log4j2.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration> <Appenders> <CONSOLE name="CONSOLE"> <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{requestId}] %-5level | %C.%M:%L -

最近想将服务的运行日志收集起来,首先了解到flume技术栈 采用flume方案定了之后有两种方式实现 1: 在应用中,log4j2直接发送日志信息到flume , 2: 通过监控log4j2 产生的日志文件,将日志文件新产生的日志发送到flume 下面两种方式都会介绍,首先透漏下我们选择的解决方案,我们选择了第二种监控新产生的日志文件 为什么这么选择: 第一种方式需要修改服务中log4j2的配置,添加flume Appender , 在应用中,当日志输出时,就会输出到flume,很显然,这种方式

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

背景 Java 中比较常用的日志框架: log4j(Log for Java):Apache 的一个开源项目,七种日志级别:OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.TRACE logback:是一个很成熟的日志框架,其实 logBack 和 log4j 出自一个人之手,这个人就是 Ceki Gülcü.logback 比 log4j 大约快 10 倍.消耗更少的内存,迁移成本也很低,自动压缩日志.支持多样化配置.不需要重启就可以恢复 I/O 异常等优势 log4j2:作者

一次鞭辟入里的 Log4j2 日志输出阻塞问题的定位 问题现象 线上某个应用的某个实例突然出现某些次请求服务响应极慢的情况,有几次请求超过 60s 才返回,并且通过日志发现,服务线程并没有做什么很重的操作.这种情况断断续续持续了半小时左右. 核心问题定位 由于半小时后,服务实例恢复正常,并且出现请求极慢的次数并不太多,没有能及时打印出现问题的时候线程堆栈采集相关信息.但是,我们有自己的法宝,JFR(关于 JFR,请参考我的另一系列JFR全解). JFR 非常适合用来事后复盘定位问题,并且配置得当

如何监控 Log4j2 异步日志遇到写入瓶颈 在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位),我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位,主要原因还是日志文件写入慢了.并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理,最后给出了一些解决方案. 新的问题 - 如何更好的应对这种情况? 之前提出的解决方案仅仅是针对之前定位的问题的优化,但是随着业务发展,日志量肯定会更多,大量的日志可能导致写入日志成为新的性能瓶颈.对于这种情况,我们需要监控. 首

今天在配置Log4j日志的时候,发现日志重复打印的问题.网上查了很多资料,发现介绍Log4j配置的文章数量不少,但提到这个问题的文章却寥寥,解决了自己的问题以后,赶紧记录一下. 原文地址:http://www.jianshu.com/p/7f0a1121a6df 本文基于log4j 1.2.17版本进行说明 <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> &

问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.ERROR)

讲解Logstash采集日志和输送日志流程测试,包括input,filter和output元素的测试 配置一:从elasticsearch日志文件读取日志信息,输送到控制台 $ cd /home/es/logstash-/config $ vim test1.conf $ cd /home/es/logstash-/bin $ ./logstash -f ../config/test1.conf test1.conf内容如下: input { # 从文件读取日志信息 输送到控制台 file {

浅析python日志重复输出问题 问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLeve

spring-boot使用log4j2作为日志插件的时候需要设置日志文件的读写权限,可以File 上增加filePermissions,如: <File name="File" fileName="logs/my.log" filePermissions="rw-r--rw-"> <PatternLayout pattern="%m%n" /> </File> 需要注意的是,spring-b

项目中,有时候需要对系统中已处理的一些业务数据日志进行提取分析,通常log4j默认提供的日志级别可能不够用,这时候我们就需要对日志级别进行扩展,以满足我们的需求. 本文就简单介绍一下log4j2的日志级别扩展,直接上代码: import org.apache.logging.log4j.Level; import org.apache.logging.log4j.LogManager; import org.apache.logging.log4j.Logger; import org.apac

前文已经讲了log4j2的AsyncAppender的实现[log4j2异步日志解读(一)AsyncAppender],今天我们看看AsyncLogger的实现. 看了这个图,应该很清楚AsyncLogger调用Disruptor,然后直接返回.至于高性能队列 这里已经展开讲了是如何实现的. AsyncLogger的调用流程 我们来看看AsyncLogger的调用流程,log.info()首先会调用抽象类AbstractLogger,然后调用了Logger的logMessage. //Logge

写在前面 最近项目经理要求将原先项目中的日志配置logBack,修改为log4j2,据说是log4j2性能更优于logback,具体快多少,网上有说快10多倍,看来还是很快的,于是新的一波挑战又开始了,网上查找各种资料,官方文档各种啃,最终实现了迁移,所以,鉴于此,特记录一下,谨防遗忘. SpringBoot整合log4j2进行日志配置及防坑指南 1.Log4j2优点 具体优点可以参考官方文档:https://logging.apache.org/log4j/2.x/ 我这边只简单说一下: 相比

    因工作需要,采用JavaFx开发了一个windows窗口程序.在开发过程中,由于没有引入日志框架,只能自己手动在控制台打印些信息,给调试带来了很多麻烦:因此决定引入日志框架.由于之前接触的项目大部分都是javaWeb项目,web项目的日志输出已经难不倒我了.但普通java项目日志输出配置还是第一次接触,因此记录下整个过程,方便后续借鉴.     技术概述:采用Sl4j作为日志门面,Log4j2作为日志输出的具体实现:同时结合lombok插件,减少代码的书写. 一.相关Maven依赖  

大幅度改变celery日志外观,修改成日志可点击跳转和鲜艳五彩日志,解决脚本中已添加handler的logger和框架日志重复记录问题.打猴子补丁. 先把脚本中的所有logger的handlers全部去掉. for loggger_name in logging.Logger.manager.loggerDict: LogManager(loggger_name).remove_all_handlers() 打猴子补丁, logging.StreamHandler = ColorHandler

出处:https://www.cnblogs.com/huang-yc/p/9209096.html 问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch =

角色 Source 数据来源 (exec, kafka, http…)Channel 数据通道 (memory,file,jdbc)Sink 数据目的地 (kafka,hdfs,es…) Agent 代理,负责从source中采集数据,发送给collectorCollector 收集者,收集agent发来的数据上传到outer storage,可以设置load balance,fail overOuter storage 外部存储,接收collector上传的数据 安装配置 下载tar包 解压即

在python2中正常的日志,单只直接使用python3,发现日志重复了,其实是handlers多添加的原因, python2代码 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- def my_log(msg): if logging.

一.添加 Log4j2 的依赖 <!-- 引入 log4j2 必须排除 logging --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId> </dependency> 当我们引入 log4j2 的时候,需要排除掉 spring-boot-starter

在项目运行过程中,常常需要进行功能调试以及用户行为的跟踪和记录,部分人习惯使用System.out,但这并不建议,它仅仅是使用方便但不便于维护也无扩展性.相比log4j的话,log4j可以控制日志信息的输送目的地.输出格式以及级别等等,使我们能够更加细致地控制日志的生成过程. Log4j2是对Log4j1的升级,在性能和功能上有显著的改进,包括多线程中吞吐量的增强.占位符的支持.配置文件自动重新加载等 一.入门介绍 1.下载jar包 pox.xml <dependencies> <dep