在CSDN学Golang场景化解决方案(分布式日志系统)

一,传统 elk 解决方案及其弊端

传统ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)方案是一种流行的分布式日志系统解决方案,但也存在一些弊端:

  1. 依赖性:ELK使用Java编写,需要安装JVM,并且还需要安装Elasticsearch、Logstash和Kibana等多个组件。这些组件之间的依赖关系比较复杂,需要进行配置和管理。
  2. 复杂性:由于ELK包含多个组件,因此其部署和维护相对复杂。例如,在大规模集群上部署时可能会面临许多挑战。
  3. 性能问题:在高并发情况下,ELK可能会面临性能瓶颈。例如,在处理大量日志数据时,Elasticsearch可能会变得缓慢或不稳定。
  4. 存储问题:由于ELK使用Elasticsearch作为数据存储后端,因此需要考虑存储空间的大小和扩展性问题。当存储需求增加时,需要动态添加更多节点或升级现有节点来满足需求。

基于以上弊端,近年来出现了一些新兴的分布式日志系统解决方案,如Fluentd、Graylog、Zookeeper等,并逐渐受到人们的青睐。其中Golang分布式日志系统可以采用gRPC、Kafka等技术,具有高性能、简单易用、可扩展等优点。

二,日志收集服务开发

Golang分布式日志系统中,日志收集服务是其中一个重要组成部分。下面是开发一个基于gRPC和Kafka的日志收集服务的大致步骤:

  1. 定义Proto文件:定义收集器与客户端之间通信的接口。
  2. 使用gRPC生成代码:使用Protocol Buffers(protobuf)编写proto文件后,可以使用gRPC工具生成相应语言的代码。
  3. 编写Golang代码:在生成的代码上编写自己的逻辑实现,包括收集数据并将其发送到Kafka队列中。
  4. 配置Kafka生产者:使用第三方Kafka库创建生产者并配置相关参数,以将数据发送到指定主题。
  5. 日志处理:对接收到的日志进行预处理和格式化,并确保其符合所需格式。
  6. 错误处理和容错机制:在代码中实现错误处理和容错机制,以便在出现故障或异常情况时能够及时恢复并保持正常运行状态。
  7. 测试和优化:测试并优化性能、稳定性和可扩展性等方面。可以使用压力测试工具来模拟高流量负载情况下系统的表现,并针对结果做出调整。

总体而言,开发一个基于gRPC和Kafka的日志收集服务需要有一定的Golang编程经验、熟悉gRPC和Kafka等相关技术,并且需要对分布式系统的设计和实现有一定了解

三,etcd管理主要信息收集

在Golang分布式日志系统中,etcd主要用于管理系统的元数据和配置信息。以下是使用etcd收集系统主要信息的大致步骤:

  1. 定义etcd键值存储结构:根据需要定义好存储在etcd中的键值对结构。
  2. 编写Golang代码:使用第三方库连接到etcd服务器,并将相关元数据和配置信息存储到etcd中。
  3. 读取和更新数据:通过etcd提供的API读取和更新存储在其中的元数据和配置信息。
  4. 实现服务发现:利用etcd提供的服务发现机制,实现服务注册与发现功能。可以通过监听特定目录来实时获取已经注册的服务列表,从而保证各个组件之间能够相互通信。
  5. 实现负载均衡:可以使用基于轮询、随机等算法实现简单的负载均衡策略,也可以使用第三方负载均衡工具如Nginx或HAProxy来完成更高级别的负载均衡需求。
  6. 错误处理和容错机制:及时检测并处理错误,建立适当的容错机制以确保系统正常运行。例如,在某个节点故障或不可用时自动切换到备份节点。

总体而言,使用etcd收集系统主要信息需要有一定的Golang编程经验、熟悉etcd的API和使用方式,并且需要对分布式系统设计和实现有一定了解。

四,配置文件热更新

在Golang分布式日志系统中,可以通过配置文件热更新来动态修改系统的参数,而不需要停止和重新启动整个应用程序。以下是实现配置文件热更新的大致步骤:

  1. 定义配置结构体:根据需求定义好需要读取的配置项,并将它们封装到一个结构体中。
  2. 加载初始配置:程序启动时从配置文件中读取初始的配置信息并初始化相应的结构体变量。
  3. 启动一个goroutine监听文件变化:使用第三方库watcher或fsnotify等,在程序运行过程中监控指定目录下的配置文件,一旦发生变化则通知主线程进行更新操作。
  4. 实现热更新函数:在收到文件变化通知后执行热更新操作,将新读取到的配置信息存储到对应结构体中。
  5. 在代码中使用最新的配置信息:修改代码逻辑以使用最新的配置信息。
  6. 实现日志输出功能:为了方便调试和排查问题,在实现热更新功能时还需要添加相应的日志输出。

总之,实现Golang分布式日志系统的配置文件热更新需要理解goroutine、channel等概念和基本使用方法,并且要有一定Golang编程经验。同时还需要考虑线程安全性问题以及容错机制等因素。

