目前大型互联网企业每天日志量以亿为单位，面临的挑战已经不是采集的技术本身，而是如何实现日志数据的结构化。构建规范制定–元数据注册–日志采集–自动化计算–可视化展现的一体化系统场景一：日志分流1）当代互联网经常出现短时间内流量热点爆发，集中统一的采集方案已不能满足需求。2）在日志解析和处理的过程中必须考虑以下几点：①业务分流：要求分离的业务之间没有明显影响，爆发热点不影响日常业务处理②日志优先级控制
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2024-07-14 12:44:51
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文章目录背景一、Grafana部署1.1 上传安装包1.2 登录grafana平台二、Loki部署2.1 修改配置文件2.1.1 修改loki中心节点配置文件2.1.2 修改loki采集日志节点promtail配置文件2.2 部署2.2.1 部署中心loki2.2.2 部署loki采集日志节点promtail（多节点）三、配置grafana连接loki3.1 按照图中点击 Configurati
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2024-04-07 15:14:48
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1.日志框架选择的日志框架： 日志门面：SLF4J(日志抽象层) 日志实现：Logback2.SLF4j使用1.如何在系统中使用SLF4j以后开发的时候，日志记录方法的调用，不应该来直接调用日志的实现类，而是调用日志抽象层里面的方法SLF4j用户手册给系统里面导入slf4j以及logback实现的jar包import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.Logge
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2024-06-25 21:08:49
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日志采集flume-kafka前言介绍本文档是个人学习的记录，以下流程是在windows环境下操作的，要学习的同学可以先安装好flume、kafka直接去官网下载就可以，有什么不足之处欢迎大家提出给与宝贵建议;简单版本springboot+flume采集日志，将logback日志收集到flume中，flume以日志文件形式输出springboot配置springboot中引入logback-flu
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2024-03-27 10:16:23
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前言最近在搞一套完整的云原生框架，详见 spring-cloud-alibaba专栏，目前已经整合的log4j2，但是想要一套可以实时观察日志的系统，就想到了ELKELKElasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、
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2024-07-23 21:38:37
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filebeat采集SpringBoot日志1. 解析日志格式2. 配置3. 通过tags过滤日志1. 解析日志格式2021-04-01 10:34:50 389656839
原创
2022-06-22 12:34:52
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springboot日志源码解析1.常见日志框架JUL，JCL，Jboss-loging,logback,log4j,log4j2,self4j这里我们只介绍springboot默认的日志框架，抽象层是SLF4J，实现层是logback。当然springboot还可以使用其他众多的日志框架来实现日志的输出。那为什么springboot推荐我们使用logback呢？原因是logback是新一代的日志
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2024-03-22 11:45:35
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SpringBoot日志系统的实现原理1. SpringBoot的日志系统2. spring-jcl：适配Apache Commons Logging API3. 基于应用事件的日志系统配置4. Logback日志系统的配置5. Log4J2日志系统的配置6. 使用SLF4J Logger输出日志附录1. jul-to-slf4j2. 获取日志系统的逻辑3. 日志系统的初始化过程 - 涉及到文件
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2023-07-07 11:46:44
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对于Java来说，现在有很多的日志实现，像commons-logging、log4j、log4j2、logback等，这些都是比较主流的日志实现。SpringBoot对上述主流的日志实现都做了很好的支持，这样以来我们在使用日志框架时就显得有些困惑了，怎么样选择日志框架，才是最优配置。 其实最优配置是相对的，不过我们可以根据SpringBoot“约定优于配置”的理念作为指导，来选择适合自己的日志框架
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2024-04-02 08:59:58
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本次搭建日志收集系统是个小demo。用到的工具有 链接：https://pan.baidu.com/s/1m_If2crjUtMTqRKuKrG9gw 提取码：n9oi ，工具和代码工程都在都在这里。日志收集的流程如下。这里只是实现了到kibana一.配置java项目配置文件这里用的日志为log4j2。maven依赖<dependency>
<group
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2024-01-26 08:38:11
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Spring Boot与日志
