# 优化Python写log文件太大的问题
在日常的Python开发过程中，我们经常会使用log文件来记录程序运行时的信息，帮助我们排查问题和分析程序行为。然而，如果log文件过大，不仅会占用大量的磁盘空间，还会导致文件读取和写入效率低下。本文将介绍一些优化方法，帮助我们解决Python写log文件太大的问题。
## 问题分析
通常，我们使用Python内置的logging模块来实现日志记录
原创
2024-03-25 05:13:33
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使用logrotate指令，可让你轻松管理系统所产生的记录文件。它提供自动替换，压缩，删除和邮寄记录文件，每个记录文件都可被设置成每日，每周或每月处理，也能在文件太大时立即处理。您必须自行编辑，指定配置文件，预设的配置文件存放在/etc目录下，文件名称为logrotate.conf。配置选项说明compress：通过gzip 压缩转储旧的日志 nocompress：不需要压缩时，用这个参数 c
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2024-10-13 17:50:33
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# SQL Server日志文件太大的处理流程
在日常的数据库管理中，SQL Server的日志文件（.ldf）可能会变得非常大，导致存储空间的浪费。这通常是因为事务日志没有得到妥善管理。接下来，我将教你如何处理SQL Server日志文件过大的问题。
## 处理步骤概览
以下是处理SQL Server日志文件过大的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何实现“mysqld中log文件太大”
## 操作流程
```mermaid
journey
title 实现“mysqld中log文件太大”
section 开始
开发者->小白: 介绍问题
section 步骤
小白->开发者: 提出问题
开发者->小白: 提供解决方案
section 结束
原创
2024-05-03 05:19:25
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早上过来发现测试机的系统盘可用空间为0了，检查了下是数据库日志文件过大所致。
跑了一晚上压力数据库又装在系统盘-_-!
网上找了方法把数据库的日志文件压缩了下，然后把库文件迁移到别的分区，搞定。
--压缩日志及数据库文件大小
/*--特
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2023-07-20 16:48:20
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## 解决Redis日志文件过大的问题
### 1. 问题描述
在使用Redis时，有时候会遇到Redis日志文件过大的问题。当Redis日志文件变得过大时，不仅会占用大量的磁盘空间，还可能对性能产生影响。因此，需要对Redis日志文件进行管理，保持其大小在可接受的范围内。
### 2. 解决方案
为了解决Redis日志文件过大的问题，可以采取以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2024-01-08 08:24:36
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只有mdf文件的恢复技术
由于种种原因，我们如果当时仅仅备份了mdf文件，那么恢复起来就是一件很麻烦的事情了。
如果您的mdf文件是当前数据库产生的，那么很侥幸，也许你使用sp_attach_db或者
sp_attach_single_file_db可以恢复数据库，但是会出现类似下面的提示信息
设备激活错误。物理文件名 'C:\Program Files\Micros
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2023-12-24 14:34:25
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# MySQL 慢日志管理：如何应对过大的慢日志文件
MySQL 是一款广泛应用的开源数据库管理系统，其强大的数据处理能力和丰富的功能使其在大数据环境中得到了广泛应用。随着数据的不断增加，许多开发者和数据库管理员都可能面临一个问题：MySQL 慢日志文件变得过于庞大。这不仅浪费存储空间，还可能影响性能。本文将探讨 MySQL 慢日志的形成原因、处理方法以及防止日志过大的策略，并提供代码示例帮助您
今天， 一个客户的sql server反应说数据文件变的超大， 短短半个月的时间， 从1G增长到69G。 十分不正常。在数据库属性里面看到数据库的大小的初始值： 变成69G。 做了如下尝试：1、利用sqlserver 本身工具， 进行数据文件收缩， 从69G缩小到6G， 直接报错。 从69G缩小到30G， 不报错， 但是刷新以后， 仍然显示69G， 明显是没有起作用。2、利用数据库里面的
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2023-11-09 22:24:18
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SQL Server 的事务日志录数据库更新情况的文件，扩展名为ldf。在 SQL Server 7.0 和 SQL Server 2000 中，如果设置了自动增长功能，事务日志文件将会自动扩展。一般情况下，在能够容...
