日志采集/分析

转载作者：撒哈拉更新时间：2024-06-30 23:00:33

EFK
- 1. 日志系统
- 2. 部署ElasticSearch
  - 2.1 创建handless服务
  - 2.2 创建sts
- 3. 部署kibana
- 4. 部署ilogtail（docker-compose）
  - 4.1 编写docker-compose
  - 4.2 配置ilogtail采集
  - 4.3 查看容器采集的日志
  - 4.4 采集容器标准输出日志(可选)
  - 4.5 查看采集的容器日志
- 5. 部署kafka
  - 5.1 kafka介绍
  - 5.2 部署kafka(docker-compose)
  - 5.3 部署kafdrop(kafka的web界面)
  - 5.4 ilogtail将日志写入到kafka
- 6. 部署logstash
  - 6.1 部署logstash(docker-compose)
  - 6.2 输出日志到es
  - 6.3 到kibana查看
    - 6.3.1 查看索引

EFK

这是一个日志收集系统，日志收集属于可观测性体系。

可观测性体系。

监控。
- 基础设施的维度
  - USE方法
    - CPU：
      - 利用率
      - 负载
    - 内存：
      - 利用率
      - 饱和度
      - 错误率
    - 网卡：
      - 利用率
      - 饱和度
      - 错误率
- 应用程序的维度
  - RED方法
日志。
- 操作系统维度
- 应用维度
  - 通过日志的错误进一步完善监控
  - 通过日志排查问题
  - 行为分析
链路追踪。

1. 日志系统

ELK
- ElasticSearch ：日志存储系统
- LogStash：日志采集器
- Kibana：日志查询分析系统

ELK现在用的少，原因是。

jruby（java+ruby）

语法复杂：重量级日志采集

性能差

EFK 。
- ElasticSearch
- Fluneted：日志采集器
- Kibana
PLG 。
- Promtail :日志采集器
- Loki：日志存储系统
- Grafana：日志查询分析系统

我们这里部署的架构是。

ilogtail ---> kafka ---> logstash ---> elasticsearch ---> kibana 。

使用ilogtail采集日志写入到kafka消息队列里，再由logstash从消息队列里读取日志写入到 es，最后再由kibana做展示。

至于第三个环节为什么是logstash而不是ilogtail是因为，ilogtail要往es里面写日志会需要配置es的认证密码，但我们是没有给es配置用户名和密码的，所以采用logstash 。

2. 部署ElasticSearch

2.1 创建handless服务

[root@master EFK]# vim es-svc.yaml 
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: logging
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch
  clusterIP: None
  ports:
  - port: 9200
    name: rest
  - port: 9300
    name: inter-node

2.2 创建sts

[root@master EFK]# vim es-sts.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: es
  namespace: logging
spec:
  serviceName: elasticsearch
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      initContainers:
        - name: initc1
          image: busybox
          command: ["sysctl","-w","vm.max_map_count=262144"]
          securityContext:
            privileged: true
        - name: initc2
          image: busybox
          command: ["sh","-c","ulimit -n 65536"]
          securityContext:
            privileged: true
        - name: initc3
          image: busybox
          command: ["sh","-c","chmod 777 /data"]
          volumeMounts:
          - name: data
            mountPath: /data
      containers:
        - name: elasticsearch
          image: swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/hcie_openeuler/elasticsearch:7.17.1
          resources:
            limits:
              cpu: 1000m
            requests:
              cpu: 100m
          ports:
            - containerPort: 9200
              name: rest
              protocol: TCP
            - containerPort: 9300
              name: inter-node
              protocol: TCP
          volumeMounts:
            - name: data
              mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
          env:
            - name: cluster.name
              value: k8s-logs
            - name: node.name
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.name
            - name: cluster.initial_master_nodes
              value: "es-0"
            - name: discovery.zen.minimum_master_nodes
              value: "2"
            - name: discovery.seed_hosts
              value: "elasticsearch"
            - name: ES_JAVA_OPTS
              value: "-Xms512m -Xmx512m"
            - name: network.host
              value: "0.0.0.0"
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: data
        labels:
          app: elasticsearch
      spec:
        accessModes: ["ReadWriteOnce"]
        resources:
          requests:
            storage: 10Gi

