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1.HttpClient4.5使用Commons-logging作为日志记录接口
2.找到卡顿来源，日志软件日志软件BlockCanary源码精简分析
3.Golang日志库 log
4.七爪源码：7 个适合您下一个项目的源码源码最佳 Node.js 日志库。
5.看完这个不会配置 logback ，下载请你吃瓜！日志软件日志软件
6.CentOS7搭建企业级ELK日志分析系统

HttpClient4.5使用Commons-logging作为日志记录接口

       Apache HttpClient 4.5采用Commons-logging作为日志记录接口，源码源码此接口被广泛应用于日志实现与解耦设计。下载知识答题系统源码在org.apache.mons-logging.jar被加入到CLASSPATH后，日志软件日志软件系统自动猜测并设置所需日志工具，源码源码无需额外配置。下载默认LogFactory按照以下步骤自动发现并决定使用日志实现类：

       首先在classpath下查找commons-logging.properties文件，日志软件日志软件使用其定义的源码源码Log实现类。若未找到，下载则查找是日志软件日志软件否已定义系统环境变量org.apache.commons.logging.Log，使用其指定的源码源码Log实现类。

       查看classpath中是下载否存在Log4j的包，若有，则自动选用Log4j作为日志实现。

       若未发现Log4j包，则使用JDK自身的日志实现类（适用于JDK1.4及以上版本）。

       若前三种情况均未满足，则使用commons-logging提供的简单日志实现类SimpleLog。

       综上，Apache HttpClient 4.5通过Commons-logging接口实现高效灵活的日志管理，简化日志工具的选择与集成过程。

找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析

       通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，放入缓冲区，硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，渲染周期是ms，这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms，就会出现卡顿现象，这通常发生在软件层，而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的执行地点则在Handler中，具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。

       软件层在收到硬件层的tc中控源码vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。

       要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。

       BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。

       BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，718陌陌源码执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。

       堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。

       总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。

Golang日志库 log

       日志库的正确使用姿势和Golang日志库Glog源码分析

       日志，顾名思义，就是记录系统操作和结果的文件。日志文件记录了系统与用户交互的信息，是分析系统运行状态和解决线上问题的重要手段。良好的日志规范对于系统运维至关重要。

       在开发中，正确使用日志库能帮助我们追踪程序运行过程中的状态，定位问题，提高代码的可维护性。Golang标准库提供的`log`库就是常用的日志工具之一。

       使用`log`库，首先需要明确的是，这个库不需要额外安装，直接使用即可。默认情况下，日志输出到标准错误，并且每条日志前自动包含日期和时间戳。`log`库提供了丰富的功能，包括格式化输出、添加前缀、新DDOS平台源码设置选项等。

       例如，使用`log.Prefix`方法可以为日志添加一个前缀，增强日志的可读性。同时，通过`log.SetFlag`可以定制日志输出的格式选项，比如日期、时间、文件名等。

       为了实现更灵活的日志输出，可以创建自定义的Logger。`log.New`函数提供了创建自定义日志器的接口，通过设置Writer参数，可以将日志输出到不同的目的地，如标准输出、文件、甚至网络。

       核心功能`Output`方法处理了日志的格式化、前缀添加和输出流程。通过设置`calldepth`参数，可以获取调用栈的信息，增加日志的上下文信息。

       总之，Golang的`log`库提供了一套简洁且强大的日志处理方案，不仅能够满足基本的日志需求，还允许开发者根据项目需要进行高度定制，是开发中不可或缺的工具。

七爪源码：7 个适合您下一个项目的最佳 Node.js 日志库。

       在开发生产就绪的应用程序时，日志记录至关重要。它有助于跟踪执行流程，并深入了解应用程序中发生的问题原因。监控日志可让您轻松识别应用程序中的问题或异常情况。为了帮助您更有效地监控和调试Node.js应用程序中的问题，本文整理了最佳的Node.js日志库列表，旨在让您在问题影响用户之前就能识别并修复它们。

       以下是我们精选的顶级Node.js日志库：

       Winston

       Winston是一个广泛使用的日志库，设计简洁，支持通用日志记录，并能与多种传输服务集成。它自称为“记录器”，过流检测源码可用于将日志路由到包括AWS Cloud Watch、Graylog2、Logz.io和Sematext Logsene在内的多种服务。Winston还支持与Express框架集成，通过添加中间件来更好地进行日志记录。

