原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/227006 阿里云日志服务是针对日志类数据一站式服务,用户只需要将精力集中在分析上,过程中数据采集.对接各种存储计算.数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给服务.2017年9月日志服务加强日志实时分析功能(LogSearch/Analytics),可以使用查询+SQL92语法对日志进行实时分析. 在结果分析可视化上,除了使用自带Dashboard外,还支持DataV.Grafana.Tableua.QuickBI等对接方式.

Squid服务日志分析 Apache 和 Squid 是两种著名的代理缓存软件,但Squid 较 Apache 而言是专门的代理缓存服务器软件,其代理缓存的功能强大,支持 HTTP/1.1 协议,其缓存对象也较多:并且 Squid 的缓存管理模块和访问控制模块功能很强大.它们有一定的相似之处,所以在分析完Apache日志后再看Squid日志就容易多了. 1 Squid日志分类 Squid的日志系统相对比较完善,常用日志分为如下两个:分别是access.log 和cache.log. 作用: ac

GC日志开头的“[GC”和“[Full GC”说明了这次垃圾收集的停顿类型, 而不是用来区分新生代GC还是老年代GC的. 如果有“Full”, 说明这次GC是发生了Stop-The-World的, 例如下面这段新生代收集器ParNew的日志也会出现“[Full GC”( 这一般是因为出现了分配担保失败之类的问题, 所以才导致STW) . 如果是调用System.gc( ) 方法所触发的收集, 那么在这里将显示“[Full GC( System) ”. 接下来的“[DefNew”. “[Tenur

到新公司三个月了,上个月做的是Beacon项目,详细的设计思想还没有写文档.这两周开始搞Hadoop,开始阅读相关论文.开始编写MR程序.开始写java,大学时用java较多,工作后就一直在用c/c++/php/shell/js 等.并不排斥语言,各有各的优劣.只是需要从底层的角度去理解各程序的运行态. Hadoop的原理架构方面的文章等再深入了解之后再写.先写下上周做的RTB日志分析MR程序的设计,懒得画图,仅用文字表述. 需求:     1. 读入RTB log日志,对log日志进行分析 按

针对公司项目微服务化,随着项目及服务器的不断增多,决定采用ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)日志分析平台进行微服务日志分析. 1.ELK整体方案 1.1 ELK架构图 1.2 ELK工作流程 1.在微服务服务器上部署Logstash,作为Shipper的角色,对微服务日志文件数据进行数据采集,将采集到的数据输出到Redis消息队列. 2.在另外一台服务器上部署Logstash,作为Indexer的角色,从Redis消息队列中读取数据(可以对数据进行处理),输出到

<Unix/Linux日志分析与流量监控>书稿完成 近日,历时3年创作的75万字书稿已完成,本书紧紧围绕网络安全的主题,对各种Unix/Linux系统及网络服务日志进行了全面系统的讲解,从系统的原始日志(RawLog)采集与分析讲起,逐步深入到日志审计与取证环节,在本书提供多个案例,每个案例都以一种生动的记事手法讲述了网络遭到入侵之后,管理人员开展系统取证和恢复的过程,采用带有故事情节的案例分析手法,使读者身临其境的检验自己的应急响应和计算机取证能力.本书以运维工程师的视角,通过各种日志,脚本

原文地址:http://www.javatang.com 一个典型的thread dump文件主要由一下几个部分组成: 上图将JVM上的线程堆栈信息和线程信息做了详细的拆解. 第一部分:Full thread dump identifier 这一部分是内容最开始的部分,展示了快照文件的生成时间和JVM的版本信息. 2017-10-19 10:46:44 Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.79-b02 mixed mode

最近公司系统升级,有些API的调用接口达到了每天10几万的请求量.目前公司里的日志,都是写文本文件中的.为了能够更好的分析这些日志数据,公司采用了AWS 的 ElasticSearch服务来分析日志.这篇文章记录了如何使用AWS上的ElasticSearch,以及需要注意那些坑. 1. 准备条件 1. 申请注册AWS的账号(注册AWS需要信用卡哦!) 2. 开通ElasticSearch服务(本文后面会详细介绍这部分),ES服务的中文介绍.目前ES并不是完全免费的,在前12个月,每月有 750

转自:为什么使用 SLF4J 而不是 Log4J 来做 Java 日志 英文原文:Why use SLF4J over Log4J for logging in Java 每个Java开发人员都知道日志记录对Java应用的重要性,尤其是对服务端应用,而且其中许多人都已经熟悉了各种记录日志的库,比如java.util.logging,Apache的log4j,logback,然而如果你不知道SLF4J,java的简单记录日志的设计的话 ,那么到了学习并在你的项目中使用它的时候了.在这篇Java文档

Java进阶(五十二)利用LOG4J生成服务日志 前言 由于论文写作需求,需要进行流程挖掘.前提是需要有真实的事件日志数据.真实的事件日志数据可以用来发现.监控和提升业务流程. 为了获得真实的事件日志数据,决定采用Log4J日志生成工具.首先,对工具有个大致的了解:日志是应用软件中不可缺少的部分,Apache的开源项目Log4j是一个功能强大的日志组件,提供方便的日志记录. Log4j下载 在apache网站:http://logging.apache.org/log4j/1.2/downloa

