MDC(Mapped Diagnostic Context,映射调试上下文)是 log4j 和 logback 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。某些应用程序采用多线程的方式来处理多个用户的请求。在一个用户的使用过程中,可能有多个不同的线程来进行处理。典型的例子是 Web 应用服务器。当用户访问某个页面时,应用服务器可能会创建一个新的线程来处理该请求,也可能从线程池中复用已有的线程。在一个用户的会话存续期间,可能有多个线程处理过该用户的请求。这使得比较难以区分不同用户所对应的日志。当需要追踪某个用户在系统中的相关日志记录时,就会变得很麻烦。
本例直接使用【阿里云·日志服务】进行数据存储和检索,使用Aliyun Log Logback Appender进行日志收集及上传。
# For JBoss: Avoid to setup Log4J outside $JBOSS_HOME/server/default/deploy/log4j.xml! # For all other servers: Comment out the Log4J listener in web.xml to activate Log4J. log4j.rootLogger=INFO, stdout, logfile, DATABASE
" 新项目查日志太麻烦,多台机器之间查来查去,还不知道是不是同一个请求的。打印日志时使用 MDC 在日志上添加一个 traceId,那这个 traceId 如何跨系统传递呢? "
我们最近宣布了 Material Design Components(MDC)1.1.0 ,这是一个库更新,为您的 Android 应用程序带来了 Material Theming 、新的组件、深色主题和其他令人兴奋的功能。
使用 Material 主题 (Theming) 自定义 Material 组件,目的是让组件观感与品牌保持一致。Material 主题包括 颜色、字体 和 形状 参数,您可以对这些参数进行调整来获得近乎无限的组件变体,同时保持其核心结构和易用性。
官网:http://logging.apache.org/log4j/1.2/manual.html
12月9号就看到了关于log4j2-DOS漏洞相关的研究思路文章,可惜比较忙没有时间搞一下
HATEOAS(Hypermedia as the engine of application state)是 REST 架构风格中最复杂的约束,也是构建成熟 REST 服务的核心。它的重要性在于打破了客户端和服务器之间严格的契约,使得客户端可以更加智能和自适应,而 REST 服务本身的演化和更新也变得更加容易。
common-logging是 apache提供的一个通用的日志接口。用户可以自由选择第三方的日志组件作为具体实现,像log4j,或者jdk自带的logging, common-logging会通过动态查找的机制,在程序运行时自动找出真正使用的日志库。当然,common-logging内部有一个Simple logger的简单实现,但是功能很弱。所以使用common-logging,通常都是配合着log4j来使用。使用它的好处就是,代码依赖是common-logging而非log4j, 避免了和具体的日志方案直接耦合,在有必要时,可以更改日志实现的第三方库。使用common-logging的常见代码:
MDC 可用于绑定日志上下文信息 Slf4j: org.slf4j.MDC slf4j作为日志门面, 定义了相当多的规范 例: 生成一个唯一id, 来区分输出的日志归属于哪次http请求 效果 20:43:30.204 [xid=1529443036298219520] [XNIO-1 task-1 ] INFO com.content.system.service.common.web.aop.ControllerLogAop : GET:/test/testLib, args: [] 20:
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志,但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦,需要借助 全链路追踪ID 把上下文串联起来,本文主要分享基于 Spring Boot + Dubbo 框架下 日志链路追踪ID 的实现方案选型思路。
MDC(Mapped Diagnostic Context,映射调试上下文)是 log4j 和 logback 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。某些应用程序采用多线程的方式来处理多个用户的请求。在一个用户的使用过程中,可能有多个不同的线程来进行处理。典型的例子是 Web 应用服务器。当用户访问某个页面时,应用服务器可能会创建一个新的线程来处理该请求,也可能从线程池中复用已有的线程。在一个用户的会话存续期间,可能有多个线程处理过该用户的请求。这使得比较难以区分不同用户所对应的日志。当需要追踪某个用户在系统中的相关日志记录时,就会变得很麻烦。 MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表,可以往其中添加键值对。MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。当需要记录日志时,只需要从 MDC 中获取所需的信息即可。MDC 的内容则由程序在适当的时候保存进去。对于一个 Web 应用来说,通常是在请求被处理的最开始保存这些数据。
