在游戏服务器上线之后,会记录很多统计日志,这些日志是第三方需要的数据,通过linux 的 rsync方式同步给第三方.日志规则 每十分钟会创建一个日志文件.然后后台有一个rsync进程,每隔十分钟向第三方服务器同步一次日志文件.测试的时候没有问题,但是上线之后,发现在整点的时候,比如3:30,3:50的时候,日志文件只有前几秒的数据.经过分析,在这个时候发生了rsync同步的操作,同步操作之后,日志就再也写不进去了. 解决方法是,把产生日志的时间和同步的时间错开,比如九分钟产生一个日志文件,十分

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

filter: http://aub.iteye.com/blog/1110008 http://aub.iteye.com/blog/1101222 Logback Log4j的创始人Ceki Gülcü重写了Log4j的内部实现,改进后形成了Logback,相比Log4j速度更快,资源占用更少,也更稳定.(另外Log4j 2.0又是在Logback基础上进行了改进,但还未广泛使用) 官方网站:http://logback.qos.ch/ Logback包括3个部分: logback-core

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

摘要:本文主要介绍了如何在spring.springMVC中使用logback 一.logback与Spirng结合使用 1.maven添加引用: <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>${log4j.version}</version> </dependency> <dependency

原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/15/13247663_304901967.shtml 参考地址(一系列关于缓存的,后面几篇也都在这里有):http://www.360doc.com/userhome.aspx?userid=13247663&cid=48# 1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几

1 日志框架选择 日志门面:SLF4J 日志实现:Logback 2 实现控制台的日志打印输出01 2.1 在需要实现日志信息打印的类中实例化Logger对象 private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass()); 注意01:getClass() 可以换成  类名.class 注意02: 与日志相关的包导入的是 org.slf4j 下面的 2.2 通过日志对象调用相应的方法实现日志的打印 logger.debug("=

为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在github 地址:https://github.com/johnmpage/logback-kafka 本来打算引用一下这个jar就完事了,没想到在pom里下不下来,只好把源码下了,拷贝了代码过来,自己修改一下. 首先,安装一个Kafka,作为一个懒得出神入化得程序员,我选择的安装方式是 启动zookeeper容器 docke

为什么使用logback 记得前几年工作的时候,公司使用的日志框架还是log4j,大约从16年中到现在,不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目,日志框架基本都换成了logback,总结一下,logback大约有以下的一些优点: 内核重写.测试充分.初始化内存加载更小,这一切让logback性能和log4j相比有诸多倍的提升 logback非常自然地直接实现了slf4j,这个严格来说算不上优点,只是这样,再理解slf4j的前提下会很容易理解logback,也同时很容易用其他日志框架

概述 LogBack是一个日志框架,它与Log4j可以说是同出一源,都出自Ceki Gülcü之手.(log4j的原型是早前由Ceki Gülcü贡献给Apache基金会的)下载地址:http://logback.qos.ch/download.html LogBack.Slf4j和Log4j之间的关系 Slf4j是The Simple Logging Facade for Java的简称,是一个简单日志门面抽象框架,它本身只提供了日志Facade API和一个简单的日志类实现,一般常配合Log

为什么使用logback 记得前几年工作的时候,公司使用的日志框架还是log4j,大约从16年中到现在,不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目,日志框架基本都换成了logback,总结一下,logback大约有以下的一些优点: 内核重写.测试充分.初始化内存加载更小,这一切让logback性能和log4j相比有诸多倍的提升 logback非常自然地直接实现了slf4j,这个严格来说算不上优点,只是这样,再理解slf4j的前提下会很容易理解logback,也同时很容易用其他日志框架

LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 在Java中可以使用LinkHashMap去实现LRU.

[日志框架]以时间为单位描述应用项目运行状态:用户下线.接口超时.数据库崩溃等等一系列事件 [日志框架能力] 1.定制输出格式 2.定制输出目标 3.携带 Context 比如 HelloWorld.class 这个携带包名 [选择日志框架]SLF4J LOGBACK 原作者推荐,Log4j2性能最好但其他框架支持比较少. (淘汰JCL JUL JBOSS_LOG Log4j) …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

<appender name="FILE" class= "ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <!-- 按天来回滚,如果需要按小时来回滚,则设置为{yyyy-MM-dd_HH} --> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <fi

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

https://www.cnblogs.com/flying607/p/7827460.html 以下是springboot的一个局部依赖关系: 可以看到,java util logging(jul).common-logging(jcl).log4j,都被桥接到了slf4j-api上,slf4j-api只提供了slf4j的接口,并无实现,图中的logback-classic则直接对slf4j进行了实现,而logback-core则支撑了logback-classic 我们可以得出springb

一直对logback异步输出日志误解为异步批量写入日志. 今天看了源代码. 首先logback的异步日志是如何配置的: <!-- 管理端用户行为日志异步输出,异步的log片段必须在同步段后面,否则不起作用 --> <appender name="ASYNC_MANAGEMENT_HABITEVENT" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80

1.介绍 LRU是LeastRecentlyUsed近期最少使用算法.内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,Oracle会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据. LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 2.实现原理图 使用链表保存缓存数据实现. 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存

为什么要使用slf4j 现实场景: 我们自己的系统中使用了logback这个日志系统 我们的系统使用了A.jar,A.jar中使用的日志系统为log4j 我们的系统又使用了B.jar,B.jar中使用的日志系统为slf4j-simple 这样,我们的系统就不得不同时支持并维护logback.log4j.slf4j-simple三种日志框架,非常不便. 解决这个问题的方式就是引入一个适配层,由适配层决定使用哪一种日志系统,而调用端只需要做的事情就是打印日志而不需要关心如何打印日志,slf4j或者c

四种实现方式 LRU 1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的