设置中的一个基本过程.要从灾难中恢复 SQL Server 数据库,需要事

1. Graylog2 简介 Graylog 是一个简单易用.功能较全面的日志管理工具,相比 ELK 组合, 优点: 部署维护简单,一体化解决方案,不像ELK三个独立系统集成. 查相比ES json语法,搜索语法更加简单,如 source:mongo AND reponse_time_ms:>5000. 内置简单的告警. 可以将搜索条件导出为 json格式文本,方便开发调用ES rest api搜索脚本. 自己开发采集日志的脚本,并用curl/nc发送到Graylog Server,发送格式是自

上一节已经部署好了 Graylog,现在学习如何用它来管理日志. 首先启动测试容器. docker run -d \ --log-driver=gelf \ --log-opt gelf-address=udp://localhost:12201 \ --log-opt tag="log-test-container-A" \ busybox sh -c 'while true; do echo "This is a log message from container A&

前提条件:你的服务器上已经安装了Docker和Docker Compose 一.安装GrayLog(Docker方式) version: '2' services: mongodb: image: mongo:3 volumes: # Persisting data - ./data/mongo:/data/db elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.6.3 volumes: # Persist

以下基于.NET Core 2.1 定义GrayLog日志记录中间件: 中间件代码: public class GrayLogMiddleware { private readonly RequestDelegate _next; private readonly ILogger _logger; ​ //在应用程序的生命周期中,中间件的构造函数只会被调用一次 public GrayLogMiddleware(RequestDelegate next, ILoggerFactory logger

ES集群健康检测:curl -sXGET http://localhost:9200/_cluster/health?pretty=true | grep "status" | awk -F '[ "]+' '{print $4}' | grep -c "green" ES节点健康检测:curl -sXGET localhost:9200/_cat/health |awk -F ' ' '{print $4}' -s --silent 静默模式,就是不显示

Graylog安装操作 实验环境centos7.5系统  mem:4-8G       disk:50G 关闭selinux以及firewalld 一.准备环境 1.1.java环境 下载java的jdk软件包. wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u181-b13/96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1/jdk-8u181-linux-x64.rpm rpm –ivh jdk-8u181-linux-x6

网上有张图画的很好,搜索有关它的配置文章,google里有几篇英文的,都是依靠haproxy等或别的什么实现,没有纯粹的Graylog+elasticsearch+mongodb集群,项目需要,只有自己摸索一下了,搞好发现其实也很简单. 整个结构大概就是上图样子,nginx的负载均衡可以参考我前面的文章.将后端的web集群换成graylog集群地址就可以了. 下面是4台集群的配置效果图,完成后的效果是随便访问那个IP,都可以访问到所有的日志,节点可以根据需求任意添加,无论graylog,es,还

上文主要介绍了Graylog的功能与架构,本篇我们来看看Graylog的源码 一. 项目启动(CmdLineTool) 启动基本做了这几件事:初始化logger,插件加载(这里用到了Java SPI机制),性能度量Metrics初始化(用的是codahale metrics,这个在开源软件中用的 还挺多的,Kafka用的也是这个),最后将使用了JMXReporter将性能监控暴露给JMX. 1. 插件加载(CmdLineTools类): Graylog自定义了一个ClassLoader用于加载指

Docker日志 当一个容器启动的时候,它其实是docker deamon的一个子进程,docker daemon可以拿到容器里面进程的标准输出,然后通过自身的LogDriver模块来处理,LogDriver支持的方式很多,默认写到本地文件,也可以发送到syslog等. Docker会默认收集应用程序的标准输出到一个json.log文件中,以一行一条JSON存储数据,文件的格式如下: {"log":"root@74205cdc7b53dd:/#ls\r\n",&qu

前言 在看集群的配置文件的时候看到ceph里面有一个graylog的输出选择,目前看到的是可以收集mon日志和clog,osd单个的日志没有看到,Elasticsearch有整套的日志收集系统,可以很方便的将所有日志汇总到一起,这个graylog的收集采用的是自有的udp协议,从配置上来说可以很快的完成,这里只做一个最基本的实践 系统实践 graylog日志系统主要由三个组件组成的 MongoDB – 存储配置信息和一些元数据信息的,MongoDB (>= 2.4) Elasticsearch

