摘要在线检测计算机系统的异常是保护系统不受恶意攻击或故障的关键。系统日志记录了详细信息，广泛用于系统状态分析。本文提出了一种基于BERT的日志异常检测方法LogBERT，通过两个自监督训练任务学习正常日志序列的模式，并能够检测出底层模式偏离正常日志序列的异常。介绍系统日志记录了系统产生事件的详细信息，许多传统的机器学习模型被用来从日志消息中识别异常事件，需要从日志消息中提取特征。由于数据不平衡的问
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2023-10-21 18:50:11
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理解：log robust 将具有相同特征的模板聚在一起，在HDFS数据中就是具有相同的blk_id的 template 放在一起，供模型学习其特征。现有方法假设日志数据随时间变化是稳定的，且已知不同的日志集。而实际中日志数据是不稳定的：一是日志语句的变化，二是日志数据的噪声。如上图，新增日志
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2023-11-28 06:57:08
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日志记录了软件系统运行时的详细信息，系统开发与运维人员可以根据日志监控系统剖析系统的异常行为与错误。日志异常检测可以分为语义异常（执行结果）、执行异常（执行日志序列）与性能异常（执行时间）。1.日志异常类型日志记录系统在某个时间点执行了某些操作以及相应操作的结果。可以对异常类型进行大致分类，如网络异常、数据库异常、硬件异常、I/O异常、操作系统异常等。每一个类型又可以进行细分，以硬件异常为例，可能
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2024-01-12 07:02:18
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# 如何实现Java超时日志异常
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java超时日志异常。在本文中，我将为你提供一种实现方法，以及每个步骤所需的代码和注释。
## 实现流程
下面是实现Java超时日志异常的流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1. | 设置超时时间 |
| 2. | 创建线程池 |
| 3. | 定义任务 |
|
原创
2023-12-24 08:22:50
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Linux系统故障排查思路与常见案例1、Linux系统日志与分类内核及系统日志这种日志数据由系统服务syslog统一管理，根据其主配置文件“/etc/syslog.conf”中的设置决定将内核消息及各种系统程序消息记录到什么位置。用户日志：这种日志数据用于记录Linux系统用户登录及退出系统的相关信息，包括用户名、登录的终端、登录时间、来源主机、正在使用的进程操作等。程序日志：有些应用程序运行会选
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2024-01-28 15:39:56
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常用日志异常识别算法，LogClass算法是基于有数据标签的场景（即哪些日志是正常的，哪些日志是异常的）；DeepLog是无监督的方法，不需要提前准备数据标签；日志的根因定位算法FOCUS，是基于系统日志快速分析是什么条件造成了响应时延增加；SyslogDigest是专门针对网络设备的syslog进行分析的算法，可从原始syslog产生有实际含义的、可按优先级排序的网络事件；FT-tree是一种通
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2023-08-17 22:49:20
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1.归档日志产生的数量1.1.按小时统计当天归档日志文件产生数量SELECT TO_CHAR (FIRST_TIME, 'yyyymmddhh24'), COUNT (*)
FROM sys.v_$archived_log t
WHERE t.FIRST_TIME > TRUNC (SYSDATE)
GROUP BY TO_CHAR (FIRST_TIME, 'yyyymmdd
原创
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2024-02-23 17:16:06
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## 在Java中使用注释打印日志异常的步骤
为了在Java中打印日志异常，我们可以利用注释来实现。下面是一份展示整个过程的步骤表格。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的日志库 |
| 步骤二 | 在代码中声明日志变量 |
| 步骤三 | 在关键位置打印日志 |
| 步骤四 | 处理异常情况 |
接下来，我将详细解释每一步应该如何去做，并给出相应的
原创
2023-09-28 01:33:41
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打日志的方法日志级别 日志级别error: 表示程序运行出现了错误，这种日志打出来以后，需要开发或运维人员进行处理的。特别的这里特指是自己写的程序出现错误，如果是别人传参传错了这种，不应该报error，记录下来就可以了。因为一来这不是程序本身出现了问题，二来着也会导致日志过多。可以试想一个场景，如果有error报出来，运维就需要去检查，那么这个问题本身应该给运维立刻去检查吗，这
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2023-12-09 09:19:57
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1. 虚拟机vmware下linux message日志异常信息如下：......Nov 25 19:33:17 rac1 tpvmlpd[4415]: device type not supportedNov 25 19:33:32 rac1 tpvmlpd[4521]: device type not supportedNov 25 19:33:47 rac1 tpvmlpd[4681]: d
