总体而言，Linux操作系统是一个强大、灵活且可定制的操作系统，广泛应用于服务器、嵌入式系统、超级计算机等各种领域。
到目前为止，参照我们系统( 某上市互联网保险中介 )应用，就日志而言，我们经历了以下几个时间段的变化，也经历很多方面的尝试。就目前我们的应用日志系统经历了以下的变化:
导读：随着 K8s 不断更新迭代，使用 K8s 日志系统建设的开发者，逐渐遇到了各种复杂的问题和挑战。本篇文章中，作者结合自己多年经验，分析 K8s 日志系统建设难点，期待为读者提供有益参考。
大家好，我是道哥，今天我为大伙儿解说的技术知识点是：【在多线程环境下，如何实现一个高效的日志系统】。
日志重要性 Linux系统日志对管理员来说，是了解系统运行的主要途径，因此需要对 Linux 日志系统有个详细的了解。 Linux 系统内核和许多程序会产生各种错误信息、告警信息和其他的提示信息，这些各种信息都应该记录到日志文件中，完成这个过程的程序就是 rsyslog，rsyslog 可以根据日志的类别和优先级将日志保存到不同的文件中。 二、日志系统rsyslog 日志管理基础 rsyslog 日志管理 logrotate日志轮转 一、处理日志的进程 rsyslogd：绝大部分日志记录，和系统操作
日志数据是典型的时序数据，因此，日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。
说起查看日志排查 bug 的方式，早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看，或者下载下来查看。
android的日志系统有典型的android层次结构。本文指出路径，分析层次但不分析代码，这里还介绍logcat的使用和log_bg服务。
最近在构建日志系统，对比了ELK还有LPG，发现LPG更加适合我们系统。奈何网上可靠的文章真是太少了，大多都是抄来抄去，整个过程躺过无数坑，特记录一下，回馈给读者。文章的所有配置文件都可以直接使用，并且配置做了优化，不会出现莫名其妙的问题。
典型的互联网应用的日志系统，从功能需求上看主要包括收集，存储和分析，以及展示这样三个部分，因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分：
[喵咪BELK实战(1)]浅谈日志的重要性以及介绍BELK #w-blog博客 前言 哈喽大家好呀!这次主要为大家带来BELK日志系统相关的博文,日志大家都知道,比如nginx请求日志,系统的日志,自
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/735/1.html （复制链接，打开浏览器即可查看）
当我们的系统发生故障时，我们需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
日志是记录系统中各种问题信息的关键，也是一种常见的海量数据。日志平台为集团所有业务系统提供日志采集、消费、分析、存储、索引和查询的一站式日志服务。主要为了解决日志分散不方便查看、日志搜索操作复杂且效率低、业务异常无法及时发现等等问题。
在一个完整的项目中，不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素，往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
墨墨导读：本文跟大家分享有赞在当前日志系统的建设、演进以及优化的经历，这里先抛砖引玉，欢迎大家一起交流讨论。
在webrtc的native开发中，除了IDE调试以外，日志调试是不可或缺的手段。本文介绍webrtc日志系统的基本使用方法。
在我接触IOC和DI 概念的时候是在2016年有幸倒腾Java的时候第一次接触，当时对这两个概念很是模糊；后来由于各种原因又回到.net 大本营，又再次接触了IOC和DI，也算终于搞清楚了IOC和DI 这两个概念关系。使用过ASP.NET Core的人对这两个概念一定不陌生，想必很多人还是很难去理解这两个东西，所以，趁着今天有空，就去把两个概念捋清楚，并将学习过程的知识点记录下来。
在协程中，错误调试是指在程序出现错误时，如何查找和修复错误。通常情况下，协程中的错误调试可以通过以下几个步骤实现：
是一个 Linux 系统中的初始化系统和系统管理器，它负责启动系统中的各个进程，并管理它们的生命周期。systemd 的设计目标是提供更快速、更有效的系统启动，并提供更多的功能和特性，以便更好地管理和监控系统
最近几年，互联网产业在政策抑制和市场容量接近饱和的情况下，慢慢地由野蛮生长、争抢客户的增量市场发展模式，进入了一个需要精细化运营，通过优质服务来留住客户的存量市场发展模式。能够通过创新来开辟的业务新赛道的机会和案例已经越来越稀缺。各大厂商纷纷开始高举“降本增效”的大旗，以期能够度过寒冬。
Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
如果1台或者几台服务器，我们可以通过 linux命令，tail、cat，通过grep、awk等过滤去查询定位日志查问题
作为一个应届毕业生，进入阅文集团，加入到通用平台中心之后，随着日常工作的逐步深入，我渐渐了解阅文的技术体系，其中尤其以腾讯TARS平台最为重要。目前TARS平台承载了阅文内部绝大多数的服务，每日接口调用最大值近百亿，单业务峰值可在数万每秒，近300个业务服务。作为一个新人，我来讲下我从TARS小白到熟练工的历程中整理的一些知识点。
对此不太熟悉的同学，可以先看这篇文章。可以看到，他是grafana家族的，界面支持上自然有保证。有了它，就不用在grafana和kibana之间来回切换了。
所以今天本人火急火燎提着裤腰带火速赶稿，但是今天这篇如果要写，我就不得不提一下我的前老板 --- 原上草，他比较牛逼或者说过于牛逼。今天这个中篇，就是我和原上草不得不说的故事。