应用yaml文件。

[root@master EFK]# kubectl create ns logging
[root@master EFK]# kubectl apply -f .
service/elasticsearch create
statefulset.apps/es create
[root@master EFK]# kubectl get pods -n logging 
NAME   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
es-0   1/1     Running   0          46s

pod显示running就是部署好了。

3. 部署kibana

我直接将所有需要的资源放在一个yaml文件里面。

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: logging
  name: kibana-config
  labels:
    app: kibana
data:
  kibana.yml: |
    server.name: kibana
    server.host: "0.0.0.0"
    i18n.locale: zh-CN
    elasticsearch:
      hosts: ${ELASTICSEARCH_HOSTS}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
  type: NodePort
  selector:
    app: kibana

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: logging
  labels:
    app: kibana
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image: swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/hcie_openeuler/kibana:7.17.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        resources:
          limits:
            cpu: 1
          requests:
            cpu: 1
        env:
        - name: ELASTICSEARCH_URL
          value: http://elasticsearch:9200    # 写handless的名字
        - name: ELASTICSEARCH_HOSTS
          value: http://elasticsearch:9200    # 写handless的名字
        ports:
        - containerPort: 5601
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /usr/share/kibana/config/kibana.yml
          readOnly: true
          subPath: kibana.yml
      volumes: 
      - name: config
        configMap:
          name: kibana-config

查看端口并访问。

[root@master EFK]# kubectl get svc
NAME            TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None            <none>        9200/TCP,9300/TCP   17m
kibana          NodePort    10.104.94.122   <none>        5601:30980/TCP      4m30s

kibana的nodeport端口是30980，我们来访问。

这样就算部署好了，接下来需要部署日志采集工具。

4. 部署ilogtail（docker-compose）

因为Fluentd配置复杂，所以我这里采用ilogtail来采集日志。

ilogtail配置简单
阿里开源，界面中文

我们先使用docker-compose的方式部署，最后整个平台搭建起来之后我们再将ilogtail部署到k8s集群里。

4.1 编写docker-compose

[root@master ilogtail]# vim docker-compose.yaml
version: "3"
services:
  ilogtail:
    container_name: ilogtail
    image: sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4
    network_mode: host
    volumes:
      - /:/logtail_host:ro
      - /var/run:/var/run
      - ./checkpoing:/usr/local/ilogtail/checkpoint
      - ./config:/usr/local/ilogtail/config/local

/：我们将宿主机的整个 / ，目录挂载到容器里面，方便容器读取日志
checkpoint：这个相当于一个指针，指向当前读取到哪一行日志了，如果ilogtail被重启了它可以根据这个checkpoint来回到上一次读取的地方
config：这个就是放采集的配置文件的

启动容器。

[root@master ilogtail]# docker-compose up -d
[root@master ilogtail]# docker ps |grep ilogtail
eac545d4da87        sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4   "/usr/local/ilogtail…"   10 seconds ago      Up 9 seconds                            ilogtail

这样容器就启动了。

4.2 配置ilogtail采集

[root@master ilogtail]# cd config/
[root@master config]# vim sample-stdout.yaml
enable: true
inputs:
  - Type: input_file          # 文件输入类型
    FilePaths: 
      - /logtail_host/var/log/messages
flushers:
  - Type: flusher_stdout    # 标准输出流输出类型
    OnlyStdout: true
[root@master config]# docker restart ilogtail

/logtail_host/var/log/messages：这里是这个地址的原因是我们将宿主机的/，挂载到了容器内的logtail_host，所以我们宿主机产生的日志会在容器的/logtail_host/var/log/messages这个目录下。
配置文件写好之后我们还需要重启容器让他读取配置，所以有一个restart 。

