关于日志的一些问题: 单个文件过大会影响写入效率,所以会做拆分,但是到多大拆分? 最多保留几个日志文件?最多保留多少天,要不要做压缩处理? 一般都使用 lumberjack[1]这个库完成上述这些操作
日志审查能够允许管理查看你 Confluence 站点所做的修改。这个在你希望对你的 Confluence 进行问题查看或者是你希望对你 Confluence 保留重要的修改事件,例如修改了全局权限。你需要具有 Confluence 系统管理员的权限才能查看日志。
日志滚动log rotation在 Linux 系统上是再常见不过的一个功能了,它为系统监控和故障排查保留必要的日志内容,同时又防止过多的日志造成单个日志文件太大。
POSTGRESQL 中是可以对日志进行ARCHIVE 的, 但经常会有一个问题就是ARCHIVE 的速度好像经常没有产生WAL 日志的速度快,有的时候很长一段时间WALLOG 都没有被ARCHIVE, 原因是什么.
项目名称:赛克蓝德日志分析软件 seci-log 项目简介: 赛克蓝德日志分析软件,主要对日志进行收集,格式化,然后进行分析,日志可以是系统日志,也可以是业务日志,业务日志需要二次开发。目前支持
网络(Network)面板记录页面上每个网络操作的相关信息,包括详细的耗时数据、HTTP请求与响应标头和Cookie,等等。这就是我们通常说的抓包。
目前公司系统采用Spring Cloud架构,其中服务注册和发现组件用的Nacos,最近运维抱怨说,磁盘不够用,日志增长的太快。简单排查一下,罪魁祸首竟然是Nacos。
查看 IP 的方式:打开命令行输入 cmd,然后在端口中输入 ipconfig,可以看到 IP 地址
使用shell脚本实现对Oracle数据库的监控与管理将大大简化DBA的工作负担,如常见的对实例的监控,监听的监控,告警日志的监控,以及数据库的备份,AWR report的自动邮件等。本文给出Linux 下使用 shell 脚本来监控 Oracle 实例。
是否为归档模式 数据库是否为归档模式,可以使用archivelog list查看 是否为force logging模式 数据库是否启用了force logging 是否使用spfile 这个新特性,其实还是比较实用的,建议开启,对于变更都能够及时统筹管理。所以这个特性mysql还是可以借鉴一下。 归档频率是否过高 数据库的归档频率是否过高,每个小时的归档日志量是否过大。比如500M为一个基准。 内核参数设置是否得当 内核参数设置的情况需要提前规律,是否存在不合理的
前段时间在搞等保,根据等保的安全要求,需要对公司的服务器进行安全加固,其中就涉及到对SSH Server的加固。正好最近有空,笔者将加固过程的一些经验,总结分享一下,于是有了本文。
Celery定时任务在服务器上一直运行着,为了保存一些有用的信息,开发人员一定会保存信息到日志文件中.随着时间的增长,日志文件肯定越来越大.比如说一个定时任务每天的日志大小为30M,一年下来就会产生10G多的日志,如果更大,可能会撑满磁盘空间,造成服务器出问题.
该系统属于长连接消息推送业务,某节假日推送消息的流量突增几倍,顺时出现比平日多出几倍的消息量等待下推。事后,发现生产消息的业务服务端因为某 bug ,把大量消息堆积在内存里,在一段时间后,突发性的发送大量消息到推送系统。但由于流量保护器的上限较高,当前未触发熔断和限流,所以消息依然进行流转。消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理,因为很容易造成消息的耗时长尾,所以在不触发流量保护器的前提下,需要进行的并发并行的去流转消息。
查找是我们每天都在做的事情,早上醒来找下手机,出门之前查下公交,坐下之后查下资料,分析数据查下模式。 查找文件,查找信息,查找错误是应用起来更为具体的一些工作,而Linux命令行为我们提供了很多快捷强大的查找方式。 命令/可执行程序查找 whereis program_name: 会在系统默认安装目录(一般是有root权限时默认安装的软件)查找二进制文件、源码、文档中包含给定查询关键词的文件。(默认目录有 /bin, /sbin, /usr/bin, /usr/lib, /usr/local/man等类似路
redis利用epoll实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。
大多数浏览器都支持对网页的审查,在对我们提取的数据的位置进行定位时往往需要借助网页的开发者工具。鼠标右键选择对网页“检查”即可打开该功能
通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的,数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6,产品在update操作时候字段名称写错了,把一个字段值覆盖掉了
Linux系统内核和许多程序会产生各种错误信息、警告信息和其他的提示信息,这些信息对管理员了解系统的运行状态是非常有用的,所以应该把它们写到日志文件中去,完成这个过程的程序就是syslog,syslog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.
