log4rc

log4rc是一款专为记录HTTP/HTTPS请求日志而设计的代理服务,可零成本添加详尽的日志记录,适用于各种调用场景。支持自定义端口、日志文件和签名,日志格式丰富,便于后续分析。

 

## log4rc

 

log proxy for http and https remote call.

 

http / https 的通用代理服务,记录详细的请求及返回日志。

 

主要为了解决系统中调用http请求时需要留存原始日志的场景,基本可以0成本添加所有请求的完整日志。

 

可以在Release 中直接下载可执行程序部署运行


 

## help

 

```

log4rc -h

Usage of log4rc:

-addr string

host:port of the proxy (default ":50080")

-dialer-timeout int

timeout of dailing a connect (default 30)

-disable-keepalive

if disable keepalive

-keepalive-duration int

time Duration of keepAlive (default 30)

-log string

full path of the log file (default "./martian.log")

-log-sync-duration int

time Duration of sync log from mem to disk (default 2)

-sign string

organization name for MITM certificates And via Header on Request for Loop Dectect (default "reqLib")

-skip-connect-log

skip connect log (default true)

-skip-tls-verify

skip TLS server verification; insecure

-v int

log level

```

 

## 启动方式

 

```

nohup log4rc &

 

默认代理端口 50080,日志会生成到当前目录的 martain.log 中

```

 

```

nohup log4rc -skip-connect-log -addr=:9999 -log=/home/log/all.log -sign=xxxx &

 

不记录http/s 的连接日志, 指定代理端口9999, 指定log文件, 指定请求签名

```


 

## 请求demo

 

```

curl -x 127.0.0.1:50080 -k -d "abcdefgxxxx" "https://www.baidu.com"

 

请求为 https 时需要客户端工作在insecure模式,正常阿里云或者服务器机房中域名不可能被串改,insecure的通信依然是ssl加密的,所以不用担心安全问题。

curl 的 insecure 模式参数 为: -k

```


 

## 日志格式举例

 

```

{

"_id": "e536410602b155f8",

"startedDateTime": "2020-08-11T04:35:48.285336Z",

"time": 31,

"request": {

"method": "POST",

"url": "https://www.baidu.com/",

"httpVersion": "HTTP/1.1",

"cookies": [

],

"headers": [

{

"name": "X-Forwarded-Url",

"value": "https://www.baidu.com/"

},

{

"name": "X-Forwarded-For",

"value": "127.0.0.1"

},

{

"name": "X-Forwarded-Proto",

"value": "https"

},

{

"name": "Content-Length",

"value": "11"

},

{

"name": "Content-Type",

"value": "application/x-www-form-urlencoded"

},

{

"name": "X-Forwarded-Host",

"value": "www.baidu.com"

},

{

"name": "Accept",

"value": "*/*"

},

{

"name": "Host",

"value": "www.baidu.com"

},

{

"name": "User-Agent",

"value": "curl/7.54.0"

},

{

"name": "Via",

"value": "1.1 reqLib-6f12c75dfc97a4e66b8f"

}

],

"queryString": [

],

"postData": {

"mimeType": "application/x-www-form-urlencoded",

"params": [

{

"name": "abcdefgxxxx"

}

],

"text": ""

},

"headersSize": -1,

"bodySize": 11

},

"response": {

"status": 302,

"statusText": "Found",

"httpVersion": "HTTP/1.1",

"cookies": [

],

"headers": [

{

"name": "Server",

"value": "bfe/1.0.8.18"

},

{

"name": "Content-Length",

"value": "17931"

},

{

"name": "Content-Type",

"value": "text/html"

},

{

"name": "Date",

"value": "Tue, 11 Aug 2020 04:35:48 GMT"

},

{

"name": "Etag",

"value": "\"54d97485-460b\""

}

],

"content": {

"size": 17931,

"mimeType": "text/html",

"text": "这里是response的body经base64后的结果",

"encoding": "base64"

},

"redirectURL": "",

"headersSize": -1,

"bodySize": 17931

},

"cache": {

},

"timings": {

"send": 0,

"wait": 0,

"receive": 0

}

}

```

 

日志中每对请求为一行json序列化后的文本。

 

## 阿里云部署整合

 

软件可以使用阿里云SLB以tcp方式代理,实现多服务负载均衡。

 

日志文件使用阿里云日志服务收集,日志服务选择json格式自动索引即可。

 

日志如果需要固化可以将日志服务投递到oss中做备份存储。




 

## 其他

 

服务代理部分实现完全使用 [martian](https://github.com/google/martian)

 

本项目为代理实现方式,另外转发实现方式请到 [log4ic](https://github.com/pkgng/log4ic)



 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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