我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手 前两天我不是发了一篇数据链路追踪的文章嘛,在末尾也遗留了TODO:运行应用的服务器一般是集群,日志数据会记录到不同的机器上,排查和定位问题只能登录各个服务器查看. 今天来聊聊这个话题. 00.为什么需要分布式日志组件? 在文章正式开始之前,我分享下我以前负责过的一个系统,它的架构如下: 每次当我查问题的时候,我可能能把问题初步定位在逻辑层,但为了能给业务方交代,我需要给证据业务方看(日志信息就是铁证). 一个请求

SQLSERVER走起微信公众帐号已经开通搜狗微信搜索 请打开下面链接 http://weixin.sogou.com/gzh?openid=oIWsFt-hiIb_oYqQHaBMoNwRB2wM 可以查找所有历史文章,也可以关注本公众帐号,在电脑浏览器上看更方便! 可以看到最近推送的文章一目了然 妈妈再也不用担心我找不到历史文章了o(∩_∩)o  关注我

注意事项:首先要保证部署solr服务的Tomcat容器和检索solr服务中数据的Tomcat容器,它们的端口号不能发生冲突,否则web程序是不可能运行起来的. 一:solr服务的端口号.我这里的solr服务的tomcat容器的端口号已经修改为8083: 二:检索solr服务中数据的tomcat容器的端口号.我这里是8080: 最后必须要保证2个容器能正常访问. 需求:使用Solr实现电商网站中商品信息搜索功能,可以根据关键字搜索商品信息,根据商品分类.价格过滤搜索结果,也可以根据价格进行排序,实

这是一个很久以前的例子,现在在整理资料时无意发现,就拿出来再改写分享. 1.需求 1.1 基本需求: 根据输入的地址关键字,搜索出完整的地址路径,耗时要控制在几十毫秒内. 1.2 数据库地址表结构和数据: 表TBAddress 表数据 1.3 例子: e.g. 给出一个字符串如“广 大”,找出地址全路径中包含有“广” 和“大”的所有地址,結果如下: 下面将通过4个方法来实现,再分析其中的性能优劣,然后选择一个比较优的方法. 2.创建表和插入数据 2.1 创建数据表TBAddress use te

在做搜索框的时候无意间发现html5的input里有个placeholder属性能轻松实现提示文字点击消失功能,之前还傻傻的在用js来实现类似功能... 示例 <form action="demo_form.asp" method="get"> <input type="search" name="user_search" placeholder="我是提示文字 在此输入文本我会消失" /

题目大意:有n个木块排成一行,从左到右依次编号为1~n.你有k种颜色的油漆,其中第i种颜色的油漆足够涂ci个木块.所有油漆刚好足够涂满所有木块,即c1+c2+...+ck=n.相邻两个木块涂相同色显得很难看,所以你希望统计任意两个相邻木块颜色不同的着色方案. 题解:看到数据范围第一个想到的就是dp.但5^15显然不现实.注意到ci相等的颜色本质上是相同的,于是可以记忆化搜索. 时间复杂度:O(15^5) 代码: #include<iostream> #include<cstdio>

题目大意: 花花山峰峦起伏,峰顶常年被雪,Memphis打算帮花花山风景区的人员开发一个滑雪项目.    我们可以把风景区看作一个n*n的地图,每个点有它的初始高度,滑雪只能从高处往低处滑[严格大于].但是由于地势经常变动[比如雪崩.滑坡],高度经常变化:同时,政府政策规定对于每个区域都要间歇地进行保护,防止环境破坏.现在,滑雪项目的要求是给出每个n*n个点的初始高度,并给出m个命令,C a b c表示坐标为a,b的点的高度改为c:S a b c d表示左上角为a,b右下角为c,d的矩形地区开始

在Android3.0之后,Google对UI导航设计上进行了一系列的改革,其中有一个非常好用的新功能就是引入的ActionBar,他用于取代3.0之前的标题栏,并提供更为丰富的导航效果.ActionBar的主要目的是: 1．提供一个用于识别应用程序的标示和用户的位置的专用空间. 2．在不同的应用程序之间提供一致的导航和视觉体验. 3．突出Activity的关键操作(如"搜索"."创建"."共享"等),并且在可预见的方法内给用户提供快捷的访问.