https://onew.me/logback/2018/09/17/logback_win.html
部署Spring Boot项目可以使用Maven命令mvn:clean package将项目打包成只执行的jar文件，然后使用命令java -jar XX.jar来执行。但这样做无法将shell命令行释放，关闭terminal后项目也随之关闭了。这里介绍在Linux系统中后台运行Spring Boot jar文件的方法。
继昨天的经验贴，今天的工作又收获不少。 windows下编辑器会给文件添加BOM 在windows的编辑器中，为了区分编码，通常会添加一个BOM标记。比如，记事本、nodepade++、sublimeText都会出现这个问题。如果使用filereader去读，就会发现第一行出现了乱码: 123 查看其bytes可以发现为： [-17] [-69] [-65] [49] [50] [51] 此时，可以使用编辑器比如nodepad++，点击encoding，设置为encode with utf-8
前面我们安装的Elasticsearch版本是7.10.2，所以Logstash和接下来要安装的Kibana都要安装7.10.2这个版本。
生产环境采用 RocketMQ 三主三从集群搭建，6 个实例部署在 3 台 Linux 服务器上（节省资源），每台服务器部署一主一从，生产上运行一段时间后，发现磁盘空间报警，发现df与du显示的空间不一致（相差几十G）。
今天给大家带来的是logback+ELK+SpringMVC 日志收集服务器搭建。接下来我会介绍ELK是什么？logback是什么？以及搭建的流程。 1.ELK是什么？ ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana这3个软件的缩写。 Elasticsearch是一个分布式搜索分析引擎，稳定、可水平扩展、易于管理是它的主要设计初衷 Logstash是一个灵活的数据收集、加工和传输的管道软件 Kibana是一个数据可视化平台，可以通过将数据转化为酷炫而强大的图像而实现与数据的交互将三者的
搭建了ELK日志收集系统之后，我们如果要查看SpringBoot应用的日志信息，就不需要查看日志文件了，直接在Kibana中查看即可。
ELK（Elasticsearch , Logstash, Kibana）是一套开源的日志收集、存储和分析软件组合。而且不只是java能用，其他的开发语言也可以使用，今天给大家带来的是elk+logback+kafka搭建分布式日志分析平台。本文主要讲解一下两种流程，全程linux环境（模拟现实环境，可用内存一定要大于2G，当然也可以使用windows），至于elk这些组件的原理，百度太多了，我就不重复了，重在整合。
ELK 其实是Elasticsearch、Logstash和Kibana三个产品的首字母缩写，这三款都是开源产品。
如果你使用的是 Log4j 1.x、Logback 或者其他日志框架，这次就可以幸免于难。
SpringBoot 默认使用 Logback 框架作为日志框架。最近有个想法“由于配置了多环境，比如开发环境，测试环境等，想根据不同环境指定日志文件的存储位置”
1. ELK应用场景 在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样，并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题，也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息，集中管理，并提供良好的UI界面进行数据展示，处理分析。 因此：ELK提供一套开源的解决方案，能高效、简便的满足以上场景。
pom依赖 <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId>
应用从 jdk7 升级到 jdk8，终于可以用上新特性的语法进行代码编写，通过几轮开发、测试和验证后，在上预发环境时，应用突然无法启动，查看 tomcat 报错原因，发现是 类转换失败 ClassCastException
本文介绍了如何使用 Elasticsearch、Logstash、Kibana（ELK）技术栈进行日志搜索和分析。首先介绍了 ELK 技术栈的基本概念，然后通过一个简单的实例展示了如何使用 ELK 进行日志搜索和分析。最后，提供了一些常见问题和解决方案。
好长时间没有写过blog了。抽时间把很久之前集成的一个简易的elk升级了下 本教程使用的软件如下： springboot 2.* jdk8 elk 6.2.4(elasticsearch logstash kibana)
在分布式环境中Eureka做为注册中心存在，承担着各个服务的注册与发现，是非常核心的组件，所以如果Eureka环境挂了，那么我们的整个系统也就不稳定了，所以我们要保证我们的Eureka是高可用的，本文来介绍下Eureka的集合搭建。
本地开发环境idea启动项目正常，部署在linux服务器上面报上述jar包冲突，项目中用的是logback 日志，所以这里一定要排除slf4j-log4j12 包，不要排除logback-classic 包，通过idea maven项目管理可以看到jar包依赖关系
ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的简称，这三者是核心套件，但并非全部。
如何创建Spring Boot项目？ 1 技术选型 JDK1.7、MYSQL57、Spring Boot、Logback、Mybatis 2 开发工具 Myeclipse、Maven、Linux 3 数据库设计 表名：userinfo 结构如下： CREATE TABLE `userinfo` ( `id` int(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(20) DEFAULT NULL, `password` varchar(20) D
