基于sendfile 日志系统架构

最新推荐文章于 2025-09-06 13:29:00 发布
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文章标签： linux
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aibisoft/article/details/23433505
本文详细探讨了Linux系统中的senfile系统调用，分析其工作原理及应用场景，为开发者提供深入的技术指导。
艾比aibi
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车载信息娱乐系统软件：Alpine IVI二次开发_（2）.Alpine IVI系统架构
zhubeibei168的博客
11-07 1054
Alpine IVI系统是一个高度集成的信息娱乐系统，旨在为驾驶员和乘客提供丰富的多媒体体验和实用功能。系统架构包括硬件、操作系统、中间件、应用程序等多个层次，每个层次都扮演着重要的角色。通过理解这些组成部分及其交互方式，开发者可以更好地设计和优化车载信息娱乐系统。安全性和可靠性是系统设计中不可忽视的关键因素，通过硬件安全模块、软件安全框架、故障检测和恢复机制等手段，确保系统在各种环境下稳定运行。用户界面的设计则需要兼顾易用性和响应速度，提供愉悦的用户体验。
大数据领域数据架构的分布式系统设计
AI天才研究院
04-21 924
本文旨在为读者提供大数据领域分布式系统设计的全面指南。分布式系统的基本原理大数据架构的核心组件主流分布式计算框架数据存储和处理策略性能优化技术背景介绍：设定上下文和术语核心概念：分布式系统的基本原理架构设计：主流大数据架构模式关键技术：分区、复制、一致性等实践案例：实际系统实现工具资源：相关技术和学习资料未来展望：发展趋势和挑战大数据：指传统数据处理应用软件无法处理的大规模、高增长率和多样化的信息资产分布式系统。
sendfile
weixin_34384557的博客
01-17 264
在apache，nginx，lighttpd等web服务器当中，都有一项sendfile相关的配置，在一些网上的资料都有谈到sendfile会提升文件传输性能，那sendfile到底是什么呢？它的原理又是如何呢？ 在传统的文件传输里面（read/write方式），在实现上其实是比较复杂的，需要经过多次上下文的切换，我们看一下如下两行代码： read(fi...
Linux Sendfile 的原理与优点
独一无二的小个性
05-16 2269
sendfile 函数在两个文件描写叙述符之间直接传递数据(全然在内核中操作，传送)，从而避免了内核缓冲区数据和用户缓冲区数据之间的拷贝，操作效率非常高，被称之为零拷贝。 sendfile 函数的定义例如以下： #include<sys/sendfile.h> ssize_t sendfile(int out_fd,int in_fd,off_t*offset,size_t c...
linux sendfile 使用，以及一些坑
github_68341987的博客
07-07 1355
sendfile 食用方式 内核态 零拷贝 文件传输&&使用中踩过的坑
Linux sendfile
fisher_jiang的专栏
05-28 6650
作者：Dragan Stancevic，2003-01-01 原文地址：http://www.linuxjournal.com/article/6345译者：Love. Katherine，2007-03-25译文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lovekatherine/archive/2007/03/25/1540291.aspx转载时务必以超链接形式标明文章原始出处及作者、译
查看sendmail日志
njhwwgc的专栏
07-31 7018
<br />cat /var/log/maillog<br /> <br />/var/log/sendmail.st
微服务系统架构
m0_57928863的博客
11-15 4025
优点： ①每个服务都比较简单，只关注于一个业务功能。 ②微服务架构方式是松耦合的，可以提供更高的灵活性。 ③微服务可通过最佳及最合适的不同的编程语言与工具进行开发，能够做到有的放矢地解决针对性问题。 ④每个微服务可由不同团队独立开发，互不影响，加快推出市场的速度。 ⑤微服务架构是持续交付（CD）的巨大推动力，允许在频繁发布不同服务的同时保持系统其他部分的可用性和稳定性。 2.缺点 微服务的一些想法在实践上是好的，但当整体实现时也会呈现出其复杂性。 运维开销及成本增加。 必须有...
