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突破极限: 高负载场景下的单机300M多行正则日志采集不是梦
在当今数字化时代，日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而，随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升，日志数据的体量呈现爆发式增长，给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
阿里面试：Redis 为啥那么快？怎么实现的100W并发？说出了6大架构，面试官跪地： 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
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SLS 重磅升级：超大规模数据实现完全精确分析
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式，通过“限”与“换”的策略切换，在快速分析与精确计算之间实现平衡，满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
智能运维，由你定义：SAE自定义日志与监控解决方案
通过引入 Sidecar 容器的技术，SAE 为用户提供了更强大的自定义日志与监控解决方案，帮助用户轻松实现日志采集、监控指标收集等功能。未来，SAE 将会支持 istio 多租场景，帮助用户更高效地部署和管理服务网格。
数据采集监控与告警：错误重试、日志分析与自动化运维
本文探讨了数据采集技术从“简单采集”到自动化运维的演进。传统方式因反爬策略和网络波动常导致数据丢失，而引入错误重试、日志分析与自动化告警机制可显著提升系统稳定性与时效性。正方强调健全监控体系的重要性，反方则担忧复杂化带来的成本与安全风险。未来，结合AI与大数据技术，数据采集将向智能化、全自动方向发展，实现动态调整与智能识别反爬策略，降低人工干预需求。附带的Python示例展示了如何通过代理IP、重试策略及日志记录实现高效的数据采集程序。
G1原理—7.G1的GC日志分析解读
本文进行了TLAB的GC日志解读、YGC的GC日志解读、模拟YGC(单次GC及多次GC的不同场景)、打开实验选项查看YGC的详情日志信息、Mixed GC日志信息之初始标记过程、Mixed GC日志信息之混合回收过程。
基于 PHP 语言的滑动窗口频率统计算法在公司局域网监控电脑日志分析中的应用研究
在当代企业网络架构中，公司局域网监控电脑系统需实时处理海量终端设备产生的连接日志。每台设备平均每分钟生成 3 至 5 条网络请求记录，这对监控系统的数据处理能力提出了极高要求。传统关系型数据库在应对这种高频写入场景时，性能往往难以令人满意。故而，引入特定的内存数据结构与优化算法成为必然选择。
Android调试终极指南：ADB安装+多设备连接+ANR日志抓取全流程解析，覆盖环境变量配置/多设备调试/ANR日志分析全流程，附Win/Mac/Linux三平台解决方案
ADB（Android Debug Bridge）是安卓开发中的重要工具，用于连接电脑与安卓设备，实现文件传输、应用管理、日志抓取等功能。本文介绍了 ADB 的基本概念、安装配置及常用命令。包括：1) 基本命令如 `adb version` 和 `adb devices`；2) 权限操作如 `adb root` 和 `adb shell`；3) APK 操作如安装、卸载应用；4) 文件传输如 `adb push` 和 `adb pull`；5) 日志记录如 `adb logcat`；6) 系统信息获取如屏幕截图和录屏。通过这些功能，用户可高效调试和管理安卓设备。
【YashanDB知识库】归档日志清理
本文介绍了YashanDB中手动清理归档日志时遇到的问题及解决方法。问题源于在归档日志未备份或未同步到备机时尝试删除，导致文件仍存在。解决方案是通过调整`ARCH_CLEAN_IGNORE_MODE`参数（如设置为BOTH模式）来忽略备份和备机限制，执行归档日志清理命令（如`ALTER DATABASE DELETE ARCHIVELOG`）。同时，注意YashanDB支持自动清理功能，可通过设置上下阈值避免磁盘空间不足。相关参数可用`show parameter clean`查看。
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