github地址:https://github.com/luofei614/SocketLog 更多信息看这里:https://www.bbsmax.com/A/8Bz8L9Nyzx/ tp5配置config.php 'log' => [ 'type' => 'socket', 'host' => '127.0.0.1', //日志强制记录到配置的client_id 'force_client_ids' => ['tinywan123456'], //限制允许读取日志的client

.NET Core集成CorrelationId实现全链路日志输出 一,链路追踪 随着微服务架构的流行,一次请求会涉及多个服务的调用,并且服务本身也可能会依赖其他服务,整个请求路径会构成一个调用链,当某个节点发生异常时,整个调用链的稳定性都会受到影响,由此APM(应用性能管理)应运而生. APM可以用于分布式追踪.性能指标分析.应用和服务依赖分析等,可以帮助理解系统行为和分析性能问题. 常见的APM有SkyWalking,Cat.Zipkin.Pinpoint等.其中,SkyWalking可以通

在工作中,相信大家最怕的一件事就是听到有人在工作群艾特你:某某功能报错啦... 然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志,日志量少还好点,多的话找起来太麻烦了.不太容易直接定位到关键地方. 东找找西找找,好不容易找到了报错的信息,却不知道当时的参数信息是什么,也不太好复现,太难了.. 改完还得写故障报告,美好的一天又没了. 要解决这类的痛点需要做下面几件事情: 日志收集 异常告警 日志增加链路 API响应增加traceId 异常时打印当前报错方法的参数 支持调试模式 日志收集 要解决的第一个问题就是日

一.要解决什么问题: 使用elk的过程中发现如下问题: 1.无法准确定位一个请求经过了哪些服务 2.多个请求线程的日志交替打印,不利于查看按时间顺序查看一个请求的日志. 二.期望效果 能够查看一个请求完整的链路日志,不受其它请求日志的干扰. 三.动手实现 消费端需要做什么: 1.新建一个拦截器,拦截所有请求,在调用接口前生成一个链路id(traceId)并放入log4j的MDC和dubbo的RpcContext的attachment,此处拦截器是基于jfinal实现,spring mvc可用其它

原文链接:基于SLF4J的MDC机制和Dubbo的Filter机制,实现分布式系统的日志全链路追踪 一.日志系统 1.日志框架 在每个系统应用中,我们都会使用日志系统,主要是为了记录必要的信息和方便排查问题. 而现在主流的就是 SLF4J + Logback. 当我们的系统是单体应用,日志做起来时非常简单的,直接使用 log.info,log.error,log.warn 等等方法. 而当我们的系统是分布式系统,服务之间通信通常都是使用 Dubbo 这个 RPC 框架. 此时做日志就不是这么简单

背景 我们项目中现有日志系统,采用的是slf4j+logback这套日志组件,也是Java生态里面比较常用的一个日志组件,但是随着分布式的演进,这套组件明显存在以下几个问题: 1.各种无关日志穿行其中,导致我们可能无法直接定位整个操作流程.因此,我们可能需要对一个用户的操作流程进行归类标记,既在其日志信息上添加一个唯一标识,比如使用线程+时间戳,或者用户身份标识等:从大量日志信息中grep出某个用户的操作流程. 2.无法做信息埋点,也就不方便做后续系统.业务上进行分析 3.日志排查不方便,需要通

一.背景 最近在持续改造项目,想通过日志查看用户所有的接口链路日志.在原来基于SpirngMVC的时候,那是比较好处理的,通过ThreadLocal,放入TraceId,就可以把一个TraceId传到各个地方,然后再需要的地方取出来,相当简单.但是在换了WebFlux,老实说,真还是有些麻烦.但这并不能难倒我们,发车! 现在把使用过程中问题和解决方式列出来,供大家参考.参考原文链接 SpringBoot 版本号: 2.6.10 二. 正文 2.1 实现方案 要实现用户调用链路所有的日志,那么我们

前言 日志是我们分析系统运行情况.问题定位.优化分析等主要数据源头.目前,主流的业务系统都采用了分布式.微服务的形式.如果想要查看日志,就需要从不同的节点上去查看,而且对于整个业务链路也非常不清晰.因此,我们首先引入日志收集框架,将分布在各个节点的日志统一汇总到一处.方便日志查询.分析与问题定位. 根据我们目前的技术栈,我们的服务是在spring cloud下搭建的.因而使用spring sleuth搭建日志收集是快而便捷的.个人使用spring sleuth + kafka +zipkin +

基于rsyslog日志服务的日志 在不同的LINUX系统,实现的软件略有不同. syslog,rsyslog,syslog-ng,用于实现系统日志的管理. [root@asianux4 ~]# rpm -qa |grep syslog rsyslog-5.8.10-8.AXS4.x86_64 rsyslog日志服务的配置文件 /etc/rsyslog.conf rsyslog日志的主配置文件 /etc/rsyslog.d/*.conf rsyslog日志的辅助配置文件 /var/log/ 日志文

1.log4j.xml <?xml version="1.0" encoding="gb2312" ?> <!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd"> <log4j:configuration xmlns:log4j='http://jakarta.apache.org/log4j/'> <!--将日志打印到控制台:可以向文件输出日志.向控制台输出日志

