<pre name="code" class="html"># User@Host: zjzc_app[zjzc_app] @ [10.171.243.55] Id: 1621705 # Query_time: 10.666552 Lock_time: 0.000392 Rows_sent: 15 Rows_examined: 24829551 SET timestamp=1452566321; SELECT * FROM (SELECT c.sn, c

安装logstash+kibana+elasticsearch+redis搭建集中式日志分析平台 2014-01-16 19:40:57|  分类: logstash |  标签:logstash  kinana  elasticsearch  redis  日志分析  |举报|字号 订阅     本文是参考logstash官方文档实践的笔记,搭建环境和所需组件如下: Redhat 5.7 64bit / CentOS 5.x JDK 1.6.0_45 logstash 1.3.2 (内带kib

一.简介 ELK 由三部分组成elasticsearch.logstash.kibana,elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能. Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文搜索,分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了.它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的.实时的应用.Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(docum

package com.doctor.logbackextend; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import kafka.consumer.Consumer; import kafka.consumer.ConsumerConfig; import kafka.consumer.ConsumerIterator; import

Bug预防体系(上千bug分析后总结的最佳实践) 原创 2017-08-16俞美玲 光荣之路 吴老的<selenium webdriver 实战宝典>出版了!  web常见产品问题及预防 测试人员在每次版本迭代中,会对项目的整体质量有一个把控,对于项目常见的问题,开发经常犯的错误都会有所了解,为了避免或者减少这样的错误或不规范的事情在发生,测试人员可以整理构建属于产品的bug预防体系,总结项目经常出现bug的种类.位置.以及可以提出针对性的规避措施,提高产品质量. 1. 分辨率兼容性 Ø  产

准备工作: Awstats 是由perl语言编写的,所以要首先准备好awstats的运行环境.# yum install –y perl*   Apache 一.首先,要安装apache服务器,并且启动httpd服务.我的apache是yum安装的,配置文件路径为:/etc/httpd/conf/httpd.conf下载awstats工具.下载地址:http://www.awstats.org/files/awstats-7.1.tar.gz# cd /opt# wget http://www.

一.啰嗦两句 之前在Windows下用Apache时,也曾经配置过Awstats,然后换了工作,改用Linux+nginx,渐渐把Apache忘记了.又换了工作,又得用Apache,这回版本更新到2.4了,配置稍微有点不同,其他文章再列出了.网站上线了好几个月,因为一直没有什么流量且自己忙于各种琐屑的工作,一直没给Apache加上Awstats进行日志分析.最近网站几次搞活动,懂不懂就访问缓慢,于是意识到,该加上日志分析工具了.今天趁着周末,重新来配置Awstats,感觉有点陌生.查了各种资料,

用ElasticSearch,LogStash,Kibana搭建实时日志收集系统 介绍 这套系统,logstash负责收集处理日志文件内容存储到elasticsearch搜索引擎数据库中.kibana负责查询elasticsearch并在web中展示. logstash收集进程收获日志文件内容后,先输出到redis中缓存,还有一logstash处理进程从redis中读出并转存到elasticsearch中,以解决读快写慢速度不一致问题. 官方在线文档:https://www.elastic.co

日志在工作中起到关键作用,我们经常使用它来打印关键信息,方便分析,或者是输出错误信息,用于bug排查,spring中同样使用了日志进行信息的输出,但是spring4和spring5之间的日志又有些不同,接下来我们就进行一些分析. 1. 各种日志技术简述: log4j,jul,jcl,log4j2,slf4j 我们先把他们展示出来,以免引用错误. 1.1 log4j 使用log4j需要引入log4j的配置文件log4j.properties,内容简配一下: log4j.rootLogger = i

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核.各种应用服务器等等.日志的内容.规模和用途也各不相同,很难一概而论. 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.其实并没有精确的定义,可能包括但不限于各种前端Web服务器——apache.lighttpd.tomcat等产生的用户访问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 在Web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为,例如下面就是一条典型的apache日志: 211.87.152.44 – - [