4.3 查看容器采集的日志

[root@master config]# docker logs ilogtail

2024-06-30 11:16:25 {"content":"Jun 30 19:16:22 master dockerd[1467]: time=\"2024-06-30T19:16:22.251108165+08:00\" level=info msg=\"handled exit event processID=9a8df40981b3609897794e50aeb2bde805eab8a75334266d7b5c2899f61d486e containerID=61770e8f88e3c6a63e88f2a09d2683c6ccce1e13f6d4a5b6f79cc4d49094bab4 pid=125402\" module=libcontainerd namespace=moby","__time__":"1719746182"}
2024-06-30 11:16:25 {"content":"Jun 30 19:16:23 master kubelet[1468]: E0630 19:16:23.594557    1468 kubelet_volumes.go:245] \"There were many similar errors. Turn up verbosity to see them.\" err=\"orphaned pod \\\"9d5ae64f-1341-4c15-b70f-1c8f71efc20e\\\" found, but error not a directory occurred when trying to remove the volumes dir\" numErrs=2","__time__":"1719746184"}

可以看到，宿主机的日志已经被成功采集了，宿主机的日志会被封装到content里，如果没有看到输出的日志的话，需要进入到容器内部查看一个叫做ilogtail.LOG的文件，而不能使用docker logs ilogtail 。

4.4 采集容器标准输出日志(可选)

[root@master config]# cp sample-stdout.yaml docker-stdout.yaml
# 为了避免同时输出到标准输出而导致的日志杂乱，我们临时将sample-stdout关掉
[root@master config]# cat sample-stdout.yaml 
enable: false                 # 将这里改为false
inputs:
  - Type: input_file          # 文件输入类型
    FilePaths: 
      - /logtail_host/var/log/messages
flushers:
  - Type: flusher_stdout    # 标准输出流输出类型
    OnlyStdout: true
[root@master config]# cat docker-stdout.yaml 
enable: true
inputs:
  - Type: service_docker_stdout        
    Stdout: true                 # 采集标准输出
    Stderr: false                # 不采集错误输出
flushers:
  - Type: flusher_stdout    
    OnlyStdout: true
[root@master config]# docker restart ilogtail 
ilogtail

4.5 查看采集的容器日志

2024-06-30 11:24:13 {"content":"2024-06-30 11:24:10 {\"content\":\"2024-06-30 11:24:07 {\\\"content\\\":\\\"2024-06-30 11:24:04.965 [INFO][66] felix/summary.go 100: Summarising 12 dataplane reconciliation loops over 1m3.4s: avg=3ms longest=12ms ()\\\",\\\"_time_\\\":\\\"2024-06-30T11:24:04.965893702Z\\\",\\\"_source_\\\":\\\"stdout\\\",\\\"_container_ip_\\\":\\\"192.168.200.200\\\",\\\"_image_name_\\\":\\\"calico/node:v3.23.5\\\",\\\"_container_name_\\\":\\\"calico-node\\\",\\\"_pod_name_\\\":\\\"calico-node-hgqzr\\\",\\\"_namespace_\\\":\\\"kube-system\\\",\\\"_pod_uid_\\\":\\\"4d0d950c-346a-4f81-817c-c19526700542\\\",\\\"__time__\\\":\\\"1719746645\\\"}\",\"_time_\":\"2024-06-30T11:24:07.968118197Z\",\"_source_\":\"stdout\",\"_container_ip_\":\"192.168.200.200\",\"_image_name_\":\"sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4\",\"_container_name_\":\"ilogtail\",\"__time__\":\"1719746647\"}","_time_":"2024-06-30T11:24:10.971474647Z","_source_":"stdout","_container_ip_":"192.168.200.200","_image_name_":"sls-opensource-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ilogtail-community-edition/ilogtail:2.0.4","_container_name_":"ilogtail","__time__":"1719746650"}

