日志系统的搭建

前言 公司的程序日志之前都是采用log4net记录文件日志的方式,但是随着后来我们团队越来越大,项目也越来越大,我们的用户量也越来越多. 慢慢系统就暴露了很多问题,这个时候我们的日志系统已经不能满足我们的要求. 其主要有下面几个问题: 随着我们访问量的增加,我们的日志文件急剧增加 多且乱的文件日志,难以让我们对程序进行排错 文件日志的记录耗用我们应用服务器的资源,导致我们的应用服务器的处理用户请求的能力下降 我们的日志分布在多台应用服务器上,当程序遇到问题时,我们的程序员都需要找运维人员要日志,

原文:.NET下日志系统的搭建——log4net+kafka+elk .NET下日志系统的搭建——log4net+kafka+elk# 前言# 我们公司的程序日志之前都是采用log4net记录文件日志的方式(有关log4net的简单使用可以看我另一篇博客),但是随着后来我们团队越来越大,项目也越来越大,我们的用户量也越来越多.慢慢系统就暴露了很多问题,这个时候我们的日志系统已经不能满足我们的要求.其主要有下面几个问题: 随着我们访问量的增加,我们的日志文件急剧增加 多且乱的文件日志,难以让我们对

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转自:https://www.jianshu.com/p/ce30c31111ca 背景 随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式应用和服务化应用开始走进大家的视野,但是分布式的部署也会带来另外的问题,日志分散在各个应用服务节点中,出现问题不方便及时排查,尤其是服务化的应用中,分析问题时可能需要查看多个日志文件才能定位问题,如果相关项目不是一个团队维护时沟通成本更是直线上升,怎么将日志文件归集,怎么将日志文件呈现成了很多公司需要面对的问题,因此日志系

最近公司业务数据量越来越大,以前的基于消息队列的日志系统越来越难以满足目前的业务量,表现为消息积压,日志延迟,日志存储日期过短,所以,我们开始着手要重新设计这块,业界已经有了比较成熟的流程,即基于流式处理,采用 flume 收集日志,发送到 kafka 队列做缓冲,storm 分布式实时框架进行消费处理,短期数据落地到 hbase.mongo中,长期数据进入 hadoop 中存储. 接下来打算将这其间所遇到的问题.学习到的知识记录整理下,作为备忘,作为分享,带给需要的人. 淘宝开源了许多产品组件

在前篇几十条业务线日志系统如何收集处理?中已经介绍了Flume的众多应用场景,那此篇中先介绍如何搭建单机版日志系统. 环境 CentOS7.0 Java1.8 下载 官网下载 http://flume.apache.org/download.html 当前最新版  apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 下载后上传到CentOS中的/usr/local/ 文件夹中,并解压到当前文件中重命名为flume170    /usr/local/flume170 tar -zxvf a

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再记录一下elk的搭建,个人觉得挺麻烦的,建议还是在linux系统下搭建,性能会好一些,但我是在windows下搭建的,还是记录一下吧,像我这种记性差的人还是得靠烂笔头 简介: ELK由ElasticSearch.Logstash和Kiabana三个开源工具组成: Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等. Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.过

Asio(http://think-async.com)官方示例中给出了一个比较初步的日志服务,主要代码在basic_logger.hpp.logger_service.hpp.logger_service.cpp这3个文件.稍作改进(比如创建单独目录存放Log文件.格式化Log文件名以及每一行日志.定时创建新的日志文件)就可以搭建起一个可用的日志系统. 新增一个logger类继承自basic_logger<logger_service>,在logger中创建定时器和定时事件,每隔规定时间发出