在一个完整的项目中,不仅仅是要完成正常的业务开发。同时为了提高一些开发效率、系统异常的追踪、系统功能的扩展等等因素,往往会用到系统在开发、运行过程中所产生的日志。这就需要我们有一个完善的日志系统来存储这些数据。本文将分享如何设计一个高可用、可扩展的分布式日志系统。
随着分布式系统规模的日益扩大,集群中的机器规模也随之变大,那如何更好地进行集群管理也显得越来越重要了。所谓集群管理,包括集群监控与集群控制两大块,前者侧重对集群运行时状态的收集,后者则是对集群进行操作与控制。
排查分布式系统问题用的最多的手段就是查看系统日志,但是目前分布式系统都是部署在多台机器上且多数调用链路比较长,因此日常工作过程中经常出现研发人员同时登录多台机器切换各个终端查询日志的场景。我们希望搭建一个日志收集及查询系统,方便定位问题。
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz,文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案,可以为类似的需求提供一定的启发。
导读:随着 K8s 不断更新迭代,使用 K8s 日志系统建设的开发者,逐渐遇到了各种复杂的问题和挑战。本篇文章中,作者结合自己多年经验,分析 K8s 日志系统建设难点,期待为读者提供有益参考。
典型的互联网应用的日志系统,从功能需求上看主要包括收集,存储和分析,以及展示这样三个部分,因此整个系统我觉得也可以按此思路大致可以分为三个部分:
作者:datonli,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志,但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘,这会造成以下问题: 日志查找效率低下:一次用户请求涉及近十个模块,几十台机器,查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上,非常低效; 日志保存时间短:单机磁盘存储容量有限,为保存最新日志,清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间,比如:现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间,7 天前日志都会被清理,用户投诉因日志被清理而得不到解决;
在早期的项目中,如果想要在生产环境中通过日志定位业务服务的Bug 或者性能问题,则需要运维人员使用命令挨个服务实例去查询日志文件,这样导致的结果就是排查问题的效率非常低。
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/735/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看)
日志是记录系统中各种问题信息的关键,也是一种常见的海量数据。日志平台为集团所有业务系统提供日志采集、消费、分析、存储、索引和查询的一站式日志服务。主要为了解决日志分散不方便查看、日志搜索操作复杂且效率低、业务异常无法及时发现等等问题。
大数据平台每天会产生大量的日志,处理这些日志需要特定的日志系统。目前常用的开源日志系统有 Flume 和Kafka两种, 都是非常优秀的日志系统,且各有特点。下面我们来逐一认识一下。
Dongyu,资深云原生研发工程师,专注于日志与OLAP领域,主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
墨墨导读:本文跟大家分享有赞在当前日志系统的建设、演进以及优化的经历,这里先抛砖引玉,欢迎大家一起交流讨论。
一个简单易用的java日志系统,解放你的日志查询困难问题,方便快速追踪问题,安装配置简单,性能优秀 演示视频地址:https://v.qq.com/x/page/g3308uxlcnw.html
“不懂得日志,你就不可能完全懂得数据库”Jay Kreps说道,Jay Kreps是LinkedIn公司首席工程师,本文介绍他本人对于日志的心得体会,包括日志是什么,如何在数据集成、实时处理和系统构建中使用日志等。 ◆ ◆ ◆ 我们最后要讨论的是在线数据系统设计中日志的角色。 在分布式数据库数据流中日志的角色和在大型组织机构数据完整中日志的角色是相似的。在这两个应用场景中,日志是对于数据源是可靠的,一致的和可恢复的。组织如果不是一个复杂的分布式数据系统呢,它究竟是什么? 如果换个角度,你可以看到把整个组织系
地址:https://github.com/fayechenlong/plumelog
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一 ID 生成算法,能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID,常用于分布式系统中作为全局唯一标识符(GUID)。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数,其中高位是时间戳,中间位是机器 ID,低位是序列号。
集监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源监控系统,直接部署即可使用。
怎样从一位程序员进阶成为一名合格的架构师?这是很多刚刚成为程序员和已经工作三五年的程序员会经常问道的问题。 先来看看大型网站的架构演化路线 初始阶段 应用和数据服务器分离 这一步主要还是把数据
今天给大家推荐一款集业务监控点监控、日志监控、数据可视化以及监控告警为一体的国产开源云监控系统,众多云监控插件直接部署即可使用。不多说了,直接上吧。
在当今迅猛发展的软件开发领域,微服务架构已经成为构建灵活、可扩展系统的关键方法之一。本文将带领读者深入了解微服务架构的核心思想,并介绍构建这一架构所需的常用组件,为各位开发者提供全面的指导和洞察力。
自Redis快速入门系列结束后,博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客,本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选
比如说我们会去做一个服务的 TBS 的正确率、成功率、流量等,这是我们常见的针对单个指标或者某一个数据库的,这就是 Metrics 单指标分析。
最近几年,互联网产业在政策抑制和市场容量接近饱和的情况下,慢慢地由野蛮生长、争抢客户的增量市场发展模式,进入了一个需要精细化运营,通过优质服务来留住客户的存量市场发展模式。能够通过创新来开辟的业务新赛道的机会和案例已经越来越稀缺。各大厂商纷纷开始高举“降本增效”的大旗,以期能够度过寒冬。
《I Heart Logs 》出版于 2014 年,是一本很短小的书。作者 Jay Kreps,是前 LinkedIn 的 Principal Staff Engineer,也是 LinkedIn 许多著名开源项目的负责人及联合作者,如 Kafka、Voldemort 等。他是现任 Confluent 的 CEO,主要工作在于围绕实时数据提供企业级服务支持。这本书算是 Jay Kreps 过去多年实践的思考结晶。本文主要是对书中的一些看法、观点的梳理,有兴趣可以阅读原著或博客。
