RabbitMQ 默认日志里只有类似客户端"accpet/close"等信息,对于有异常或者跟踪消息内部结构就比较麻烦了. 不过MQ有个rabbitmq_tracing插件,安装该插件后在控制台的管理tab页,就可以看到多了一个trace的菜单. 其中,最重要的是理解pattern的格式.一般来跟踪消息时会涉及到两个部分:有没有收到,有没有发出去.其抓包记录的格式如下: 但是要抓某个队列的发布或者消费测试了很多遍,总觉得这个pattern很模糊.晚上又仔细查看了插件的官网,找到如下:

性能测试排查定位问题,分析调优过程中,会遇到要分析gc日志,人肉分析gc日志有时比较困难,相关图形化或命令行工具可以有效地帮助辅助分析. Gc日志参数 通过在tomcat启动脚本中添加相关参数生成gc日志 -verbose.gc开关可显示GC的操作内容.打开它,可以显示最忙和最空闲收集行为发生的时间.收集前后的内存大小.收集需要的时间等. 打开-xx:+ printGCdetails开关,可以详细了解GC中的变化. 打开-XX: + PrintGCTimeStamps开关,可以了解这些垃圾收集发

下图为唯品会在qcon上面公开的日志处理平台架构图.听后觉得有些意思,好像也可以很容易的copy一个,就动手尝试了一下. 目前只对flume===>kafka===>elacsticSearch===>kibnana(logstash)这条线路做一个简单的demo,以后有时间尝试整个架构的学习. 以下为日志处理平台的展现图. 当然logstash还能做很多事情,demo中并未接入实际的数据,图形并不是很美观. 下面将简单介绍这一平台搭建过程: 现在我们来搭建这样flume===>k

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.项目背景与数据情况 1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖.回帖,如图1所示. 图1 项目来源网

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了

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MyCAT日志对于了解MyCAT的运行信息不可获取,譬如MyCAT是否采用读写分离,对于一个查询语句,MyCAT是怎样执行的,每个分片会分发到哪个节点上等等. 默认是info级别,通过log4j.xml可将其设置debug级别,这样就可获得更多有关MyCAT运行的内部信息. 下面通过对MyCAT的启动以及执行一个查询语句来分析MyCAT的运行流程. Here We Go! Mycat的启动日志输入如下: processors指的是CPU的核数,aio thread pool size指的是AIO

ELK+redis搭建nginx日志分析平台发表于 2015-08-19   |   分类于 Linux/Unix   |  ELK简介ELKStack即Elasticsearch + Logstash + Kibana.日志监控和分析在保障业务稳定运行时,起到了很重要的作用.比如对nginx日志的监控分析,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录,所以可以通过读取日志文件来分析:redis的list结构正好可以作为队列使用,用来存储logstash传输的日志数据.然后

 Mysql慢查询和慢查询日志分析   众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化. 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like "%slow%"; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下   log-slow-queries 

本文介绍通过grep来进行日志分析,主要介绍grep -C和配合awk实际对catalina.out使用案例 grep可以对日志文件进行筛选,统计,查询,快速定位bug. 首先,你的日志需要比较规范,格式统一 格式如         时间 日志级别 请求url 用户id 输入 输出 如果你的日志是上面的格式,用grep会舒服很多,否则需要进行过滤 常用命令 grep '2016-12-01' catalina.out       会逐行匹配,如果发现有 2016-12-01 则会输出 grep

前一阵子,搭建了ELK日志分析平台,用着挺爽的,再也不用给开发拉各种日志,节省了很多时间. 这篇博文是介绍用python代码实现日志分析的,用MRJob实现hadoop上的mapreduce,可以直接放到hadoop集群上运行. mrjob可以让我们使用Python编写MapReduce运算,并在多个不同平台运行,你可以: 使用纯python编写multi-step MapReduce 本机测试 在hadoop集群上运行 安装mrjob pip install mrjob nginx访问日志格式

日志分析面板导出的json文件,效果图如下: 下载地址:http://files.cnblogs.com/files/xiaoming279/%E9%9D%A2%E6%9D%BF.zip 主机面板 主要包括日访问量,访问分布情况,访问曲线,状态码,蜘蛛等,在主机名可选择某一主机,查看某一主机情况. 域名面板 域名面板包含所选域名的访问分布情况,以及这个域名下主机的访问曲线及总共访问曲线,方便对比.

