平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

场景描述

目前设计器镜像启动后日志文件为out.log,是启动脚本中定向输出了(>>)out.log文件。实际项目可能:

  • 日志输出到特定目录的特定文件名中
  • 指定以日志保留策略(单个文件大小和文件保留个数)
  • 日志输出到APM工具中(如skywalking)
  • 日志推送到LogStash

日志自定义输出

不定向输出,采用自己配置的方式,与标准的SpringBoot工程配置日志一样。两种方式(都是Spring提供的方式):

方式一

bootstrap.yml 里面可以按profiles指定logback的配置文件,具体文件名和文件输入在logback里面进行配置,跟通用的logback配置一致. 例如:

logging:
  config: classpath:logback-pre.xml

方式二

resources的根目录,直接配置 logback-spring.xml, 启动会自动加载。

日志自定义场景

配置日志推送到LogStash

    <!--配置日志推送到LogStash-->
    <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/>
    <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>127.0.0.1:4560</destination>
        <!-- encoder必须配置,有多种可选 -->
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <!--  SkyWalking插件, log加tid-->
            <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" />
            <!--在生成的json中会加这些字段-->
            <customFields>
                {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"}
            </customFields>
            <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
            <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger>
            <providers>
                <pattern>
                    <pattern>
                        <!--动态的变量-->
                        {
                        "ip": "%{ip}",
                        "server.name": "%{server.name}",
                        "logger_name": "%logger"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
    </appender>

skywalking的日志rpc上传

    <!-- skywalking的日志rpc上传 -->
    <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

完整的代码示例

  • Logback自定义字段
package pro.shushi.pamirs.demo.core.config;

import ch.qos.logback.classic.Level;
import ch.qos.logback.classic.Logger;
import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
import ch.qos.logback.classic.spi.LoggerContextListener;
import ch.qos.logback.core.Context;
import ch.qos.logback.core.spi.ContextAwareBase;
import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle;

import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;

/**
 *  Logback自定义字段
 *
 * @author wx@shushi.pro
 * @date 2024/4/17
 */
public class DemoLogbackFiledConfig extends ContextAwareBase implements LoggerContextListener, LifeCycle {

    private boolean started = false;

    @Override
    public boolean isResetResistant() {
        return false;
    }

    @Override
    public void onStart(LoggerContext loggerContext) {
    }

    @Override
    public void onReset(LoggerContext loggerContext) {
    }

    @Override
    public void onStop(LoggerContext loggerContext) {
    }

    @Override
    public void onLevelChange(Logger logger, Level level) {
    }

    @Override
    public void start() {
        if (started) {
            return;
        }
        Context context = getContext();
        // 机器名称
        context.putProperty("server.name", getHostName());
        // 机器IP地址
        context.putProperty("ip", getHostAddress());
        started = true;
    }

    @Override
    public void stop() {
    }

    @Override
    public boolean isStarted() {
        return false;
    }

    private String getHostName() {
        try {
            return InetAddress.getLocalHost().getHostName();
        } catch (UnknownHostException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "";
    }

    private String getHostAddress() {
        try {
            return InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
        } catch (UnknownHostException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "";
    }
}
  • logback-dev.xml完整内容
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!-- 日志输出格式 -->
    <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="%d |-%p [%tid] %class:%line - %m%n"/>

    <!-- 控制台日志 -->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern><!-- 此处设置输出格式 -->
            </layout>
            <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 文件日志 -->
    <appender name="fileLogger"
              class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <File>/Users/wangxian/logs/pamirs-demo.log</File>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>/Users/wangxian/logs/pamirs-demo-%d-%i.log</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <!-- 日志文件的最多存储64MB -->
                <maxFileSize>500MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
           <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern><!-- 此处设置输出格式 -->
            </layout>
            <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
        </encoder>
    </appender>

    <!--配置日志推送到LogStash-->
    <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/>
    <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>127.0.0.1:4560</destination>
        <!-- encoder必须配置,有多种可选 -->
        <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
            <!--  SkyWalking插件, log加tid-->
            <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" />
            <!--在生成的json中会加这些字段-->
            <customFields>
                {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"}
            </customFields>
            <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone>
            <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger>
            <providers>
                <pattern>
                    <pattern>
                        <!--动态的变量-->
                        {
                        "ip": "%{ip}",
                        "server.name": "%{server.name}",
                        "logger_name": "%logger"
                        }
                    </pattern>
                </pattern>
            </providers>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- skywalking的日志rpc上传 -->
    <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="LogStash"/>
        <appender-ref ref="SkyWalkingLogs"/>
    </root>