在企业级的平台系统当中,对于日志的收集和分析,一方面对于运维优化有着相应的作用,另一方面日志数据,作为大数据的一种形式,也蕴含着诸多价值。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲,Flume分布式日志系统。
《手写“SpringBoot”:几十行代码基于Netty搭建一个 HTTP Server》这篇原创好文是国庆期间写的,内容通俗易懂,还有我的手绘图,花了两天才写完(其他的时间都出去嗨皮了)。还是想让更多人看到,这里就再推荐一遍。
面试官经常会问:你开发过微服务么?我们肯定会回答:开发过的,之前什么什么项目就用过。面试官接着问:那如果让你搭建一套微服务的话,你觉得需要哪些组件?这时,我们一般选择以沉默回应,哑口无言了..因为我们平时都是在写业务,很少去关注这些,所以今天给大家介绍一下微服务的基本组成:
当我们的系统发生故障时,我们需要登录到各个服务器上,使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
Elastic官方宣布Elasticsearch进入Version 8,在速度、扩展、高相关性和简单性方面开启了一个全新的时代。截止5月份已更新发布到了8.2.2版本,新的版本有哪些大的变化,对历史版本会有什么影响?让我们一起探索Elasticsearch的全新特性和应用场景。
即所谓的配置中心,就是发布者经数据发布到ZooKeeper的一个或一系列节点上,供订阅者进行数据订阅,进而达到动态的获取数据的目的,实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新
本文基于SpringBoot 1.5.7和SpirngCloud Dalston.SR5。
背景 先说说当前背景,本人从一线红队(拿过大HVV第一)转为一个人的安全部也有两年的时间了,公司属于金融科技行业。金融科技类的公司并不直接受到银监会的监管,但是会遵守银行的安全要求,算间接受到监管。 10月18日,银保监会公布监管责任单位名单,包括4604家银行业金融机构法人、232家保险机构法人、2621家保险专业中介机构法人、115家外国及港澳台银行分行、7家外国再保险公司分公司。 为什么要先说明这个?这主要是由于金融行业的特殊性质和其关键的信息系统安全需求所决定的,对应金融行业的业务流程/风控都
最近在关注限流、降级、监控等系统稳定性方面的技术,反复牵涉到的几个技术名词是日志log,Aop切片。
Eureka(Netflix),Consul,Nacos,Etcd,Zookeeper
kafka和flume都是日志系统,kafka是分布式消息中间件,自带存储;flume每一部分都是可以定制。kafka更合适做日志缓存,flume数据采集部分做的很好,可以定制很多数据源,减少开发量。
Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。是大数据Hadoop生态体系中用的非常广泛的基础组件
云原生架构(Cloud-Native Architecture)是一种以云计算为基础的软件架构范式,旨在利用云计算的优势,如弹性、可扩展性和灵活性,以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中,"可观测性"(Observability)是一个关键概念,它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性,以确保应用程序的健康运行。
还有其他各种业务参数、系统参数等,大多单一系统是直接把这些配置写死在配置文件中,当部署到测试、生产环境就再修改下配置文件,这样很容易出错,也不能灵活修改。还有就是系统变成分布式系统后,子系统越来越多,你要维护这些配置就变得越来越困难。
发这篇文章的起因是看到知乎有个类似的问题,然后感觉高赞的回答不是很让人满意,获得这么高的点赞也是让我很迷。
今天跟大家分享一篇我比较敬佩的业界大佬—张建飞同学(阿里高级技术专家,cola框架作者)刚新鲜出炉的一篇关于日志实践的文章。大致分享的是如下几点内容:
作者:李捷,Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下,构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统,ELK几乎无人不晓,这个生态并非是Elastic特意而为,毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎,被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”,这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时,也往往将各种指标对标于ELK,可见其影响之广。 但其实,流行的架构中并非只有ELKB,当我们使用ELKB搭建一套日志系统时,除了Elasticsearch, Logstash, Kib
1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦;(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统;(3) 具有高可扩展性。即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa
在大数据学习当中,重点之一就是大数据技术框架,针对于大数据处理的不同环节,需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说,主要就是针对于实时消息处理,在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
[喵咪BELK实战(1)]浅谈日志的重要性以及介绍BELK #w-blog博客 前言 哈喽大家好呀!这次主要为大家带来BELK日志系统相关的博文,日志大家都知道,比如nginx请求日志,系统的日志,自
说起开源的日志分析系统,ELK几乎无人不晓,这个生态并非是Elastic特意而为,毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎,被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”,这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时,也往往将各种指标对标于ELK,可见其影响之广。
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