基于kubernetes的efk日志系统架构
噜噜噜的博客
02-22 1807
EFK由ElasticSearch、Fluentd和Kiabana三个开源工具组成。其中Elasticsearch是一款分布式搜索引擎，能够用于日志的检索，Fluentd是一个实时开源的数据收集器,而Kibana 是一款能够为Elasticsearch 提供分析和可视化的 Web 平台。这三款开源工具的组合为日志数据提供了分布式的实时搜集与分析的监控系统。 而在此之前，业界是采用ELK(E...
【软考高级】系统架构设计师复习笔记-精华版
pushiqiang的博客
12-20 7311
软件系统建模方法1.结构化建模2.信息工程建模（数据库建模）3.面向对象建模4.基于构件的开发方法软件设计方法（和软件系统建模方法大同小异）1.结构化设计2.信息工程3.面向对象设计4.原型设计5.基于构件的开发方法提高软件可靠性方法1.避错设计：可靠性设计准则（模块化、模块独立、信息隐蔽、局部化）2.检错设计：被动、主动式检错3.容错设计：N版程序设计、恢复快设计、冗余设计软件质量保证（SQA）常见活动1.准备SQA计划：制定项目计划是制定 SQA计划。
【运维】基于Python打造分布式系统日志聚合与分析利器
一个被知识诅咒的人
05-11 806
在分布式系统中，日志数据分散在多个节点，管理和分析变得复杂。本文详细介绍如何基于Python开发一个日志聚合与分析工具，结合`Logstash`和`Fluentd`等开源工具，实现日志的收集、处理和分析。文章从系统设计入手，探讨日志聚合的关键技术，包括数据采集、格式标准化和实时分析。通过大量带中文注释的Python代码，展示了如何集成`Logstash`和`Fluentd`，并利用数学模型（如时间序列预测）分析日志趋势。文中还介绍了日志存储、异常检测和可视化方案，适用于微服务和云原生环境。读者将学习如何构
嵌入式软件架构设计之二:通过uart串口，构建系统log日志打印功能
HanGo_Linker的博客
05-14 478
嵌入式软件架构设计之二:通过串口，构建系统log日志打印功能
【Python运维】 Python与日志管理：构建高效的集中式日志收集与分析系统
一个被知识诅咒的人
03-03 864
在当今信息化时代，日志数据成为企业监控系统健康、优化性能和保障安全的重要资源。传统的分散式日志管理方式不仅效率低下，而且难以应对大规模数据的实时分析需求。本文深入探讨了如何使用Python构建一个集中式日志收集与分析系统，将日志数据高效地传输到ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）栈中进行集中管理。文章首先介绍了日志管理的重要性和集中化的优势，随后详细讲解了ELK栈的架构与功能。接着，本文通过具体的Python代码示例，展示了如何编写日志生成器、日志收集器以及日志分析工具
linux sendfile 实例,linux的sendfile()系统调用
weixin_42515372的博客
05-13 908
现在流行的 web 服务器里面都提供 sendfile 选项用来提高服务器性能，那到底 sendfile 是什么，怎么影响性能的呢？sendfile 实际上是 Linux 2.0+ 以后的推出的一个系统调用，web 服务器可以通过调整自身的配置来决定是否利用 sendfile 这个系统调用。先来看一下不用 sendfile 的传统网络传输过程：read(file, tmp_buf, len);wr...
