0x00 背景 K8S内运行Spring Cloud微服务,根据定制容器架构要求log文件不落地,log全部输出到std管道,由基于docker的filebeat去管道采集,然后发往Kafka或者ES集群. 0x01 多行匹配和yaml文件 在filebeat启动的yaml文件内,指定相应的名称空间并配置java堆栈的多行解析规则,如下yaml文件输出端是kafka,如需要输出到es集群,可更改对应配置 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name:

1.通过Logstash收集java日志并输出到ES中 因为我们现在需要用Logstash收集tomcat日志,所以我们暂时将tomcat安装到Logstash所在机器,也就是db03:10.0.0.53这台机器,收集tomcat访问日志以及tomcat错误日志进行实时统计,在企业中,tomcat机器肯定不是单台,而是一个集群的形式,那么我们每台tomcat上都需要安装一个Logstash,然后将收集到的日志输出给Elasticsearch进行分析. 将tomcat日志改成json格式 在企业中

收集JAVA格式日志 1 查看Java格式日志 elasticsearch属于Java日志,可以收集elasticsearch作为Java日志范本 [root@node3 ~]# tail -f /usr/local/elasticsearch/logs/my-elktest-cluster.log [2020-01-19T01:57:18,496][INFO ][o.e.t.TransportService ] [node-3] publish_address {192.168.132.133

使用codec的multiline插件实现多行匹配,这是一个可以将多行进行合并的插件,而且可以使用what指定将匹配到的行与前面的行合并还是和后面的行合并. 1.java日志收集测试 input { stdin { codec => multiline { pattern => "^\[" //以"["开头进行正则匹配 negate => true //正则匹配成功 what => "previous" //和前面的内容进

1.Java日志收集 使用codec的multiline插件实现多行匹配,这是一个可以将多行进行合并的插件,而且可以使用what指定将匹配到的行与前面的行合并还是和后面的行合并. 语法示例: input { stdin { codec => multiline { #使用multiline插件 pattern => "pattern, a regexp" #正则匹配 negate => "true" or "false" #匹配

目录 1.使用codec的multiline插件收集java日志... 1 2.收集nginx日志... 2 3.收集系统syslog日志... 3 4.使用fliter的grok模块收集mysql日志... 4 1.使用codec的multiline插件收集java日志 对于采用ELK作为应用日志来说,多行消息的友好展示是必不可少的,否则ELK的价值就大大打折了.要正确的处理多行消息,需使用multiline插件 比如,对于java日志而言,可以使用: multiline.pattern: '

K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 目录 K8S监控实战-ELK收集K8S内应用日志 1 收集K8S日志方案 1.1 传统ELk模型缺点: 1.2 K8s容器日志收集模型 2 制作tomcat底包 2.1 准备tomcat底包 2.1.1 下载tomcat8 2.1.2 简单配置tomcat 2.2 准备docker镜像 2.2.1 创建dockerfile 2.2.2 准备dockerfile所需文件 2.2.3 构建docker 3 部署ElasticSearch 3.1 安装Ela

1.收集Nginx的json格式日志 1.1.Nginx安装 [root@linux-node1 ~]# yum install nginx -y [root@linux-node1 ~]# vim /etc/nginx/nginx.conf #修改日志格式为json格式,并创建一个nginxweb的网站目录 log_format access_json '{"@timestamp":"$time_iso8601",' '"host":"

开发过程中,经常需要对GC的垃圾收集器参数不断的进行动态调整,从而更充分的压榨机器性能,提升应用效率.本文将从常见的Parallel/G1垃圾收集器的GC日志着手,分析GC日志的具体含义,以及示范如何根据GC日志调整参数. 1. 准备工作 (1) VM Options 应用程序需要设置如下参数,以便将GC信息数值至gc.log文件中,供后续分析. -XX:+DisableExplicitGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./l

对于 K8S 内的容器日志收集,业内一般有两种常用的方式: 使用 DaemonSet 在每台 Node 上部署一个日志收集容器,用于收集当前 Node 上所有容器挂载到宿主机目录下的日志 使用 SideCar 模式将日志收集容器与业务容器部署在同一个 Pod 中,只收集对应容器的日志 这两种方式各有优缺点.使用 DaemonSet 方式部署日志收集服务,管理起来简单,但是如果一个 Node 中运行了过多的 Pod,那么日志收集会存在性能瓶颈.使用 SideCar 模式可以更有针对性的收集容器的日

转自:http://www.codeceo.com/article/8-java-log-framework.html 作为一名Java程序员,我们开发了很多Java应用程序,包括桌面应用.WEB应用以及移动应用.然而日志系统是一个成熟Java应用所必不可少的,在开发和调试阶段,日志可以帮助我们更好更快地定位bug:在运行维护阶段,日志系统又可以帮我们记录大部分的异常信息,从而帮助我们更好的完善系统.本文要来分享一些Java程序员最常用的Java日志框架组件. 1.Log4j – 最受欢迎的Ja