前文我们了解了logstash的工作流程以及基本的收集日志相关配置,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13761906.html:今天我们来了解下logstash的常用input插件和filter插件的相关配置: 先说filter插件吧,继续上一篇博客的环境,我们配置logstash收集httpd的访问日志: 示例:配置logstash收集日志的时间戳为日志生成时的时间戳 未配置date过滤器规则时,输出的文档信息是 提示:未配置date过滤器

给ElasticSearch引擎配置慢查询日志,可以实时监控搜索过慢的日志.虽然ElasticSearch以快速搜索而出名,但随着数据量的进一步增大或是服务器的一些性能问题,会有可能出现慢查询的情况.慢查询日志可以帮助你快速定位到是什么 Index 和 语句 过慢.甚至还可以用Opster Search Log Analyzer分析你的慢查询日志,Opster Search Log Analyzer还会针对你的慢查询日志提供专门的优化建议. 默认情况下,慢查询日志打印功能是关闭的.你可以通过设置

开始在公司实施的小应用,慢慢完善之~~~~~~~~文档制作 了好作运维同事之间的前期普及.. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 软件下载地址: https://www.elastic.co/downloads 在实际部署中,根据服务器的性能配置,ELK可部署在同一个机器上,也可以分别安装在不同的机器上,只要能保证网络连通.但建议ElasticSearch和Kibana部署在同一个机器上,这样可以加快检索速度. Shipper: 分布式部署在各应用服务器,收集并转发日

近日,有人和我说分析log日志. 之前,就写过,但是忘了总结了,找了半天也没有找到,看了以后要将东西整理了. 无奈,在网上收拾,看到这个人写的,索性,就搬过来,待我找到我写的,在一块补充一下! 所有网站的服务器上都会保留访问的log日志.这些log日志记录的其他机器访问服务器的ip,时间,http协议,状态码等信息. 比如这样:   image.png 大型网站的服务器往往会产生海量的log日志,用hadoop来分析log日志,也是一个很好的练手的机会. 下面写一个例子,通过分析服务器的log日

[转自]https://my.oschina.net/itblog/blog/547250 摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也

转自 http://blog.csdn.net/jiedushi/article/details/12003171 Fluentd是一个开源收集事件和日志系统,它目前提供150+扩展插件让你存储大数据用于日志搜索,数据分析和存储. 官方地址http://fluentd.org/  插件地址http://fluentd.org/plugin/ Kibana 是一个为 ElasticSearch 提供日志分析的 Web ui工具,可使用它对日志进行高效的搜索.可视化.分析等各种操作.官方地址http

摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也可以不再使用Kafka了,Logstash就可以帮我们完成.当然,虽然Logstash也支持

ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段: 以下内容来自: http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这

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,不过一般情况下日志都分散在各个生产服务器,且开发人员无法登陆生产服务器,这时候就需要一个集中式的日志收集装置,对日志中的关键字进行监控,触发异常时进行报警,并且开发人员能够查看相关日志.logstash+elasticsearch+kibana3就是实现这样功能的一套系统,并且功能更强大. Logstash:负责日志的收集,处理和储存 Elasticsearch:负责日志检索和分析 Kibana:负责日志的可视化 1.环境介绍 elkSer

要分析崩溃日志,首先需要保留发布时的编译出来的.xcarchive文件.这个文件包含了.DSYM文件. 我一般的做法是,发布成功后,把这个文件.xcarchive直接提交到代码版本库对应的版本分支里,这样就不会搞丢了. 这个文件在哪呢?打开XCode->菜单Window->Organizer,在编译成功的文件上右键,就能打开了. 两种比较麻烦的方法. 第一种方法: 使用dwarfdump命令 dwarfdump --uuid xx.app.dSYM     用来得到app的UUID.dwarf

http://blog.csdn.net/totogo2010/article/details/39892467 要分析崩溃日志,首先需要保留发布时的编译出来的.xcarchive文件.这个文件包含了.DSYM文件. 我一般的做法是,发布成功后,把这个文件.xcarchive直接提交到代码版本库对应的版本分支里,这样就不会搞丢了. 这个文件在哪呢?打开XCode->菜单Window->Organizer,在编译成功的文件上右键,就能打开了. 两种比较麻烦的方法. 第一种方法: 使用dwarfd