可以发现，很明显是Nginx返回的错误。但是从接口返回看不出太多的细节问题，需要打印nginix日志查看
默认情况下，MongoDB的日志始终会写到同一个文件中。在Linux系统下，这个日志文件为 /var/log/mongodb/mongodb.log。随着时间的推移，这个文件会越来越大：
且听笔者一句劝，无论是Windows还是Linux抑或是Unix都是大部分理论是相同的，与其与人争吵对比这几个平台之类的差异，不如好好研究下底层的各个子系统。
项目出现异常，要定位问题，查看日志是最常用的方法，在Linux系统查看一些日志文件，我们一般会使用tail、cat等命令，下面总结归纳一下这些常用的命令。
很多放牛娃们看到大而全的Linux命令总结相关文章，总是二话不说的就先把它收到自己的收藏夹里，可殊不知即使你收进了你的收藏夹里，当真正需要的时候你也想不到去查阅它。因为你的第一反应就是找度娘，或者找现如今的AI，也或许因为你收藏了太多，压根你就找不到原来收藏的那片文章了，而我这篇文章想告诉你：只要你掌握了下面思维(方法)，你不用去收藏任何一篇博文，当然也包括我这篇。
继昨天服务器上应用 CPU占用过高 后面该应用宕掉了以后 java 一次CPU占用过高问题的排查及解决
最近清明节，朋友公司的日志爆了，说控制台打得太满了，出了问题，早上4点多被喊去公司修改代码，他们把所有的日志全部在控制台打印了，结果就。。。我说日志这么做不可取啊，你们打印出来的内容太多啦，控制台没必
U1:没有太好的办法，上 notepad++ 吧，查关键词，好像可以各种颜色标注不同关键词，我看别人这么用过，还是挺方便的
本文要介绍的是一个发生在我们线上环境的真实案例，问题发生在某次大促期间，对我们的线上集群造成了比较大的影响，这篇文章简单复盘一下这个问题。
本文主要介绍权限维持，介绍如何在有一定权限的情况下，留下后门。当然各类后门太多太多了，这里主要列举一些常用的、方便的。
http://xjjdog.cn 对200+原创文章进行了细致的分类，阅读更流畅，欢迎收藏。
1、Linux服务器程序一般以后台进程形式运行，也就是以daemon守护进程的方式，守护进程的父进程通常是init进程（PID进程为1），作者在7.6 服务程序后台化给出了一个程序的清单，还是很有参考意义的。后台进程形式运行，也就是通过fork一个子进程，结束父进程的方式运行，这样避免很多前台启动，随着操作终端界面的关闭而结束服务器程序的运行；
对于后端开发来说，定位日志很重要，可以加快bug的处理效率，之前习惯了使用tail -fn 100 test.logs，然后再用/加上关键字，定位日志内容，不过如果日志内容太多，不太好排查问题，就需要将日志截取到本地，这时候可以使用sed命令将日志截取到本地
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下，其中有一台（4H/8G）近两天天天CPU使用率报警（阀值>95%，探测周期60s，触发频率6次），而且load acerage也居高不下，检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题，也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉，报警依旧。
创造一个分布式的实时流处理平台，也正是因为这个原因，Kafka选择了将日志分区和消费者群组模型。
最近，每天都在进行「21天打卡」，里面就会涉及 Linux 命令 ，老徐一直的观点是：不懂 Linux 的测试工程师，不是一名 合格的 业务测试工程师 。
0：日志每秒刷新，但是在事务提交时不做任何处理，1，每次提交都刷新，这是最安全的也是默认的。2，每次事务提交都把日志缓存写到日志文件，再由innodb每秒做一次刷新。
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日志从最初面向人类演变到现在的面向机器发生了巨大的变化。最初的日志主要的消费者是软件工程师，他们通过读取日志来排查问题，如今，大量机器日夜处理日志数据以生成可读性的报告以此来帮助人类做出决策。在这个转变的过程中，日志采集Agent在其中扮演着重要的角色。
今天在琢磨几件事情，也是和工作相关。 数据灾难切换的几点认识： 在unix中可能会碰到在处理网络问题时，超时时间会远远高于linux的情况，这个时候如果尝试做failover是非常消耗时间的，而且日志没有任何输出，看不到进展，相比于linux的处理，我感觉要更简洁一些。 鉴于unix中的处理方式，我还是建议直接使用命令行来做failover,使用下面两个命令即可。 alter database recover managed standby database finish force; alter data