能够正常看见日志就说明日志采集没有问题，接下来我们部署kafka，用来接收ilogtail的日志，注意将日志采集关掉，不然你的虚拟机磁盘很快就会满。

5. 部署kafka

kafka作为消息队列，会有消费者和生产者，生产者在这里就是ilogtail，也就是将日志写入到kafka，消费者就是logstash，从kafka里面读取日志写入到es 。

5.1 kafka介绍

Apache kafka是分布式的，基于发布/订阅的容错消息系统，主要特性如下。

高吞吐，低延迟：可以做到每秒百万级的吞吐量，并且延迟低(其他的消息队列基本也都可以) 。
持久性，可靠性：消息会被持久化到本地磁盘，支持数据备份防止数据丢失，并且可以配置消息有效期，以便消费者可以多次消费。
kafka官方不支持docker部署，我们可以使用第三方的镜像。

5.2 部署kafka(docker-compose)

version: '3'
services:
  zookeeper:
    image: quay.io/3330878296/zookeeper:3.8
    network_mode: host
    container_name: zookeeper-test
    volumes:
      - zookeeper_vol:/data
      - zookeeper_vol:/datalog
      - zookeeper_vol:/logs
  kafka:
    image: quay.io/3330878296/kafka:2.13-2.8.1
    network_mode: host
    container_name: kafka
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: "192.168.200.200"
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "192.168.200.200:2181"
      KAFKA_LOG_DIRS: "/kafka/logs"
    volumes:
      - kafka_vol:/kafka
    depends_on:
      - zookeeper
volumes:
  zookeeper_vol: {}
  kafka_vol: {}

KAFKA_LOG_DIRS: "/kafka/logs"：这个地方需要注意，在kafka的名词里面，他把数据叫做日志，这个地方看似是定义的日志目录，其实是kafka的数据目录

5.3 部署kafdrop(kafka的web界面)

[root@master kafka]# docker run -d --rm -p 9000:9000 \
    -e KAFKA_BROKERCONNECT=192.168.200.200:9092 \
    -e SERVER_SERVLET_CONTEXTPATH="/" \
    quay.io/3330878296/kafdrop

部署好之后就可以使用web界面查看了，部署web界面的原因是我们将日志写入到kafka之后可以直接使用web界面查看也没有写入进去，比kafka命令行更加的直观。

在浏览器输入ip:9000 。

5.4 ilogtail将日志写入到kafka

[root@master config]# cd /root/ilogtail/config
[root@master config]# cp sample-stdout.yaml kafka.yaml
[root@master config]# vim kafka.yaml
enable: true
inputs:
  - Type: input_file         
    FilePaths:
      - /logtail_host/var/log/messages
flushers:
  - Type: flusher_kafka_v2  
    Brokers:
      - 192.168.200.200:9092
    Topic: KafkaTopic
[root@master config]# docker restart ilogtail
ilogtail

这个时候我们再回到web界面就会出现一个topic 。

点进去可以查看有哪些日志被写入进去了。

能看见日志就没问题了，接下来部署logstash 。

6. 部署logstash

logstash会从kafka读取消息然后写入到es里面去。

6.1 部署logstash(docker-compose)

[root@master ~]# mkdir logstash
[root@master ~]# cd logstash
[root@master logstash]# vim docker-compose.yaml
version: '3'
services:
  logstash:
    image: quay.io/3330878296/logstash:8.10.1
    container_name: logstash
    network_mode: host
    environment:
      LS_JAVA_OPTS: "-Xmx1g -Xms1g"
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /apps/logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml
      - /apps/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
      - /var/log:/var/log

config里面放的是logstash本身的配置文件
pipeline里面放的是采集/输出日志的规则

docker-compose写好之后先不要着急启动，因为我们给他挂载的配置文件还没有启动。

现在编写配置文件。

[root@master logstash]# mkdir /apps/logstash/{config,pipeline}
[root@master logstash]# cd /apps/logstash/config/
[root@master config]# vim logstash.yml 
pipeline.workers: 2
pipeline.batch.size: 10
pipeline.batch.delay: 5
config.reload.automatic: true
config.reload.interval: 60s

