在接手同事的容器化代码和自动部署代码之后发现了自己很大的问题,那就是对 Linux 的脚本和一些常用的命令还不是很熟悉,经常要去查命令的用法,于是决定还是开个分类每周一篇文章来记录一下每天用到或者见到的命令,算是一种笔记吧!
日志文件是包含系统本身已记录的一组记录(或事件列表)的文件。使用日志文件,系统管理员可以跟踪在特定日期或特定时间发生的情况。管理员通常将日志文件用于故障排除。日志文件是自动生成的,并保存在公共目录-/ var / log /下。我们还可以将消息手动添加到Linux系统日志文件中。例如,设置日志服务器后,您可能要检查日志服务器是否正常运行。为此,我们可以在日志文件中手动添加一些条目以测试日志服务器。这是logger命令派上用场的地方。
zap 是 Uber 开源的 go语言的日志库,它的优势在于实时写结构化日志(Structured Logging)到文件有很好的性能。结构化日志就是说相比于直接输出日志文本,使用 json 或者其它编码方式使日志结构化,这样可以方便后续用各种工具分析处理和查找,比如用 ELK(Elasticsearch, Logstash and Kibana)。根据 zap 自己的基准库测试结果,它比其它结构化日志的库(比如我之前使用的 logrus )要有更好的性能。接下来主要介绍一下 zap 库的使用方法。
参考1:https://www.cnblogs.com/LuckCoder/p/11171609.html
在最近新入职同事的推荐下,作者在一个小工具中学习和使用了spdlog,且已发布到线上运行,以下是学习记录。
描述:用于对系统日志进行轮转、压缩和删除,也可以将日志发送到指定邮箱,防止linux系统日志文件过大
在 Python 中,一般情况下我们可能直接用自带的 logging 模块来记录日志,包括我之前的时候也是一样。在使用时我们需要配置一些 Handler、Formatter 来进行一些处理,比如把日志输出到不同的位置,或者设置一个不同的输出格式,或者设置日志分块和备份。但其实个人感觉 logging 用起来其实并不是那么好用,其实主要还是配置较为繁琐。
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在开发业务系统时,某些业务场景需要消息定时发送或延时发送(类似:飞信的短信定时发送需求),这时候就需要用到activemq的消息延时投递,详细的文档可参考官网说明,本文只介绍二种常用的用法: 注:本文采用spring的JmsTemplate来发送消息 步骤1、首先要修改activemq.xml配置文件,启用延时投递 1 <broker xmlns="http://activemq.apache.org/schema/core" ... schedulerSupport="true" > 2 ...
问题: 目录下共 2W+ 个小文件: $ find . -type f | wc -l 20083 如果我们这样打包,会爆出 "Argument list too long" 的错误: $ tar zcf test.tar.gz * -bash: /bin/tar: Argument list too long 这是由于 * 展开后参数长度超过系统参数 ARG_MAX 的限制 为了不报这种错误,我们考虑用find的参数扩展来试试: $ find . -t
在 Java 中,有八种基础数据类型,其中 4 种整形, 2 种浮点类型, 1 种用于表示 Unicode 编码的字符单元的字符类型 char 和 1 种用于表示真假的 boolean 类型,其中一些和 C 差异 较 大,开发人员需要注意这些差异: 1、Java 不支持 unsigned ; 2、在 C 中,布尔值和数字类型是可以转换的,在 Java 中不可以, boolean 和数值类型之间不能进行转换; 3、在 C 中,某些类型在不同系统中,所占空间大小不同,比如 long 类型,在 32 位系统中占 4 字节,在 64 位系统中占 8 字节,但 Java 中 long 类型无论在 32 位系统还是 64 位系统中,都是占 8 字节; 4、在 C 中, char 类型占 1 字节空间,而在 Java 中占 2 字节 ,意义也发生了变化, Java 中的 char 用于存储 Unicode 编码的字符 ;
JAVE2(Java音频视频编码器)库是ffmpeg项目上的Java包装器。 开发人员可以利用JAVE2将音频和视频文件从一种格式转码为另一种格式。 在示例中,您可以将AVI文件转换为MPEG文件,可以将DivX视频流转换为(类似YouTube的)Flash FLV文件,可以将WAV音频文件转换为MP3或Ogg Vorbis文件,可以分离并 对音频和视频轨道进行转码,您可以调整视频的大小,更改其大小和比例等。 JAVE2支持许多其他格式,容器和操作。
Gradle 是一款非常优秀的构建系统工具,它的 DSL 基于 Groovy 实现,可以让你很方便的通过代码控制这些DSL来达到你构建的目的,其构建的大部分功能都是通过插件的方式来实现,所以非常灵活方便,如果内置插件不能满足你的需求你可以自定义自己的插件。