队列通常是软件设计模式中的基本组件。但是如果每秒接收到数百万条消息,改如何处理?如果多个消费者都需要能够读取所有消息,又改如何处理?难道需要把所有消息的数据都放在内存中吗?这样 JVM GC 又表现如何?
在检测海外服务器日志的时候,发现脚本启动时间与定时任务设定的时间不一致,现进行问题排查。
最近测试环境的连接数老是不够用,session/process 都相应的从5000提到了8000,但还是不够,而且还是不断有新环境需要增加。最后根据评估,session数需要50000左右 根据粗略的计算来说,process也需要调整,按照如下的公式. sessions=(1.1*process+5) 把semmns做了大幅度的调整,从32000调到了70000 > cat /proc/sys/kernel/sem 250 32000 100 256 > sysctl -a |grep
ERROR! The server quit without updating PID file (/usr/local/mysql/var/centos.pid
Dagger是一个基于Loki的日志查询和管理系统,它是从我们的云平台内派生出来的一个项目。dagger运行在Loki前端,当前具备日志查询、搜索、保存和下载等特性,适用于云原生场景下的容器日志管理,更多的功能我们会在后面持续开放。
文章目录 前言 第一步 第二步 第三步 第四步 第五步 ---- 前言 个人备忘录 ---- 第一步 首先获取滑块验证码的地址, 并在浏览器中打开. 这里以 Microsoft Edge 浏览器为例 第二步 此时不要滑动验证码, 按下f12打开 开发者工具 第三步 ①点击 网络(Network) ②勾选 筛选器(Filder) ③保留日志(Preserve log) 📷 ④此时可以滑动并通过验证码 第四步 点击 📷 第五步 复制 ticket 字段并回到服务器粘贴回车。
今天访问网站出现数据库链接错误,然后想重启 lnmp 环境,发现无法正常关闭 mysql 服务,回想一下,服务器已经平稳运行 4 个多月了,配置方面应该没有什么问题,所以想到,可能是数据盘空间用完了,果然如此。就想到应该是日志文件导致的,最后检查到 mysql 的日志文件超过,而且居然好几个日志文件几个G。好吧,看来问题就是出在这里。百度到军哥的博客,删除了所有 mysql-bin.0000*日志文件,重启就OK了,顺手把 mysql 日志功能关闭了。
在LogQL V1的时代,受限于简单的日志过滤解释器影响,我们往往只能通过简单的聚合函数将日志转化成区间向量加以告警,它的规则大改就像这个样子:
就绪探针,用来判断 pod 是否就绪,就绪状态时service才会分发流量给该pod。
注意:开启日志聚集功能:需要重启NodeManager、ResourceManager和HistoryManager
loguru的PyPI地址为:https://pypi.org/project/loguru/
在有些时候,我们需要统计连续登录N天或以上用户,这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能,具体如下:
如果运行在 YARN 模式,可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用。
DB2日志是以文件的形式存放在文件系统中,分为两种模式:循环日志和归档日志。当创建新数据库时,日志的缺省模式是循环日志。在这种模式下,只能实现数据库的脱机备份和恢复。如果要实现联机备份和恢复,必须设为归档日志模式。
Python 3.63.chm AIP 帮助文档 下载:https://pan.baidu.com/s/1lhpv8JTC3Z7B6aZ3qQi40g VMware 12.5.0 版本 虚拟机 下载:https://pan.baidu.com/s/1kQNTDJEEQUDu4UlG-4VOmg Linux 系统 配合虚拟机使用 下载:http://www.xitongzhijia.net/linux/201603/69275.html 使用Vmware虚拟机安装Linux会出现一些问题,特地将其记录下
只有频繁的文件传输才有可能经营现代企业。扩大一个人在数字空间中的影响力和改变工作习惯使这种做法更加普遍。虽然高效,但数据传输可能会给安全性和可信度带来风险。
雨笋教育小编来给大家分享网络等级测评相关技术干货了,需要考等级测评师或从事测评工作的小伙伴码住!