       示例代码使用express-winston中间件与Winston结合记录日志。

       Bunyan

       Bunyan是一个快速的JSON格式Node.js日志库，支持多种传输选项。它具备简洁的打印CLI、日志过滤器、对象序列化器、系统监听功能，以及多种运行时环境支持能力。Bunyan强制使用JSON格式的日志。

       通过npm安装Bunyan，并在调用对应日志严重性方法前创建记录器实例。错误日志和严重级别为info的日志分别写入名为myapp-error.log和process.stdout的文件。

       Pino

       Pino是一个流行的替代Node.js日志库，声称性能比其他库快5倍，提供标准功能，如存储介质选择、日志级别和格式化功能。Pino具有高度可扩展性、灵活性，易于与Express、Fastify和Restify等Node.js框架集成。它是一个轻量级的日志库，支持异步日志记录，并允许创建子记录器。

       使用以下命令安装Pino。

       LogLevel

       LogLevel是一个流行、简单、轻量级的Node.js日志库，可在浏览器和Node.js环境中运行。它旨在用更多功能替换控制台方法，如禁用生产中的错误日志记录和按严重性过滤日志的能力。LogLevel是一个无依赖的Node.js日志库，即使在不支持控制台对象的浏览器中也能继续日志记录。与其他Node.js日志库一样，LogLevel提供日志重定向、格式化和过滤功能。对于使用TypeScript开发的开发者，LogLevel已经包含了类型定义，使其使用更便捷。

       Tracer

       Tracer自称是Nodejs的可定制且强大的日志库。它提供简单的日志、彩色日志打印，并允许您自定义输出级别。您可以通过打印时间戳、文件名、行号甚至调用堆栈来自定义Tracer。

       Signale

       Signale是一个包含个用于Javascript应用程序的记录器的集合，支持TypeScript和范围日志记录。它提供计时器来记录时间戳、数据和文件名。除了个预定义记录器（如await、complete、fatal、fav、info）外，您还可以创建自定义日志。您可以使用记录器数据定义JSON对象和字段来创建自定义日志，并设置交互式记录器以覆盖旧值。

       Signale的一个关键功能是过滤敏感或秘密信息的能力。您可以使用addSecrets()和clearSecrets()函数添加和清除秘密数组。多个秘密存储在数组中。通过调用API的特定语法，您可以从Signale进行日志记录。

       Morgan

       Morgan是一个日志工具（中间件），专门用于使用Express和Node.js实现的HTTP服务器。它可以帮助您记录请求、错误等信息到控制台。

       使用以下命令安装Morgan。在开发模式下与Express结合使用Morgan：

       总结

       本文整理的Node.js日志库列表旨在为您提供高效监控应用程序运行状况、解决问题和调试功能所需的工具。如果您使用其中任一库，您将能够确保应用程序在出现问题之前就能得到识别和修复，同时保留重要信息供将来参考。

看完这个不会配置 logback ，请你吃瓜！

       日志是软件开发和维护中的重要元素，它们帮助开发者理解程序的执行流程、追踪错误以及优化系统性能。本文将深入探讨日志框架logback，通过实际案例来学习如何配置和使用它，以解决在日志管理方面可能遇到的问题。

       ### logback概览

       logback是用于替代Log4j 1.x的一个开源日志框架，由Log4j的创始人设计。它在关键执行路径上的性能提升显著，且初始化内存加载更小，使得日志记录更为高效。经过充分的测试，logback在性能和稳定性上具有高度的可靠性。

       ### 日志配置详解

       在学习如何配置logback时，首先需要了解其配置文件的结构和功能。

       #### 配置文件结构

       配置文件通常遵循以下结构，如图所示。文件的每一部分对应日志记录的不同方面，如日志级别、日志输出目的地、日志格式等。

       #### 日志配置项

       在配置文件中，关键的配置项包括：

       -

       **`contextName`**：用于设置日志上下文的名称，便于区分不同应用程序的日志。

       -

       **`property`**：定义变量及其值，这些变量在日志记录时可以被引用。

       -

       **`logger`**：配置特定的包或类的日志级别和日志输出。

       -

       **`root`**：根日志器，拥有全局的日志级别设置。

       -

       **`appender`**：负责日志输出的组件，包括日志文件、控制台输出等。

       -

       **`filter`**：用于过滤日志记录，可根据日志级别、时间、内容等条件进行过滤。

       ### 示例配置分析

       通过配置一个简单的文件，我们将学习如何将日志输出到控制台或文件中。以springboot项目为例，配置如下：

       首先，配置文件需以`logback-spring.xml`命名，以支持spring扩展特性。在`properties`部分，设置日志级别和输出位置。

       接着，通过`appender-ref`指定日志输出方式，可选择控制台输出或文件输出。若选择文件输出，需定义`appender`，包括日志文件名、滚动策略、编码、格式等。

