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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。

  nation

  2024年5月28日

  3.8K000
• 后端

  【HighGo】后端部署使用HighGo数据库

  HighGo数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.highgo/HgdbJdbc Maven配置（6.0.1版本可用） <highgo.version>6.0.1.jre8</highgo.version> <dependency> <groupId>com.highgo</groupId> <artifactId>HgdbJdbc</artifactId> <version>${highgo.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.highgo.jdbc.Driver url: jdbc:highgo://127.0.0.1:5866/oio_base?currentSchema=base,utl_file username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 官方文档 https://www.highgo.com/document/zh-cn/application/jdbc.html url格式 jdbc:highgo://ip:端口号/数据库名?currentSchema=schema1,schema2 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须完整配置，不可缺省。 jdbc指定schema时可以在currentSchema后指定多个schema，中间用,分隔，第一个schema为业务库表存放的主schema。 highgo数据库6.0版本里每个数据库默认会带一个utl_file的schema，该模式与文件访问功能有关，需要带在jdbc的schema中，但不能放在第一个。 其他连接参数如需配置，可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 biz_data: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 数据库版本 type version majorVersion 6.0.x HighGo 6 6.0.1 PS：由于方言开发环境为6.0.1版本，其他类似版本（6.0.x）原则上不会出现太大差异，如出现其他版本无法正常支持的，可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint Highgo数据库用户初始化及授权 — init oio_base user (user name can be modified by oneself) CREATE USER oio_base WITH PASSWORD 'Test@12345678'; — if using automatic database and schema creation, this is very important. ALTER USER oio_base CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using highgo database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE highgo TO oio_base;

  Gesi

  2025年7月10日

  450000
• 中间件

  开源日志平台：Graylog部署及接入

  一、部署Graylog Graylog总共需要3个服务：graylog服务端、mongodb（存储graylog的配置）、elasticSeach（存储日志）本文档部署方案介绍： graylog服务端、mongodb（存储graylog的配置）使用docker-compose部署 elasticSeach 引用外部地址 1. 安装docker、安装docker-compose 这部分直接参考互联网上的教程：链接 2. 通过docker-compose部署graylog 服务器上新建一个 graylog的目录，并在该目录下新建 docker-compose.yml version: '3' services: mongo: image: mongo:5.0 container_name: mongo volumes: – /data/docker/graylog/mongo_data:/data/db networks: – graylog ports: – 27017:27017 environment: – TZ=Asia/Shanghai healthcheck: test: ["CMD", "mongo", "–eval", "db.adminCommand('ping')"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 graylog: image: graylog/graylog:5.2 container_name: graylog depends_on: mongo: condition: service_healthy environment: – GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=xxxxx #sha2生成的密码，可以服务器通过命令获取：echo -n yournewpassword | sha256sum – GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=xxxxx #随机生成的secret，长度超过32位，可以自己生成 – GRAYLOG_HTTP_ENABLE_TLS=false – GRAYLOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai – GRAYLOG_MONGO_URI=mongodb://mongo:27017/graylog – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_VERSION=7 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es账户:es密码@es地址:9200 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_USER=es账户 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_PASSWORD=es密码 – GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://访问地址/ – GRAYLOG_HTTP_PUBLISH_URI=http://访问地址/ – GRAYLOG_PLUGIN_SYSTEM_LANGUAGESELECTOR_DEFAULT_LOCALE=zh_CN – TZ=Asia/Shanghai networks: – graylog ports: – "9000:9000" – "514:514" – "514:514/udp" – "12201:12201" – "12201:12201/udp" volumes: mongo_data: driver: local graylog_data: driver: local networks: graylog: driver: bridge 上面的配置根据自己的环境，重新配置。注意点：elasticSearch如果存在账密的化，参考下GRAYLOG_ELASTICSEARCH_XXX这几个配置，进行调整。 3. 启动graylog # 1. 启动执行 docker-compose up -d # 2. 如果希望调整docker-compose.yml的配置，需要先关闭，再重启 ## 2.1 先关闭graylog的应用 docker-compose down ## 2.2 修改完文件后，再执行启动命令 docker-compose up -d # 3.查看启动日志，确认是否完成启动 docker logs mongo; docker logs graylog; 4. 配置graylog 日志传输，建议采用UDP协议，其次包括graylog的踩坑记录，参考如下文档：参考1参考2 二、java应用接入Graylog 1. pom新增依赖 <!–logback gelf日志收集–> <dependency> <groupId>biz.paluch.logging</groupId> <artifactId>logstash-gelf</artifactId> <version>1.15.0</version> </dependency> 2. 配置logback.xml文件，同时增加traceId、spanId方便链路日志的追踪 a. 配置 Logback 以支持 MDC，在 logback.xml 中配置 GelfLogbackAppender，并确保包括 traceId 和 spanId 字段： <configuration> <appender name="GELF" class="biz.paluch.logging.gelf.logback.GelfLogbackAppender"> <host>udp:graylog的地址</host> <!– graylog 服务器ip –> <port>graylog开放的端口</port>…