Golang云原生学习路线图、教学视频、文档资料、面试题资料(资料包括C/C++、K8s、golang项目实战、gRPC、Docker、DevOps等)免费分享 有需要的可以加qun:793221798领取

五,kafka日志收集

在Golang分布式日志系统中,可以使用Kafka作为日志收集器。以下是实现Kafka日志收集的大致步骤:

  1. 定义Kafka客户端:使用第三方库sarama或shopify/sarama等,在程序中定义一个Kafka客户端。
  2. 在程序中加入发送消息的函数:开发一个函数,将需要写入到Kafka的信息通过Kafka客户端发送到指定的topic中。
  3. 修改代码逻辑:修改原有的输出方式,调用发送消息函数将要输出的信息发送到Kafka。
  4. 配置Kafka参数:在程序启动时读取配置文件,获取kafka相关参数并初始化相应变量。
  5. 实现日志过滤功能:为了避免无效数据堆积导致占用存储空间和增加网络负载等问题,在实现Kafka日志收集功能时还需要对日志进行过滤。

实现Golang分布式日志系统与Kafka集成需要理解如何使用kafka-go、sarama或shopify/sarama等第三方库以及Golang编程经验。同时还需要考虑线程安全性问题以及容错机制等因素。

六,elasticsearch日志分析

在Golang分布式日志系统中,可以使用Elasticsearch作为日志分析器。以下是实现Elasticsearch日志分析的大致步骤:

  1. 定义Elasticsearch客户端:使用第三方库elastic或olivere/elastic等,在程序中定义一个Elasticsearch客户端。
  2. 在程序中加入写入数据的函数:开发一个函数,将需要写入到Elasticsearch的信息通过Elasticsearch客户端发送到指定的index和type中。
  3. 修改代码逻辑:修改原有的输出方式,调用写入数据函数将要输出的信息发送到Elasticsearch。
  4. 配置Elasticsearch参数:在程序启动时读取配置文件,获取Elasticsearch相关参数并初始化相应变量。
  5. 实现查询功能:开发相应接口以便用户能够查询指定时间段内特定类型、级别、关键字等条件下生成的日志。

实现Golang分布式日志系统与Elasticsearch集成需要理解如何使用elastic或olivere/elastic等第三方库以及Golang编程经验。同时还需要考虑线程安全性问题以及容错机制等因素

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/23356.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

iOS--Runloop

Runloop概述 一般来说,一个线程一次只能执行一个任务,执行完成后线程就会退出。就比如之前学OC时使用的命令行程序,执行完程序就结束了。 而runloop目的就是使线程在执行完一次代码之后不会结束程序,而是使该线程处于一种休眠的状…

更新页面无法回显

需求与问题: 在菜品管理开发中,我需要修改菜品,第一步是回显页面,但在我再三确认代码无误的情况下依旧无法回显内容 问题发现与解决: 经过排查,我发现我的DishDTO内容如下: Data public clas…

【C++】类和对象-多态

1.多态的基本语法 代码 #include <iostream> using namespace std; /******************************************/ class Animal { public://speak函数就是虚函数//函数前面加上virtual关键字&#xff0c;变成虚函数&#xff0c;//那么编译器在编译的时候就不能确定函数…

【黑马头条之kafka及异步通知文章上下架】

本笔记内容为黑马头条项目的kafka及异步通知文章上下架部分 目录 一、kafka概述 二、kafka安装配置 三、kafka入门 四、kafka高可用设计 1、集群 2、备份机制(Replication&#xff09; 五、kafka生产者详解 1、发送类型 2、参数详解 六、kafka消费者详解 1、消费者…

助力工业物联网,工业大数据之服务域:油站主题分析【二十六】

文章目录 07&#xff1a;服务域&#xff1a;油站主题分析08&#xff1a;服务域&#xff1a;油站主题实现 07&#xff1a;服务域&#xff1a;油站主题分析 目标&#xff1a;掌握油站主题的需求分析 路径 step1&#xff1a;需求step2&#xff1a;分析 实施 需求&#xff1a;统计…

Flink - sink算子

水善利万物而不争&#xff0c;处众人之所恶&#xff0c;故几于道&#x1f4a6; 文章目录 1. Kafka_Sink 2. Kafka_Sink - 自定义序列化器 3. Redis_Sink_String 4. Redis_Sink_list 5. Redis_Sink_set 6. Redis_Sink_hash 7. 有界流数据写入到ES 8. 无界流数据写入到ES 9. 自定…

小程序自定义tabBar+Vant weapp

1.构建npm&#xff0c;安装Vant weapp&#xff1a; 1&#xff09;根目录下 &#xff0c;初始化生成依赖文件package.json npm init -y 2&#xff09;安装vant # 通过 npm 安装 npm i vant/weapp -S --production 3&#xff09;修改 package.json 文件 开发者工具创建的项…

