pprint.pprint(someDictionaryValue) print(pprint.pformat(someDictionaryValue)) pprint.PrettyPrinter(indent=4,width=20,compact=True,depth=2)
lumberjack是一个日志滚动记录器。写入lumberjack的日志达到一定的条件后会进行存档(普通文件的形式,或压缩文件的形式),然后新建另一个同名文件(原文件存档时会重命名)继续记录。但是lumberjack本身并不包含日志的基础功能,例如日志等级、日志格式化等。理论上可以向lumberjack写入任意文本,并实现滚动记录。一般情况下,lumberjack配合其他日志库,实现日志的滚动(rolling)记录。
Golang 语言标准库的 log 包不支持日志切割,然而如果我们业务每天产生海量日志,日志文件就会越来越大,甚至会触发磁盘空间不足的报警,此时如果我们移动或者删除日志文件,需要先将业务停止写日志,很不方便。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
pprint提供了以一种“pretty-print”的方式打印出任意python数据结构的模块。当然,如果不是python的基本数据类型,那么这种方式可能加载不出来。简单来讲,就是一种打印方式。
在现有的日志库中,包括 go 1.21.0 引入的 slog 日志库,它们通常都支持对日志文件进行轮转与切割,只不过这些功能并不直接被内置,而是需要我们主动配置来启用。
Logger定义了Filename、MaxSize(单个文件大小最大值,单位M)、MaxAge(单位天)、MaxBackups、LocalTime、Compress属性;Write方法先判断要写入的长度是否超过l.max(),之后判断file是否为nil,如果为nil则执行l.openExistingOrNew;之后判断l.size+writeLen是否大于l.max(),如果大于则执行l.rotate(),否则执行l.file.Write(p),然后更新l.size。
线程池自引发死锁
得到的是(输出结果:division by zero)虽然得到了错误的日志输出,但是不知道为什么出错,也不能定位具体出错位置。
上面的例子中,我们配置了 zap 日志,这回我们修改一下 EventLogger。
注:beats系列(MetricBeat、PacketBeat、Winlogbeat、Auditbeat、Filebeat、Heartbeat等)
我们在之前的文章中介绍过标准库 log 包的使用方式,它虽然使用方便,但是它支持的功能比较简单。
logrus 是一款功能强大的 Golang 日志库,具有非常灵活的配置选项。它支持多种日志级别、格式和输出方式,包括 JSON 格式的输出、syslog 输出等等。logrus 也可以通过 Hooks 实现日志的异步输出和处理。
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。
zap 是我个人比较喜欢的日志库,是 uber 开源的,有较好的性能。很多开源 Go 项目都使用它作为日志组件。
zap 是 Uber 开源的一款高性能日志库,它支持多种日志级别和输出方式,包括 console、json、file 等。zap 性能比较优秀,它使用了 Zero Allocation 的设计理念,在不影响性能的情况下尽量避免内存分配。
本篇来讲一下怎么将日志服务集成到项目中,它也是框架中必不可少的,平时代码调试,线上 Bug 分析都离不开它。这里将使用 zap 作为日志库,一般来说,日志都是需要写入到文件保存的,这也是 zap 唯一缺少的部分,所以我将结合 lumberjack 来使用,实现日志切割归档的功能
(1)Golang's log模块主要提供了3类接口。分别是 “Print 、Panic 、Fatal ”,对每一类接口其提供了3中调用方式,分别是 "Xxxx 、Xxxxln 、Xxxxf",基本和fmt中的相关函数类似。
相信我们都已经通过“Hello World”程序开始了我们的python之旅。在python中,它可以在一行中完成:
Zap提供了两种类型的日志记录器 — Sugared Logger 和 Logger
Gin 框架的日志默认是在控制台输出,本篇将使用 Gin 提供的 RecoveryWithWriter() 方法,封装一个中间件,使用 lumberjack 作为的写入器,将错误日志写入文件中;同时使用 github.com/gin-contrib/cors ,作下跨域处理。
在许多Go语言项目中,我们需要一个好的日志记录器能够提供下面这些功能: 1 . 能够将事件记录到文件中,而不是应用程序控制台; 2 . 日志切割-能够根据文件大小、时间或间隔等来切割日志文件; 3 . 支持不同的日志级别。例如INFO,DEBUG,ERROR等; 4 . 能够打印基本信息,如调用文件/函数名和行号,日志时间等;
关于日志的一些问题: 单个文件过大会影响写入效率,所以会做拆分,但是到多大拆分? 最多保留几个日志文件?最多保留多少天,要不要做压缩处理? 一般都使用 lumberjack[1]这个库完成上述这些操作
许多框架都会引入 ORM 模型来表示模型类和数据库表的映射关系,这一篇将使用 gorm[1] 作为 ORM 库,它遵循了 ActiveRecord(模型与数据库表一一对应) 模式,并且提供了强大的功能,例如模型关联、关联预加载、数据库迁移等,更多内容查看官方文档[2]
由于当前没有更新的 logstash-codec-edn_lines ,所以没有更新
在本教程中,我们将在Ubuntu 14.04上重新安装Elasticsearch ELK Stack,即Elasticsearch 1.7.3,Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置,以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集,解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面,可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
