这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
分析RabbitMQ消息丢失的情况，不妨先看看一条消息从生产者发送到消费者消费的过程：
今天，给大家分享一下Flume的基础知识。本篇文章主要是对Flume的基本概念及架构进行一些说明。
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了HDFS+MapReduce+Hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，在此，我们首先来介绍下数据采集部分所用的的开源框架——Flume。
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库，主数据库一般是准实时的业务数据库。您看，像在mysql数据库中，支持单项、异步赋值。在赋值过程中，一个服务器充当主服务器，而另外一台服务器充当从服务器。此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。并会维护文件的一个索引用来跟踪日志循环。这个日志可以记录并发送到从服务器的更新中去。当一台从服务器连接到主服务器时，从服务器会通知主服务器从服务器的日志文件中读取最后一次成功更新的位置。然后从服务器会接收从哪个时刻起发生的任何更新，然后锁住并等到主服务器通知新的更新
如果要想保证Kafka数据不丢， 要从Kafka的三个地方入手：生产者、服务端和消费者。
。 Apache Flume 的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据源是可定制的，因此 Flume 可用于传输大量事件数据，包括但不限于网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件消息以及几乎任何可能的数据源。
MQ（消息队列）是一种FIFO（先进先出）的数据结构，主要用于实现异步通信、削峰平谷和解耦等功能。它通过将生产者生成的消息发送到队列中，然后由消费者进行消费。这样，生产者和消费者之间就不存在直接的耦合关系。
网络协议是一组规则和标准，用于定义电子设备（如计算机、路由器、交换机等）如何在网络中交换信息。这些规则涵盖了数据的格式、传输时机、通信方式、错误处理机制等多个方面，确保数据能够在不同的设备和网络技术之间有效地传输和接收。
操作系统内会存在多个已经建立好的链接，操作系统是需要把这些建立好的链接 管理起来的 而管理的本质是 先描述 在组织 操作系统内为了管理连接维护的数据结构 先使用 struct tcp_link结构体，内部包含链接的各种字段 再使用链表 将其组织起来
问题要从一次 Kafka 的宕机开始说起。笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的 RabbitMQ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的 Kafka，所以我一直很好奇 Kafka 的高可用实现和保障。
当您将Docker容器转移到生产环境中时，您会发现经常需要将日志保留在容器外的地方。Docker提供了一个本机日志驱动程序，可以很容易地收集这些日志并将它们发送到其他地方，例如Elasticsearch和Fluentd。Elasticsearch是是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。这样您就可以分析数据了。Fluentd是一个开源数据收集器，旨在统一您的日志记录基础架构。它将操作工程师，应用工程师和数据工程师结合在一起，使其简单且可扩展，以收集和存储日志。
在线视频现在已经是家喻户晓，最近的研究表明，全世界网民平均每天花费近 92 分钟观看在线视频，尤其是直播视频，正受到网民的青睐。
注意：以上需要在NiFi集群中的每个节点上创建“/root/test/logdata”文件，“logdata”是文件，而非目录。
一般来说，我们要备份的就是网站目录和数据库文件，对于宝塔用户而言，备份网站和备份数据库很简单。因为在计划任务这里。都有，只需要配置好时间即可。当然了，很关键的一点是，宝塔备份是备份在了服务器本机。然而如果备份在服务器本机，那和不备份实际上区别也不大。
为什么用到ELK： 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。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： • 收集－能够采集多种来源的日志数据 • 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 • 存储－如何存储日志数据 • 分析－可以支持 UI 分析 • 警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ELK简介： ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
Flume+Kafka+Storm+Redis实时分析系统基本架构 1) 整个实时分析系统的架构是 2) 先由电商系统的订单服务器产生订单日志, 3) 然后使用Flume去监听订单日志， 4) 并实时把每一条日志信息抓取下来并存进Kafka消息系统中, 5) 接着由Storm系统消费Kafka中的消息， 6) 同时消费记录由Zookeeper集群管理，这样即使Kafka宕机重启后也能找到上次的消费记录，接着从上次宕机点继续从Kafka的Broker中进行消费。但是由于
navigator.sendBeacon() 方法支持我们使用 POST 的请求方式将少量的数据异步发送到服务器进行存储。同时避免使用一些传统技术，例如：使用 gif 格式的 img 来发送数据。
一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。
Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接口后面，对用户来说，一组简单的接口就是全部，让Socket去组织数据，以符合指定的协议。
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
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。
客户端先将消息写入内存缓存， 多个消息形成一个个Batch， 然后send线程将多个Batch打包成一个request发送到kafka服务器上。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。Kafka是一种消息队列，主要用来处理大量数据状态下的消息队列，一般用来做日志的处理。