MySQL 慢查询日志分析及可视化结果 MySQL 慢查询日志分析 pt-query-digest分析慢查询日志 pt-query-digest --report slow.log 报告最近半个小时的慢查询: pt-query-digest --report --since 1800s slow.log 报告一个时间段的慢查询: pt-query-digest --report --since '2013-02-10 21:48:59' --until '2013-02-16 02:33:50'

今天小菜在一个测试群内看到群友发出一个monkey的报错信息,其实是一个很简单的报错 个人觉得monkey虽然操作起来比较简易,但其实查看日志分析日志也是很重要的环节,如果对错误分析不够详细,就容易误认为是程序的问题 以下举个例分析一下 这个报错日志其实已经很简单的告诉你错误原因了 解析如下:第一行:monkey因为错误而终止了 第二行:出错的错误事件在第153次 第三行:发送旋转事件,度数为0度 很明显,错误是发生在旋转屏幕的原因,那么是不是软件自身的问题呢,我们往下分析 首先:1.检查自己模

面试的时候一定会被面到的问题是:给出web服务器的访问日志,请写一个脚本来统计访问前10的IP有哪些?访问前10的请求有哪些?当你领略过goaccess之后,你就明白,这些问题,除了考验你的脚本背诵记忆能力以外,唯一的作用只有装A或者装C了. 对于nginx日志分析,有很多工具,衡量好坏的标准大概就是三快:安装快,解析快,上手快.满足这三点的goaccess确实是居家必备良药. 话说这个标题其实有点委屈GoAccess了,它是一个日志分析工具,并不只是为nginx使用的.你也可以用它来分析apa

笔记本突然没有任何征兆的自动重启了,想起之前曾经在网上看过通过系统日志查看一下是哪个东东搞的鬼,于是开始上网搜索,发现默认情况下是关机的信息记录的很少,不过可以开启审计功能来记录这个捣鬼的程序.于是就照着这篇文章<Win7系统关闭日志分析 了解异常关机>提到的方法,找了N遍也没找着该在哪操作,无奈从所有设置里面,才找到了这一项. 在此,我首先想说的不是正确的方法,而是你转载请先自己操作一遍好吗,不要很不负责任的ctrl+c,ctrl+v,尼玛通过强制搜索这个题目,搜出来的完全一样,而且根本不可

1:在每一个tomcat服务器上,生成的日志目录中,在java中用定时器每天将当天的日志上传到hadoop中 (技术要点:quatz+hadoop-client)具体的目录动态的采用时间品名 2:hadoop集群每天进行一次日志分析

本书从UNIX/Linux系统的原始日志(Raw Log)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与计算机取证环节.书中提供了多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,案例分析手法带有故事情节,使读者身临其境地检验自己的应急响应和计算机取证能力. 本书使用的案例都是作者从系统维护和取证工作中总结.筛选出来的,这些内容对提高网络维护水平和事件分析能力有重要的参考价值.如果你关注网络安全,那么书中的案例一定会引起你的共鸣.本书适合有一定经验的UNIX

<Unix/Linux网络日志分析与流量监控>获2015年度最受读者喜爱的IT图书奖.刊登在<中华读书报>( 2015年01月28日 19 版) 我的2015年新作刊登在<中华读书报>( 2015年01月28日 19 版) 原文下载:http://epaper.gmw.cn/zhdsb/images/2015-01/28/19/2015012819_pdf.pdf 这3本原创Linux图书,全部收录于中国科学院图书馆.国图以及211.985高校图书馆,广获读者好评,在当

Apache日志统计举例 加些来了解一下如何统计Apache的访问日志,一般可以用tail命令来实时查看日志文件变化,但是各种的应用系统中的日志会非常复杂,一堆长度超过你浏览极限的日志出现在你眼前时,你会觉得非常无奈,怎么办呢?这时可以用grep.sed.awk和sort等筛选工具帮助你解决这个问题.下面总结了几个常见分析方法. (1)查看IP($1代表IP) #cataccess_log | awk '{print $1}' (2)对IP排序 #cataccess_log | awk '{pr