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2014-05-01 21:47:38
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一、为什么使用异步
日志Why为提高程序性能，尽量默认都使用异步
日志，如果不使用，可能
日志在打包的时候，会占用大量磁盘IO和CPU，导致程序性能下降 二、依赖<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</a
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2023-09-03 10:35:06
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作者：田逸
一台核心业务数据库，版本为MySQL社区服务器版。从上线以来，这个数据库服务器的错误日志增增加非常迅猛（如下图所示），每24小时能增加到10多个G的容量。因为有故障报警，也还没有影响到业务的正常访问，有关人员不让重启MySQL服务。鉴于这个情况，我只好设置一个计划任务，在每晚的夜间定点清理这些日志。具体的操作时候在系统命令行，执行“crontab -e”，添加如下的文
原创
2024-02-11 22:09:42
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在我之前的文章 “Logstash：使用 aggregate filter 处理 N:N 关系”，我详述了如何使用 aggregation filter 来把关系数据库中的数据进行聚合并把结果写入到 Elasticsearch。在我们的实际使用中，我们可能面临更多的是时序数据。一旦数据被写入到 Elasticsearch 中，在分析数据时，我们可以充分 Elasticsearch 的强大功能进行聚
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2023-12-07 10:40:55
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1.proc.py#/usr/bin/pythonimport subprocessimport osimport socketimport jsonimport globimport timeimport datetimejavas=[]java_dir_proc='xx'now = datetime.datetime.now()strdatetime = now.strftim
原创
2016-12-23 17:44:47
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上次说了日志，不知道老铁遇见过没有，日志打印了一大堆，真的去找导致异常和错误的一条没有。出现这个问题的根本原因是什么？就是因为系统没有一个规范的统一的异常规范。有的老铁发现异常后，直接e.printStackTrace()打印出来堆栈就结束了，其实这样是很危险的。如果前期对异常没有统一的处理，后期在进行统一和调整真心非常非常的困难，异常跟我们的业务逻辑耦合的非常深的。调整统一过来非常非常的难。所以
原创
2020-12-07 11:39:21
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# 实现 Java Log 日志的异步处理
在 Java 开发中，日志是一项重要的内容，通常我们需要将日志写入文件或控制台。然而，日志记录会对程序的性能产生影响，特别是在高并发的场景下。因此，异步记录日志是一种很好的解决方案。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 Java 中实现异步日志记录的过程。
## 1. 流程概述
实现 Java 日志异步处理的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|:
1、同步异步分析(从网上找到的介绍图) 同步记录日志方式如下： 多个业务线程打印日志时候要等把内容写入磁盘后才会返回，所以打日志的rt就是写入磁盘的耗时。 而异步记录日志方式如下： 多个业务线程打印日志时候是把打印任务放入内存队列后就直接返回了，而具体打印日志是有日志系统的一个日志线程去队列里面获取然后执行，可见这种打印rt就是写入内存队列的耗时。2、异步配置方式 springboot使用logb
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2024-02-22 21:49:22
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上次说了日志，不知道老铁遇见过没有，日志打印了一大堆，真的去找导致
原创
2023-01-06 11:13:22
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摘要：日志异常检测的核心是借助AI算法自动分析网络设备日志来发现并定位故障，根据送入检测模型的数据格式，日志异常检测算法模型分为序列模型和频率模型，其中序列模型又可以分为深度模型和聚类模型。AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）即智能运维，将AI应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。华为AIOps使能服务沉淀了10+开箱即用的智能APP，覆盖网络维护、网络体验、
原创
2021-05-28 10:47:26
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你所不知道的日志异步落库 - 程序诗人 - 博客园 https://www.cnblogs.com/scy251147/p/9193075.html 在互联网设计架构过程中，日志异步落库，俨然已经是高并发环节中不可缺少的一环。为什么说是高并发环节中不可缺少的呢？ 原因在于，如果直接用mq进行日志落库
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2019-03-06 15:50:00
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