概述Kafka目前支持GZIP、Snappy、LZ4、zstd、不压缩这几种压缩算法。在开启压缩时,Kafka会选择一个batch的消息一起压缩,这样的一批消息就是一个压缩分段,我们也可以通过参数来控制每批消息的大小。在Kafka中,生产者生成一个压缩分段发给broker,在broker中是不会解压这个压缩分段的(因为在Kafka中一个batch的消息在broker中是不会拆分的,自然也不会进行解
1)引入 spring-boot默认日志系统就是logback日志框架spring-boot引入logback的maven依赖关系树如下:  2)配置在application.properties文件中 #backlog setting logging.config=logback-spring.xml 或者在 application-d
转载 2023-11-02 20:45:06
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为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 Redis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输出.   网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在github地址:https://github.com/johnmpage/logback-ka
转载 2024-06-06 05:44:12
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        最近做了一个日志埋点的功能,希望通过无侵入的方式,通过Logback发送日志数据到Kafka。        熟悉slf4j的小伙伴都知道,在slf4j的上下文中只能有一个实现,Spring Starter已经帮我们默认引入了Logback,所以不需要考虑使用哪一种日志框架了。   
转载 2024-03-21 22:01:22
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logback+kafka+ELK实现日志记录前言 环境准备 配置Logback pom文件改造 新增logback-spring.xml boot配置文件一下怎么去下载安装 我就不多说了,直接上代码。 日志平台业务思路 用户请求进入后台根据搜索的参数去查询内容 返回所有信息,返回json数据,当用户查看详情后 根据查询到的内容里面的traceId去es里查询和traceId相等的所有日志信息 最
转载 2024-05-31 00:50:51
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。 scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位, 默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。
转载 2024-03-27 09:01:02
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1、Partition中的分段存储Segment 一个partition被切割成多个相同大小的segment(这个是由log.segment.bytes 决定,控制每个segment的大小)2、Partition中的Segment文件的数据结构 接下来看下segment的存储结构segment file组成:由2大部分组成,分别为index file和data file,此2个文件一一对应,成对出
一.前言Logback是Log4j的升级版,作者为同一个人,作者不想再去改Log4j,所以写了Logbak 使用日志框架的最佳实践是选择一款日志门面+一款日志实现,这里选择Slf4j+Logback, Slf4j作者也是Logbak的作者 SpringBoot从1.4版本开始,内置的日志框架就是Logback.二.Logback与log4j比较更快的执行速度: 基于我们先前在log4j上的工作,l
转载 2024-09-29 08:51:25
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springboot版本:2.0.4.RELEASE添加pom依赖<!--kafka,版本号跟springboot版本匹配--> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId
转载 2024-07-15 20:16:37
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为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 Redis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输出.   网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在githubRedis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输
 近需要对项目实现自监控,然后我的设计需要对springboot2.0的日志进行收集分析,写这篇博客简单的记录下第一步:我们需要在pom.xml中配置相关的maven依赖(千万记住kafka版本一定要对应 )<dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId&g
logback是java的日志开源组件,是log4j创始人写的,性能比log4j要好,目前主要分为3个模块 logback-core:核心代码模块 logback-classic:log4j的一个改良版本,同时实现了slf4j的接口,这样你如果之后要切换其他日志组件也是一件很容易的事 logback-access:访问模块与Servlet容器集成提
Kafka 核心常用配置项1、Broker 端配置1.1、Broker 配置存储信息1.2、Broker 配置连接信息1.3、Broker 配置 Topic 管理信息1.4、Broker 配置 数据留存 管理信息2、Topic 级别参数2.1、级别问题2.2、三个核心配置项3、JVM 参数4、操作系统参数 以下参数都是那些要修改默认值的参数,因为它们的默认值不适合一般的生产环境。 1、Brok
转载 2024-09-07 20:50:54
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  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- 说明: 1、日志级别及文件 日志记录采用分级记录,级别与日志文件名相对应,不同级别的日志信息记录到不同的日志文件中。 例如:error级别记录到log_error_xxx.log或log_error.log(该文件为当前记录的日志文件),而log_error_xx
在本文中,我将描述Kafka中日志压缩数据结构。然后,我会向大家展示Kafka如何在内部将这些topic的状态保存在文件系统中。预备知识我假设大家已经熟悉Apache Kafka的基本概念,比如代理(broker)、主题(topic)、分区(partition)、消费者(consumer)和生产者(producer)。此外,如果想运行示例命令,还必须运行Kafka broker和Zookeeper
 <configuration> <!--RollingFileAppender继承自FileAppender,具有轮转日志文件的功能,是我们最常使用的Appender--> <appender name="ROLLING" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
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以maven项目作为构建工具为例,首先引入使用logback需要的3个依赖,需要注意使用logback是需要引入slf4j-api的,因为logback是基于slf4j的 <!--logback--> <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logbac
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XDR平台的安全告警和安全事件数据会接入SIR平台进行处置闭环,当工单处置闭环后需要将安全事件和安全告警数据的处置状态同步给XDR平台。① 在操作安全告警或安全事件的处置状态后,需要将该数据的处置状同步给XDR平台。即将数据和修改后的安全告警状态封装成DealStatusSyncDto对象通过kafka生产者发送到 kafka 的 topic 中。② kafka消费者通过定时任务从kafka的to
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一 概述            为了缓解服务器的存储压力,常规操作是将历史日志文件压缩存储。二 配置压缩存储的完整配置文件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds"> &l
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1、背景定位问题:打印日志的一个目的是为了快速定位线上问题,日志打印的越详细,问题原因就越容易定位。 磁盘空间有限:随着业务量提升,磁盘空间满了,日志将无法打印了。为了平衡上面两个条件,我们可以压缩文件和保留一定时间(如7天)的历史文件。2、日志压缩我们使用的日志框架是logback,下面的配置也是以logback.xml为例2.1 保留日志2.1.1 配置<!-- error日志
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