Java中使用的日志的实现框架有很多种,常用的log4j和logback以及java.util.logging,而log4j是apache实现的一个开源日志组件(Wrapped implementations),logback是slf4j的原生实现(Native implementations)。需要说明的slf4j是Java简单日志的门面(The Simple Logging Facade for Java),如果使用slf4j日志门面,必须要用到slf4j-api,而logback是直接实现的,所以不需要其他额外的转换以及转换带来的消耗,而slf4j要调用log4j的实现,就需要一个适配层,将log4j的实现适配到slf4j-api可调用的模式。
我们使用的是Log4j框架,框架自身提供了类似的许多api,比如isErrorEnabled(),isInfoEnabled()等,每个Level对有对应的一个判断Level是否启用的api,实际上这些api都是调用的另一个api:isEnabled。
博主在做spring batch分片远程处理时用到ActiveMQ来通讯,但分片对象总是不能正确传输,查看ActiveMQ中的消息详情发现抛如下异常:Failed to build body from content. Serializable class not available to broke,原来为了安全考虑,ActiveMQ默认不接受自定义的序列化对象,需要将自定义的加入到受信任的列表。
现在常用的开源组件有google的Dapper,Twitter的zipkin和Apache SkyWalking等,商用的比较有代表性的是阿里的Eagleeye(鹰眼)。它们的工作模式不外乎是客户端在同一个trace的不同span上采点上传到server端然后server端进行存储后以web界面的形式将整个链路以traceId和spanId进行关联起来就形成了整个调用链路。用于串起整个链路的id主要分为traceId和spanId。
Conversion Character Effect c Used to output the category of the logging event. The category conversion specifier can be optionally followed by precision specifier, that is a decimal constant in brackets. If a precision specifier is given, then only the c
在传统系统中,如果能够提供日志输出,基本上已经能够满足需求的。但一旦将系统拆分成两套及以上的系统,再加上负载均衡等,调用链路就变得复杂起来。
本周收到的是一篇关于使用Apache Camel整合企业中各种软件的教程,涉及到从基础到Kubernetes集成。推荐直接看原文:
LogBack是一个日志框架,它与Log4j可以说是同出一源,都出自Ceki Gülcü之手。(log4j的原型是早前由Ceki Gülcü贡献给Apache基金会的)下载地址 https://logback.qos.ch/download.html LogBack、Slf4j和Log4j之间的关系 Slf4j是The Simple Logging Facade for Java的简称,是一个简单日志门面抽象框架,它本身只提供了日志Facade API和一个简单的日志类实现,一般常配合Log4j,LogBa
首先关于 camel 的基本概念和用法,以及 kafka 的基本概念和用法,这里就不啰嗦了。这篇文章假设你对二者都有基本的认识。
本博客将讨论了如何在Flowable 6.4.1中安装和使用Camel。 希望在阅读此博客后,您将能够设置Flowable Task应用程序,以允许用户运行可以通过Camel路由与其他应用程序集成Flowable。 此博客使用Flowable Camel模块中的示例。
为了保证您的应用与用户设备中安装的其他应用在视觉和行为上保持一致,我们 推荐 您遵循 Material Design 规范,因为用户从一个应用中学习的操作模式可以无缝衔接地在另一个应用中使用。
(win7系统下)我用jdk7下启动apache activemq 5.14.5服务后,在用命令activemq stop停止服务时遇到文章标题的错误,服务没有被停止。
如何快速的开始一个新项目,最高效的做法是复制一份现有生产环境的项目,修改一下包名称。这样代码是经过考验的,且很多基础功能的代码可以直接复用。
日志作为码农的铁杆儿基友,伴随着码农的一生, 特别是在生死关头 , 能拯救码农于水火 ;但是混乱的日志 , 有时候不仅不能协助解决问题 , 反而还会在那种紧张的氛围下让人变的更焦躁 , 毕竟涉及到看日志的时候 , 多半就是出现bug或者出现异常的情况 , 在一个火烧脚背的环境下 , 不能快速找到我们想要的日志 , 那么解决问题的效率将大大下降 ;
