[高并发引擎]Log模块

Log模块见雏形了,之所以最开始写Log模块,主要是考虑先写好了这个模块,以后在开发其他模块时,可以调用Log模块很容易的输出Log信息,方便开发过程中调试程序。Log模块大致如下:

在程序中调用Log模块输出日志信息,Log模块会根据Log等级判断是不是要把log信息输出到各个监听器,Log模块从配置模块读取配置信息,来设置最低输出的log等级和监听器。

各个监听器分别把信息输出到控制台,Log服务器,Log文件,系统日志等。

使用这个模块还是非常简单的,示例代码:

  1. #include "god/log.h"   
  2.   
  3. using namespace std;   
  4. using namespace G;   
  5.   
  6. static Logger::ptr g_loggera = Log::find("ModuleA");   
  7. static Logger::ptr g_loggerb = Log::find("ModuleB");   
  8.   
  9. int main(int argc, char *argv[]) {   
  10.     GOD_LOG_FATAL(g_loggera) << "Fatal,libgod";   
  11.     GOD_LOG_FATAL(g_loggerb) << "Fatal,嘿嘿";   
  12.   
  13.     GOD_LOG_ERROR(g_loggera) << "Error,libgod";   
  14.     GOD_LOG_ERROR(g_loggerb) << "Error,嘿嘿";   
  15.   
  16.     GOD_LOG_WARNING(g_loggera) << "Warning,libgod";   
  17.     GOD_LOG_WARNING(g_loggerb) << "Warning,嘿嘿";   
  18.   
  19.     GOD_LOG_INFO(g_loggera) << "Info,libgod";   
  20.     GOD_LOG_INFO(g_loggerb) << "Info,嘿嘿";   
  21.   
  22.     GOD_LOG_TRACE(g_loggera) << "Trace,libgod";   
  23.     GOD_LOG_TRACE(g_loggerb) << "Trace,嘿嘿";   
  24.   
  25.     GOD_LOG_DEBUG(g_loggera) << "Debug,libgod";   
  26.     GOD_LOG_DEBUG(g_loggerb) << "Debug,嘿嘿";   
  27.     return 0;   
  28. }  

运行结果:

  1. ./bin/log.exe   
  2. 2012-Nov-16 16:04:57.425740 FATAL ModuleA src/log.cpp:10 Fatal,libgod   
  3. 2012-Nov-16 16:04:57.426163 FATAL ModuleB src/log.cpp:11 Fatal,嘿嘿   
  4. 2012-Nov-16 16:04:57.426231 ERROR ModuleA src/log.cpp:13 Error,libgod   
  5. 2012-Nov-16 16:04:57.426390 ERROR ModuleB src/log.cpp:14 Error,嘿嘿   
  6. 2012-Nov-16 16:04:57.426460 WARNING ModuleA src/log.cpp:16 Warning,libgod   
  7. 2012-Nov-16 16:04:57.426516 WARNING ModuleB src/log.cpp:17 Warning,嘿嘿   
  8. 2012-Nov-16 16:04:57.426571 INFO ModuleA src/log.cpp:19 Info,libgod   
  9. 2012-Nov-16 16:04:57.426626 INFO ModuleB src/log.cpp:20 Info,嘿嘿  
### Java高并发场景下的日志分析系统实现方案与最佳实践 在Java高并发环境下构建日志分析系统是一项复杂的任务,它不仅涉及技术选型和技术细节的设计,还需要考虑性能优化以及系统的扩展性和稳定性。以下是针对这一主题的具体讨论。 #### 技术栈的选择 为了支持高并发的日志收集和处理需求,通常会采用分布式架构来分担压力。常见的技术组件包括但不限于Apache Kafka用于消息队列管理[^1],Elasticsearch作为全文搜索引擎存储结构化数据[^2],Logstash负责日志解析和传输[^3],Kibana提供可视化界面展示数据分析结果[^4]。这种ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)加Kafka的技术组合能够很好地满足大规模实时日志监控的需求。 #### 架构设计要点 核心实施部分应当围绕以下几个方面展开: 1. **日志采集层**: 使用轻量级代理程序如Filebeat或者Fluentd从应用服务器上抓取原始日志文件并发送至中间件[Kafka](https://kafka.apache.org/)集群中等待进一步加工处理。 ```java public class FileBeatConfig { private String path; private boolean compress; public void start() throws Exception{ //模拟启动filebeat配置逻辑 System.out.println("Starting file beat with config:" + this.toString()); } @Override public String toString(){ return "{path:"+this.path+",compress:"+this.compress+"}"; } } ``` 2. **日志传输管道**: 建立稳定可靠的消息传递机制确保即使在网络波动情况下也不会丢失重要信息流。这里推荐利用Kafka topic分区特性提高吞吐率同时降低延迟时间差。 3. **日志存储检索引擎**: Elasticsearch具备强大的索引能力可以帮助快速定位异常事件发生位置及其上下文环境描述;另外通过设置合理的shard数量平衡查询负载分布从而提升整体响应速度。 4. **前端展现平台**: 结合业务实际需要定制开发报表统计图表等功能模块以便运维人员直观了解当前运行状态指标变化趋势图谱等实用价值高的图形表达形式呈现出来供决策参考依据之用。 以上各个环节紧密相连共同构成了完整的解决方案框架模型[^5]。 ```python import json from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() def search_logs(index_name, query_body): res = es.search(index=index_name, body=query_body) hits = [] for hit in res['hits']['hits']: source = hit["_source"] score = hit["_score"] hits.append({"_id":hit["_id"], "_index":hit["_index"],"data":source,"relevance_score":score}) return {"total_count":res["hits"]["total"]["value"],"results":hits} query = {'query': {'match_all': {}}} response_data=search_logs('log_index',query) print(json.dumps(response_data)) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值