pidcat 是Android届JakeWharton大神开发的一款命令行工具，堪称Android开发利器，它能方便Android程序猿捕获日志，过滤日志，定位程序问题，超级好用。pidcat对不同的Tag，显示不同的颜色，可辨认度很高，支持根据Tag过滤log，命令强大，用法简单易学，比Android默认的logcat命令强大太多。logcat只支持过滤TAG，而不支持应用级别的日志，如果只想输入某个app的日志，貌似不好做到，估计得结合Android的logcat工具等等，非常麻烦，TAG区分度也很差，而pidcat这点处理的很好，默认操作就是过滤app级别的日志，即使是过滤TAG的，用法也容易。
之前写过一篇 《 在公司做的项目和自己在学校做的有什么区别？ 》不知道大家还有印象没有，里面提到了在工作中可能需要等上Linux服务器，查看一些信息（特别是查日志找Bug)。
redis利用epoll实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。
作者简介 作者：LuciferLiu，中国DBA联盟(ACDU)成员。 目前从事Oracle DBA工作，曾从事 Oracle 数据库开发工作，主要服务于生产制造，汽车金融等行业。 现拥有Oracle OCP，OceanBase OBCA认证，擅长Oracle数据库运维开发，备份恢复，安装迁移，Linux自动化运维脚本编写等。 前言 在 第一章 诞生 中介绍了【Oracle自动化部署脚本】的由来和实现。 这一章将要介绍的是脚本的 功能和参数 。 本脚本有哪些功能？支持哪些版本？有哪些参数？不急，功能太多
但是，在学校学完，没咋练手（还是太菜了），去到公司可以说是全忘光了。这篇文章主要来回顾以前的笔记，以及记录一下在工作中比较常用的一些命令。
项目名称：赛克蓝德日志分析软件 seci-log 项目简介： 赛克蓝德日志分析软件，主要对日志进行收集，格式化，然后进行分析，日志可以是系统日志，也可以是业务日志，业务日志需要二次开发。目前支持
近期在研究日志系统的设计，感觉现在公司的子系统和接口太多了，日志看不过来，就想着有没有一种方法可以把各个程序的日志组合到一起。于是乎就搜到了ELK。开始对ELK的概念完全搞不懂，就照着各个平台文档一顿安装和研究。终于搞明白了ELK这套系统的大致流程。
最近国产 linux 面板中的新秀：宝塔面板（他们官方的域名很牛逼的说）推出了最新发布的宝塔面板 3.6 版本，新增功能及针对用户反馈的部分问题进行了修复。欢迎大家踊跃下载更新。 魏艾斯博客对面板的看法是，适合新手及不想在 php 环境方面耗费太多精力的朋友，宝塔面板在国内的用户量也很大了，毕竟不是每个人都会像老魏这样有兴趣对着命令行敲来敲去的，宝塔面板的可视化操作更适合快速建站，我们做站更多的时间和精力还是用在组织网站内容上面更好，不要把太多时间耗费在 php 环境搭建上。 如果你想用宝塔面板搭建 php
作者：且飙丶且珍惜 来源： http://blog.csdn.net/dextrad_ihacker/article/details/51930998 除了网络通信外，服务器程序还必须考虑许多其他细节问题，零碎，但基本上都是模板式的。 ———引 Linux服务器程序一般以后台形式运行。后台程序又称守护进程。它没有控制终端，因而也不会意外接受用户输入。守护进程的父进程一般是init进程（pid=1）。 Linux服务器程序通常有一套日志系统，它至少能输出日志到文件，有的高级服务器可以输出日志到专门的UDP
关于磁盘空间中索引节点爆满的问题还是挺多的，借此跟大家分享一下： 一、发现问题 在公司一台配置较低的Linux服务器（内存、硬盘比较小）的/data分区内创建文件时，系统提示磁盘空间不足，用df -h命令查看了一下磁盘使用情况，发现/data分区只使用了66%，还有12G的剩余空间，按理说不会出现这种问题。 二、分析问题： 后来用df -i查看了一下/data分区的索引节点(inode)，发现已经用满(IUsed=100%)，导致系统无法创建新目录和文件。 [root@bastion-IDC ~]# df
除了网络通信外，服务器程序还必须考虑许多其他细节问题，零碎，但基本上都是模板式的。
回望整个过年期间真的是躺的平平的，每天学习的时间和平时比起来差的不是一星半点。今天就复工了，也要收心了。我这个人有一个比较牛逼的能力就是状态调整特别快，只需要往工位上一坐下，我就能进入复工状态了。
1 实现目的 在LInux操作系统上，针对桌面端软件，模拟用户（鼠标、键盘）操作，达到快速、重复执行测试用例； 便于回归测试，快速覆盖主线用例或功能； 线上或线下巡检测试，结合持续集成，及时发现运行环境存在的问题； 提升个人自动化测试技术能力，为业务提供强有力的测试手段。 2 功能需求 基于Unittest，封装、调用和组织所有的测试用例，进行批量或指定用例运行； 支持邮件服务，可添加任意团队成员邮箱，及时通知团队成员自动化运行结果； 支持log日志，保存运行过程所有或需要记录的数据； 支持HTML测试报告
之前分享过一篇有关Linux的操作命令，内容很全，但是比较基础。然而，实际工作中用到的比那些稍复杂些，本篇分享一些开发工程师必须具备的实战Linux命令。 1.日志查询类 1.1 按关键字不分页查询 grep "applyId” app.log //applyId为要查询的关键字，app.log为日志名 1.2 按关键字从前往后分页查询 cat -n app.log | grep "applyId" | more 以上命令会分页输出，使用空格键翻页，使用回车键显示更多 1.3 按关键字只显示最后M行查询 t