由于之前项目中各个组件都是通过全局变量传递的,随着项目的推进,一大堆全局变量会混成一团,如果一不小心在某个地方对全局变量进行修改将可能引发严重的 panic,便打算使用依赖注入重构一下, Wire 是一个灵活的依赖注入工具,能够帮助我们在程序编译期就完成依赖注入。
在本教程中,我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack,即Elasticsearch 1.7.3,Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置,以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集,解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面,可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
plugin list [root@h102 ~]# /opt/logstash/bin/plugin list logstash-codec-collectd logstash-codec-dots logstash-codec-edn logstash-codec-edn_lines logstash-codec-es_bulk logstash-codec-fluent logstash-codec-graphite logstash-codec-json logstash-codec-json_l
zap是Uber开源的一款高性能的日志库,和seelog,logrus相比,高性能是它的突出优势, 已经在业界广泛使用,下面拿官方的性能测试对比原图来说明
"a simple customizable scrolled listbox component"
zap目前貌似没有类似log4j2的async的log,针对layout需要自己定制encoder,针对输出需要自己定制Sink/WriteSyncer,要同时输出到多种不同的地方,可以使用zapcore.NewMultiWriteSyncer来包装成一个新的core。
衡量日志库有多个指标,我们今天重点关注两点:简单易用 与 高性能。简单易用是一个日志库能被广泛使用的必要条件,而高性能则是企业级的日志库非常重要的衡量点,也能在源码层面对我们有一定的启发。
上面的demo.ini是一个非常基础的配置文件,它由多个部分(section)组成,每部分包含了带值的选项。ConfigParse类的实例可以对其进行读写操作。
紧跟上一篇文章,日志是必然需要有的,Go的 logrus 日志框架星星最多,简单使用了一下,感觉比老早之前写C#下的log4net好用太多,符合直觉多了。logrus golang 标准库日志模块完全兼容,直接使用 log "github.com/sirupsen/logrus" 替换所有日志导入不要太舒服。网上有太多太多关于 logrus 的介绍,仅做个人使用记录。推荐一下
在可维护性,可靠性,效率和安全性方面,DevOps 为私有云在改进操作流程方面发挥着重要的作用。私有云是一个由许多硬件和软件组件组成的复杂系统。 对于任何支持的企业组织,操作流程的自动化和文档记录,规划变更和跟踪应用的更新都是强制性的要求。 同样的方法也适用于云计算的工作负载量。此外DevOps的实践也成为开发者和 QA 团队事实上的标准,特别是当使用私有云作为开发或目标平台时。当然,并不是所有的云操作方面都可以用 DevOps 来实践。 例如,许多硬件相关的操作不匹配--你不能用一个软件工具,去物理
上一章节我们封装TO(测试对象),方便我们以后扩展其他被测的接口或协议。本章我们主要实现以下,我们的日志输出。在以前的章节中,我们都是使用go的fmt包进行日志输出(打印到控制台),在工作中我们都知道,我们的服务都是有日志文件,以及日志级别的。下面我们就实现一下,将指定的级别的日志,输出到日志文件中。
日志无论对于程序还是程序员都非常重要,有多重要呢,想要长期在公司健健康康的干下去就得学会阶段性划水,阶段性划水的一大关键的就是干活快过预期但是装作。。。不对,这个开头不对劲,下面重来。
将代码中的配置项抽取到配置文件中,修改配置时不需要涉及到代码修改,避免面对一堆令人抓狂的 magic number,极大的方便后期软件的维护。
Zap 是一个由 Uber 公司开源的结构化、高性能日志记录库,旨在为 Go 语言提供一种快速、简单且高效的日志解决方案。它起源于 Uber 内部使用的日志系统,后来于 2016 年开源,迅速获得了 Go 社区的广泛关注和应用。
企业视频通话会议系统EasyRTC基于网络架构,各分支机构与总部之间使用IP线路连接,在总部部署服务器提供视频调度指挥服务,能够进行视频会议、远程培训、协同工作等沟通。近期更新的新版本EasyRTC-SFU更是在原有基础上进行了升级改造,在系统的集成性、承载量上有更大的提升。
今天 Go 团队很高兴地宣布 Go 1.16 的发布,新增的 embed 包使用新的 //go:embed 指令提供对编译时访问嵌入的文件。
上一篇介绍到如何在go-kit整合zap进行log输出《go-kit 微服务 整合zap日志库》,最后整合完毕后发现返回的log是一个json格式和项目标准的日志格式有一些不一样,所以想自定义zap log的输出格式。
grpc的中间件以及中间件库有很多,go-grpc-middleware应该是其中应用最广泛,本文主要介绍其中的grpc_zap、grpc_auth和grpc_recovery中间件。
大多数日志库提供的方式是基于反射的序列化和字符串格式化,这种方式代价高昂,而 Zap 采取不同的方法。
Apache Kafka 是一款开源的消息引擎系统。它在项目中的作用主要是削峰填谷和解耦。本文我们只介绍 Apache Kafka 的 Golang 客户端库 Sarama。Sarama 是 MIT 许可的 Apache Kafka 0.8 及更高版本的 Golang 客户端库。
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