写好这个文件之后我们启动这个logstash容器。

[root@master logstash]# /root/logstash
[root@master logstash]# docker-compose up -d
[root@master logstash]# docker ps |grep logstash
60dfde4df40d        quay.io/3330878296/logstash:8.10.1                                                              "/usr/local/bin/dock…"   2 minutes ago       Up 2 minutes                                 logstash

启动之后就没问题了。

6.2 输出日志到es

Logstash官方文档地址。

我们要使用logstash输出日志到es的话就需要到pipeline里面去写一些规则。

[root@master EFK]# cd /apps/logstash/pipeline/
[root@master pipeline]# vim logstash.conf
input {
  kafka {
    # 指定kafka地址
    bootstrap_servers => "192.168.200.200:9092"
    # 从哪些topic获取数据,要写已经存在topic
    topics => ["KafkaTopic"]
    # 从哪个地方开始读取，earliest是从头开始读取
    auto_offset_reset => "earliest"
    codec => "json"
    # 当一个logstash中有多个input插件时,建议每个插件定义一个id
    # id => "kubernetes"
    # group_id => "kubernetes"
  }
}


filter {
  json {
    source => "event.original"
  }
  mutate {
    remove_field => ["event.original","event"]
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.200.200:9200"]
    index => "kubernetes-logs-%{+YYYY.mm}"
  }
}

hosts => ["http://192.168.200.200:9200"]：这个地方的9200，因为我们的logstash是用docker部署的，但是es是部署在k8s集群内部的，所以这个地方9200端口是通不了的，所以我们需要给k8s的es创建一个nodeport类型的svc，来让docker可以访问到

[root@master EFK]# kubectl expose pod es-0 --type NodePort --port 9200 --target-port 9200
service/es-0 exposed
[root@master EFK]# kubectl get svc
NAME            TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
elasticsearch   ClusterIP   None            <none>        9200/TCP,9300/TCP   3h38m
es-0            NodePort    10.97.238.173   <none>        9200:32615/TCP      2s
kibana          NodePort    10.106.1.52     <none>        5601:30396/TCP      3h38m

这里他将9200映射到了本地的32615端口，所以我们将logstash的地址改到32615 。

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://192.168.200.200:32615"]
    index => "kubernetes-logs-%{+YYYY.mm}"
  }
}