今天服务器上报错，想先去看一下日志进行排查，结果发现日志很久都没有输出过了。从上午排查到下午，刚刚解决，因此记录一下，但现在也只是知其然，并不知其所以然，所以如果大家有什么想法请在下方评论。
大家好，我是你们的导师，我每天都会在这里给大家分享一些干货内容（当然了，周末也要允许老师休息一下哈）。昨天老师跟大家分享了Spring Boot 返回 JSON 数据及数据封装，今天来跟大家分享一下如何使用 SLF4J 进行日志记录。
ELK是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及前端展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash和Kibana。
Elastic 技术栈之 Logstash 基础 本文是 Elastic 技术栈（ELK）的 Logstash 应用。 如果不了解 Elastic 的安装、配置、部署，可以参考：Elastic 技术栈之快速入门 简介 Logstash 可以传输和处理你的日志、事务或其他数据。 功能 Logstash 是 Elasticsearch 的最佳数据管道。 Logstash 是插件式管理模式，在输入、过滤、输出以及编码过程中都可以使用插件进行定制。Logstash 社区有超过 200 种可用插件。 工作原理
该应用程序仍在运行。它在一个名为eloquent_varaham的容器中运行 。
在现如今的应用中，日志已经成为了一个非常重要的工具。通过系统打印的日志，可以监测系统的运行情况，排查系统错误的原因。日志从最早期的System.out.print到如今各种成熟的框架，使得日志打印更加规范化和清晰化。尤其是SLF4J的出现，为日志框架定义了通用的FACADE接口和能力。只需要在应用中引入SLF4J包和具体实现该FACADE的日志包，上层应用就可以只需要面向SLF4J接口编程，而无需关心具体的底层的日志框架，实现了上层应用和底层日志框架的解耦。Logback作为一个支持SLF4J通用能力的框架，成为了炙手可热的日志框架之一。今天就来稍微了解一下Logback日志的一些基础能力以及配置文件。
启动时会发现 /usr/share/elasticsearch/data 目录没有访问权限，只需要修改 /mydata/elasticsearch/data 目录的权限，再重新启动即可；
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，LogBack，java.util.logging使用。Slf4j作为应用层的Log接入时，程序可以根据实际应用场景动态调整底层的日志实现框架(Log4j/LogBack/JdkLog...)；
DataX 的业务代码是 java 实现的，然后你们再往上看看 System Requirements
在看大型网站的中间件技术，对于Elasticsearch有点兴趣，所以将配置流程记录了一下
内存泄漏（Memory Leak）是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。
松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
使用Java读取文件时，要评估文件的大小，避免因为文件过大而造成OOM，参见：Java高效读取文件 RateLimiter可以用来限制请求的速率，有两种应用场景：针对一些核心接口，在参与大促（双十一）等活动时，为了避免服务被突然暴涨的流量打挂，需要限流；在进行数据迁移或数据扫描时，为了避免对DB的压力过大，也需要限流。 在Linux下要求两个文件的差集：grep -F -v -f b.txt a.txt | sort | uniq，参考：LINUX Shell 下求两个文件交集和差集的办法 logbac
cat属于代码侵入式的，集成cat需要进行相应的埋码。接入代码可以参考integration包下的代码
在官网的下载页面filebeat/downloads提供了一些特定平台的安装包，不过对应linux最为省事的安装方式就是直接下载x86_64压缩包，然后解压即可
相比于log4j,Logback重写了内核，在一些关键执行路径上性能提升10倍以上。而且logback不仅性能提升了，
在看大型网站的中间件技术，对于Elasticsearch有点兴趣，所以将配置流程记录了一下。
在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事，必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。
部署运行后发现，在Linux下面 tomcat的日志文件catalina.out增长速度很快，造成愈来愈大；
「在环境配置中，主要介绍Mac和linux配置，windows系统大致相同，当然，前提是大家都安装了JDK1.8及以上版本~」
看到这样的标题，忽然发觉 Arthas 从 2018 年 9 月开源以来，刚好一年了，正好在这个秋高气爽的时节做下总结和回顾。
在环境配置中，主要介绍Mac和linux配置，windows系统大致相同，当然，前提是大家都安装了JDK1.8及以上版本~
ELK官方的中文文档写的已经挺好了，为啥还要记录本文？因为我发现，我如果不写下来，过几天就忘记了，而再次捡起来必然还要经历资料查找筛选测试的过程。虽然这个过程很有意义，但并不总是有那么多时间去做。因此，接下来的内容仅仅是我根据查询到的资料，筛选，组装，测试后达到我的目标的一个过程。
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