背景 先说说当前背景，本人从一线红队（拿过大HVV第一）转为一个人的安全部也有两年的时间了，公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管，但是会遵守银行的安全要求，算间接受到监管。 10月18日，银保监会公布监管责任单位名单，包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个？这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的，对应金融行业的业务流程/风控都
先介绍一下多数公司采用的方式：目前比较流行的是采用springcloud（或者dubbo）做微服务，按照业拆分为多个独立的服务，服务采用集群的方式部署在不同的机器上，当一个请求过来的时候，可能会调用到很多服务进行处理，springcloud一般采用logback（或者log4j）输出日志到文件中。当系统出问题的时候，按照系统故障的严重程度，严重的会回退版本，然后排查bug，轻的，找运维去线上拉日志，然后排查问题。
1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa
一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
笔者有着多年的toC开发、运维开发和运维工作经验，也曾开发很多内部运营系统，更多是从功能角度出发满足业务运维的需求很少提供完整规范的产品文档，关于开发的运营系统使用方法更多是通过口口相传，听起来不是很正规但确实是这样走过来的。
一个简单易用的java日志系统，解放你的日志查询困难问题，方便快速追踪问题，安装配置简单，性能优秀 演示视频地址：https://v.qq.com/x/page/g3308uxlcnw.html
Loki是一个轻量级的日志系统，受到Prometheus项目的启发，由Grafana团队设计和开发，所以在Grafana中是原生支持的，具有可水平扩展，高度可用等特性，通过存储压缩的、非结构化的日志以及仅索引元数据，更加易于操作并且运行成本更低。
通常一个线上问题的定位流程是: 通过 Metric 发现问题, 根据 Trace 定位到问题模块，根据模块具体的日志定位问题原因。在日志中包括了错误、关键变量、代码运行路径等信息，这些是问题排查的核心，因此日志永远是线上问题排查的必经路径;
Grafana Loki 是一个支持水平扩展、高可用的聚合日志系统，跟其他的聚合日志系统不同，Loki只对日志的元数据-标签进行索引，日志数据会被压缩并存储在对象存储中，甚至可以存储在本地文件系统中，能够有效降低成本；多租户，Loki允许多个租户共享一个Loki实例，租户数据完全隔离；通过插件支持第三方agent；通过LogQL查询日志，类似与PromQL；告警，能跟Prometheus、Grafana的告警系统无缝集成；可以与Mimir、Tempo无缝集成，实现日志长期存储和链路跟踪。
在早期的项目中，如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题，则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件，这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
Exception 和 Error 都继承了 Throwable 类，在 Java 中只有 Throwable 类型的实例才可以被抛出（throw）或者被捕获（catch）。
动态调整线上日志级别是一个非常常见的场景，借助apollo这种配置中心组件非常容易实现。作为apollo的官方技术支持，博主经常在技术群看到有使用者询问apollo是否可以托管logback的配置文件，毕竟有了配置中心后，消灭所有的本地配置全部交给apollo管理是我们的最终目标。可是，apollo不具备直接托管logback-spring.xml配置文件能力，但是，我们可以基于spring和logback的装载机制，完全取缔logback-spring.xml配置，以apollo中的配置驱动。而且，改造后，大大提高了日志系统的灵活性和可扩展性。
新手学习Linux，在win平台上用VMware搭建Linux系统，从最基本的Linux知识开始学，也可以找网上的视频教程。扎扎实实学好基础。
作者：李捷，Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下，构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。 但其实，流行的架构中并非只有ELKB，当我们使用ELKB搭建一套日志系统时，除了Elasticsearch, Logstash, Kib
随着云计算和容器技术的发展，微服务架构已经成为了越来越多企业的首选。微服务架构可以将一个大型应用程序拆分成多个小型服务，每个服务都可以独立部署和扩展。这种架构可以提高应用程序的可伸缩性、可靠性和可维护性。而Docker则是实现微服务架构的重要技术之一。
比如：选择JDK自带的日志系统，则只需要将slf4j-api-1.5.10.jar和slf4j-jdk14-1.5.10.jar放置到classpath中即可，如果中途无法忍受JDK自带的日志系统了，想换成log4j的日志系统，仅需要用slf4j-log4j12-1.5.10.jar替换slf4j-jdk14-1.5.10.jar即可（当然也需要log4j的jar及配置文件） 比如：
回顾 上一节，我们主要讨论了Sping的历史版本演绎，从无到有，从发布版本1.0到5.0的功能特性分析，并且对现在正在开发5.0版本充期许。随着Spring功能的增强，逐步减少复杂的配置，让广大程序员能够少搬砖是一件很荣幸的事情。 今天，我们在进行正式开发之前，好像把开发工具和开发环境跟大家说一下，原本打算这节放在第二章的，但是内容不算太多而且很杂，就放在第一章最后简单的说一下，下面一章开始详细的实践讲解。 开发工具介绍 中国有句古话说的好，“工欲善其事必先利其器”
首先我们来看一个企业中比较普遍的现象，当系统发生故障时，运维人员通常关注指标类数据，而研发人员更“钟情“于日志数据，为什么会有这种区别呢？
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