作为生产者和消费者之间数据流的一个中心组件,需要一个 Logstash 实例负责驱动多个并行事件流的情况.默认情况下,这样的使用场景的配置让人并不太开心,使用者会遭遇所谓的条件地狱(Conditional hell).因为每个单独的 Logstash 实例默认支持一个管道,该管道由一个输入.若干个过滤器和一个输出组成,如果要处理多个数据流,就要到处使用条件判断. 条件地狱(Conditional hell) 已知的在一个管道中实现多个独立流的方法是使用条件判断.主要方式是在输入部分通过标签标记事

关于相关术语的专业解释,请自行百度了解,本文皆本人自己结合参考书和自己的理解所做的阐述,如有不严谨之处,还请多多指教. 事务有四种基本特性,叫ACID,它们分别是: Atomicity-原子性,Consistency-一致性,Isolation-隔离性,Durability-持久性. 接着关于ACID的理解和隔离性语法都是转的网上资料,大家可以顺便再了解熟悉下. 1.原子性(Atomicity):事务开始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做,不可能停滞在中间环节.事务执行过程中出错,会回滚到事

前言:最近一段时间比较忙,也是比较懒了吧,好长时间没写博客了,新的一年到来,给自己一个小目标,博客坚持写下去,分享一下这历程!废话不多说,开始正题咯(希望大家喜欢!) 首先这算是一个scala程序的入门程序,但是并不是针对零基础的,需要了解一定的scala基础,如果有Java基础的同学看起来估计会好一点.如果有必要的话,后面补一篇比较 详细的适合新手的零基础scala“教程”吧! 首先说明一下,Scala Actor是scala 2.10.x版本及以前版本的Actor.Scala在2.11.x版

在之前的文章中,测试了脏读和事物读之间性能差别,下面测试下脏写和事物写之间的性能差别: 代码如下: -module(mnesia_text). -compile(export_all). -record(r_test, {id, name}). start(N) -> timer:tc(mnesia_text,dirty,[N]). start2(X) -> timer:tc(mnesia_text,t_w1,[X]). init() -> case mnesia:create_sche

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

本节以及接下来的几节,我们探讨Java并发包中的容器类.本节先介绍两个简单的类CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet,讨论它们的用法和实现原理.它们的用法比较简单,我们需要理解的是它们的实现机制,Copy-On-Write,即写时拷贝或写时复制,这是解决并发问题的一种重要思路. CopyOnWriteArrayList 基本用法 CopyOnWriteArrayList实现了List接口,它的用法与其他List如ArrayList基本是一样的,它的区别是

​本系列文章经补充和完善,已修订整理成书<Java编程的逻辑>,由机械工业出版社华章分社出版,于2018年1月上市热销,读者好评如潮!各大网店和书店有售,欢迎购买,京东自营链接:http://item.jd.com/12299018.html 本节以及接下来的几节,我们探讨Java并发包中的容器类.本节先介绍两个简单的类CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet,讨论它们的用法和实现原理.它们的用法比较简单,我们需要理解的是它们的实现机制,Copy-On-

class Program { class TestEnqueue { static Queue<string> str = new Queue<string>(); public static void AddEnqueue() { ; i < ; i++) { string s= i.ToString(); Console.WriteLine("Task1 now runing"); str.Enqueue(s); } } public static

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <Windows.h> 7 int exeshell(char *cmd, char *result)//传递指令,返回结果 8 { 9 FILE *pf = _popen(cmd, "r");//打开一个管道,用管道执行cmd,结果存放在管

关键字:Go语言,管道,取消机制,并发,sync.WaitGroup,包引用,通道,defer,select GO并发模式:管道与取消 简介 Go的并发能力可以使构建一个流数据管道变得非常容易,并且可以高校地使用机器I/O和多核处理器.这篇文章展示了一些例子,包括管道,对操作失败的处理技术. 管道的概念 在Go里,并没有正式的管道的定义,它只是众多并发程序其中的一个.通俗来讲,一个管道是一系列由通道连接的阶段,每个阶段都是一组运行着同样函数的goroutine.在每个阶段里,goroutine在

视频地址 B站视频地址:Logstash如何成为镇得住场面的数据管道 公众号视频地址:Logstash如何成为镇得住场面的数据管道 知乎视频地址:Logstash如何成为镇得住场面的数据管道 内容 首先我们延续上一期视频中日志采集架构的案例,Filebeat采集日志并推送Kafka消息队列进行分发,再由Logstash消费日志消息,并将日志数据最终落地在Elasticsearch集群索引当中,Kafka作为消息队列分发服务需要将收集到的日志消息继续分发下去,最终数据落地在Elasticsearc