    <!-- Nacos的心跳检测日志级别设置 (会自动继承root 的appender) -->
    <logger name="com.alibaba" level="ERROR">
    </logger>
    <!-- xxl-job心跳检查日志级别 -->
    <logger name="com.xxl.job.core.thread" level="ERROR"/>
</configuration>
  • 分为debug、info、warn、error四种类型的日志信息,分别保存到此四个文件夹中,并按大小和日期进行归档
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL,如果设置为WARN,则低于WARN的信息都不会输出 -->

<!-- 根节点<configuration>,包含下面三个属性:-->
<!-- scan: 当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。-->
<!-- scanPeriod: 设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒。当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。-->
<!-- debug: 当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。-->
<configuration>
   <contextName>dimples-logback</contextName>
   <!-- name的值是变量的名称,value的值时变量定义的值。通过定义的值会被插入到logger上下文中。定义变量后,可以使“${}”来使用变量。 -->
   <property name="log.path" value="C:/springboot-log/logs" />

   <!-- 彩色日志 -->
   <!-- 彩色日志依赖的渲染类 -->
   <conversionRule conversionWord="clr"
      converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
   <conversionRule conversionWord="wex"
      converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />
   <conversionRule conversionWord="wEx"
      converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />
   <!-- 彩色日志格式 -->
   <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
      value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}" />
   <property name="log.colorPattern" value="%magenta(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}) %highlight(%-5level) %boldCyan([${springAppName:-},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-},%X{X-Span-Export:-}]) %yellow(%thread) %green(%logger) %msg%n"/>
   <property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %-5level [${springAppName:-},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-},%X{X-Span-Export:-}] %thread %logger %msg%n"/>
   <!-- %m输出的信息,%p日志级别,%t线程名,%d日期,%c类的全名,%i索引【从数字0开始递增】,,, -->
   <!-- appender是configuration的子节点,是负责写日志的组件。 -->
   <!-- ConsoleAppender:把日志输出到控制台 -->
   <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
      <encoder>
         <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
         <!-- 控制台也要使用UTF-8,不要使用GBK,否则会中文乱码 -->
         <charset>UTF-8</charset>
      </encoder>
   </appender>

   <!-- 时间滚动输出 level为 DEBUG 日志 -->
   <appender name="DEBUG_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
      <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
      <file>${log.path}\debug/log_debug.log</file>
      <!--日志信息输出格式-->
      <encoder>
         <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
         <charset>UTF-8</charset> <!-- 设置字符集 -->
      </encoder>
      <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
      <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
         <!-- 日志归档 -->
         <fileNamePattern>${log.path}/debug/log-debug-%d{yyyy-MM-dd-HH}.%i.log</fileNamePattern>
         <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
            <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
         </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
         <!--日志文件保留天数-->
         <maxHistory>15</maxHistory>
      </rollingPolicy>
      <!-- 此日志文件只记录debug级别的 -->
      <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
         <level>debug</level>
         <onMatch>ACCEPT</onMatch>
         <onMismatch>DENY</onMismatch>
      </filter>
   </appender>

   <!-- 时间滚动输出 level为 INFO 日志 -->
   <appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
      <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
      <file>${log.path}\info/log_info.log</file>
      <!--日志信息输出格式-->
      <encoder>
         <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
         <charset>UTF-8</charset>
      </encoder>
      <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
      <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
         <!-- 每天日志归档路径以及格式 -->
         <fileNamePattern>${log.path}/info/log-info-%d{yyyy-MM-dd-HH}.%i.log</fileNamePattern>
         <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
            class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
            <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
         </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
         <!--日志文件保留天数-->
         <maxHistory>15</maxHistory>
      </rollingPolicy>
      <!-- 此日志文件只记录info级别的 -->
      <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
         <level>info</level>
         <onMatch>ACCEPT</onMatch>
         <onMismatch>DENY</onMismatch>
      </filter>
   </appender>

