我自己经常在自己的脚本开头使用logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)初始化logging库，但是随之而来的就是requests会输出大量日志，甚至盖过了我自己的内容...所以我打算抑制requests的日志。...，只是没有“supress”这个词，以至于我没搜到 通过在Format里加上%(name)s，可以发现写日志的其实是urllib3.connectionpool 所以只需要在basicConfig后面加一句...logging.getLogger(“urllib3”).setLevel(logging.WARNING) 就可以抑制这部分日志了。...urllib3.connectionpool’].propagate发现其为True，其上层也是True，因此，虽然这两层logger一个没handler，一个NullHandler，但是该logger记录的日志消息仍会逐层上传
Wireshark可以分析在网络上传输的gRPC消息，并了解这些消息的二进制格式。...特性 gRPC和Protobuf解剖器的主要特性如下： 支持解析（解码）以协议缓冲线格式[4]或JSON序列化的gRPC消息 支持解析gRPC一元消息、服务器流、客户端流和双向流RPC调用 增强了对序列化协议缓冲区数据的剖析...，允许你做以下操作： 加载相关的.proto文件 为字节或字符串类型的协议缓冲区字段注册自己的子解剖器 捕获gRPC流量 这篇文章的重点是分析捕获的gRPC消息。...看看包列表窗格，你会看到Wireshark现在解码HTTP2和gRPC消息： ? 解码搜索请求消息 选择发送到端口50051的第一个gRPC消息，它对应于示例的服务请求消息。...content-type是由gRPC库设置的，它通知Wireshark HTTP2消息的内容是gRPC消息。
[up-16e4f83cd74b04cbde729d79834bec54bc8.png] 介绍 本文介绍如何在 gRPC 场景下使用日志。将使用 rk-boot 来管理日志配置。 有什么使用场景？...日志自动滚动 分成多个日志文件 日志格式修改 等等 请访问如下地址获取完整教程： https://rkdev.info/cn https://rkdocs.netlify.app/cn (备用) 安装...go get github.com/rookie-ninja/rk-boot go get github.com/rookie-ninja/rk-grpc 简述概念 rk-boot 使用如下两个库管理日志...zap 管理日志实例 lumberjack 管理日志滚动 rk-boot 定义了两种日志类型，会在后面详细介绍，这里先做个简短介绍。...: - name: greeter port: 8080 enabled: true 2.创建 main.go 往 zap-log 日志实例中写个日志。
Level Level for Humans Level Description 0 DEBUG all messages are logged (Defau...
MySQL通过binlog来记录整个数据的变更过程，因此我们只要有MySQL的binlog日志即可完整的还原数据库。...MySQL binlog日志记录有3种不同的方式，即：STATEMENT，MIXED，ROW。对于不同的日志模式，生成的binlog有不同的记录方式。...对于MIXED(部分SQL语句)和ROW模式是以base-64方式记录，会以BINLOG开头，是一段伪SQL，我们可以用使用base64-output参数来抑制其显示。...以上描述对于binlog日志中的BINLOG部分，如果要过虑掉需要指定DECODE-ROWS 以及--verbose选项。...*/; truncate table t1 #添加--base64-output=DECODE-ROWS选项来抑制BINLOG的显示，如下我们看不到了BINLOG部分 SHELL> mysqlbinlog
/model_servers:tensorflow_model_server bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server...from grpc.beta import implementations import numpy import tensorflow as tf from tensorflow_serving.apis...本文介绍的是方法3，如何用最简单的方法将TensorFlow发布到TensorFlow Serving中。...安装 TensorFlow Serving官方提供了Docker容器，可以一键安装： docker pull tensorflow/serving 将模型发布到TensorFlow Serving...客户端可以用GRPC和Restful两种方式来调用TensorFlow Serving，这里我们介绍基于Restful的方法，可以看到，命令中指定的Restful服务端口为8501，我们可以用curl命令来查看服务的状态
log 日志级别设置 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # 只显示 Error 比如 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' import tensorflow...as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