Scrapy和BeautifulSoup获取的页面大多数都是静态页面,即不需要用户登录即可获取数据,然而许多网站是需要用户登录操作的,诚然,Scrapy和BeautifulSoup可以完成用户登录等操作,但相对的工作量会大了很多,这里我们可以使用Mechanize模块,Mechanize是python的一个模块,用于模仿浏览器操作,包括操作账号密码登录等
Gradle是一款非常优秀的构建系统工具,它的DSL基于Groovy实现,可以让你很方便的通过代码控制这些DSL来达到你构建的目的,其构建的大部分功能都是通过插件的方式来实现,所以非常灵活方便,如果内置插件不能满足你的需求你可以自定义自己的插件。
简介:A WebGL accelerated, browser based JavaScript library for training and deploying ML models. https://js.tensorflow.org
创建一个新的Go模块可以使用go mod init命令。该命令会生成一个go.mod文件,记录模块的元数据和依赖信息。
Java 开发过程经常需要编写有固定格式的代码,例如说声明一个私有变量,logger或者bean等等。对于这种小范围的代码生成,我们可以利用 IDEA 提供的 Live Templates功能。刚开始觉得它只是一个简单的Code Snippet,后来发现它支持变量函数配置,可以支持很复杂的代码生成。下面我来介绍一下Live Templates的用法。
在 Linux 中,我们对文件进行重命名一般都会使用到 mv 命令,这在对单个文件重命名时非常方便。但是,若我们想要对一组文件进行重命名,mv 就有些乏力了。不过没关系,今天我们来介绍一个好用的可以实现批量重命名的命令—— rename 命令。
Review time,datetime 模块 导入: from datetime import datetime import time 获取时间戳: time.time() 暂停10秒钟 time.sleep(10) 获取当前年 datetime.now().year //年 datetime.now().month //月 datetime.now().day //日 datetime.now().hour //时 datetime.now().minute
最新全家桶激活码获取方法:https://docs.qq.com/doc/DS3hpVWFnQ2ZGVnhH
Java 开发过程经常需要编写有固定格式的代码,例如说声明一个私有变量,logger或者bean等等。对于这种小范围的代码生成,我们可以利用 IDEA 提供的 Live Templates功能。刚开始觉得它只是一个简单的Code Snippet,后来发现它支持变量函数配置,可以支持很复杂的代码生成。
链接 | blog.xiaohansong.com/idea-live-templates.html
在Python中,装饰器一般用来修饰函数,实现公共功能,达到代码复用的目的。在函数定义前加上@xxxx,然后函数就注入了某些行为,很神奇!然而,这只是语法糖而已。
Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱。在线排查问题,无需重启;动态跟踪Java代码;实时监控JVM状态。
云原生这么多微服务,当然需要一个诊断利器来排查问题。 Arthas 是阿里开源的 Java 诊断工具,深受开发者喜爱。在线排查问题,无需重启;动态跟踪 Java 代码;实时监控 JVM 状态。Arthas 支持 JDK 6+,支持 Linux/Mac/Windows,采用命令行交互模式,同时提供丰富的 Tab 自动补全功能,进一步方便进行问题的定位和诊断。
scrapy源码解析参考连接:https://www.jianshu.com/p/d492adf17312 ,直接看大佬的就行了,这里便就不多说了。
在软件开发过程中,日志记录是一项至关重要的任务。通过在代码中引入适当的日志记录,开发人员可以更容易地追踪应用程序的行为、排除错误并进行性能分析。Python 的 logging 库是一个强大的工具,提供了丰富的功能,使得日志记录变得更加灵活和可配置。本文将深入探讨 Python logging 库的各个方面,包括基本概念、配置方法、处理程序和格式化等内容。
前言 Gin 是一款用 Go(Golang) 编写的 web 框架 Gin is a web framework written in Go (Golang). It features a martini-like API with much better performance, up to 40 times faster thanks to httprouter 因为 httprouter, 它提供了更高的性能 这里演示一下 Gin 的基础用法 gin 的 API 可以参考 API REFFERENCE