1. 日志框架市面上的日志框架：日志门面（抽象层）日志实现JCL SLF4j jboss-logginglog4j JUL log4j2 logback对比：jboss-logging:使用场景太少JCL：落后，最后一次更新2014JUL：不强大Log4j2：多数框架无法适配log4j：没有logback完善日志门面选择：SLF4J日志实现选择：LogbackSpri
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2024-03-21 13:19:32
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一、日志框架介绍1、常见日志框架 目前我们常见的日志框架为Log4j、Log4j2、Logback这3种，并且现在很多的工具包里面都会自带日志框架，因此我们使用要格外小心日志框架的冲突。2、三种日志框架之间的关系最先有Log4j，然后因为Log4j有很大的性能问题因此该作者又重写了一个Logback，并且抽象出一个日志门面slf4j。由于之前Log4j的问世，Apache公司就借鉴
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2024-02-26 15:58:48
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整体流程大概如下：服务器准备在这先列出各服务器节点，方便同学们在下文中对照节点查看相应内容SpringBoot项目准备引入log4j2替换SpringBoot默认log，demo项目结构如下：pom<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</group
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2024-03-27 06:10:14
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spring boot 日志1. 选择那种日志框架slf4j 是抽像的接口层。也是spring boot 默认采用的接口层。
util.logging,log4j,logback,commons-logging默认采用的logback新一代的框架.其它的则是spring使用不的适配器来动态绑定到不同的日志框架上。也有为了适配不同的第三方包使用统一的日志框架，而生出的包装第三方日志框架的适配包，并
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2024-04-12 13:21:57
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前言上一期主要介绍Kubernetes日志输出的一些注意事项，日志输出最终的目的还是做统一的采集和分析。在Kubernetes中，日志采集和普通虚拟机的方式有很大不同，相对实现难度和部署代价也略大，但若使用恰当则比传统方式自动化程度更高、运维代价更低。Kubernetes日志采集难点在Kubernetes中，日志采集相比传统虚拟机、物理机方式要复杂很多，最根本的原因是Kubernetes把底层异常
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2024-10-09 11:52:08
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日志收集分析平台原理集群 – 服务集群好处：负载均衡 高可用故障时：应急预案整个框架中filebeat将日志文件整理写入kafka，filebeat相当于是一个生产者写入数据的就是生产者，读取数据的是消费者高可用硬件层面：网卡（bonding 物理层面2块网卡 逻辑层面1块）磁盘 磁盘阵列 raid架构层面集群异地多活信息：集中处理效率：瓶颈 – 引入中间层反向代理：代理服务器测试时，可以直接访问
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2023-10-12 22:23:49
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分布式系统海量日志，如何获取并进行各种分析得出实时或者非实时的分析结果活动流数据：页面访问量（Page View）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。运营数据指的是服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等等数据)。常见的分布式日志收集系统：linkedin的kafka（可以用来
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2023-12-09 14:43:53
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1、查找日志文件简单方法 一般来说，系统日志文件几乎都保存在/var/子目录（该路径由syslog.conf文件定义）。如果想让所有的应用程序都把日志文 件集中存放到/var/子目录下，需要依次对每一个应用程序的配置文件进行编辑。把日志集中到/var/子目录下是个很好的主意。首先，当需要查看它们、 修改它们的权限或者对它们进行备份的时候，只要到一个地方就可以
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2023-05-30 13:13:50
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1. 前言在一个完整的离线大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：2. Flume基本介绍1. 概述Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume可以采集文件，socket数据包、文件、文件夹
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2023-08-12 21:00:44
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flume的简介任何一个系统在运行的时候都会产生大量的日志信息，我们需要对这些日志进行分析，在分析日志之前，我们需要将分散在生产系统中的日志收集起来。Flume就是这样的日志采集系统主要有三个组件： Source：消费web系统这样的外部数据源中的数据（一般就是web系统产生的日志），外部数据源会向flume发送某种能被flume识别的格式的事件，有以下几种类型：avro 、exec、jms、s
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2024-03-18 08:32:41
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