[up-3dd8e213b0d6fc5cfe857ab22ac934a43ea.png] 介绍 本文将介绍如何在 gRPC 分布式场景中，实现 API 的日志追踪。 什么是 API 日志追踪？...一个 API 请求会跨多个微服务，我们希望通过一个唯一的 ID 检索到整个链路的日志。...验证日志 两个服务的日志中，会有同样的 traceId，不同的 requestId。 我们可以通过 grep traceId 来追踪 RPC。...rk-boot 的拦截器会通过 openTelemetry 库来向日志写入 traceId 来追踪 RPC。...当启动了日志拦截器，原数据拦截器，调用链拦截器的时候，拦截器会往日志里写入如下三种 ID。 EventId 当启动了日志拦截器，EventId 会自动生成。
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream)，消息最终的存储都落在日志中。...Kafka的消息最终发送是以topic下的分区为最终目标的，因此Kafka的日志存储也是以分区为单位。...从日志文件中我们可以看出，我们可以看出消息集合的起始位移、结束位移、时间戳以及具体的消息的位移、时间戳、header还有内容(payload)等信息。...触发日志分段主要有以下条件： 当前日志段日志文件大小超过了log.segment.bytes配置的大小 当前日志段中消息的最大时间戳与系统的时间戳差值超过了log.roll.ms配置的毫秒值 当前日志段中消息的最大时间戳与当前系统的时间戳差值超过...postion，然后在日志文件中从postion处往后遍历，找到offset等于要查找的offset对应的消息。
这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving，以及gRPC调用要注意的点。...这里tensorflow模型用的是estimator框架，整个推理环节主要分成：模型export，warmup，serving, client request四步 Model Export 要把estimator...这主要是因为tensorflow模型启动存在懒加载的逻辑，部分组件只在请求后才被触发运行，所以我们会观察到第一次（前几次）请求的latency会显著的高。...只需要三步 下载Docker https://docs.docker.com/get-docker/ 下载和环境适配的Image，不指定版本默认是latest docker pull tensorflow...-v "$(pwd)/serving_model/${MODEL_NAME}:/models/${MODEL_NAME}" \ -e MODEL_NAME=${MODEL_NAME} tensorflow
[up-8617379e822503fe7991ce346786944e98d.png] 介绍 本文将介绍如何在 gRPC 微服务中添加 API 日志拦截器/中间件。 什么是日志拦截器/中间件？...日志拦截器会对每一个 API 请求记录日志。 我们将会使用 rk-boot 来启动 gRPC 服务。...名字 描述 类型 默认值 grpc.interceptors.loggingZap.enabled 启动日志拦截器 boolean false grpc.interceptors.loggingZap.zapLoggerEncoding...日志格式：json 或者 console string console grpc.interceptors.loggingZap.zapLoggerOutputPaths 日志文件路径 []string...stdout grpc.interceptors.loggingZap.eventLoggerEncoding 日志格式：json 或者 console string console grpc.interceptors.loggingZap.eventLoggerOutputPaths
概述Push消息系统是很多APP的基础功能，是触达用户的一个非常重要的手段，对于提高产品活跃度、提高功能使用体验、提升用户粘性、提升用户留存率都会起到重要作用。...为什么Push消息推送是APP的基础配置整体架构业务场景，推送消息支持公司各个BU，比如物流消息、订单消息、客服消息、定向营销推广消息消息接入，该模块对接所有的业务消息接入，支持RPC、HTTP、MQ等多协议方式接入消息业务处理...，主要是对消息进行加工处理，满足推送平台的格式要求推送服务，获取处理好的数据，调用推送平台的接口推送平台，主要是对接手机厂商、自建通道的推送功能消息存储，消息的数据处理和流转，使用redis进行存储，使用消息队列方式...，消息同时存储在MySQL中管理后台，针对定向营销人群包推送任务管理、人群包管理、任务管理、数据统计展示。...Push&消息中心流程上图描述Push系统核心流程智能化PushPush系统要想千人千面，更加精准的推送，接入算法模型能力是必须的，实时性的事件驱动推送。
我们知道，建立在HTTP2/3之上的gRPC具有四种基本的通信模式或者消息交换模式（MEP： Message Exchange Pattern），即Unary、Server Stream、Client...message HelloRequest { string names = 1; } message HelloReply { string message = 1; } 二、请求/响应的读写 gRPC...框架的核心莫过于在服务端针对请求消息的读取和对响应消息的写入；以及在客户端针对请求消息的写入和对响应消息的读取。...三、Unary 我们知道正常的gRPC开发需要将包含一个或者多个操作的服务定义在ProtoBuf文件中，并利用它生成一个基类，我们通过继承这个基类并重写操作对应方法。...对于ASP.NET Core gRPC来说，服务操作对应的方法最终会转换成对应的终结点并以路由的形式进行注册。这个过程其实并不复杂，但不是本篇文章关注的终结点。
