用一个shell脚本遍历需要拉取的机器和需要拉取天数的日志(两者可配置),通过scp命令将应用服务器上的日志拉取到日志服务器上,然后压缩存盘。再将过期的日期删除
从2016.7来到上海后记录下自己的面试经历,希望能对其他人有所帮助,同时给自己一个提醒.
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据,您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能,并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态,及时找出解决问题的方法。例如,您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章,结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得,希望结识更多的爬虫技术大佬,一起游弋在代码世界中。
上一篇文章(2300+字!在不同系统上安装Docker!)教大家如何在系统上安装docker,今天咱们来学习docker的基本使用。
类似于电脑,要在朋友的电脑上跑你写的Java程序,就得检查他电脑有没有安装Java环境.
现在越来越多项目使用git, 本文记录git常用操作及在linux里自动拉取相应的资料, 再通过samba系统提供给其它人员使用
k8s项目中 pkg/kubelet/envvars,pkg/kubelet/events,pkg/kubelet/eviction,pkg/kubelet/images,pkg/kubelet/kubeletconfig这些目录都是 kubelet 组件的不同功能模块所在的代码目录。
腾讯云日志服务CLS举办的日志服务CLS体验征文活动发起后,吸引了许多云+社区作者和行业专业人士的关注与参与,发表了众多产品业务使用场景实践案例、日志服务产品初体验分享、以及产品功能建议等文章干货,点击日志服务CLS专栏阅读更多日志服务CLS相关文章。
在初诊阶段,我们往往只能获得一些表面的信息,比如节点挂了,Pod崩溃了,网络不通等等,这时,我们需要根据我们初诊的方向和范围使用一些工具以及结合日志进行具体的诊断。
作者:datonli,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志,但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘,这会造成以下问题: 日志查找效率低下:一次用户请求涉及近十个模块,几十台机器,查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上,非常低效; 日志保存时间短:单机磁盘存储容量有限,为保存最新日志,清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间,比如:现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间,7 天前日志都会被清理,用户投诉因日志被清理而得不到解决;
在工作中,我们开发的系统会涉及到大量的日志。同时,我们还有另一套系统会对日志的内容进行监控,从而判断系统是否正常运作。
01. FaaS 产品与容器生态的结合 容器镜像已成为云原生时代标准的交付物,并且有其强大的生态来解决 CICD、存储、编排等实际需求。云函数 SCF 从设计之初即是基于云原生架构的 FaaS 产品,同时也是 Serverless 思想的最佳产品化体现之一。在 Runtime 层支持自定义容器镜像后,意味着产品形态整体向容器化生态迈出了第一步。 一方面,解决函数运行时的环境依赖问题,给予用户更大的自由发挥空间;另一方面,产品形态层面的呈现使得用户无需受困于 Kubernetes 集群管理、安全维护、
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说,linux属于必学必会内容,而且面试必问。
很多时候,手机发热发烫。是因为CPU使用率过高,CPU过于繁忙,会导致手机无法响应用户,整体性能降低,用户体验会很差,也容易引起ANR等一些列问题
这些数据都是一些非结构化的数据,我们可以统一将这些数据统一采集到splunk之后,splunk可以对这些数据进行索引、调查、监控、可视化等。
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。
随着硬盘容量、速度的快速发展,硬盘的可靠性问题越来越重要,今天的单块硬盘存储容量可轻松达到1TB,硬盘损坏带来的影响非常巨大。 不同的文件系统(xfs,reiserfs,ext3)都有自己的检测和修复工具。检测之前可以先使用dmesg命令查看有没有硬件I/O故障的日志,如果有,先用fsck看看是不是文件系统有问题,如果不是则可以使用下面介绍硬盘检测和优化方法来修复它。 grep”error”/va/log/messages*; Linux检测硬盘坏道 使用SMART检测硬盘 SMART是一种磁盘自我分析检测技术,早在90年代末就基本得到了普及每一块硬盘(包括IDE、SCSI),在运行的时候都会将自身的若干参数记录下来,这些参数包括型号、容量、温度、密度、扇区、寻道时间、传输、误码率等。硬盘运行了几千小时后,很多内在的物理参数都会发生变化,某一参数超过报警阈值,则说明硬盘接近损坏,此时硬盘依然在工作,如果用户不理睬这个报警继续使用,那么硬盘将变得非常不可靠,随时可能故障。 