       通过调整`logger`的级别和`appender-ref`的引用，可以控制特定包或类的日志输出方式。例如，将控制台输出与文件输出分离，实现不同日志级别的分离输出。

       ### 日志文件隔离打印案例

       实现日志文件的隔离打印，可基于包、类或自定义logger名称。通过调整`logger`的`appender-ref`，可将不同包、类的日志输出到不同的日志文件中。

       ### 使用logback记录MyBatis SQL语句

       在MyBatis配置中，通过指定日志实现对SQL语句的记录。确保在`logback-spring.xml`中配置正确的日志级别和appender，以将SQL语句记录到日志文件中。

       ### 结论

       通过本文的学习，你将掌握如何使用logback高效、灵活地配置日志系统。这不仅有助于提升代码的可维护性，还能显著提高开发和调试效率。掌握日志管理是每位开发者必备的技能之一，推荐对logback源码进行深入研究，以获取更深层次的理解。

CentOS7搭建企业级ELK日志分析系统

       部署Elasticsearch

       在部署Elasticsearch之前，请确保已部署好JDK环境。

       部署方式包括：使用yum、rpm、离线安装。离线安装部署过程如下：

       下载离线安装包

       解压并创建data和logs目录

       修改配置文件

       使用vim命令编辑elasticsearch.yml文件。

       JVM配置

       根据需求修改JVM属性，在elasticsearch-env文件中编辑。

       ES_JAVA_HOME配置

       确保ES可以正确识别Java环境。

       创建elk用户

       避免使用root用户启动ES，新建一个elk用户。

       启动elasticsearch

       执行启动命令，注意处理可能出现的报错并查看机器限制，修改限制后再次启动。

       浏览器验证

       切换elk用户启动ES后，在浏览器中输入[nodeip]:验证，显示集群健康检查结果表示成功。

       部署head插件

       通过GitHub下载Elasticsearch-head，给es用户elk目录权限，完成配置、安装和启动。

       索引管理

       通过Head插件可以查看和操作索引信息，包括关闭/开启索引，创建新索引等操作。

       数据管理

       使用RESTful接口管理索引

       PUT或POST方法创建索引，GET方法查询文档，PUT方法更新文档，DELETE方法删除文档。

       示例操作

       创建歌曲索引，查询、更新和删除歌曲信息。

       数据浏览

       使用Head插件查看索引、类型、字段和数据信息。

       部署logstash

       部署在被收集日志的服务器上，使用yum、rpm或离线包安装。

       部署kibana

       使用yum、rpm或离线安装kibana，配置环境变量，通过浏览器访问验证。

       实战演示elk-logstash收集nginx日志

       部署软件，配置启动文件和pipelines，访问生成日志，查看日志内容。

       实战演示filebeat采集多个日志

       使用filebeat采集并发送日志至ES或logstash，配置并启动服务，验证传输。

       部署metricbeats

       通过yum、rpm或源码包安装metricbeats，监控服务器性能数据。

       启用xpack安全验证、部署cerebro可视化界面

       生成证书、配置节点、启动集群，设置用户密码，通过cerebro界面进行可视化管理。

spdlog源码解读(三)

       重构代码以提升效率与可维护性是软件开发中的重要实践。针对日志记录功能，原代码存在重复实现与参数传递问题，本文将对日志记录功能进行优化，通过创建Logger类与Registry类实现日志管理的单例模式，以及引入sink机制来封装输出目的地，实现多输出日志打印。

       首先，引入单例模式通过Registry类管理日志记录器实例，确保全局只有一个实例，简化代码结构并提升管理效率。其次，针对同步与异步需求，创建Logger类与继承于它的AsyncLogger类，分别满足不同场景下的日志记录需求。

       为实现灵活的日志输出，本文提出创建基类base_sink，并定义两个子类，分别用于将日志文本写入文件与进行彩色输出。通过此设计，spdlog能够通过多态特性实现不同输出端的日志打印，简化日志配置与实现。

       在完成上述优化后，代码将更加简洁、易于维护，并支持多种日志输出方式。具体实现细节已在GitHub仓库中详细展示，供读者参考与深入理解。