日志数据打印与采集总结

最新推荐文章于 2024-09-20 23:43:12 发布
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#数据采集 #日志采集

本文探讨了文本日志解析、格式变更兼容等挑战，并提出了提高数据意识、使用标准化日志库等高质量日志打印策略。同时介绍了用户行为日志五要素及多种日志采集与传输方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

日志打印与采集：


面临的挑战

  1.文本日志的解析与解读

  2.日志格式变更的向前向后兼容

  3.日志的收集与传输

  4.软件开发过程中的日志变更管理


高质量的日志打印:
    1.提高数据意识，与整个开发过程整合

    2.日志应该尽量全和细致，存储廉价，数据宝贵

    3.除与后端无交互的事件在客户端采集外，其余全部后端以日志形式采集，在这个过程中，客户端将一些必要的字 段，传递给后端。

     4.字段管理与审核：公司级的公共字段，部门级的公共字段，特有字段

     5.尽量使用Protobuf/Json等二进制格式：向前兼容，向后兼容，字段约束，传输效率，解析效率

     6.尽可能将数据处理前置

     7.如有可能，开发，维护与使用标准的日志库与框架


一个较好的日志内容实践：用户行为日志五要素：
    Who:设备ID,注册ID等

    When:事件发生时间等

    Where:IP和GPS信息以及由此解析出来的地域，LBS信息等

    How:浏览器，操作系统，设备型号，Referer等

    What:URL,Title,表单内容等


一些可用的日志采集与传输方案：

1、打印到本地文件，然后批量下载/传输

2、打印到本地文件，然后用agent实时tail与传输

3、通过网络直接打印到日志中央服务器



日志中打印统计信息的方案
zhanglehes的专栏
06-24 296
目前维护的一套c++服务，在打印日志时会存在锁竞争。先用brpc定位锁竞争的环节，然后提出集中改进方案，以及它们的优缺点。使用brpc在压测环境下打印contention火焰图。左边的圆圈是处理服务的接入数据，会记录接收量，os类型，业务方类型等统计参数；右边那两个稍小圆圈是两处发送下游，会记录发出量等统计参数；它们都是用同一把锁，当需要写入统计数据时，会去竞争这把锁；从连接方框的边旁的数据大小，可以看到主要的锁竞争来自于处理接收数据的业务函数。原因是我们的服务接收数据是逐条接收的，但是发送数据是批量，因此
日志实践---日志该如何打印？
qq_44078226的博客
02-17 1994
快捷跳转写在前面的话运维与监控运营与决策综合性能与影响安全审计 写在前面的话 在过去的两年里，一直在做日志类工具，期间对日志该如何打印思考不少，下面就结合自己的理解与实践尝试着讲讲这个话题。 首先，我们来看下日志的用途及意义，大致包括： 通过日志检索、关键字及业务指标监控，实现更快的问题发现及定位； 通过对日志数据的统计分析或深度挖掘，帮助更好的运营及决策； 从安全审计角度，有助于实现网络安全及...
日志收集打印服务
wwhhff11
11-01 435
版本一：class LogWriter { private BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>(); private LogThread thread = new LogThread(); private class LogThread extends Thread { @Overrid
HP日志收集工具和收集方法
congyuji4066的博客
01-23 320
一、收集两种日志的方法： nickel日志和crashinfo日志 nickel是收集当前系统日志。但是HP重启系统后，前面的日志就消失了，所以通过crashinfo可以收集更多日志。 将附件中的文件用ftp的bin方式...
日志数据采集
chbxw
03-08 1137
一、日志数据采集 1.1、模拟日志生成器的使用 这里提供了一个模拟生成数据的 jar 包，可以将日志发送给某一个指定的端口，需要大数据程序员了解如何从指定端口接收数据并数据进行处理的流程。 1.2、行为数据 1.2.1、启动chb-logger 1.2.2、在rt_applog启动模拟日志生成器，生成行为日志，通过chb-logger采集，写入 kafka [root@s205 rt_applog]# clear [root@s205 rt_applog]# pwd /home/chenb/chb-real
大数据基础-数据采集与预处理.pdf
06-21
大数据处理的基础之一是高效的数据采集与预处理，本章主要探讨了三种关键工具：Flume、Sqoop和Kafka，其中重点介绍了Apache Flume。Flume是一个专为大数据设计的分布式系统，它能够从多种来源汇聚数据到统一的存储...
[数仓]一、离线数仓（日志数据采集）
weixin_44428807的博客
07-06 1850
G:\Bigdata\Projects\电商数仓4.0数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。和等就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。：用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。
Python实现日志采集功能
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09-20 1496
通过本文的实现，我们完成了日志采集系统的一个基础功能模块，模拟了日志生成、采集、处理等流程。采用面向对象的思想，设计了Logger和类，清晰地将日志的生成、采集和处理功能分离。同时，我们还展示了如何通过Filebeat和Fluentd实现日志的集中采集和传输。这个系统可以进一步扩展，添加日志的传输、存储和分析功能，最终形成一个完善的日志搜集分析平台。
