SLS：海量日志数据管理利器--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

cr crossoverjie.top / 2024-11-23 21:51

深入理解 StarRocks 的元数据管理

StarRocks 元数据采用分层设计：前端负责 SQL 解析和优化，元数据存储在后端，通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构，保证了查询效率和系统稳定性，适用于大规模数据分析场景！

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di www.diguage.com / 2024-11-02 16:33

基于 Docker 搭建开发环境（二）：EFK 日志套件

本文介绍了如何使用 Docker 和 EFK（Elasticsearch、Fluentd、Kibana）套件构建日志管理系统，通过 Fluentd 将 NACOS 和业务日志集中发送至 Elasticsearch，方便数据分析和故障排查。文章提供了 `docker-compose.yml` 配置文件示例，解决了插件安装、权限设置和健康检查等常见问题，为构建灵活高效的日志管理系统提供了实用方法。

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so soulteary.com / 2024-11-02 16:27

使用结构化数据管理 SSH 配置：SSH Config Tool

本文介绍了使用 SSH Config Tool 管理 SSH 配置的最佳实践。工具将复杂的 SSH 配置简化为 YAML 格式，实现模块化和自动化管理，适用于设备多、配置庞杂的场景。通过 YAML 文件生成精简的 SSH Config，可提高可读性，减少冗余。工具支持 Docker 运行和 Linux 管道，提供灵活的跨平台应用方式。

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cr crossoverjie.top / 2024-11-02 16:15

日志与追踪的完美融合：OpenTelemetry MDC 实践指南

本文介绍了如何在 OpenTelemetry 中使用 MDC（映射诊断上下文）实现日志与链路追踪的集成，帮助开发者快速定位问题。通过将 `trace_id` 等信息写入日志 MDC，实现日志和分布式追踪系统的无缝对接。在 Java 中结合 Logback 或 Log4j 并借助 OpenTelemetry agent，可以自动生成包含 MDC 的日志，便于多线程环境中的问题排查。

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in innei.in / 2024-08-06 08:19

一种适用于 Zustand 和 React Query 的前端数据管理方式

本文介绍了一种结合Zustand和React Query进行前端数据管理的方法。作者指出，直接使用React Query进行复杂数据的乐观更新可能会导致性能和维护问题。通过使用Zustand创建数据映射表和自定义hook，可以简化状态管理和数据同步，提升效率和可维护性。文章还提供了在开发RSS信息流浏览器“Follow”中的应用示例。

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ix ixyzero.com / 2024-01-14 18:57

Nginx日志分析-MIME types

Nginx日志的分析，尤其是加白，在不是特别清楚功能和作用的情况下，还是应该细粒度的操作，比如先按照Content-Type加白，就比按照domain维度的加白粒度会更细一点，比按照uri来加白要更方便和准确一点。简单记录一下，方便后面有需要的时候参考。

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fa farer.org / 2024-01-13 23:30

Kratos 漫游指南 3 - 日志

本篇讲讲Kratos日志组件的使用方式。

在服务上线后，我们可以使用日志来观察程序的行为、诊断问题或者配置相应的告警等。定义良好的结构化日志，能够提高日志的检索效率，使处理问题变得更加方便。

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wi wiki.eryajf.net / 2023-10-30 23:39

从Nginx过滤打印user-agent为clb-healthcheck的日志聊聊Nginx的日志自定义打印

通常我们的南北流量的链路是从云的 LB 到服务器的 Nginx 集群，为了利用好 lb 自动检测 Nginx 的功能，通常你会打开健康检查，此时，Nginx 的日志当中就会打印大量的健康检查日志，令人不胜其烦。

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ma mazhuang.org / 2023-10-30 22:56

Android｜集成 slf4j + logback 作为日志框架

最近在做一个 Android APP 的日志改造，我搜了一下「Android 日志框架」，大多网友推荐的是 logger、timber、xLog 等等，看着也不错。不过出于几年后端开发的经验和习惯，我进一步了解，发现熟悉的 log4j 和 logback 在 Android 上也有人做过适配，所以最终决定使用 slf4j + logback，以在前后端开发中取得一致的体验。

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io www.iots.vip / 2023-08-06 19:04

传统虚拟机、物理机环境下，日志文件通常存放于固定的路径下，当应用重启或出现异常退出的情况，日志也会留存下来，不受影响。而 Kubernetes 环境下，提供了相比前者更为细粒度的资源调度，容器（或 Pod）的生命周期是十分短暂的，当主进程退出，容器（或 Pod）便会被销毁，随之而来的是其关联资源也会被释放。因此，在日志采集的这个点上，Kubernetes 场景相比传统环境而言，会更为复杂，需要考虑的点更多。

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SLS：海量日志数据管理利器

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