然后重启logstash 。

[root@master pipeline]# docker restart logstash

6.3 到kibana查看

6.3.1 查看索引

点击stack management 。
点击索引管理，会看到有索引存在就是正常。
点击索引模式，创建索引。

进入discover

最后此篇关于日志采集/分析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于日志采集/分析的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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big-o - O(日志(A))+ O(日志(B))= O(日志(A * B))？
这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗？ O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
[Java/日志]日志框架打印应用程序日志代码的执行情况
0 引言我常以为配置 INFO 日志级别时，应用程序代码中日志器(logger) debug 级的日志代码，不会被执行（比如，实验1中的printTestLog函数）。但今天线上的问题，
17、Gradle 日志
日志日志是构建工具的主要界面。如果日志太多，真正的警告和问题容易被隐藏。另一方面，如果出了错，你需要找出相关的信息。Gradle 定义了6个日志级别，如表 18.1，“日志级别”所示。除了那些您通
182、故障排除和调试HBase：日志
日志关键进程日志如下…（将替换为启动服务的用户，将替换为计算机名称） NameNode： $ HADOOP_HOME / logs / hadoop- -namenode- .log Da
远程分支中特定文件行的下一次更改的 Git 日志
我正在探索项目的 git 历史 FFMpeg .我在提交之间对每个文件执行了更改 517573a67088b5c7a25c18373434e3448892ee93和 80bb65fafab1d2f5f
regex - 日志。使用正则表达式进行搜索
我不知道如何在 loggly 中使用正则表达式进行搜索。例如，使用表达式 /24nonstop.+7554/ 记录我想查找的内容. { "level_name": "WARNING", "ex
Magento API 日志
有没有办法为 API 调用打开日志记录？我们有一个第三方应用程序在使用我们的商店时遇到问题，希望获得一些调试信息。 ~我已经搜索了 bt 一无所获。我正在使用 1.7 最佳答案在一段受控的时间内
跨副本和移动的固定路径的 SVN 日志
我正在尝试获取 SVN 中所有副本/移动/等的固定路径的日志历史记录(如果可能的话，递归地)。实际上，我试图避免 peg revisions ，并将日志应用于路径而不是对象。 svn 手册提出了这个问
带有数据和时间戳的 nant 日志
如何在命令行中运行 NAnt 脚本并在日志文件中获取每个任务的时间？ using nant task or NAnt -buildfile:testscript.build testnanttarg
Coldfusion UserAgent 日志？
是否有任何默认方式来记录哪些用户代理访问了您的服务器？我需要编制一份访问我们网站的浏览器列表，以便我们知道我们最能支持什么。谢谢! 最佳答案日志CGI.HTTP_USER_AGENT ，也许在 A
spring - 日志 JavaMailSenderImpl
我在我的应用程序中使用 Spring 发送电子邮件。我想在发送电子邮件时记录 imap 服务器操作。我尝试按如下方式在我的 applicationContext.xml 中实现日志:
Kubernetes 日志——从头开始
我已经运行一个 pod 一个多星期了，从开始到现在没有重启过。但是，我仍然无法查看自它启动以来的日志，它只提供最近两天的日志。容器是否有任何日志轮换策略以及如何根据大小或日期控制轮换？我尝试了以下命
elasticsearch - 日志，度量标准和分析数据都应归入一个数据湖还是应单独存储？
背景: 我正在设置我的第一个 flex 堆栈，尽管我将开始简单，但是我想确保我从良好的体系结构开始。我最终希望有以下解决方案:托管指标，服务器日志(expressjs APM)，单页应用程序监视(AP
带单行的 Mercurial 日志
常规的 hg log 命令给出每个变更集至少 4 行的输出。例如 changeset: 238:03a214f2a1cf user: My Name date: Th
java - 日志 - 如何删除日志文件中的数据库信息
我在我的项目中使用 Spring iBatis 框架。然后使用 logback 进行记录。然后，在检查日志文件时，我可以看到系统正在使用的数据库...出于安全目的我想隐藏它这是示例日志.. 12:2
两个标签之间的 Mercurial 日志
我想使用 hg log 生成一个简短的变更日志，涵盖最新版本的变更。发行版标有“v”前缀，例如“v0.9.1”或“v1.0”。是否可以使用 revsets 选择以“v”开头的最后两个标签之间的范围，不
PHP - 将对象打印到后端功能的控制台/日志
我是 PHP 的新手，所以如果有一个简单的答案，请原谅我。我在 stackoverflow 中搜索过任何类似的问题，但找不到任何帮助。我正在开发一个现有的基于 php 的应用程序，我只需要能够将对象
Linux RADIUS 日志
我有一个名为 Radius 的程序可以验证用户登录。运行在CentOS服务器上日志在/var/log/radius.log 中它们如下 Mon Jul 24 22:17:08 2017 : Aut
Python 日志 - 如何动态控制日志记录级别
我最近从使用“日志”切换到“日志”。到目前为止，还不错，但我缺少一项关键功能——在运行时更改最低级别的能力。在“logging'，我可以调用 myLogger.setLevel(logging.I
c++ - 速度关键系统的设计跟踪/日志
假设我们有速度关键的系统(例如统计/分析、套接字编程等)，我们如何设计跟踪和日志。更具体地说，日志和跟踪通常会降低性能(即使我们有关闭机制或冗长的扩展机制)。在这种情况下，是否有任何关于如何“放置”

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