说道本章标题,相信很多人知道我在暗喻石中剑这个典故,在此典故中,天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑,但是由于资历不被其他人认可,所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王,亚瑟王.说道这把剑,剑身上铭刻着这样一句话:ONLY THE KING CAN TAKE THE SWORD FROM THE STONE.虽然典故中的the king是指英明之主亚瑟王,但是在本章中,这个king就是读者自己,我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把epoll之剑,也就是Netty,而且要利用

在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素.前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMAX 架构能够在一个线程里每秒处理 6百万 订单!在讲到 Disruptor 为什么这么快时,接触到了一个概念——伪共享( false sharing ),其中提到:缓存行上的写竞争是运行在 SMP 系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素.由于从代码中很难看

简介 Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.怎么样听起来挺厉害的吧?在一个典型的使用场景下(ELK):用Elasticsearch作为后台数据的存储,kibana用来前端的报表展示.Logstash在其过程中担任搬运工的角色,它为数据存储,报表查询和日志解析创建了一个功能强大的管道链.Logstash提供了多种多样的 input,filters,codecs和output组件,让使用者轻松实现

最近项目有点闲,终于可以了解点自己想了解的了,以前听同事讲面试的经历总会被问到“如何处理高并发大数据” 乍一听感觉这东西好像很有学问的样子,于是并发这个词在脑海里留深刻印像,而且在自己心中的技术地位也提高很多,也导致了解并发相关的知识时,也带着思想负担,总以为很难懂,程序员或许都是这样,在自己不懂的技术领域,别人说一个很简单的技术,给他的感觉都是很高深的样子,其实自己一了解就会发现,“哎哟 我 C 原来就这样儿啊!”总之只要你想了解,花点时间就没有难的事! 好了 正式进入正题 EF并发处理 在此

Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架,可以方便的把分散的.多样化的日志搜集起来,并进行自定义的处理,然后传输到指定的位置,比如某个服务器或者文件. 本文针对官方文档进行翻译以及实践,希望有更多的有用户了解.使用这款工具. 下载.安装.使用 这款工具是开箱即用的软件,下载地址戳这里,下载自己对应的系统版本即可. 下载后直接解压,就可以了. 通过命令行,进入到logstash/bin目录,执行下面的命令: logstash -e "" 可以看到提示下面信息(这个命令稍后介绍),输

Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架,可以方便的把分散的.多样化的日志搜集起来,并进行自定义的处理,然后传输到指定的位置,比如某个服务器或者文件. 本文针对官方文档进行翻译以及实践,希望有更多的有用户了解.使用这款工具. 下载.安装.使用 这款工具是开箱即用的软件,下载地址戳这里,下载自己对应的系统版本即可. 下载后直接解压,就可以了. 通过命令行,进入到logstash/bin目录,执行下面的命令:   1 logstash -e "" 可以看到提示下面信息(这个命令稍后介

背景介绍 这几年一直在摸索一种框架,足够简单,又能应付很多高并发高性能的需求.研究过一些框架思想如DDD DCI,也实践过CQRS框架. 但是总觉得复杂度高,门槛也高,自己学都吃力,如果团队新人更难接受.所以自从写了最简单的BaseContext类之后很长一段时间内都没有加任何代码.(basecontext只有10行内代码) 之前有个秒杀业务要做,用了MVC的异步Action队列处理请求,感觉还是蛮不错,所以跟另外一位同事一同把这个功能整合进这个baseContext里面,既没有用第三方的Que

原文地址:http://www.2cto.com/os/201411/352015.html 原文地址:http://logstash.net/docs/1.4.2/tutorials/getting-started-with-logstash (纯英文) 英语水平有限,如果有错误请各位指正 简介 Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.怎么样听起来挺厉害的吧?在一个典型的使用场景下(ELK):

Logstash是一个具有实时管道的开源数据收集引擎.可以动态地统一不同来源的数据,并将数据归到不同目的地.也是一个管理事件和日志工具.你可以用它来收集日志,分析它们,并将它们储存起来以供以后使用. Logstash 通常都是和 Kibana 以及 Elasticsearch 一起使用,其实还有很多其他的用法值得我们关注的.Elasticsearch的相关配置与搭建可以查看本博客.本文将详细讲述logstash的安装和简单配置. 1.从官网下载Logstash # wget https://do

vim /usr/local/logstash/etc/hello_search.conf 输入下面: input { stdin { type => "human" }} output { stdout { codec => rubydebug } elasticsearch { host => "192.168.33.10" port => 9300 }} 注意事项 port 为9300 而不是9200 启动:/usr/local/log