来源 | http://blog.xiaohansong.com/idea-live-templates.html 前言 Java 开发过程经常需要编写有固定格式的代码,例如说声明一个私有变量,logger或者bean等等。对于这种小范围的代码生成,我们可以利用 IDEA 提供的 Live Templates功能。刚开始觉得它只是一个简单的Code Snippet,后来发现它支持变量函数配置,可以支持很复杂的代码生成。下面我来介绍一下Live Templates的用法。 基本使用 IDEA 自带很多常用的动
日志是我们排查问题的关键利器,写好日志记录,当我们发生问题时,可以快速定位代码范围进行修改。
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文章转自:http://blog.xiaohansong.com/2017/03/17/idea-live-templates/ 前言 Java 开发过程经常需要编写有固定格式的代码,例如说声明一个私有变量,logger或者bean等等。对于这种小范围的代码生成,我们可以利用 IDEA 提供的 Live Templates功能。刚开始觉得它只是一个简单的Code Snippet,后来发现它支持变量函数配置,可以支持很复杂的代码生成。下面我来介绍一下Live Templates的用法。 基本使用 IDEA 自
在JDK类库中Timer类主要负责计划任务的功能,也就是在指定的时间开始执行某一个任务。此类也常用来做一下周期性同步工作,代替它的有quartz、SpringTask。Timer类的主要作用是设置计划任务,但封装任务的类是TimerTask类(实际该类是一个抽象类,执行任务的代码要放在该类的子类中)。Timer类的主要方法列表如下:
Eureka的事件通知机制可以让Eureka Server在服务注册、取消注册、服务实例上线、下线等事件发生时发送通知消息给Eureka客户端。这个功能对于实时更新服务的状态信息和维护服务的动态拓扑结构非常有用。在本文中,我们将介绍Eureka的事件通知机制的工作原理、用法和示例代码。
本文介绍了ASP.NET Core中的HttpClient和HttpClientFactory的作用、用法以及最佳实践。通过示例代码的展示,读者可以了解如何使用HttpClient发送HTTP请求并处理响应,以及如何使用HttpClientFactory来解决HttpClient的一些问题,如资源泄漏和性能问题。同时,本文还强调了HttpClientFactory的优势,如更好的性能、资源管理和可配置性。通过深入理解和应用HttpClient和HttpClientFactory,开发人员可以更好地与外部服务进行通信。
在之前的两篇文章中,我们介绍了配置 Logging 的流程。(是谁偷偷动了我的 logger、三句话,让 logger 言听计从)然而除此之外,Logging 还有一些高级用法,如果不了解的话,可能会产生意想不到的 Bug。今天的文章,我们就来详细解析一下这些高级用法。
一般情况下我们记录日志经常用到的是logging模块,在使用前我们需要配置模板,设置Handler、Formatter来预处理,例如日志输出位置、输出格式、日志分块和备份等。在不同项目使用日志时,前期需要进行logger的配置工作,相比较今天get的新技能个人感觉配置较繁琐。
今天这篇文章是最后一篇介绍进程的文章了,这段时间的学习,收获很多,非常感谢网友在看我写的文章,同时提出问题和疑问(这里非常欢迎大家提出问题来,你可以把问题发出到我自己建的交流群或者私聊我,只要我看到了,就会马上回复你的)。在上一遍文章中,我们介绍了守护进程的概念和应用,简单来讲,守护进程你是看不到的,它是默默无闻的为Linux系统服务着,但是我们如果要想和守护进程通信的话怎么办呢?这就是我们今天要讲的话题了。
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。
装饰器是Python中非常重要的一个概念,如果你会Python的基本语法,你可以写出能够跑通的代码,但是如果你想写出高效、简洁的代码,我认为离不开这些高级用法,当然也包括本文要讲解的装饰器,就如同前面提到的代码调试神器PySnooper一样,它就是主要通过装饰器调用的方式对Python代码进行调试。
基本用法 下面的代码展示了logging最基本的用法。 import logging import sys # 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger logger = logging.getLogger("AppName") # 指定logger输出格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s') # 文件日志 file_handler = logging.FileH
本文介绍AOP编程的基本概念、Castle DynamicProxy(DP)的基本用法,使用第三方扩展实现对异步(async)的支持,结合Autofac演示如何实现AOP编程。
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