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RocketMQ如何配置日志路径和日志自动清理规则
RocketMQ的日志路径和日志自动清理规则可以通过以下方式进行配置： 配置日志路径 对于RocketMQ客户端： RocketMQ客户端日志默认存储在系统盘的特定位置，但你可以通过JVM启动参数来修改日志的输出路径。例如，在启动Java应用时，可以通过 -Dlogging.path 或 -Drocketmq.client.logRoot 参数指定日志根目录。例如： java -Drocketmq.client.logRoot=/path/to/your/log/directory -jar your_application.jar 对于RocketMQ服务端（Broker和NameServer）： RocketMQ服务端的日志路径通常在 conf/logback_broker.xml（对于Broker）和 conf/logback_namesrv.xml（对于NameServer）配置文件中定义。你可以在这些XML配置文件中修改 <property name="LOG_HOME"> 的值来改变日志存储路径。 配置日志自动清理规则 RocketMQ服务端提供了日志滚动策略来自动清理旧日志，这通常在上述提到的 logback_broker.xml 和 logback_namesrv.xml 文件中通过Logback的RollingPolicy配置实现。例如，可以配置文件大小限制、保留文件数量等： <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${LOG_HOME}/rocketmq.log</file> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!– 按天滚动日志文件 –> <fileNamePattern>${LOG_HOME}/archived/rocketmq.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <!– 保留最多30天的日志 –> <maxHistory>30</maxHistory> <!– 单个日志文件最大大小，默认RocketMQ不直接支持配置此参数，但可通过Logback的SizeAndTimeBasedFNATP配置间接控制 –> <!–<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">–> <!–<maxFileSize>100MB</maxFileSize>–> <!–</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>–> </rollingPolicy> … </appender> 请注意，虽然RocketMQ客户端日志默认不直接支持配置单个日志文件大小，但你可以通过外部日志框架（如Logback或Log4j）的配置来间接影响日志文件的大小管理。 对于日志清理，RocketMQ本身对于消息存储的文件有自动清理机制，但针对日志文件的自动清理主要依赖于日志框架的配置，如上述Logback的配置示例所示。 确保在修改任何配置前备份原有的配置文件，并且理解修改可能对系统监控和故障排查造成的影响。
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Oinone请求路由源码分析
通过源码分析，从页面发起请求，如果通过graphQL传输到具体action的链路，并且在这之间做了哪些隐式处理分析源码版本5.1.x 请求流程大致如下： 拦截所有指定的请求 组装成graphQL请求信息 调用graphQL执行 通过hook拦截先执行 RsqlDecodeHook：rsql解密 UserHook： 获取用户信息, 通过cookies获取用户ID，再查表获取用户信息，放到本地Local线程里 RoleHook： 角色Hook FunctionPermissionHook： 函数权限Hook ,跳过权限拦截的实现放在这一层，对应的配置 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: user.PamirsUserTransient fun: login #登录 – namespace: top.PetShop fun: action DataPermissionHook： 数据权限hook PlaceHolderHook：占位符转化替换hook RsqlParseHook： 解释Rsql hook SingletonModelUpdateHookBefore 执行post具体内容 通过hook拦截后执行 QueryPageHook4TreeAfter： 树形Parent查询优化 FieldPermissionHook： 字段权限Hook UserQueryPageHookAfter UserQueryOneHookAfter 封装执行结果信息返回 时序图 核心源码解析 拦截所有指定的请求 /pamirs/模块名RequestController @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { } DefaultRequestExecutor 构建graph请求信息，并调用graph请求 () -> execute(GraphQL::execute, param), param private <T> T execute(BiFunction<GraphQL, ExecutionInput, T> executor, PamirsRequestParam param) { // 获取GraphQL请求信息，包含grapsh schema GraphQL graphQL = buildGraphQL(param); … ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput() .query(param.getQuery()) .variables(param.getVariables().getVariables()) .dataLoaderRegistry(Spider.getDefaultExtension(DataLoaderRegistryApi.class).dataLoader()) .build(); … // 调用 GraphQL的方法execute 执行 T result = executor.apply(graphQL, executionInput); … return result; } QueryAndMutationBinder 绑定graphQL读取写入操作 public static DataFetcher<?> dataFetcher(Function function, ModelConfig modelConfig) { if (isAsync()) { if (FunctionTypeEnum.QUERY.in(function.getType())) { return AsyncDataFetcher.async(dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment), ExecutorServiceApi.getExecutorService()); } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } private static Object dataFetcherAction(Function function, ModelConfig modelConfig, DataFetchingEnvironment environment) { try { SessionExtendUtils.tagMainRequest(); // 使用共享的请求和响应对象 return Spider.getDefaultExtension(ActionBinderApi.class) .action(modelConfig,…
