日志系统实战 AOP静态注入

背景 近期在写日志系统,需要在运行时在函数内注入日志记录,并附带函数信息.这时候就想到用Aop的方式了. 技术分析 AOP分动态注入和静态注入. 动态注入方式 1:Remoting的ContextAttribute上下文(性能差). 2:动态代理(反射),大多AOP框架都用这种方式. 3:MVC的filter,也是反射. 第一种:性能太差不考虑.第二种:为了记日志,生产环境都用动态代理,性能损耗不小,不推荐.第三种:只有UI层能用.其他层和第二种一样. 静态注入方式 (本文重点). 1:基于IL

介绍 这篇距上一篇已经拖3个月之久了,批评自己下. 通过前面一篇介绍.我们通过mono反射代码,可以拿出编译好的静态数据.例如方法参数信息之类的.但实际情况是:我更需要运行时的数据,就是用户输入等外界的动态数据. 既然是动态的,那就是未知的.我们怎么通过提前注入的代码获取呢? 其实这是一个思路的问题,下面我们具体细看下. 实现 一 普通写法 public static string GetPoint(int x, int y) { var value=x; } 哇 好简单啊.其实动态获取和我们普

介绍 在大型系统开发调试中,跨系统之间联调开始变得不好使了.莫名其妙一个错误爆出来了,日志虽然有记录,但到底是哪里出问题了呢? 是ios端参数传的不对?还是A系统或B系统提供的接口导致?相信大家碰到不少,大多数问题不大,但排查起来比较费劲. 下面,我们来具体看下实现. 目录 1:概述 2:web环境 3:多线程环境 4:异步环境 5:性能,大数据量,隐私安全 6:总结 一:概述 一句话总结:通过一个TraceId把整个请求,形成一个调用链. 这样无论任何地方报错,只要拿TraceId去系统查下,

前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块.相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器.分析器.优化器.执行器等功能模块,最后到达存储引擎. 那么,一条更新语句的执行流程又是怎样的呢? 之前你可能经常听 DBA 同事说,MySQL 可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢? 我们还是从一个表的一条更新语句说起,下面是这个表的创建语句,这个表有一个主键 ID 和一个整型字段 c: mysql> create

实验环境:RHEL5.8 32Bit DNS的视图功能以及日志系统详解 DNS的主配置文件中的allow-recursion参数用来定义能够和DNS服务器进行递归的客户端来源,allow-query参数用来定义允许到DNS服务器上面发起查询请求的客户端,allow-transfer参数用来定义允许和DNS服务器进行区域传送的客户端,区域传送主要有两种方式,axfr和ixfr,使用dig命令也可以模拟实现区域传送: 如果我们的DNS服务器允许进行递归.发起查询请求以及进行区域传送的客户端比较多的话

项目背景 最近公司做一个项目,用户需要对网站访问者的广告点击/浏览记录进行实时统计分析,分析结果存入数据库,输出报表.我们采用了Kafka+Storm+Zookeeper的解决方案.之前没有接触过,经过一段时间的研究,最终完成了项目.接下来的内容我将介绍我们的解决方案.供大家参考.我们的系统结构如下: 总体结构介绍 业务系统把点击/浏览广告业务日志统一按规定的格式发送到Kafka集群中,不同的业务日志可以分别发送给Kafka不同的主题.Storm集群中运行了我们的实时统计拓扑,该统计拓扑分别从K

atitit. 日志系统的原则and设计and最佳实践总结. 1. 日志系统是一种不可或缺的单元测试,跟踪调试工具 1 2. 日志系统框架通常应当包括如下基本特性 1 1. 所输出的日志拥有自己的分类. 2 2. 日志按照某种标准分成不同级别. 2 3. 支持多线程. 2 4. 稳定性. 2 3. 一个理想的日志模式 2 4. 判断指定的方法是否被调用了 3 5. 给方法的输入输出加上日志通过Aop 3 6. 日志易读,易解析  对日志感兴趣的可以分为两类: 3 7. 输出日志使用的性能 3 8

上个学期把自己闷在图书馆一直在看关于逆向工程技术方面的书,从入门到初级,现在也敢说自己一条腿已经迈进了这片知识的大门里,因为该博客刚开通先将一些经验记录下来,也是留给自己一方面做个参照. <逆向工程核心原理>((韩)李承远 )<Reversing:逆向工程揭密(电子工业出版社)><黑客反汇编揭密>((俄)卡巴斯基 ) dll注入技术是一门逆向工程中非常基础非常初步的技术,也是打开大门的钥匙,逆向破解的前提条件.API勾取 ,Rootkit进程隐藏都需要dll注入为先决条

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. 学习flume ng的