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微服务监控zipkin、skywalking以及日志ELK监控系列

2018-08-27 3750

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0、整体架构

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1、zipkin监控

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3、ELK日志监控

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LouieGuo

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日志服务

微服务

监控

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ELK日志

微服务监控

日志服务微服务

日志服务监控

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LouieGuo

HELLO程序员

7月前

Prometheus 监控 Cloud Native

基于docker搭建监控系统&日志收集

Prometheus 是一款由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统及时序数据库（TSDB），支持多维数据模型和灵活查询语言，适用于大规模集群监控。它通过 HTTP 拉取数据，支持服务发现、多种图表展示（如 Grafana），并可结合 Loki 实现日志聚合。本文介绍其架构、部署及与 Docker 集成的监控方案。

HELLO程序员

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HELLO程序员

7月前

消息中间件 Java Kafka

搭建ELK日志收集，保姆级教程

本文介绍了分布式日志采集的背景及ELK与Kafka的整合应用。传统多服务器环境下，日志查询效率低下，因此需要集中化日志管理。ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）应运而生，但单独使用ELK在性能上存在瓶颈，故结合Kafka实现高效的日志采集与处理。文章还详细讲解了基于Docker Compose构建ELK+Kafka环境的方法、验证步骤，以及如何在Spring Boot项目中整合ELK+Kafka，并通过Logback配置实现日志的采集与展示。

HELLO程序员

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HELLO程序员

7月前

Prometheus 监控 Java

日志收集和Spring 微服务监控的最佳实践

在微服务架构中，日志记录与监控对系统稳定性、问题排查和性能优化至关重要。本文介绍了在 Spring 微服务中实现高效日志记录与监控的最佳实践，涵盖日志级别选择、结构化日志、集中记录、服务ID跟踪、上下文信息添加、日志轮转，以及使用 Spring Boot Actuator、Micrometer、Prometheus、Grafana、ELK 堆栈等工具进行监控与可视化。通过这些方法，可提升系统的可观测性与运维效率。

HELLO程序员

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Quan_Chen

存储 Java 文件存储

微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot使用slf4j进行日志记录—— logback.xml 配置文件解析

本文解析了 `logback.xml` 配置文件的详细内容，包括日志输出格式、存储路径、控制台输出及日志级别等关键配置。通过定义 `LOG_PATTERN` 和 `FILE_PATH`，设置日志格式与存储路径；利用 `<appender>` 节点配置控制台和文件输出，支持日志滚动策略（如文件大小限制和保存时长）；最后通过 `<logger>` 和 `<root>` 定义日志级别与输出方式。此配置适用于精细化管理日志输出，满足不同场景需求。

Quan_Chen

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陌陌谣

7月前

存储缓存监控

用 C++ 红黑树给公司电脑监控软件的日志快速排序的方法

本文介绍基于C++红黑树算法实现公司监控电脑软件的日志高效管理，利用其自平衡特性提升日志排序、检索与动态更新效率，并结合实际场景提出优化方向，增强系统性能与稳定性。

陌陌谣

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Quan_Chen

Java 微服务 Spring

微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot使用slf4j进行日志记录——使用Logger在项目中打印日志

本文介绍了如何在项目中使用Logger打印日志。通过SLF4J和Logback，可设置不同日志级别（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR）并支持占位符输出动态信息。示例代码展示了日志在控制器中的应用，说明了日志配置对问题排查的重要性。附课程源码下载链接供实践参考。

Quan_Chen

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啊逗

12月前

监控测试技术 Go

告别传统Log追踪！GOAT如何用HTTP接口重塑代码监控

本文介绍了GOAT（Golang Application Tracing）工具的使用方法，通过一个Echo问答服务实例，详细展示了代码埋点与追踪技术的应用。内容涵盖初始化配置、自动埋点、手动调整埋点、数据监控及清理埋点等核心功能。GOAT适用于灰度发布、功能验证、性能分析、Bug排查和代码重构等场景，助力Go项目质量保障与平稳发布。工具以轻量高效的特点，为开发团队提供数据支持，优化决策流程。

啊逗

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阿里云云原生

消息中间件运维监控

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。

阿里云云原生

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奔跑的数据

数据采集运维监控

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。

奔跑的数据

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陌陌谣

存储监控算法

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。

陌陌谣

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云原生

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