高并发高性能接口中，异步打印并采集业务日志的实现方案
天草二十六
04-05 1517
本文试着通过另外一个解决方案来保证高并发接口的高性能，顺便介绍了如何找回filebeat所在机器的过程。同时提醒我们，在采集数据的时候，或者程序开发的时候，特别是当你的链路很长的时候，把每个环节的主体信息记录下来是多么的重要。
LogStash日志数据采集
TU_JCN的博客
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文章目录一、LogStash介绍及安装1.1、介绍1.2 、node01机器安装LogStash1.3、Input插件1.3.1 stdin标准输入和stdout标准输出1.3.2 监控日志文件变化1.3.3 jdbc插件1.3.4 systlog插件1.4、filter插件1.4.1、grok正则表达式1.4.2、使用grok收集nginx日志数据1.5、Output插件1.5.1 标准输出到控制台1.5.2 将采集数据保存到file文件中1.5.3 将采集数据保存到elasticsearch二、kiba
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06-12 570
一、logstash简介 Logstash是一个开源的服务器端数据处理管道。 logstash拥有200多个插件，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。（大多都是 Elasticsearch。） Logstash管道有两个必需的元素，输入和输出，以及一个可选元素过滤器。 logstash有input,filter以及output三个部分： input：采集各种样式、大小和来源的数据 Logstash 支持各种输入选择 ，同时从众多常用来源捕捉事件。 能够以连续的流
Logstash 数据采集框架详解
tian830937的专栏
01-13 2023
文件描述配置Logstash的yml。包含在单个Logstash实例中运行多个管道的框架和说明。配置Logstash的JVM，使用此文件设置总堆空间的初始值和最大值，此文件中的所有其他设置都被视为专家设置。包含log4j 2库的默认设置。
2020-10-15
weixin_42518167的博客
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Golang zap和lumberjack实现日志存储和自动管理 期望实现功能 控制最多保留的日志文件及保留最近多少天的日志文件(控制日志的最大磁盘使用量) 控制每个日志文件的大小 我们使用zap和lumberjack框架实现 lumberjack的Logger结构体如下 type Logger struct { //写日志的文件名称 Filename string `json:"filename" yaml:"filename"` //每个日志文件长度的...
ELK日志分析平台（二）----logstash数据采集
Jelly
09-14 3472
logstash主要用于ELK中的数据采集，具有分片功能，可以很好地将数据进行整理切片，使elasticsearch进行查看
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02-23 3158
页面日志采集 页面浏览日志采集。指的是当一个页面被浏览器或者APP加载呈现时采集的日志，也是页面浏览量（Page View, PV）和访客数（Unique Visitors，UV）的统计基础。 页面交互日志采集。获取用户操作日志，通过量化获知用户的兴趣点或者体验优化点。 页面浏览日志采集流程 目前典型的网页访问过程是以客户端发送请求、服务器响应并返回所请求的内容进行的。 客户端日志采集 如果要...
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1.行转列filebeat采集多行日志的时候会把日志分开来采集，这样传递到logstash的时候就无法正确解析了，所以用把多行日志统一采集。 这时候可以使用：multiline配置选项。 multiline：适用于日志中每一条日志占据多行的情况，比如各种语言的报错信息调用栈。这个配置的下面包含如下配置：pattern：多行日志开始的那一行匹配的pattern negate：是否需要对patter
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
大数据：数据的日志采集与用途
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系统架构流程图、离线处理、实时在线；职业定位；数据采集用途、日志； 数据模型、产生、划分、质量检测、日志传输
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python 日志保存与打印
最新发布
03-12
