简介按照上一篇的计划，这一篇给小伙伴们讲解一下：（1）多模块使用logging，（2）通过文件配置logging模块，（3）自己封装一个日志（logging）类。可能有的小伙伴在这里会有个疑问一个logging为什么分两篇的篇幅来介绍她呢？？？那是因为日志是非常重要的，用于记录系统、软件操作事件的记录文件或文件集合，可分为事件日志和消息日志。具有处理历史数据、诊断问题的追踪以及理解系统、软件的活动
01redo log是个啥？Innodb是使用16k大小的数据页来管理存储空间的，数据页也是内存和磁盘交互的最小单位。我们知道事务提交后是先将修改过的数据页保存在内存中，然后再刷新到磁盘上进行持久化。我们还知道事务具有持久性的特性，那么问题来了，如果事务提交之后，数据页被保存在内存中，这个时候系统崩溃了，内存中的数据就没有了，所做的修改就无法修复了，那么事务的持久性也就没有了。redo log就是
# Spark UI日志过大问题解决方法
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了丰富的API和工具，用于处理大规模数据集。Spark UI是Spark的一个重要组件，用于监控和分析Spark应用程序的运行状态。然而，随着数据集的增长，Spark UI生成的日志也会变得越来越大，给存储和分析带来了一些困难。
本文将介绍Spark UI日志过大问题，并提供一些解
原创
2023-12-09 11:07:23
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目录redoLoginnodb_log_buffer_size redologBuffer刷到磁盘的时机 事务redoLog数据流转undoLogmvcc = ReadView + UndoLog多版本链条redoLogredo log不是单行单行的写入日志文件的，他是用一个redo log block来存放多个单行日志的。一个redo log block是512字节，这个re
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2024-09-12 14:31:18
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在Kubernetes（K8S）集群中，产生的日志通常以JSON格式保存在容器的json.log文件中。当容器运行时间较长或者输出的日志较多时，json.log文件的大小可能会变得非常大，给日志的查看和管理带来了困难。因此，我们需要对docker json.log文件过大的情况进行处理，以便更好地管理日志信息。
下面我将向你介绍如何实现对docker json.log文件过大的处理，整体流程如下
原创
2024-04-23 20:14:53
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# MySQL General Log 文件大小过大的问题解析
## 一、什么是 MySQL General Log
MySQL 的 General Log 是用于记录数据库的所有访问和执行语句的日志。通过 General Log，可以监控和审计数据库的活动，但随着时间的推移，这个日志文件可能会变得非常庞大。本文将探讨为什么 MySQL General Log 文件可能过大，并提供解决方案。
# MySQL bin_log过大的原因及解决方法
## 1. 引言
MySQL bin_log是MySQL数据库中的一个重要组成部分，用于记录数据库的所有更改操作。随着数据库的使用，bin_log文件会逐渐增大，这可能会导致磁盘空间的浪费和性能下降。本文将介绍MySQL bin_log过大的原因，并提供一些解决方法。
## 2. MySQL bin_log的作用
MySQL bin_lo
原创
2023-08-31 13:40:44
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level:级别 一个记录器是日志系统的一个实体，每一个记录器是一个已经命名好的可以将消息为进程写入的“桶”。 每一个记录器都会有一个日志等级，每个等级描述了记录器即将处理的信息的严重性，python定义了以下六个等级： 级别 值 描述 CRITICAL 50 关键错误/消息,描述已经发生的严重问题 ERROR 40 错误,描述已经发生的主要问题&n
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2024-07-15 11:30:51
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一般来说 docker 会把容器内 stdout 和 stderror 的内容打印到 json.log 中，如果增长太快的话需要看一下是不是你的 image 里相关的配置有问题，太多的东西都打到 stdout 去了。如果只是想关闭打印日志的话可以在 docker run 的时候加上参数 --log-driver="none"。
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2023-07-04 19:29:31
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# 如何处理MySQL8日志文件过大问题
## 介绍
在使用MySQL数据库过程中，日志文件是非常重要的，它记录了数据库的变更和操作信息。然而，如果日志文件过大，将会占用大量的磁盘空间并严重影响数据库的性能。本篇文章将针对MySQL 8版本，教会新手开发者如何处理MySQL日志文件过大的问题。
## 处理步骤概述
下面的表格展示了处理MySQL8日志文件过大问题的步骤概述：
| 步骤 | 描
原创
2024-01-04 09:29:05
137阅读