转:http://blog.jobbole.com/51155/ 日志记录是应用程序运行中必不可少的一部分.具有良好格式和完备信息的日志记录可以在程序出现问题时帮助开发人员迅速地定位错误的根源.对于开 发人员来说,在程序中使用日志API记录日志并不复杂,不过遵循一些最佳实践可以更好的利用日志.本文介绍了在Java程序中记录日志的最佳实践,同时也 介绍了如何使用开源软件对日志进行聚合和分析. 概述 对于现在的应用程序来说,日志的重要性是不言而喻的.很难想象没有任何日志记录功能的应用程序运行 在生产

一.java日志组件 1.common-logging common-logging是apache提供的一个通用的日志接口.用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现,像log4j,或者jdk自带的logging, common-logging会通过动态查找的机制,在程序运行时自动找出真正使用的日志库.但由于它使用了ClassLoader寻找和载入底层的日 志库, 导致了象OSGI这样的框架无法正常工作,由于其不同的插件使用自己的ClassLoader. OSGI的这种机制保证了插件互相独立,

在任何系统中,日志都是非常重要的组成部分,它是反映系统运行情况的重要依据,也是排查问题时的必要线索.绝大多数人都认可日志的重要性,但是又有多少人仔细想过该怎么打日志,日志对性能的影响究竟有多大呢?今天就让我们来聊聊Java日志性能那些事. 说到Java日志,大家肯定都会说要选择合理的日志级别.合理控制日志内容,但是这仅是万里长征第一步……哪怕一些DEBUG级别的日志在生产环境中不会输出到文件中,也可能带来不小的开销.我们撇开判断和方法调用的开销,在Log4J 2.x的性能文档中有这样一组对比:

作为一名Java程序员,我们开发了很多Java应用程序,包括桌面应用.WEB应用以及移动应用.然而日志系统是一个成熟Java应用所必不可少的,在开发和调试阶段,日志可以帮助我们更好更快地定位bug:在运行维护阶段,日志系统又可以帮我们记录大部分的异常信息,从而帮助我们更好的完善系统.本文要来分享一些Java程序员最常用的Java日志框架组件. 1.Log4j – 最受欢迎的Java日志组件 Log4j是一款基于Java的开源日志组件,Log4j功能非常强大,我们可以将日志信息输出到控制台.文件.

在任何系统中,日志都是非常重要的组成部分,它是反映系统运行情况的重要依据,也是排查问题时的必要线索.绝大多数人都认可日志的重要性,但是又有多少人仔细想过该怎么打日志,日志对性能的影响究竟有多大呢?今天就让我们来聊聊Java日志性能那些事. 说到Java日志,大家肯定都会说要选择合理的日志级别.合理控制日志内容,但是这仅是万里长征第一步……哪怕一些DEBUG级别的日志在生产环境中不会输出到文件中,也可能带来不小的开销.我们撇开判断和方法调用的开销,在Log4J 2.x的性能文档中有这样一组对比:

这世界上很多事情,看起来就像彩虹一样炫目而神奇,实际上背后蕴含着随处可见的原理.就好像静儿几年前买过一件超贵的防辐射服,当时销售人员把手机严严实实的包在防辐射服里,然后让我打电话测试,果然没有信号. 直到今天,静儿为了写文章,把自己蒙在空调被里,额,竟然连不上网.于是掀起一个被角,“大象”的巡检结果哒哒哒的弹出来了.然后我感慨:自己当年何苦买那么贵一个“围裙”. 日志作为逻辑跟踪.线上问题排查.监控报警的有效基础利器被开发人员所熟知.问题发现.定位到解决,都离不开它,真是如彩虹般绚烂.而从它的演

logstash收集syslog日志注意:生产用syslog收集日志!!! 编写logstash配置文件 #首先我用rubydebug测试数据 [root@elk-node1 conf.d]# cat syslog.conf input{ syslog{ type => "system-syslog" host => "192.168.247.135" port => "514" } } output{ stdout{ code

安装filebeat修改配置文件/etc/filebeat/filebeat.yml filebeat.prospectors: - type: log enabled: true #日志路径 paths: - /home/ekp/linux64/tomcat/logs/catalina.out #日志tags tags: [ekp-tomcat] #排除空行 exclude_lines: ['^$'] #java多行日志合并 multiline: pattern: '^\d{4}-\d{1,2

关于收集日志的方式,最简单性能最好的应该是修改nginx的日志存储格式为json,然后直接采集就可以了. 但是实际上会有一个问题,就是如果你之前有很多旧的日志需要全部导入elk上查看,这时就有两个问题,一是原始日志不是json格式,二是原始日志的时间戳不能识别,如果时间不处理,导入之后所有日志的时间戳将全部是导入时间. 下面说一下用grok的方式导入原始日志,当然你也可以直接使用这种方式收集nginx日志,这种方式可以保留nginx的原始日志格式. 1.在官网下载rpm包或者按照guide设置官

Python GUI之tkinter窗口视窗教程大集合(看这篇就够了) 一.前言 由于本篇文章较长,所以下面给出内容目录方便跳转阅读,当然也可以用博客页面最右侧的文章目录导航栏进行跳转查阅. 一.前言 二.Tkinter 是什么 三.Tkinter 控件详细介绍 1. Tkinter 模块元素简要说明 2. 常用窗口部件及简要说明: 四.动手实践学习 1. 创建主窗口及Label部件(标签)创建使用 2. Button窗口部件 3. Entry窗口部件 4. Text窗口部件 5. Listbo