<think>嗯，用户的问题是关于如何在Python中实现日志的保存和打印的最佳实践。首先，我需要回忆一下Python中的logging模块，因为这是处理日志的标准库。我记得logging模块提供了灵活的配置，可以同时将日志输出到控制台和文件，这可能符合用户的需求。 用户提到“保存和打印”，也就是需要日志既输出到文件又显示在控制台上。这时候，应该使用处理程序（Handlers），比如FileHandler和StreamHandler。可能需要配置多个handler，一个用于写入文件，另一个用于控制台输出。同时，还需要设置日志的格式，比如时间、日志级别、消息内容等，这可以通过Formatter类来实现。 另外，日志的级别也很重要。用户可能希望不同级别的日志被记录，比如DEBUG、INFO、WARNING等。需要确保设置合适的级别，避免日志过多或过少。通常建议使用INFO作为默认级别，但根据实际情况调整。 还有，logging模块的单例模式，也就是整个应用中使用同一个logger实例，这样配置一次后各处都能使用。可能需要使用getLogger(__name__)来获取logger对象，这样可以方便地追踪日志的来源模块。 另外，用户可能需要了解如何避免日志文件过大，这时候可以使用RotatingFileHandler或TimedRotatingFileHandler，按大小或时间滚动日志文件，自动分割和备份。这也是最佳实践的一部分，特别是在生产环境中。 还要注意多线程或异步环境下的日志处理，确保线程安全。不过Python的logging模块本身是线程安全的，所以可能不需要额外处理，但需要确认这一点是否正确。 最后，可能需要提供一个完整的配置示例，展示如何同时输出到控制台和文件，设置格式和日志级别，以及如何处理不同的handler。同时，结合用户提供的引用代码中的例子，比如引用[1]中的数据处理流程，可能需要将日志集成到类似的数据处理函数中，例如在data_ingestion或data_processing中添加日志记录。 还要检查用户提供的参考引用，是否有相关的代码或实践可以借鉴。例如，引用[2]中的多线程处理，可能需要考虑日志在多线程中的使用情况，但根据用户的问题，这可能不是重点，但可以提及。 总结步骤应该是： 1. 导入logging模块，配置基本设置。 2. 创建FileHandler和StreamHandler。 3. 设置日志格式，并应用到各个handler。 4. 将handler添加到logger实例中。 5. 设置日志级别。 6. 示例代码展示，如何在函数中使用logging记录信息。 另外，需要回答用户可能的问题，比如如何避免重复日志、如何管理不同模块的日志、如何配置日志文件滚动等。这些可以作为相关问题提出，但用户可能希望直接在回答中找到这些信息。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并给出代码示例，同时引用提供的参考内容中的代码结构，比如引用[1]中的函数调用流程，将日志集成到其中。</think>在Python中实现日志的保存和打印，推荐使用标准库`logging`模块。以下是分步实现的最佳实践： --- ### 1. **基础配置** 通过`basicConfig`快速配置日志系统，设置格式、级别和输出目标： ```python import logging logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler("app.log"), # 保存到文件 logging.StreamHandler() # 打印到控制台 ] ) ``` --- ### 2. **自定义多处理器** 若需更灵活控制（如不同格式或级别），可手动配置处理器（Handlers）： ```python logger = logging.getLogger(__name__) logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置全局最低日志级别 # 文件处理器（保存到文件） file_handler = logging.FileHandler("debug.log") file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s')) file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 文件记录DEBUG及以上级别 # 控制台处理器（打印到终端） console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(levelname)s: %(message)s')) console_handler.setLevel(logging.INFO) # 控制台仅显示INFO及以上级别 logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) ``` --- ### 3. **日志滚动管理** 使用`RotatingFileHandler`或`TimedRotatingFileHandler`避免日志文件过大[^1]： ```python from logging.handlers import RotatingFileHandler rotating_handler = RotatingFileHandler( "app.log", maxBytes=5*1024*1024, # 5MB后分割 backupCount=3, # 保留3个备份文件 encoding='utf-8' ) logger.addHandler(rotating_handler) ``` --- ### 4. **在代码中使用** 在数据处理流程（如引用[1]的代码）中集成日志： ```python def data_ingestion(data): try: logger.info("开始数据采集") # 数据采集逻辑 except Exception as e: logger.error(f"数据采集失败: {str(e)}", exc_info=True) raise def data_processing(data): logger.debug(f"当前处理数据量: {len(data)}") # 数据处理逻辑 ``` --- ### 5. **关键注意事项** - **级别控制**：`DEBUG` > `INFO` > `WARNING` > `ERROR` > `CRITICAL` - **线程安全**：`logging`模块原生支持多线程，无需额外处理[^2] - **性能优化**：避免在循环中频繁记录低级别日志（如`DEBUG`） ---
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