查看日志，发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
自Redis快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
欢迎回到我们的系列。在第一部分中，我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。既然之前我们已经介绍了这些，现在让我们来看看服务架构中的
Redis的AOF持久化策略是将发送到Redis服务端的每一条命令都记录下来，并且保存到硬盘中的AOF文件中，类似打日志文件，来一条命令就记录一条。 AOF设置 AOF文件的位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置，默认的文件名是appendonly.aof，可以通过appendfilename参数来修改。 AOF测试 当客户端向服务器发送一些redis命令时，Redis会将所执行的命令记录到aof文件中，如下所示： image.png 当redis服务器重启后，会将执行该aof文件，达到数据
欢迎回到我们的系列。在第一部分中，我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。现在我们已经完成了需求，让我们来看看服务架构中的一些不同
Kafka 最初由LinkedIn公司开发的，并于 2010 年贡献给了 Apache 基金会，之后成为 Apache 顶级项目。
单机upd的flume source的配置，100+M/s数据量，10w qps flume就开始大量丢包，因此很多公司在搭建系统时，抛弃了Flume，自己研发传输系统，但是往往会参考Flume的Source-Channel-Sink模式。
消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。
最近在网上搜罗了 ASP.NET WEB 状态管理方面的一些内容，终于把这些内容整合总结了一下。 1. 希望自己通过整理，能够掌握一些，为自己投资。 2. 以便自己忘记，又要浪费时间搜罗。 3. 希望对园友有帮助，这是一件很开心的事情 4. 希望大侠们看到问题及时帮忙指正，不想误导自己，更不想误导园友，在下不胜感激 不再磨叽，马上上菜 名称 用户 生存时间 数据 位置 优势 劣势 建议 Application 所有用户 应用程序重新启
作者丨Nathaniel 译者丨明知山 策划丨Tina 虽然我们生活在一个宽带无处不在、4/5G 几乎全覆盖的时代，但网站加载缓慢还是常态，就算我们打开一个以文本为中心的新闻网站，都可能需要至少 30 秒才能开始阅读。毕竟在内容膨胀时代，一张照片就能轻易超过 1MB 大小，许多网站为了显示几段文本，还会单独加载至少 10MB 的 JS 和自定义字体。 对此，对优化和极简主义充满热情的资深 Web 开发 Nathaniel 告诉我们，你应该让你的网页尽力控制在 14KB 以内，而且即使对于以富媒
Redis的AOF持久化策略是将发送到Redis服务端的每一条命令都记录下来，并且保存到硬盘中的AOF文件中，类似打日志文件，来一条命令就记录一条。
Redis 现在应该是各大厂标配了，不过可能很多人只懂得怎么用，但对其原理不甚了解，今天我们就用图解的形式来深入了解 Redis 高性能，高可用的秘密
今天分享一篇有关于WebSocket协议相关的文章，也是近期再实际项目应用中使用到该协议的场景，想具体了解下该协议的工作原理以及实际应用场景
相对于其他的数据库厂商大会，MySQL的的确寒酸，连幕头都没有，上来就直接讲，不过也符合MySQL一贯的风格。这次翻译的是 2023年MySQL summit -- MySQL high availability and disaster recovery。开始本次的讲解人是 MySQL的产品经理，明显和我之前听的MongoDB的两期差距较大，一看是不善言辞的人。
为了与广大视频游戏黑客作斗争，反作弊系统需要从客户那里收集和处理大量信息。通常，这通常是通过将所有内容发送到服务器进行进一步分析来完成的，这使攻击者可以通过有趣的方式规避这些系统，其中之一是劫持了通信例程。
导读：目前国内公有云上的kafka产品都是基于开源kafka产品二次封装改造的，基本上开源kafka的配置参数都能应用在云上kafka产品里。本文以腾讯云的ckafka产品为例，分别介绍了几个应用场景，每个点都有详细的配置干货。通过这些设置和正确的使用姿势，我们来很好的保证关联业务的稳定性和可靠性。
大家在学习网络这一块的时候，三次握手是必不可少的，那么具体的三次握手是怎么一回事呢
自Flume快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的简单介绍。
Java在游戏服务器开发中的应用 随着游戏市场的兴起，特别是网页游戏、手机游戏的崛起，对游戏开发技术的需求越来越多。网络游戏开发是一个庞大的体系，总体来说是客户端与服务器端。客户端是玩家接触的游戏图像显示端，服务器是处理游戏运行中的各种数据，由于一台服务器要支持众多玩家的请求，所以服务器的性能高低决定了同一个游戏的用户数量。 我们公司选择使用Java做服务器开发语言，主要原因是：1.Java是跨平台的，方便部署；2.Java是安全的高级语言，可以提高开发效率；3.Java是面向对象的，代码可以重用；4.Ja
您是否曾经因沮丧而拔掉电脑的电源线？虽然这似乎是一个快速解决方案，但它会导致数据丢失和系统不稳定。在软件世界中，存在类似的概念：硬关闭。这种突然的终止会导致与物理对应物相同的问题。值得庆幸的是，有一种更好的方法：优雅关闭。
agent本身是一个Java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于 zookeeper 协调的分布式日志系统（也可以当做 MQ 系统），常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
在探索Linux网卡和IP地址的关系之前，我们得先理解Linux网卡是怎么工作的。想象一下，每台计算机都是一个世界🌎，而网卡就是连接这些世界的门户🚪。网卡的工作就是接收和发送数据包，就像邮差📬递送信件一样。
一、Session的概念 Session 是存放在服务器端的，类似于Session结构来存放用户数据，当浏览器 第一次发送请求时，服务器自动生成了一个Session和一个Session ID用来唯一标识这个Session，并将其通过响应发送到浏览器。当浏览器第二次发送请求，会将前一次服务器响应中的Session ID放在请求中一并发送到服务器上，服务器从请求中提取出Session ID，并和保存的所有Session ID进行对比，找到这个用户对应的Session。 一般情况下，服务器会在一定时间内（默认30
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