  冯, 天宇

  2024年5月30日

  3.7K001
• 前端部署

  如何添加数据可视化运行时依赖

  前端 package.json中新增依赖 @kunlun/data-designer-open-pc,版本跟@kunlun/dependencies的填一样 src/main.ts内导入依赖 import 'reflect-metadata'; import { VueOioProvider } from '@kunlun/dependencies'; // START 导入代码放在导入@kunlun/dependencies之后 import '@kunlun/data-designer-open-pc'; // END 导入代码放在VueOioProvider()方法执行前 VueOioProvider({ // TODO }); 后端 父pom新增依赖 <properties> <pamirs.data.visualization.version>4.7.8</pamirs.data.visualization.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization</artifactId> <version>${pamirs.data.visualization.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> 2.boot启动工程的pom新增依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 3.application.yml配置新增依赖 pamirs: boot: modules: – datavi 注意：datavi 这个模块在业务工程和设计器指定数据源要保持一致。

  nation

  2024年5月15日

  1.3K000
• 后端部署

  nginx如何配置后端服务的负载均衡

  要在Nginx中实现对同一套服务部署两遍并且按比例分配请求，你可以利用Nginx的负载均衡功能。具体做法如下： 步骤 1: 配置 upstream 首先，在Nginx的配置文件（通常是/etc/nginx/nginx.conf或/etc/nginx/sites-available/default，具体路径可能因系统而异）中定义一个upstream块，列出你的两个服务实例。这里假设你的两个服务实例运行在相同的主机上，但监听不同的端口，例如8080和8081。 http { upstream backend { server 192.168.1.100:8091 weight=1; server 192.168.1.101:8091 weight=1; } # … } 在这个例子中，weight=1表示两个服务实例具有相同的权重，Nginx会尽量以1:1的比例分配请求给这两个实例。 步骤 2: 配置 location 或 server 块 接着，在配置文件中找到或添加一个server块，然后在其中的location指令内指定使用刚刚定义的upstream。 server { listen 80; server_name your.domain.com; location / { proxy_pass http://backend; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } } 这里的proxy_pass http://backend;告诉Nginx将请求转发到名为backend的upstream定义的服务器列表中。 步骤 3: 重启Nginx 最后，保存配置文件并重启Nginx以使更改生效。 sudo nginx -t # 先测试配置是否正确 sudo systemctl restart nginx # 或者 service nginx restart，取决于你的系统 注意事项 确保你的两个服务实例是完全独立且状态同步的，以避免数据不一致或服务故障。 使用weight参数可以调整分配策略，如果你想改变分配比例，可以通过修改weight值来实现。 考虑到高可用性，还可以配置max_fails和fail_timeout等参数来处理失败的后端连接。

  nation

  2024年6月5日

  1.4K000