Linux 中 export 命令用法总结
核电子探索者
09-04 1174
Linux中的export命令用于将变量导出为环境变量，使其能被当前Shell及其子进程访问。局部变量仅限当前Shell，而环境变量可跨进程传递。基本语法包括export 变量名=值（一步导出）或先定义再export（两步）。常用场景包括：临时设置环境变量（如PATH）、导出函数供子进程调用、取消导出（export -n）及查看环境变量（export -p）。持久化需将export命令写入~/.bashrc（用户级）或/etc/profile（系统级）。注意事项：带空格的值需引号包裹，子进程修改不影响父进程
无需bootloader，BootROM -＞ Linux Kernel 启动模式
太白断水客
09-05 520
一种非常优雅且高效的引导方案，它代表了嵌入式系统引导流程的“终极简化”
【Linux】线程概念与控制
f_2789889770的博客
09-04 1206
线程概念和控制
【Linux游记】基础指令篇
枫の大一分享
09-05 714
摘要：本文介绍了Linux编程环境中的核心工具链，包括软件包管理（yum/apt）、Vim编辑器使用技巧、gcc/g++编译过程（预处理/编译/汇编/链接）、Makefile自动化构建、进度条程序实现及Git版本控制。重点讲解了yum软件包管理器的安装/卸载操作、vim三种模式切换方法、动态/静态链接区别，并提供了进度条示例代码和Makefile编写规范。文章采用轻松幽默的语言风格，旨在帮助初学者系统掌握Linux开发基础工具的使用方法。（149字）
Leetcode77:组合问题
最新发布
eclipseC的博客
09-06 227
LeetCode 77题（组合）要求从1到n中选择k个数字的所有可能组合，且组合中的元素不能重复，顺序不影响组合的唯一性（例如[1,2]和[2,1]视为同一个组合）。这是一个典型的组合问题，适合用回溯算法解决。
基于云计算的实时日志分析系统
06-07
### 云计算实时日志分析系统的架构设计与工具推荐 构建基于云计算的实时日志分析系统需要综合考虑多个方面，包括数据采集、传输、存储、处理和展示等环节。以下是详细的架构设计和工具推荐。 #### 1. 数据采集层 在数据采集阶段，通常使用轻量级的日志收集工具来捕获来自不同来源的日志数据。这些工具可以运行在各个节点上，将日志数据发送到集中式存储或消息队列中。 - 推荐工具：`Fluentd`[^3] 和 `Filebeat`[^4] 是两种常用的日志采集工具，支持多种输入源和输出目标。 ```bash # Fluentd 配置示例 <source> @type tail path /var/log/*.log pos_file /var/log/td-agent/pos/file.pos tag raw.log </source> ``` #### 2. 数据传输层 为了确保高吞吐量和低延迟，日志数据可以通过消息队列进行缓冲和传输。这种设计可以有效解耦数据生产者和消费者。 - 推荐工具：`Kafka`[^5] 是一种高吞吐量的消息队列系统，适合大规模日志数据的传输。 ```python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') producer.send('logs_topic', b'some log message') producer.flush() ``` #### 3. 数据存储层 实时日志分析系统需要一个能够高效处理写入操作并支持复杂查询的存储系统。 - 推荐工具：`Elasticsearch`[^6] 是一种分布式搜索和分析引擎，非常适合存储和查询结构化及非结构化的日志数据。 #### 4. 数据处理层 对于实时日志分析，可以采用流处理框架对数据进行清洗、转换和聚合。 - 推荐工具：`Spark Streaming`[^7] 或 `Flink`[^8] 是两种流行的流处理框架，能够实现低延迟的数据处理。 ```python from pyspark.streaming import StreamingContext ssc = StreamingContext(sc, 1) lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) wordCounts.pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination() ``` #### 5. 数据展示层 最后，通过可视化工具将分析结果呈现给用户，帮助他们快速发现异常或趋势。 - 推荐工具：`Kibana`[^9] 是一个强大的数据分析和可视化平台，与 Elasticsearch 集成良好。 ### 总结 综上所述，构建基于云计算的实时日志分析系统可以采用以下架构： - 数据采集：Fluentd 或 Filebeat - 数据传输：Kafka - 数据存储：Elasticsearch - 数据处理：Spark Streaming 或 Flink - 数据展示：Kibana
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