参考：https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_shell.html#mv
之前写了一篇《快速自检电脑是否被黑客入侵过（Windows版）》, 这次就来写写Linux版本的。 前言 严谨地说, Linux只是一个内核, GNU Linux才算完整的操作系统, 但在本文里还是用通俗的叫法, 把Ubuntu,Debian,RedHat,CentOS,ArchLinux等发行版都统称为Linux. 本文里所说的方法不仅对Linux的发行版适用, 部分方法对Mac OSX操作系统也是适用的. 异常的帐号和权限 如果黑客曾经获得过命令运行的机会, 对方往往会想要将这个机会持续下去, 业内称之
之前写了一篇快速自检电脑是否被黑客入侵过(Windows版), 这次就来写写Linux版本的.
当Android设备通过usb连接成功后，在logcat中能看到很多log信息，但太多了很容易将我们关注的日志给淹没掉，所以我们需要过滤。如果接入了不同的SDK，那么log的tag可能会不同，所以有时需要显示多个tag。
从这一讲开始，我们讨论 Linux 系统和应用安全。我们知道，在开发一个应用的过程中，需要涉及代码、操作系统、网络和数据库等多个方面。所以，只是了解代码安全肯定是不够的，我们还需要了解常见的基础环境和工具中的安全机制，学会通过正确地配置这些安全机制，来提升安全保障。
之前看了网上发的日志级别的使用规范和「日志管理与分析权威指南」里面的日志级别规范和说明，具体内容如下。
在日常的Linux巡检中，我们会遇到文件系统目录使用空间很高的情况，例如如下利用”df -h “查看到根目录空间使用超过80%。而我们仅仅知道是根目录空间使用过高，这样是不够的。还需要知道是目录还是文件让根目录空间使用过高。通常我们使用的命令是”du -sh *”。
关注"一猿小讲"的猿友们都知道，前段时间我在《一文讲懂线上应用系统监控》给大家简单提到了日志归集，埋下了伏笔，今天的这篇分享是来给大家还债的，主要从整体到局部，深入了解一下日志归集。如果你正在困惑于每天登录服务器查询业务日志的繁琐，或正在寻找一个业务日志归集的方案，那么就请跟紧我的脚步，莫掉队。
EFK 不是一个软件，而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写，Elasticsearch，FileBeat，Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储，FileBeat 负责日志收集，Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用，是目前主流的一种日志分析系统解决方案。 EFK 和 ELK 只有一个区别， 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat，因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处：
ERROR 1040(HY000): Too many connections：DB连接池里已有太多连接，不能再和你建立新连接。
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”，经检查发现磁盘：“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”，需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复，具体过程如下：
linux的文件系统是采用级层式的树状目录结构，在此结构中最上层是根目录“/”，然后在此目录下再创建其它的目录。在linux世界里。一切皆文件。
线上出现了问题，登上线上的机器查日志是非常常见的操作了。我第一次登上线上机器查日志的时候，我还只记得以下的几个命令（假设现在我们的日志文件叫做service.log)：
1.日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。2.应用太多，面临数十上百台应用时你该怎么办。3.随意登录服务器查询log对系统的稳定性及安全性肯定有影响。4.如果使用人员对Linux不太熟练那面对庞大的日志，定位问题慢。
大半夜接到线上一服务器磁盘占用率超过90%的短信，需要立即处理。一般这种情况都是线上异常，当天日志打太多，无法自动删掉的。上来第一反应就是查我们规范java应用日志目录，居然没有文件，再查，居然连java进程都没有，原来不是java应用，不过没关系，干一年运维也不是白干的，还是有其他方法可以查的，在此记录下整个排查过程。
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