昨天一个前同事找我,问有没有性能测试岗位的面试题,正好之前帮业务团队加面过几次性能测试岗位的候选人,我将面试时候会问的一些问题以及要考察的点列了出来,供大家参考。
在 Python 中,一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志,包括我之前的时候也是一样。在使用时我们需要配置一些 Handler、Formatter 来进行一些处理,比如把日志输出到不同的位置,或者设置一个不同的输出格式,或者设置日志分块和备份。但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用,其实主要还是配置较为繁琐。
Chrome DevTools集成了许多子工具,用于在客户端上调试web应用程序,比如记录性能配置文件和检查动画——主要是通过DevTools控制台来学习web开发。
Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置。本篇基于我的上一篇《基于Exceptionless实现分布式日志》,最近在公司内部搭建日志平台,且部署到了基于阿里云的生产环境,因此做个记录,也希望能帮助到希望基于Exceptionless来做日志平台的朋友们。
装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中。这里是一个例子来使用基于装饰器的授权:
继Jenkins和Gitlab CI之后,GitHub Action的集成也安排上啦~
删库跑路,这一几乎每个程序员都懂得一个都市传说,让sudo rm -rf成了大佬蒙骗萌新的高频词汇,甚至还有极致快乐版的sudo dd if =/dev/zreo of=/。
随着全球化业务的不断扩展,正确处理和理解夏令时(Daylight Saving Time, DST)在信息技术管理中变得越来越重要。夏令时的目的是为了更好地利用夏季的日照时间,通过将时钟拨快一小时来延长傍晚的日光。然而,这种时间调整给全球运作的IT系统带来了额外的复杂性。本文将详细介绍在Linux系统中如何设置和验证夏令时,以确保时间数据的准确性和一致性。
这一部分大体了解下kafka Broker的工作流程,看一下zookeeper在kafka broker工作中发挥的作用,那些重要数据在zookeeper中存储。
python自带的logging模块,需要完成复杂的配置才能很好的使用,基本生产环境都需要进行二次包装。
Elasticsearch实战数据量级少的时候,单节点就能玩的很6,但是随着数据量的增长,多节点分布式横向扩展集群是大势所趋。
最近做了一个XXX项目,背景是老服务重构,预期指标是在原有系统基础上性能提升3倍,架构设计是XXX。针对这个项目我梳理了核心应用和接口有XXX个,对应的场景有XXX,我的压测策略是XXX。测试过程中发现了XXX问题,问题表现是XXX,通过XXX(日志、工具)分析原因为XXX,最终优化策略是XXX,优化后结果为XXX
对于基于日志复制的主备数据库来说,由于配置不当或者备库空间问题造成主数据库的日志被自动清理,造成主备数据库同步中断,对于管理人员来说,也许就是一种失责甚至灾难(如果主发生故障),同样基于日志复制的同步软件来说,存在同样的问题,日志由于各种原因被删除,造成同步数据被中断,如果有定时备份日志,无非就是延迟的问题,如果无日志,可能重新初始化,尤其对于架构复杂以及多链路的复制,修复数据也是头疼事情。
Hadoop JobHistory Server 默认情况下是没有启动的,而且需要自己配置和启动该服务。 在步骤开始之前,建议先把 hdfs 和 yarn 停掉:stop-dfs.sh、stop-yarn.sh
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