   <!-- 时间滚动输出 level为 WARN 日志 -->
   <appender name="WARN_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
      <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
      <file>${log.path}\warn/log_warn.log</file>
      <!--日志信息输出格式-->
      <encoder>
         <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
         <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
      </encoder>
      <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
      <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
         <fileNamePattern>${log.path}/warn/log-warn-%d{yyyy-MM-dd-HH}.%i.log</fileNamePattern>
         <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
            class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
            <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
         </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
         <!--日志文件保留天数-->
         <maxHistory>30</maxHistory>
      </rollingPolicy>
      <!-- 此日志文件只记录warn级别的 -->
      <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
         <level>warn</level>
         <onMatch>ACCEPT</onMatch>
         <onMismatch>DENY</onMismatch>
      </filter>
   </appender>
   <!-- RollingFileAppender:滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件 -->
   <!--             2.如果日期没有发生变化,但是当前日志的文件大小超过1KB时,对当前日志进行分割 重命名-->
   <!-- 时间滚动输出 level为 ERROR 日志 -->
   <appender name="ERROR_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
      <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
      <file>${log.path}\error/log_error.log</file>
      <!--日志信息输出格式-->
      <encoder>
         <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
         <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
      </encoder>
      <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
      <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
         <fileNamePattern>${log.path}/error/log-error-%d{yyyy-MM-dd-HH}.%i.log</fileNamePattern>
         <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy
            class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
            <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
         </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
         <!--日志文件保留天数-->
         <maxHistory>30</maxHistory>
      </rollingPolicy>
      <!-- 此日志文件只记录ERROR级别的 -->
      <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
         <level>ERROR</level>
         <onMatch>ACCEPT</onMatch>
         <onMismatch>DENY</onMismatch>
      </filter>
   </appender>
   <!--开发环境:打印控制台-->
   <!-- 指定项目中某个包,当有日志操作行为时的日志记录级别 -->
   <!-- com.dimples.springboot.biz为业务逻辑根包,也就是只要是发生在这个根包下面的所有日志操作行为的权限都是DEBUG -->
   <!-- 级别依次为【从高到低】:FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE  -->
   <springProfile name="dev">
      <logger name="com.dimples.springboot.biz" level="debug" />
   </springProfile>
   <!-- 控制台输出日志级别 -->
   <root level="info">
      <appender-ref ref="CONSOLE" />
      <appender-ref ref="DEBUG_FILE" />
      <appender-ref ref="INFO_FILE" />
      <appender-ref ref="WARN_FILE" />
      <appender-ref ref="ERROR_FILE" />
   </root>

   <!--生产环境:输出到文件-->
   <!--<springProfile name="pro">-->
   <!--<root level="info">-->
   <!--<appender-ref ref="CONSOLE" />-->
   <!--<appender-ref ref="DEBUG_FILE" />-->
   <!--<appender-ref ref="INFO_FILE" />-->
   <!--<appender-ref ref="ERROR_FILE" />-->
   <!--<appender-ref ref="WARN_FILE" />-->
   <!--</root>-->
   <!--</springProfile>-->
</configuration>

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  • 无代码docker启动说明

    1. 安装docker 1.1 Linux内核系统 1.1.1 检查防火墙(以CentOS7为例) 查看防火墙是否开启 systemctl status firewalld 如防火墙处于开启状态,有2种处理方式,选择其中一种,开发环境如内网环境建议选择处理方案1 处理方案1:停止防火墙 systemctl stop firewalld 处理方案2:开放docker镜像内置中间件透出的端口 88:web访问端口 8099:后端Java服务端口 19876:rocketmq的namesrv端口: 6378:缓存redis的端口 3307:数据库mysql的端口 2182:zookeeper的端口 20880:dubbo的通信端口 15555:预留Java的debug端口 10991:rocketmq的broker端口 查看防火墙已经开放的端口 firewall-cmd –list-ports # 防火墙新增开放端口示例: firewall-cmd –permanent –zone=public –add-port=88/tcp #新增以后生效需要重新加载防火墙 systemctl reload firewalld #查看端口是否开放成功 firewall-cmd –list-ports 也可以从外部使用telnet命令检查端口是否开放成功,如telnet 192.168.0.121 3307 1.1.2 官方安装地址:https://docs.docker.com/engine/install/centos/ #删除原有版本 yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-engine yum install -y yum-utils yum-config-manager –add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 如果docker这个源异常可以用阿里云的源 #yum-config-manager –add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin #启动docker systemctl start docker #查看是否安装成功 docker -v 1.1.3 可使用一键安装脚本 wget https://pamirs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker/quick-install.sh sh quick-install.sh 1.2 无公网环境Linux系统 需要根据指定的版本以及内核架构来生成对应docker以及镜像包 1.3 window环境 https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/ 2. 解压提供的部署.zip 部署.zip包含: settings-3.6.3.xml:拉取平台jar的maven仓库settings,对应maven版本3.6.x settings-3.8.x.xml:拉取平台jar的maven仓库settings,对应maven版本3.8.x pamirs-demo:后端示例工程 oinone-op-ds-all-full:包含所有中间件及前后端工程,用于启动docker脚本 oinone-op-ds-all-mini:仅包含前后端工程,用于启动docker脚本 license:平台证书 docker和mvn账号信息.md 3. 对应版本的docker镜像拉取 镜像地址 镜像概述 harbor.oinone.top/oinone/designer:4.8.2.4-allinone-full 包含所有中间件及前后端工程 harbor.oinone.top/oinone/designer:4.8.2.4-allinone-mini 仅包含前后端工程 👆🏻上面镜像地址中的4.7.9是示例版本号,具体安装时根据数式提供的为准。 #注意:docker镜像拉取的账号密码在部署.zip里面 docker login –username=用户名 harbor.oinone.top docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:xxx 4. 修改startup.sh中的路径 4.1 linux环境修改参数 在文件中找到如下configDir=/opt/docker/oinone-op-ds-all-fullversion=4.8.2.4IP=192.168.0.121 修改configDir的路径(下载oinone-op-ds-xx.zip解压后的路径) 修改对应的镜像版本号 修改对应的IP为docker宿主机IP 4.2 window环境修改参数 在文件中找到如下set configDir=/d/shushi/docker/oinone-op-ds-all-fullset version=4.8.2.4set IP=192.168.0.121 修改configDir的路径((下载oinone-op-ds-xx.zip解压后的路径) 修改对应的镜像版本号 修改对应的IP为docker宿主机IP 5. (用oinone-op-ds-all-full版本可跳过)修改conf/application.yml 对应中间件的配置:指定对应IP和端口或密码,把其中192.168.0.121改为宿主机IP zookeeper mysql rocket-mq redis 阿里云oss配置 6. 修改mq/broker.conf(**注意:使用allinone-full包含中间件版本) 修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP brokerClusterName = DefaultCluster namesrvAddr=127.0.0.1:9876 brokerIP1=192.168.0.121 brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH autoCreateTopicEnable=true…

