前言 最近遇到个很尴尬的问题，就是服务器上的程序留下日志文件记得太多，而且也没有清除，居然把硬盘塞满了，然后程序就死了。真的尴尬呀，手动清除了一下过期没用的日志，重新启动就ok了。问题虽然是解决了，但真的是太尴尬了，日志只记不管
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2023-10-05 14:51:59
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sudo rm /var/log/kern* &>/dev/null
sudo rm /var/log/messages* &>/dev/null
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2023-07-08 15:34:53
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宝塔总是用一段时间之后空间被占用非常多，我们明明没有产生什么数据。主要是日志占用了空间，现在我们来清理一下。第一步、清空回收站这一步是最简单的，打开回收站清空就行，需要注意的是回收站保留了可能误删的数据，如果重要就不要删了。 如果面板已经打不开了，可以使用指令来清理回收站：rm -rf /www/Recycle_bin/*第二步、清理宝塔日志占用空间最多的主要是日志，宝塔面板的日志可以在宝塔安装【
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2023-12-04 22:02:27
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前言在Spring Boot中使用AOP（面向切面编程）记录操作日志具有以下好处：减少重复代码：利用AOP，可以将日志记录、性能统计、安全控制、事务处理、异常处理等代码从业务逻辑代码中划分出来作为公共部分，从而减少重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可拓展性和可维护性。提高开发效率：通过将日志记录等通用功能与核心业务功能分离，开发人员可以专注于业务逻辑的开发，而无需在每个业务逻辑中手动添加
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2024-09-15 20:53:46
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我们用宝塔面板除了网站日志，还有访问日志access.log，可能大鸟博客这样的小站点来说，访问日志还是很少的，但是对于一些比较大的网站，那日志还是很占用磁盘空间的。有一个朋友网站数据非常大，每周都会产生10G左右的访问日志。这个如果每次都是手动处理也是比较麻烦的，所以我们用宝塔面板就可以设置计划任务自动清除，这样会比较方便。但是如果计划任务出故障了，还是需要手动去删除的。所以一般是两者结合起来使
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2023-11-16 17:16:20
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最近项目中遇到一个自己之前没有做过的小功能，即系统日志的查询，老板有事没事查看下手底下员工今天都做什么了呢？思路：一：调接口时把操作信息保存到日志类中，这种感觉有点小low；二：通过AOP实现保存操作日志信息，通过自定义的注解来具体实现，哪一个方法需要记录；二(1.)首先，项目中需要引入AOP的jar包<!-- aop -->
<dependency>
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2024-02-21 14:12:09
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在Kubernetes（K8S）中，使用log4net进行日志记录是一个常见的做法。随着系统运行时间的增长，日志文件会不断增长，可能会导致磁盘空间不足等问题。因此，自动清理日志文件是一个非常重要的任务。在本篇文章中，我将教你如何使用log4net实现日志自动清理的功能。
### 流程概述
首先，让我们看看实现log4net日志自动清理的整个流程。下表展示了这个过程中需要执行的步骤。
| 步骤
原创
2024-05-28 11:29:44
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# 宝塔清理MySQL日志
MySQL是一种常用的开源关系型数据库，它会记录许多日志文件，如错误日志、慢查询日志、二进制日志等。这些日志文件在数据库运行过程中发挥着重要的作用，但长时间积累下来会占用大量磁盘空间。本文将介绍如何使用宝塔面板来清理MySQL日志，并提供相应的代码示例。
## 1. 登录宝塔面板
首先，我们需要登录宝塔面板。在浏览器中输入服务器IP地址或域名，加上端口号8888，
原创
2023-08-02 10:49:42
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# 宝塔面板下 MySQL 日志清理指南
在使用宝塔面板进行网站管理时，MySQL 数据库是非常重要的组成部分。随着时间的推移，MySQL 生成的各种日志文件可能会占用大量的磁盘空间。因此，定期清理 MySQL 日志是确保服务器稳定运行的重要步骤。本文将为您详细介绍如何在宝塔面板下清理 MySQL 日志，并提供相应的代码示例。
## 1. MySQL 日志类型
在 MySQL 中，常见的日志
原创
2024-09-05 04:56:21
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本案例中可以了解，怎么配置日志的输出路径，输出格式（比如说zip格式），按日期进行划分（今天的日志输出为一个文件，明天的日志输出到另一个文件），在按日期划分的同时又按文件大小划分（比如说每天的日志记录很多，希望一个日志文件为5GB...），上面的功能，看完这篇都能实现。(参考链接超有用，建议直接下拉打开链接)Slf4j 日志管理的抽象接口Log4j,log4j2,logback，日志管理框架，日志
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2024-04-23 16:20:55