这是java高并发系列第28篇文章. 环境:jdk1.8. 本文内容 日志有什么用? 日志存在的痛点? 构建日志系统 日志有什么用? 系统出现故障的时候,可以通过日志信息快速定位问题,修复bug,恢复业务 提取有用数据,做数据分析使用 本文主要讨论通过日志来快速定位并解决问题. 日志存在的痛点 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

docker安装elk日志分析系统 在win10上安装docker环境 tip:win7/8 win7.win8 系统 win7.win8 等需要利用 docker toolbox 来安装,国内可以使用阿里云的镜像来下载,下载地址:http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/ win10 现在 Docker 有专门的 Win10 专业版系统的安装包,需要开启Hyper-V. 程序和功能->启用或关闭Windows

前言:日志功能是几乎所有程序或系统都必备的一个功能.该文章通过使用Loki+Grafana来实现日志记录与可视化查询,欢迎围观. 有关环境: 操作系统:WIN 10 .NET环境:.NET 6 开发环境:VS 2022 1.首先下载Grafana安装包,此处下载最新的企业版,当前最新的版本是9.1.7.大佬们可以根据自己需要选择有关版本 下载地址:https://grafana.com/grafana/download?platform=windows 2.然后下载Loki环境.我选择的2.6.

JAVA 从GC日志分析堆内存 第七节   在上一章中,我们只设置了整个堆的内存大小.但是我们知道,堆又分为了新生代,年老代.他们之间的内存怎么分配呢?新生代又分为Eden和Survivor,他们的比例大小能改变吗?其实这些都是可控的,以前没有讲到是因为就算讲了也只是讲讲而已,看不到实质性的东西.因此这章我们通过分析GC日志来一步步讲解如何细化设置堆内存. 首先我们来了解几个相关的参数: -XX:+PrintGCDetails:用于告诉虚拟机回收垃圾的时候顺便打印日志. -Xloggc:路径 :

原文地址:http://www.javatang.com 症状及解决方案 下面列出几种常见的症状即对应的解决方案: CPU占用率很高,响应很慢 按照<Java内存泄漏分析系列之一:使用jstack定位线程堆栈信息>中所说的方法,先找到占用CPU的进程,然后再定位到对应的线程,最后分析出对应的堆栈信息.在同一时间多次使用上述的方法,然后进行对比分析,从代码中找到问题所在的原因.如果线程指向的是"VM Thread"或者无法从代码中直接找到原因,就需要进行内存分析,具体的见下一

开发过程中,经常需要对GC的垃圾收集器参数不断的进行动态调整,从而更充分的压榨机器性能,提升应用效率.本文将从常见的Parallel/G1垃圾收集器的GC日志着手,分析GC日志的具体含义,以及示范如何根据GC日志调整参数. 1. 准备工作 (1) VM Options 应用程序需要设置如下参数,以便将GC信息数值至gc.log文件中,供后续分析. -XX:+DisableExplicitGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./l

日志分析面板导出的json文件,效果图如下: 下载地址:http://files.cnblogs.com/files/xiaoming279/%E9%9D%A2%E6%9D%BF.zip 主机面板 主要包括日访问量,访问分布情况,访问曲线,状态码,蜘蛛等,在主机名可选择某一主机,查看某一主机情况. 域名面板 域名面板包含所选域名的访问分布情况,以及这个域名下主机的访问曲线及总共访问曲线,方便对比.

mysql慢查询日志是mysql提供的一种日志记录,它是用来记录在mysql中相应时间超过阈值的语句,就是指运行时间超过long_query_time值的sql,会被记录在慢查询日志中.long_query_time的默认值是10,意思是运行10S之上的语句. 慢查询日志的设置 1 .查看是否开启慢查询日志命令: show variables like '%slow_query_log%' 2.设置慢查询开启的命令 set global slow_query_log=1 注: slow_quer

早些时候 Erda Show 针对微服务监控.日志等内容做了专场分享,很多同学听完后意犹未尽,想了解更多关于日志分析的内容.Erda 团队做日志分析也有一段时间了,所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情,希望对大家有所帮助. 日志分析平台其实是 Erda 微服务治理子平台下面的一个功能模块,那么今天我将从三个方面来展开分享: 日志分析平台出现的必要性: 日志分析平台架构设计: Erda 目前是怎么做的.做了哪些工作以及未来的发展方向. 日志分析平台的必要性 "微服务"这一概念

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

ELK+redis搭建nginx日志分析平台发表于 2015-08-19   |   分类于 Linux/Unix   |  ELK简介ELKStack即Elasticsearch + Logstash + Kibana.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.比如对nginx日志的监控分析,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录,所以可以通过读取日志文件来分析:redis的list结构正好可以作为队列使用,用来存储logstash传输的日志数据.然后