启用SMART SMART是和主板BIOS上相应功能配合的,要使用SMART,必须先进入到主板BIOS设置里边启动相关设置。一般从Pentium2级别起的主板,都支持SMART,BIOS启动以后,就是操作系统级别的事情了(Windows没有内置SMART相关工具,需要安装第三方工具软件),好在Linux上很早就有了SMART支持了,如果把Linux装在VMware等虚拟机上,在系统启动时候可以看到有个服务启动报错:smartd。这个服务器就是smart的daemon进程(因为vmware虚拟机的硬盘不支持SMART,所以报错)。smartd是一个守护进程(一个帮助程序),它能监视拥有自我监视,分析和汇报技术(Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology – SMART)的硬盘。SMART体系使得硬盘能监视并汇报自己的运行状况.它的一个重要特性是能够预测失败,使得系统管理员能避免数据丢失。
网站log日志其实就是百度蜘蛛抓取的记录,百度蜘蛛每来一次,并且都抓取了什么,哪类蜘蛛来进行抓取的,网站log日志都会记得非常清楚,我们可以获取日志进行分析,百度蜘蛛今天都抓取了我们多少个页面,其中哪些页面没有抓取成功等等,从而可以进行优化我们的网站,使之更加符合网站SEO优化。
如果你是老张的忠实读者的话,如果是从博客园就开始看我的文章的话,如果后期也一直看我公众号的话,应该就知道其实我一直在根据一条无形的教学线路来讲解的,,如果你真的是想好好学的话,请好好看看我之前的文章吧。
上个月,受恶劣天气影响,美国多个地区出现大规模断电,Linux 之父 Linus Torvalds 所在的俄勒冈州波特兰地区也没有幸免。但比较励志的是,即使经历了六天的断电生活,Linus Torvalds 还是赶出了新一版的 Linux 内核(候选版本)——Linux 5.12 rc1。
在 CentOS 6.x 中,日志服务已经由 rsyslogd 取代了原先的 syslogd。Red Hat 公司认为 syslogd 已经不能满足工作中的需求,rsyslogd 相比 syslogd 具有一些新的特点:
针对上述问题,为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统,我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常,业界把这套方案简称为ELK,取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈,发现新一代的logstash-forward即Filebeat,使用了golang,性能超logstash,部署简单,占用资源少,可以很方便的和logstash和ES对接,作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。
本文要介绍的是一个发生在我们线上环境的真实案例,问题发生在某次大促期间,对我们的线上集群造成了比较大的影响,这篇文章简单复盘一下这个问题。
Docker完美融合Linux,所以Docker命令行的风格和Linux还是比较接近的,相对来说比较容易上手,首先,我们先说镜像相关的命令:
在服务器接口测试中,我们经常会和各种日志打交道。一旦测试时服务端出现了问题,而单凭服务端的日志又不能发现问题原因的时候,往往开发要向我们测试人员询问客户端这边的情况,希望看看我们能不能提供一些有用信息,如错误返回内容,错误发生时间,哪些用例会出现问题等等。这时就需要我们来查找测试时的日志,从中筛选出有用的信息。
原文地址:https://note.youdao.com/share/?id=08d7c57b04dda159c53155b00cbbe5cb&type=note#/ 容器的实现 容器本质上是把系统中
Jenkins 常用的就是项目构建,一般构建都需要从版本控制平台上面拉取项目代码到 Jenkins 服务器上构建。我主要使用的版本控制平台是 GitHub,所以这里就分享一下 Jenkins + GitHub 的基本构建配置过程。
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员,根据用户需求,编写了一个能够从日志文件中筛选出指定时间段内的日志,并将其输出到指定文件的shell脚本。该脚本在mac系统上运行,可以兼容bash和sh。但是,该脚本存在效率问题,需要改进。改进后的脚本使用while循环和cut命令,提高了运行效率。
注意个人使用了4.9.4的Rocketmq版本进行学习部署使用。因为windows上使用docker部署不同版本的RockerMq可能会有不同的情况,这里仅保证4.9.4的版本可以正确运行。
rsyslogd是linux系统提供的一个守护进程,用来处理系统日志。rsyslogd守护进程既能够接受用户进程输出的日志,也能够接受内核日志。
Docker 的 Namespace 是 Linux 内核提供的一种机制,用于隔离系统资源,使得容器能够拥有自己独立的视图,从而实现更高程度的隔离和安全性。Namespace 在 Docker 中扮演着至关重要的角色,它允许容器内的进程以及其他系统资源(如网络、文件系统等)在一个独立的 Namespace 中运行,彼此之间相互隔离,不会相互干扰。
本文带你在docker中安装jenkins服务,为入门级别的介绍,建议阅读时间10-15min.