    2023年11月6日
    1.8K00
  • 分库分表与自定义分表规则

    总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段(也叫均衡字段)的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 分表字段不允许更新,所以代码里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1)指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2)分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 自定义规则 默认规则即通用的分库分表策略,如按照数据量、哈希等方式进行分库分表;通常默认规则是可以的。 但在一些复杂的业务场景下,使用默认规则可能无法满足需求,需要根据实际情况进行自定义。例如,某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点,需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下,使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。 自定义分表规则示例 示例1:按月份分表(DATE_MONTH ) package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding; import cn.hutool.core.date.DateUtil; import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import java.util.*; /** * @author wangxian * @version 1.0 * @description */ @Component @Slf4j public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { private Properties props; @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) { Date date = preciseShardingValue.getValue(); String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1); for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(suffix)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表"); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) { List<String> list =…

    2024年5月11日
    1.7K00
  • 工作流引入流程概览与流程监控

    流程概览依赖说明 使用 流程概览 功能前,需要在项目中引入 pamirs-workflow-datavi-core、 pamirs-data-visualization-core依赖,并启动datavi模块: <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-datavi-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 警告: 在 oinone 平台启用「流程概览」能力时,应用启动模块一旦引入 pamirs-workflow-api/core,必须同时引入 pamirs-workflow-datavi-api/core。在多启动模块架构下,严禁出现仅部分启动模块引入 pamirs-workflow-core 而未引入 pamirs-workflow-datavi-core 的情况,否则将导致流程概览相关元数据计算异常,出现删表等情况。 流程概览配置项 流程概览页面内置缓存机制,可通过配置项调整缓存刷新周期及图表展示的数据条数: pamirs: workflow: dashboard: cache-time: 10 # 流程概览缓存刷新时间(单位:分钟),默认 10 分钟 page-size: 10 # 流程运行分析中 4 个图表的展示数量,默认查询前 10 条数据 统计指标说明 引入 pamirs-workflow-datavi-core 依赖后,系统会按照以下规则进行数据同步: 当日数据同步:每小时同步一次当日数据; 昨日数据同步:次日凌晨同步前一日数据。 由于在引入依赖后才会开始执行数据同步,统计指标页提供了「同步」按钮,可用于对历史数据进行补采。即使不执行历史同步,也不会影响核心业务流程,仅会影响统计数据和图表的展示效果。 统计指标数据主要用于 支撑 流程概览 和 流程监控 中的统计图表展示; 为数据分析与可视化提供基础数据。 上述统计数据对工作流的审批、流转等核心业务无任何影响。如有需要,也可以基于流程监控的数据,配合数据可视化设计器,自定义构建符合业务需求的展示页面。

    2025年11月17日
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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。

    2024年5月28日
    4.1K00

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