大型网站的日志管理与分析

管理Web网站不只是监视Web的速度和Web的内容传送.它不仅要关注服务器每天的吞吐量,还要了解这些Web网站的外来访问,了解网站各页面的访问情况.根据各页面的点击频率来改善网页的内容和质量,提高内容的可读性,以及跟踪包含有商业交易的步骤及管理Web网站"幕后"的数据等. 为了更好地提供WWW服务,监控Web服务器的运行情况.了解网站内容的详细访问状况就显得越来越重要和迫切了.而这些要求都可以通过对Web服务器日志文件的统计和分析来实现.本文将对Web服务器日志分析的原理和技术进行讨论

1.   monkey 1.1.  介绍 通过monkey程序模拟用户触摸屏幕,滑动Trackball.按键等操作来对设备上的程序进行压力测试,检测程序多久的时间会发生异常,检查和评估被测程序的稳定性 官方:Monkey是一个程序,运行在您的模拟器或设备上,并生成伪随机的用户事件流,如点击,触摸或手势,以及一些系统级事件. 您可以使用Monkey以随机但可重复的方式对您正在开发的应用程序进行压力测试. 主要用于Android的压力测试,自动的一个压力测试小工具.目的是为了测试APP是否会cras

回忆 像一直开着的机器趁我不注意慢慢地清晰反覆播映 -- <三万英尺>迪克牛仔 当航班在三万英尺的高空爬升下坠,穿越乱流,沉入海底,无人知道它在云中究竟经历了什么波折苦难,甚至无人知道它最终沉睡于何处,随着时间的变迁,也许被人渐渐遗忘.要理清一切,重拾记忆,唯一的希望便是找到那台发着微弱电波,记忆着一切的黑匣子. 服务器网站的日志记录便是如此,它就是网站服务器的黑匣子,日常运维中我们遭遇故障往往非常依赖分析统计的日志来找到问题.像是悬疑电影中的主角,每几分钟就会忘记自己的身份自己的姓名,需要在

对于防火墙产品来说,最重要的一个功能就是对事件进行日志记录.本篇博客将介绍如何对ASA进行日志管理与分析.ASA透明模式的原理与配置.利用ASA防火墙的IOS特性实施URL过滤. 一.URL过滤 利用ASA防火墙IOS的特性URL过滤可以对访问的网站域名进行控制,从而达到某种管理目的. 实施URL过滤一般分为以下三个步骤: (1)创建class-map(类映射),识别传输流量. (2)创建policy-map(策略映射),关联class-map. (3)应用policy-map到接口上. 案例:

为什么要进行网站流量数据统计分析? 随着大数据时代的到来,各行各业产生的数据呈爆发式增长,大数据的技术从之前的"虚无"变成可能,数据产生的各种潜在价值慢慢的被人们挖掘出来利用在各行各业上.比如网站流量数据统计分析,可以帮助网站管理员.运营人员.推广人员等实时获取网站流量信息,并从流量来源.网站内容.网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据.从而帮助提高网站流量,提升网站用户体验,让访客更多的沉淀下来变成会员或客户,通过更少的投入获取最大化的收入. 网站流量日志数据采集原理分析 首先,

这一次主要阅读了本书的对大型网站典型故障案例的分析以及在架构师中架构师的领导艺术. 一般的故障现象,由于某应用发布后,数据库Load居高不下,远超于正常水平,持续报警.主要的原因分析是,检查数据库,发现报警是因为某条sql引起的,这条是一条简单的有索引的数据查询,不应该引发报警.继续检查,发现这条sql执行频率非常高,远远超过正常水平,追查这条sql,发现被网站应用调用,首页是被访问最频繁的网页,这条sql被首页调用,也就被频繁执行了.经验教训,首页不应该访问数据库,首页需要的数据可以从缓存服务

在这一节课上,我们学习了系统质量属性其中的可用性和易用性.那么质量属性是什么呢,质量属性是高于对系统功能(即对系统能力.服务和行为)的基本的要求的.系统质量属性讲重点放在了可用性.可修改性.性能.安全性.可测试性和易用性.从设计师方面,系统质量属性一般存在三个问题:(1)为属性提供的定义并不是可操作的.(2)重点通常是一个特定的方面属于哪个质量属性.(3)每个属性团队都开发了其自己的词汇. 今天我们就根据<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>将重点放在可用性和易用性的学习讨论上以及将其方法和

目录 · 大型网站软件系统的特点 · 大型网站架构演化发展历程 · 初始阶段的网站架构 · 需求/解决问题 · 架构 · 应用服务和数据服务分离 · 需求/解决问题 · 架构 · 使用缓存改善网站性能 · 需求/解决问题 · 架构 · 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 · 需求/解决问题 · 架构 · 数据库读写分离 · 需求/解决问题 · 架构 · 使用反向代理和CDN加速网站响应 · 需求/解决问题 · 架构 · 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 · 需求/解决问题 · 架构 ·

在第四章案例章节中的海量分布式存储系统Doris的高可用架构设计分析的小节中作者主要分析介绍了分布式存储的高可用架构和不同故障情况下的高可用解决两个方面,在两小节前作者给我们介绍了Doris是一个海量分布式KV存储系统,其设计的目的是支持中等规模高可用.可伸缩的Kv存储群.跟主流的NoSQL系统HBase相比,doris具有相似的性能和线性伸缩能力,并具有更好的可用性及更友好的图形用户管理界面.而在分布式存储的高可用架构的小节中作者给我们分析了Doris的整体架构,其系统整体上可分为应用程序服务