首先就是通过top命令查看,因为top命令最直接,且信息量够大,覆盖面够全,可以看到CPU的wa有点高
rsync通过服务同步: 首先编辑配置文件 vi /etc/rsyncd.conf,然后把新配置文件粘贴进去。添加配置文件需要修改本机IP,和目标机器IP address=本机IP host
Splunk是一款功能强大,功能强大且完全集成的软件,用于实时企业日志管理,可收集,存储,搜索,诊断和报告任何日志和机器生成的数据,包括结构化,非结构化和复杂的多行应用程序日志。
MySQL用了很久,但是一直也是工作的使用,对于MySQL的知识点都比较零散碎片,一直也没有整体梳理过,趁着最近不忙,梳理一下相关的知识点。
消息发送流程 因为Kafka内在就是分布式的,一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载,将话题分成多个分区,每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。 过程: 1.Producer根据指定的partition方法(round-robin、hash等),将消息发布到指定topic的partition里面 2.kafka集群接收到Producer发过来的消息后,将其持久化到硬盘,并保留消息指定时长(可配置),而不关注消息是否被消费。 3.Consumer从kafka集群pu
日志系统,是移动端定位排查线上问题非常有效的一个工具。以往商家使用App出现问题,向客服咨询时,客服需要详细收集商家的问题信息、店铺信息(操作步骤、操作视频等),然后提交工单反馈给开发,开发再根据这些信息进行问题定位。这个过程中反复沟通的时间成本无法避免,商家与客服在沟通时也存在信息遗漏与缺失。随着业务的不断扩张,业务的复杂度不断加深,当用户达到一定的量级时,仅靠客服在商家和开发之间反复沟通,显然不能满足各个业务开发同学的需要,也无法快速定位问题。
Scrapy和BeautifulSoup获取的页面大多数都是静态页面,即不需要用户登录即可获取数据,然而许多网站是需要用户登录操作的,诚然,Scrapy和BeautifulSoup可以完成用户登录等操作,但相对的工作量会大了很多,这里我们可以使用Mechanize模块,Mechanize是python的一个模块,用于模仿浏览器操作,包括操作账号密码登录等
业务每天会产生大量日志,日志规模庞大,因为业务日志量大,滚动频繁,不可能永久保存,只能定时收集日志,将业务日志归集到一个中心,再做计算。对于实时收集的日志需要一个缓存队列来存储。
日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。最初的日志主要的消费者是软件工程师,他们通过读取日志来排查问题,如今,大量机器日夜处理日志数据以生成可读性的报告以此来帮助人类做出决策。在这个转变的过程中,日志采集Agent在其中扮演着重要的角色。
这件事是真实的发送在我们的生产环境上,其中的一台服务器上跑着 4 个 jar 程序,隔三差五的会发送进程突然消失的问题。
我对Linux不是很熟悉,我在学习的过程中记录了很多笔记,在去年发过一篇文章:CentOS 7系统服务器上安装R和Rstudio,并在浏览器中运行Rstudio,今天我把CentOS云服务器挂载云硬盘与硬盘分区这一章的笔记分享给大家。本教程是以腾讯云服务器和云硬盘介绍的,所以要实操的话,你自己还需要花点钱。 1、云硬盘的挂载
MySQL 读写分离在互联网项目中应该算是一个非常常见的需求了。受困于 Linux 和 MySQL 版本问题,很多人经常会搭建失败,今天松哥就给大伙举一个成功的例子,后面有时间再和大家分享下使用 Docker 搭建环境,那样就 100% 成功了。
在项目开发和维护的过程中,我们经常需要在 Linux 服务器上查询和分析日志文件。为了高效地处理大量的文本数据,我们可以借助一些强大的文本过滤工具,如 tail -f、more、zmore 、less、zless和 grep。本文将换种方式介绍这些常用的 Linux 命令,帮助您在日志分析中更加得心应手。
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