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2015-02-25 16:07:00
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概述最近碰到某个表需要做数据回退，如果回退整个数据库动作又太大，所以用了binlog2sql来实现，这里先介绍一下binlog2sql的相关内容。binlog2sql是一个开源的Python开发的MySQL Binlog解析工具，能够将Binlog解析为原始的SQL，也支持将Binlog解析为回滚的SQL，以便做数据恢复。gihub:https://github.com/danfengcao/bi
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2023-10-05 17:48:38
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用'管理'->'数据库维护计划'来做 选择数据库->从数据库文件中删除未使用的空间 当数据库的大小超过n MB时收缩数据库 保留10% 的数据空间作为可用空间,这样可以调度执行,不需要手工操作。 在维护日志备份序列时，调
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2023-10-06 20:56:45
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注：原文标题为：“SQL Server日志文件过大处理”，但初步尝试对2005以后版本应都适用。由于安装的时候没有计划好空间，默认装在系统盘，而且又没有做自动备份、截断事务日志等，很快LDF文件就达到十几G，或者几十G ，此时就不得不处理了。备份和计划就不说了，现在就说下怎么把它先删除吧：1：先分离数据库2：为了保险，先不要删除，把LDF文件重命名下3：附件数据库。4：OK。以上可能遇到的问题：1
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2023-08-21 21:41:41
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有没有发现Apache生成的日志文件一天比一天大，不是一般大，若你apache安装在C盘，那可惨了，不几天硬盘就满了，太恐怖了，有没有办法优化一下日志，让它不那么大？答案是有的。一、停止Apache服务，删除Apache下/logs/目录中的error.log和access.log文件。二、打开Apache的conf/httpd.conf配置文件，找到以下配置信息：ErrorLog lo
原创
2015-07-15 14:58:50
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前言SparkStreaming用久了，打算学习一下Flink，就从官网下载了Flink 1.11，打算搞一个客户端，将程序提交在yarn上。因为Flink从1.7之后就不再提供Hadoop的依赖，所以很多依赖就要自己下载，于是各种ClassNotFoundException，其中以log*.class为首的格外猖狂，可能是因为flink和Hadoop的日志实现有点区别，就一直哐哐哐报错，slf4
偶尔发现Apache下的错误日志非常的大，有4G多，先停止Apache服务的所有进程，最简单就是输命令：net stop apache2.2，然后删除Apache2/logs/目录下的error.log、access.log文件，一下子硬盘可用量大了很多啊！！想无后顾之忧就限制一下：打开 Apache 的 httpd.conf配置文件并找到下面两条配置ErrorLog logs/error.logCustomLog logs/access.log common直接注释掉(加#)，换成下面的配置文件。# 限制错误日志文件为 1MErrorLog “|bin/rotatelogs.exe -l l Read More
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2013-07-31 18:29:00
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这里分析kafka LogSegment源代码通过一步步分析LogManager,Log源代码之后就会发现,最终的log操作都在LogSegment上实现.LogSegment负责分片的读写恢复刷新删除等动作都在这里实现.LogSegment代码同样在源代码目录log下.LogSegment是一个日志分片的操作最小单元.直接作用与messages之上.负责实体消息的读写追加等等.LogSegmen
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2024-07-04 16:28:01
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1、打开SQL Server Management Studio
2、对着【库名】右键，属性，选项，恢复级别（选：简单），确定
3、对着【库名】右键，任务，收缩，数据库，确定
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2023-05-22 23:52:23
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最好备份日志，以后可通过日志恢复数据。。。
以下为日志处理方法
一般不建议做第4,6两步
第4步不安全,有可能损坏数据库或丢失数据
第6步如果日志达到上限,则以后的数据库处理会失败,在清理日志后才能恢复.
--
*/
--
下面的所有库名都指你要处理的数据库的库名
1
.清空日志
DUMP
TRANSACTION
库名
WITH
NO_LOG
2
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2023-09-04 10:30:42
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ldf文件是数据库的操作日志文件，用于数据库的数据恢复；
缩小体积的方法：
第一步：设置数据库成简单模式，在master下执行
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2023-06-30 09:00:06
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