编程日记02:个人站优化数据库和日志

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 编程日记02:个人站优化数据库和日志

1、根据不同环境生成日志

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 
<configuration>
 
    <!--定义日志文件的存储地址,使用相对路径-->
<!--    <property name="LOG_HOME" value="/var/log/myApp/log"/>-->
    <springProperty scope="context" name="LOG_HOME" source="spring.logging.file.path"/>
    <!-- Console 输出设置 -->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <!--格式化输出:%d表示日期,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%msg:日志消息,%n是换行符-->
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
            <charset>utf8</charset>
        </encoder>
    </appender>
 
    <!-- 按照每天生成日志文件 -->
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志文件输出的文件名-->
            <fileNamePattern>${LOG_HOME}/user.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
 
    <!-- 异步输出 -->
    <appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80%已满,则会丢弃TRACT、DEBUG、INFO级别的日志 -->
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 -->
        <queueSize>512</queueSize>
        <!-- 添加附加的appender,最多只能添加一个 -->
        <appender-ref ref="FILE"/>
    </appender>
 
 
    <logger name="org.apache.ibatis.cache.decorators.LoggingCache" level="DEBUG" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </logger>
    <logger name="org.springframework.boot" level="debug"/>
    <root level="info">
        <!--<appender-ref ref="ASYNC"/>-->
        <appender-ref ref="FILE"/>
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </root>
</configuration>
 
spring:
  application:
    name: userservice
  logging:
    file:
      path: /Users/zhouchenghuan/Downloads/log
  cloud:
    nacos:
      server-addr: localhost:8848
      config:
        server-addr: localhost:8848 #拉取配置地址
        file-extension: yml
server:
  port: 8082

优化用户表结构

package com.example.user.pojo.entity;
 
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import lombok.Data;
 
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
 
/**
 * <p>
 * APP用户信息表
 * </p>
 *
 * @author 
 */
@Data
@TableName("user")
public class ApUser implements Serializable {
 
    private static final long serialVersionUID = 1L;
 
    /**
     * 主键
     */
    @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
    private Integer id;
 
    /**
     * 密码、通信等加密盐
     */
    @TableField("salt")
    private String salt;
 
    /**
     * 用户名
     */
    @TableField("name")
    private String name;
 
    /**
     * 密码,md5加密
     */
    @TableField("password")
    private String password;
 
    /**
     * 手机号
     */
    @TableField("phone")
    private String phone;
 
    /**
     * 个性签名
     */
    private String signature;
 
    /**
     * 头像
     */
    @TableField("image")
    private String image;
 
    /**
     * 0 男
            1 女
            2 未知
     */
    @TableField("sex")
    private Boolean sex;
 
    //电子邮箱
    @TableField("email_address")
    private String email_address;
 
    //所在行业
    @TableField("industry")
    private String industry;
 
    //工作经历
    @TableField("work_experience")
    private String work_experience;
 
    //教育经历
    @TableField("education_experience")
    private String education_experience;
 
    //个人简介
    @TableField("individual_resume")
    private String individual_resume;
 
 
    /**
     * 0 未
            1 是
     */
    @TableField("is_certification")
    private Boolean certification;
 
    /**
     * 是否身份认证
     */
    @TableField("is_identity_authentication")
    private Boolean identityAuthentication;
 
    /**
     * 0正常
            1锁定
     */
    @TableField("status")
    private Boolean status;
 
    /**
     * 0 普通用户
            1 自媒体人
            2 大V
     */
    @TableField("flag")
    private Short flag;
 
    /**
     * 用户id
     */
    @TableField("user_id")
    private String user_id;
 
    /**
     * 注册时间
     */
    @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @TableField(value = "created_time",fill= FieldFill.INSERT)
    private Date created_time;
 