# 如何处理MySQL undo log 过大问题
## 1. 确定undo log过大的原因
首先，我们需要确定undo log过大的原因，常见的原因包括事务执行时间过长、大事务、事务并发量过大等。
## 2. 处理undo log过大的流程
下面是处理MySQL undo log 过大问题的流程表格：
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| 步骤 | 描述 | 备注
原创
2024-07-06 03:29:00
423阅读
# Redis的server_log过大问题及解决方法
## 介绍
Redis是一个开源的内存数据库，被广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理等场景。然而，在某些情况下，Redis的日志文件（server_log）可能会变得异常庞大，导致磁盘空间被占用过多，对系统性能产生负面影响。本文将介绍Redis的server_log过大问题，并提供解决方法。
## 问题描述
Redis的server_
原创
2023-10-14 12:05:29
732阅读
写在前面业界对系统的高可用有着基本的要求，简单的说，这些要求可以总结为如下所示。系统架构中不存在单点问题。可以最大限度的保障服务的可用性。一般情况下系统的高可用可以用几个9来评估。所谓的几个9就是系统可以保证对外提供的服务的时间达到总时间写在前面业界对系统的高可用有着基本的要求，简单的说，这些要求可以总结为如下所示。系统架构中不存在单点问题。可以最大限度的保障服务的可用性。一般情况下系统的高可用可
# Redis持久化与log文件过大
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，广泛应用于缓存、会话管理和实时数据分析。尽管 Redis 支持持久化功能来确保数据不会因为意外停机而丢失，但持久化过程中生成的日志文件有时会过于庞大，从而造成存储空间的浪费。本文将探讨如何避免 Redis 持久化日志文件过大，并提供一些代码示例。
## Redis持久化模式
Redis 支持两种主要的持久化方法：
原创
2024-10-13 05:39:23
62阅读
一、输入缓冲区概念Redis为每个客户端分配了输入缓冲去，它的作用是将客户端发送的命令临时保存，同时Redis会到输入缓冲区拉取命令并执行，输入缓冲区为客户端发送命令道Redis执行命令提供了缓冲功能。qbuf代表了输入缓冲区的大小，qbuf-free代表输入缓冲区的剩余容量。输入缓冲区会根据输入内容的大小动态调整，每个客户端的输入缓冲区大小不能超过1G。超过后客户端将被关闭。二、输入缓冲区过大的
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2023-07-28 15:39:59
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在使用 SQL Server 数据库的过程中，日志文件夹过大的问题是管理者常常遇到的困扰之一。 SQL Server 使用日志文件记录数据库的所有事务，以确保数据的一致性和可恢复性。然而，随着业务增长和数据量的增加，日志文件的膨胀是不可避免的。如何有效管理和减少 SQL Server 的日志文件大小，是确保系统健康和性能的关键。
```mermaid
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title 业务增
巡检时发现服务器磁盘空间不足，看到tomcat的日志目录下有一个stdout***.log的文件已经80多g了，这些日志其实是没有用的，要怎么删除掉呢？有几种方法：
1、修改注册表：将注册表 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Apache Software Foundation\Procr
原创
2010-10-09 08:24:59
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一次性将MySQL中的Buffer Pool搞懂前期回顾 在前面我们学习了Redo Log日志，它的作用说白了，就是保存你的操作，也许你会有这样的疑惑，为什么就Redo Log有一个Buffer在内存中。Buffer Pol的地位 众所周知，硬盘的速度是非常慢的，而CPU的速度是非常快的，两者的速度天差地别，因此需要固态硬盘作为缓存来缓解两者速度差距过大而出现CPU等待硬盘的情况。所以，对于CPU
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2023-10-23 09:40:06
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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
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2024-03-22 09:48:23
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kafka的日志存储我们知道Kafka中的消息是存储在磁盘上的，那么为什么要使用磁盘作为存储介质？具体消息的存储格式又是什么呢？怎么样能够快速检索到指定的消息？消息不可能无限制存储，那么清理规则又是什么呢？不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。为了防止 Log 过大，Kafka又引入了日志分段（LogSegment）的概念，将Log切分为多个LogSegment，相当于一个巨型文件被
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2024-03-26 13:48:35
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