51单片机(普中HC6800-EM3 V3.0)实验例程软件分析 实验四 蜂鸣器

目录 前言 一、原理图及知识点介绍 1.1、蜂鸣器原理图&#xff1a; 二、代码分析 前言 第一个实验:51单片机&#xff08;普中HC6800-EM3 V3.0&#xff09;实验例程软件分析 实验一 点亮第一个LED_ManGo CHEN的博客-CSDN博客 第二个实验:51单片机&#xff08;普中HC6800-EM…

深度学习实战46-基于CNN的遥感卫星地图智能分类,模型训练与预测

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战46-基于CNN的遥感卫星地图智能分类,模型训练与预测。随着遥感技术和卫星图像获取能力的快速发展,卫星图像分类任务成为了计算机视觉研究中一个重要的挑战。为了促进这一领域的研究进展,EuroSAT数据集应运而生。本文将详细…

嵌入式面试刷题(day3)

文章目录 前言一、怎么判断两个float是否相同二、float数据可以移位吗三、数据接收和发送端大小端不一致怎么办四、怎么传输float类型数据1.使用联合进行传输2.使用字节流3.强制类型转换 总结 前言 本篇文章我们继续讲解嵌入式面试刷题&#xff0c;给大家继续分享嵌入式中的面…

python+django+mysql项目实践二(前端及数据库)

python项目实践 环境说明&#xff1a; Pycharm 开发环境 Django 前端 MySQL 数据库 Navicat 数据库管理 前端模板 添加模板 在templates下创建 views文件中添加 创建数据库 连接数据库 在setting文件中进行配置 创建表

车载软件架构 —— 车载软件安全启动关键技术解读

车载软件架构 —— 车载软件安全启动关键技术解读 我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 没有人关注你。也无需有人关注你。你必须承认自己的价值,你不能站在他人的角度来反对自己。人生…

uniapp uview文件上传的文件不是文件流,该如何处理?用了uni.chooseImage预览功能要如何做

在使用uniapp开发&#xff0c;运用的ui是用uview&#xff0c;这边需要做一个身份认证&#xff0c;如下图 使用的是uview的u-upload组件&#xff0c;可是这个组件传给后端的不是文件流 后端接口需要的是文件流格式&#xff0c;后面使用了uniapp的选择图片或者拍照的api&#x…

亚马逊云科技七项生成式AI新产品生成式AI,为用户解决数据滞后等难题

7月27日&#xff0c;亚马逊云科技在纽约峰会上一连发布了七项生成式AI创新&#xff0c;涵盖了从底层硬件到工具、软件、再到生态的全方位更新&#xff0c;成为它在该领域迄今最全面的一次升级展示&#xff0c;同时也进一步降低了生成式AI的使用门槛。 亚马逊云科技凭借自身端到…

HOT74-数组中的第K个最大元素

leetcode原题链接&#xff1a;数组中的第K个最大元素 题目描述 给定整数数组 nums 和整数 k&#xff0c;请返回数组中第 k 个最大的元素。请注意&#xff0c;你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素&#xff0c;而不是第 k 个不同的元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O…

Redis - 数据过期策略

Redis提供了两种数据过期策略 惰性删除 和 定期删除 惰性删除 当某个key过期时&#xff0c;不马上删除&#xff0c;而是在调用时&#xff0c;再判断它是否过期&#xff0c;如果过期再删除它 优点 &#xff1a; 对CPU友好&#xff0c;对于很多用不到的key&#xff0c;不用浪费…

P1205 [USACO1.2] 方块转换 Transformations

题目描述 一块 n n n \times n nn 正方形的黑白瓦片的图案要被转换成新的正方形图案。写一个程序来找出将原始图案按照以下列转换方法转换成新图案的最小方式&#xff1a; 转 90 90\degree 90&#xff1a;图案按顺时针转 90 90\degree 90。 转 180 180\degree 180&am…

全志F1C200S嵌入式驱动开发(从DDR中截取内存)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 linux内核起来的时候,不一定所有的内存都是分配给linux使用的。有的时候,我们是希望能够截留一部分内存的。为什么保留这部分内存呢?这里面可以有很多的用途。比如说,第一,如果…

非阻塞IO

非阻塞IO fcntl 一个文件描述符, 默认都是阻塞IO。fcntl可以将某个文件描述符设置为非阻塞IO&#xff0c;先看一下文档介绍。 传入的cmd的值不同&#xff0c;后面追加的参数也不相同。 fcntl函数有5种功能: 复制一个现有的描述符&#xff08;cmd F_DUPFD&#xff09;。获得…

【SpringBoot】86、SpringBoot中集成Quartz根据Cron表达式获取接下来5次执行时间

本篇文章根据集成 Quartz 根据 Cron 表达式获取接下来的 5 次执行时间,在配置定时任务时,可以清晰地知道自己的 Cron 表达式是否正确,对于 Quartz 不熟悉的同学可以先看看我之前的文章 【SpringBoot】82、SpringBoot集成Quartz实现动态管理定时任务 【SpringBoot】83、Spri…