}

个人站:欢-分享知识和快乐 (还没更新服务器,本地测试中)

http://zhoushenghuan.xyz/#/


相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
4天前
|
数据库
【YashanDB数据库】YAS-02079 archive log mode must be enabled when database is in replication mode
YAS-02079 archive log mode must be enabled when database is in replication mode
|
4天前
|
存储 缓存 监控
【YashanDB数据库】数据库运行正常,日志出现大量错误metadata changed
数据库运行正常,日志出现大量错误metadata changed
|
21天前
|
中间件 关系型数据库 数据库
docker快速部署OS web中间件 数据库 编程应用
通过Docker,可以轻松地部署操作系统、Web中间件、数据库和编程应用。本文详细介绍了使用Docker部署这些组件的基本步骤和命令,展示了如何通过Docker Compose编排多容器应用。希望本文能帮助开发者更高效地使用Docker进行应用部署和管理。
52 19
|
24天前
|
关系型数据库 MySQL
图解MySQL【日志】——磁盘 I/O 次数过高时优化的办法
当 MySQL 磁盘 I/O 次数过高时,可通过调整参数优化。控制刷盘时机以降低频率:组提交参数 `binlog_group_commit_sync_delay` 和 `binlog_group_commit_sync_no_delay_count` 调整等待时间和事务数量;`sync_binlog=N` 设置 write 和 fsync 频率,`innodb_flush_log_at_trx_commit=2` 使提交时只写入 Redo Log 文件,由 OS 择机持久化,但两者在 OS 崩溃时有丢失数据风险。
39 3
|
3月前
|
SQL Java 数据库连接
JDBC编程安装———通过代码操控数据库
本文,教你从0开始学习JBCD,包括驱动包的下载安装调试设置,以及java是如何通过JBDC实现对数据库的操作,以及代码的分析,超级详细
|
3月前
|
安全 关系型数据库 MySQL
MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!
《MySQL崩溃保险箱:探秘Redo/Undo日志确保数据库安全无忧!》介绍了MySQL中的三种关键日志:二进制日志(Binary Log)、重做日志(Redo Log)和撤销日志(Undo Log)。这些日志确保了数据库的ACID特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。Redo Log记录数据页的物理修改,保证事务持久性;Undo Log记录事务的逆操作,支持回滚和多版本并发控制(MVCC)。文章还详细对比了InnoDB和MyISAM存储引擎在事务支持、锁定机制、并发性等方面的差异,强调了InnoDB在高并发和事务处理中的优势。通过这些机制,MySQL能够在事务执行、崩溃和恢复过程中保持
178 3
|
4月前
|
数据库连接 Go 数据库
Go语言中的错误注入与防御编程。错误注入通过模拟网络故障、数据库错误等,测试系统稳定性
本文探讨了Go语言中的错误注入与防御编程。错误注入通过模拟网络故障、数据库错误等,测试系统稳定性;防御编程则强调在编码时考虑各种错误情况,确保程序健壮性。文章详细介绍了这两种技术在Go语言中的实现方法及其重要性,旨在提升软件质量和可靠性。
77 1
|
4月前
|
JSON 监控 JavaScript
Node.js-API 限流与日志优化
Node.js-API 限流与日志优化
|
5月前
|
Arthas 监控 Java
JVM知识体系学习七:了解JVM常用命令行参数、GC日志详解、调优三大方面(JVM规划和预调优、优化JVM环境、JVM运行出现的各种问题)、Arthas
这篇文章全面介绍了JVM的命令行参数、GC日志分析以及性能调优的各个方面,包括监控工具使用和实际案例分析。
263 3
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
DZ社区 mysql日志清理 Discuz! X3.5数据库可以做定期常规清理的表
很多站长在网站日常维护中忽略了比较重要的一个环节,就是对于数据库的清理工作,造成数据库使用量增加必须多的原因一般有2个:后台站点功能开启了家园,此功能现在很少有论坛会用到,但是灌水机会灌入大量垃圾信息致使站长长时间未能发觉;再有就是程序默认的一些通知类表单会存放大量的、对于网站日常运行并无意义的通知信息。
182 2

热门文章

最新文章