1.结构化日志的意义 1.1 日志格式化 日志主要用于跟踪服务的运行信息,作为后端攻城狮,一般都会有一种想法,平时的时候希望日志越少越好,出问题的时候又总是抱怨,怎么才tmd这点日志,还在关键的地方没打印...基于以上几点，选择uber开源的日志库 zap. 2.集成到grpc中 2.1 思路 grpc 定义了grpclog包，并定义了LoggerV2的接口，因此，只要通过zap实现LoggerV2的接口，并通过...SetLoggerV2(l LoggerV2)接口将实现的对象设置到grpclog包中，那么grpc将使用zap进行日志输出，同时上层应用也可以使用grpclog进行业务日志打印． 2.2 实现 完整代码以及使用示例见...grpc-wrapper type ZapLogger struct { logger *zap.Logger } //创建封装了zap的对象，该对象是对LoggerV2接口的实现 func...参考 grpc zap. grpc-wrapper 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107566.html原文链接：https://javaforall.cn
的消息队列 cq_。...HandleRPCsLoop 会调用 GrpcMasterService 内部函数来进行处理RPC消息。...在具体消息响应之中，会调用 master_impl_ 进行处理，当 Master 处理完成之后，处理函数将回调一个 lambda 表达式，向 Client 返回的响应消息。...Master 返回消息 CreateSessionResponse 给 Client。CreateSessionResponse 消息中携带： session_handle。...0xFF 参考 TensorFlow Internals TensorFlow架构与设计：概述 TensorFlow内核剖析 TensorFlow架构与设计：OP本质论 [译] TensorFlow 白皮书
在昨天的推送《一文带你众览Google I/O 2019上的人工智能主题演讲》中，回顾了Google I/0 2019大会上的TensorFlow专题演讲，不知道朋友有没有注意到在TensorFlow.js...介绍部分，重点提到了TensorFlow.js开始支持微信小程序。...这个小游戏最初是作为web小游戏出现在TensorFlow.js的官方示例程序中，源代码位于github：https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/tree...采用的是小程序+TensorFlow Serving的架构，虽然说现在手机联网基本上不成问题，但是服务器部署对于个人开发者还是一件麻烦事，如果能够在手机端完成推理，开发工作可以减少很多。...后面有时间我会将识狗君微信小程序用TensorFlow.js改写。
request Handler & 线程池 消息&方法 业务处理 3.3.8 业务逻辑 CreateWorkerSession RegisterGraph DeregisterGraph RunGraph...本地 GrpcRemoteWorker 生成是在 tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/grpc_worker_cache.cc 的GetOrCreateWorker...Worker Service WorkerService是一个 gRPC 服务，其定义了一个 TensorFlow 服务。...，Worker 接收消息之后，生成一个 WorkerSession。...当 Worker 接收消息，完成子图注册/初始化后，会返回该子图的 graph_handle 给 Master。
我们构建了一个崭新的针对日志处理的消息系统，名为 Kafka。Kafka 兼顾了日志聚合需求和消息队列需求。...一方面来说，Kafka 是一个支持平滑扩展，支持高吞吐的分布式系统；另一方面，Kafka 提供了类似于消息队列的 API，并且允许应用对日志消息进行实时消费。...但它们并不能无缝适配日志处理需求，主要有以下几点原因： 语义侧重点不同 传统消息队列侧重于提供灵活的消息送达保证，比如多个队列的事务问题、消息送达的 ACK 确认、消息的严格保序等等。...消费者收到消息后，计算出下一条消息的偏移量，以进行下一次拉取请求。Kafka 中硬盘中日志和内存中索引的布局如下图（每个框框中数据即表示某条消息的偏移量）： 高效的传输优化。...当前，我们的 Kafka 集群中每天会产生数以亿计的日志消息，总量大约在数百 G 字节。
在过去的几年里，在 GitHub 社区的高效参与下，TensorFlow 开发团队审查了 RFC，添加了许多新功能，实现了 TensorFlow 2.0 的大部分功能，并专注于易用性，这对 TensorFlow...template=40-tflite-op-request.md 思考并发送反馈报告 如果你想提交有关 TensorFlow 的一般性反馈（尤其是关于 TensorFlow 2.0），请考虑提交错误日志...这里可以找到 TensorFlow 日志的模板和实例： https://docs.google.com/document/d/1_-0Zzn0hqS4ltLwqWAHm41-MgE60_9zlKyPHr5c-HCs...他们将每周对 TensorFlow 2.0 进行测试，并通过 TensorFlow 测试讨论组公布结果。 请订阅 testing@tensorflow.org 接收最新消息。.../a/tensorflow.org/d/forum/sig-tensorboard Networking：添加 gRPC 以外的网络协议，地址为 https://groups.google.com/
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