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作者: 嘟嘟MD前言今天来介绍下Spring Boot如何配置日志logback,我刚学习的时候，是带着下面几个问题来查资料的，你呢如何引入日志？日志输出格式以及输出方式如何配置？代码中如何使用？正文Spring Boot在所有内部日志中使用Commons Logging，但是默认配置也提供了对常用日志的支持，如：Java Util Logging，Log4J, Log4J2和Logback。每
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2024-05-31 12:01:47
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# MongoDB日志清理
## 简介
在使用MongoDB时，日志文件是非常重要的。它们记录了数据库运行过程中的各种信息，如错误消息、性能指标和操作记录。随着时间的推移，日志文件会不断增加，占用大量的磁盘空间。为了优化系统性能和节省磁盘空间，我们需要定期清理MongoDB的日志。
本文将介绍如何清理MongoDB的日志文件，包括手动清理和自动清理两种方法。我们将使用MongoDB的内置命令
原创
2023-09-29 23:52:19
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# Yarn Log日志清理
在日常开发中，我们经常会使用Yarn作为包管理工具来管理项目依赖。Yarn会记录安装和更新包的操作日志，这些日志可能会占用大量磁盘空间。因此，及时清理Yarn的日志是一个很好的习惯，可以帮助我们释放磁盘空间，提高系统性能。
## 为什么清理Yarn日志
Yarn的日志文件会记录每次安装和更新包的详细信息，包括操作时间、包名、版本号等。随着项目的不断开发，这些日志
原创
2024-06-07 06:05:03
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众所周知，缓存内元素的简单的清除策略 一般包含FIFO,LRU,LFU。FIFO,LFU的实现起来比较的简单，这里不做叙述，但是有一点需要说明的如果缓存内的数据元素非常的多利用LFU遍历一遍或许还需要一些时间。LRU的应用比较广泛，这里我也顺便整理一下思路。LRU顾名思义为最近最少访问，即最近最少访问的元素将会在缓存空间中删除。那么问题的关键是---“最近”这个词怎么理解？根据不同的业务场景理解，
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2023-12-28 11:33:19
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我们用宝塔面板除了网站日志，还有访问日志access.log，可能大鸟博客这样的小站点来说，访问日志还是很少的，但是对于一些比较大的网站，那日志还是很占用磁盘空间的。有一个朋友网站数据非常大，每周都会产生10G左右的访问日志。这个如果每次都是手动处理也是比较麻烦的，所以我们用宝塔面板就可以设置计划任务自动清除，这样会比较方便。但是如果计划任务出故障了，还是需要手动去删除的。所以一般是两者结合起来使
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2024-08-23 20:33:03
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# 宝塔面板 MySQL 慢日志文件自动清理的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意帮助你实现“宝塔面板 MySQL 慢日志文件的自动清理”。本文将详细解释整个过程，并逐步指导你完成每一步。
## 整体流程
首先，来看一下整个操作的步骤。这些步骤用于设置和配置自动清理 MySQL 慢日志文件。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确认 MySQ
原创
2024-09-01 05:36:20
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## 宝塔面板清理MySQL日志的完整指南
在使用宝塔面板进行网站管理时，MySQL日志文件可能会因为频繁的数据库操作而快速增长。如果不定期清理这些日志，可能会占用大量磁盘空间，影响系统性能。本文将详细介绍如何通过宝塔面板清理MySQL日志，并提供相应的代码示例和流程图。
### 第一部分：了解MySQL日志
MySQL数据库会生成若干类型的日志文件，包括错误日志、查询日志、慢查询日志等。清
# 宝塔面板清理 Docker 日志指南
在使用 Docker 的过程中，日志文件的大小可能会快速增长，这可能会占用大量的磁盘空间。因此，定期清理 Docker 日志是必要的。本文将带领你完成通过宝塔面板清理 Docker 日志的流程。以下是整个流程的概览：
## 清理 Docker 日志的步骤
| 步骤 | 操作 |
|------
# Python log自动清理实现流程
## 简介
在开发过程中，我们经常会使用日志来记录程序的运行状态和异常信息，但是随着时间的推移，日志文件会越来越大，占用过多的磁盘空间。为了避免这种情况，我们可以实现一个自动清理日志的功能，定期删除一些过期的日志文件。
本文将引导你学习如何使用Python实现自动清理日志的功能。
## 实现流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现流程的步骤。
原创
2023-10-07 06:04:23
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一、为什么要定时清理log文件？实际工作中，我们部署到服务器的应用可能随时在写入日志，有的应用一天产生的日志就较大，但是磁盘空间有限，所以磁盘常常很快就处于用完状态，并由此产生一些问题，比如服务器上应用可能挂掉，影响生产。二、如何清理log文件？估摸着时间就去看看磁盘删删log文件？？显然不科学，，这里记录一个高效的方法：编写Linux定时任务脚本，自动清理log日志文件。1、创建shell脚本文
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2024-01-31 00:33:57
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