Unit Of Work模式,由马丁大叔提出,是一种数据访问模式。UOW模式的作用是在业务用例的操作中跟踪对象的所有更改(增加、删除和更新),并将所有更改的对象保存在其维护的列表中。在业务用例的终点,通过事务,一次性提交所有更改,以确保数据的完整性和有效性。总而言之,UOW协调这些对象的持久化及并发问题。
Apache Software Foundation(ASF)在2019年监督了339个项目,有超过3000名提交者组成的强大社区修改了59309787行代码。
Message 消息: Unit of transport containing 消息传递的内容包括
JDK 21早期访问构建 Build 28 在上周发布,其中包括 Build 27 的更新,主要是修复了各种问题。要了解关于这个版本的更多细节,请查看发布说明。
如果在我们的日常工作当中,能够将这些轮子用户,再配合一下idea的快捷键,可以极大得提升我们的开发效率。
最近工作中需要用到MongoDB的事务操作,因此参考了一些资料封装了一个小的组件,提供基础的CRUD Repository基类 和 UnitOfWork工作单元模式。今天,就来简单介绍一下这个小组件。
项目里将User分成了各个区域(domain),这些domain有个标志domainId,现在要求在打印日志的时候,不仅将所有User的日志都打印到日志文件logs/CNTCore.log中,还需要另外再打印到对应domain的日志文件logs/{domainId}/CNTCore.log。
Log4j是一组强大的日志组件,在项目中时常需要用它提供一些信息,这两天学习了一下它的简单配置。
然后在logback.xml配置文件中,定义自定义标签define name代表标签,class指向处理的类。在初始化时调用getPropertyValue()
logback.xml配置: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <appender name="stdout" clas
请先看:https://cloud.tencent.com/developer/article/1057566 权限控制需要将控制器和Action信息写入到数据库,手动添加的话比较麻烦,有没有更简单的办法呢? 那就用反射把吧,我们可以借助代码注释( 将权限控制的详细用xml注释的方式写到代码里)+反射技术来巧妙的实现 同时,还可以用来作后台导航哦 效果篇 /// <IsShow>True</IsShow> /// <IsHeader>True</IsHeader> /// <Title>个人信息
一直以来,日志始终伴随着我们的开发和运维过程。当系统出现了Bug,往往就是通过Xshell连接到服务器,定位到日志文件,一点点排查问题来源。
在比较复杂的应用中,一个请求需要走很多个方法的处理,怎么样才能快速查找一个请求的全部日志呢。在分布式系统中,我们可以用链路追踪,比如zipkin、skywalking去快速查找日志,从而定位问题。在比较复杂的单体管理系统中,我们可以使用slf4j的MDC去实现类似的功能。
在使用slf4j的MDC做日志跟踪的时候,会因为MDC不能跨线程导致跟踪失败,此外,为了监控线上服务器的运行状态,也很有必要对线程池的运行情况进行监控。 下面是一个带有线程池监控且兼容MDC的线程池,建议使用! /** * A SLF4J MDC-compatible {@link ThreadPoolExecutor}. * * In general, MDC is used to store diagnostic information (e.g. a user's session
你是否有过排查某个用户的操作出现 BUG 时, 从茫茫日志中寻找这个用户操作的痛苦经历, SLF4J 为我们提供了一种基于 ThreadLocal 来实现的 MDC 功能, 用来将自定义信息放入到日志中.
执行日志中可以看到sayHello函数是在任务执行器applicationTaskExecutor的线程task-1执行的,不是main线程
几乎影响整个互联网(Adobe、阿里、Amazon、GitHub、IBM、Intel、微软、腾讯、百度等)的Log4j漏洞的修补工作仍在继续。
Spring Cloud Sleuth是一个基于Spring Cloud的分布式跟踪解决方案。它使用了Google Dapper的思想,通过在服务调用链路上添加唯一的traceId和spanId来追踪请求的流转情况。而MDC(Mapped Diagnostic Context)则是log4j和logback等日志框架中的一个功能,它可以在日志输出时动态添加一些关键信息,便于问题的定位和排查。
在访问量较大的分布式系统中,时时刻刻在打印着巨量的日志,当我们需要排查问题时,需要从巨量的日志信息中找到本次排查内容的日志是相对复杂的,那么,如何才能使日志看起来逻辑清晰呢?如果每一次请求都有一个全局唯一的id,当我们需要排查时,根据其他日志打印关键字定位到对应请求的全局唯一id,再根据id去搜索、筛选即可找到对应请求全流程的日志信息。接下来就是需要找一种方案,可以生成全局唯一id和在不同的线程中存储这个id。
查看服务日志时,当服务被调过于频繁,日志刷新太快,会影响到联调、测试、线上问题的排查效率,能不能为每一个请求的日志打一个唯一标识呢?后面使用该表示去匹配,直接检索出该请求的日志?引入本文的正题,“traceId”。
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