 转载 1.log4j已成为大型系统必不可少的一部分,log4j可以很方便的帮助我们在程序的任何位置输出所要打印的信息,便于我们对系统在调试阶段和正式运行阶段对问题分析和定位.由于日志级别的不同,对系统的性能影响也是有很大的差距,日志级别越高,性能越高. 2.log4j主要分为error,warn,info,debug四个级别,也是使用最多的四种,日志级别从左至右依次增加. 3.log4j对系统性能的影响程度主要体现在以下几方面:     a.日志输出的目的地,输出到控制台的速度比输出到文件系统

基础知识 1. TCP协议 TCP是一种面向连接的.可靠的.基于字节流的运输层(Transport layer)通信协议.在简化的计算机网络OSI模型中,它完成第四层传输层所指定的功能,UDP是同一层内另一个重要的传输协议. TCP所提供服务的主要特点:面向连接的传输:端到端的通信:高可靠性,确保传输数据的正确性,不出现丢失或乱序:全双工方式传输:采用字节流方式,即以字节为单位传输字节序列:紧急数据传送功能 TCP支持的服务:文件传送File Transfer:远程登录Remote login:

.log4j已成为大型系统必不可少的一部分,log4j可以很方便的帮助我们在程序的任何位置输出所要打印的信息,便于我们对系统在调试阶段和正式运行阶段对问题分析和定位.由于日志级别的不同,对系统的性能影响也是有很大的差距,日志级别越高,性能越高. 2.log4j主要分为error,warn,info,debug四个级别,也是使用最多的四种,日志级别从左至右依次增加. 3.log4j对系统性能的影响程度主要体现在以下几方面:      a.日志输出的目的地,输出到控制台的速度比输出到文件系统的速度要

在XCode中运行react-native 的时候,避免不了的要查看日志信息 ,但是react-native中的Socket的日志简直是太多了,往往是刚看到自己想要看到的信息的时候,瞬间就被最新的日志给刷上去类似: nw_socket_handle_socket_event [C5255.1:1] Socket SO_ERROR [61: Connection refused] nw_socket_handle_socket_event [C5255.2:1] Socket SO_ERROR [

# 话不多说,直接看代码,,, # -*- coding:UTF-8 -*- # python version: 2.7.15 #脚本名, 日志名,日志路径 import os import sys import time import datetime import socket # 定义日志路径 g_log_directory = "E:\logs" g_current_date = time.strftime('%Y-%m-%d') g_scripi_name = sys.arg

早在传统的单体应用时代,查看日志大都通过SSH客户端登服务器去看,使用较多的命令就是 less 或者 tail.如果服务部署了好几台,就要分别登录到这几台机器上看,等到了分布式和微服务架构流行时代,一个从APP或H5发起的请求除了需要登陆服务器去排查日志,往往还会经过MQ和RPC调用远程到了别的主机继续处理,开发人员定位问题可能还需要根据TraceID或者业务唯一主键去跟踪服务的链路日志,基于传统SSH方式登陆主机查看日志的方式就像图中排查线路的工人一样困难,线上服务器几十上百之多,出了问题难以

1.rootLogger不输出 代码如下: 配置文件代码: log4j.rootLogger=info, R,userLog log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.R.File=E:/createHtml.log log4j.appender.R.MaxFileSize=100MB log4j.appender.R.MaxBackupIndex=20 log4j.appender.R.layout

(本章主要讲解Java里面比较核心的一块内容--异常处理,Java异常处理机制,一致都是比较复杂的一块,而很多时候如果写程序的时候能够适当地注意对应的一些异常处理情况,那么就会在开发过程节省一大部分时间,最常见的情况就是辅助进行调试以及维护工作以及提高系统的容错性和稳定性.这一章和前边类和对象章节不一样,这一章可能涵盖的内容没有前边那章多,但是我会尽量保证在整篇文章里面把开发过程中需要注意到的与异常有关的细节问题以及对应的开发经验写入本文,而本章的出发点是异常处理,核心内容还涵盖了测试.调试.以

前言     在日常使用ASP.NET Core的开发或学习中,如果有需要使用链路跟踪系统,大多数情况下会优先选择SkyAPM.我们之前也说过SkyAPM设计确实比较优秀,巧妙的利用DiagnosticSource诊断跟踪日志,可以做到对项目无入侵方式的集成.其实还有一款比较优秀的链路跟踪系统,也可以支持ASP.NET Core,叫Zipkin.它相对于SkyWalking来说相对轻量级,使用相对来说比较偏原生的方式,而且支持Http的形式查询和提交链路数据.因为我们总是希望能拥有多一种的解决方

在单体应用中,日志追踪通常的解决方案是给日志添加 tranID(追踪ID),生成规则因系统而异,大致效果如下: 查询时只要使用 grep 命令进行追踪id筛选即可查到此次调用链中所有日志,但是在 dubbo 分布式系统中,由于 tranID 底层存储在 ThreadLocal 中,由于应用分布在不同的机器中,无法跨应用共享,同一链路多个应用之间的 tranID 不一致,出现线上问题时,日志的排查就尤为棘手. 先说结论:dubbo 分布式应用也可使用MDC进行分布式日志追踪,但是需要配合dubbo

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.概述 如果按照我前两节错误处理.日志收集配置的话,我们通过日志中的traceId也可以完整看到报