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  • Win7系统日志上限设置与管理

    千次阅读 2014-12-15 11:17:13
    日志的重要性已经深入人心。...为此系统管理员要根据日志文件的重要性、硬盘空间、部署的应用等情况,来确定每个日志文件的最大上限以及日志覆盖的原则。 系统管理员可以分别为每个日志文件设置其

    日志的重要性已经深入人心。但是随着时间的延长,整个事件日志所占用的空间也在不断的膨胀之中。为此需要为日志文件设置一个最大的上限值,防止其占用过多的硬盘空间。这不仅是中浪费,给给阅读造成了一定的障碍。而且不同的日志文件其重要性也不同。

    为此系统管理员要根据日志文件的重要性、硬盘空间、部署的应用等情况,来确定每个日志文件的最大上限以及日志覆盖的原则。

    系统管理员可以分别为每个日志文件设置其最大占用的硬盘空间。设置的方法很简单,只需要选择对应的日志文件,然后点击右键,然后选择属性,就会弹出上面这个对话框。然后就可以看到一个选项,叫做日志最大大小。在后面的文本框中可以输入日志文件的最大限制。在设置这个上限的时候,主要需要注意两个方面的内容。

    首先,这里输入的数字必须是64的倍数。如上面输入的20480,其就是64的320倍。如果我们在这里输入的数字不是64的倍数,如输入为20481,系统就会提示错误信息:“日志大小值的增量必须为64KB,并且必须大于零。日志大小将设置为64KB的最小倍数”。按确定以后,这个值就会自动更改为最接近这个64倍数值。如笔者输入20416然后按确定,这个值就会自动变为20416。这个限制条件系统管理员需要引起一定的关注。

    其次,日志文件并不是越大越好。虽然说日志文件大的话,可以记录全部的事件信息。但是,其也会给以后的阅读带来麻烦。在大量记录中查找所需要的内容,并不是一件容易的事情。而且日志占用太多的系统盘空间,也会影响操作系统的性能。为此对于这个日志空间的大小,要进行合理的限制。不过这个到底多少合适,也没有一个统一的标准。往往需要系统管理员根据自己的经验,并结合在操作系统上部署的具体应用,来确定该把这个日志文件大小设置为多少合适。不过总的来说,日志空间在系统盘上占用的空间,最好不要超过5%。

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  • 如何清理系统日志

    千次阅读 2018-06-20 09:42:50
    以管理员身份登陆(administrator)后,进入 “开始—设置—控制面板—管理工具”,双击“事件查看器”,这里可以看到应用程序日志、安全日志、系统日志。在任意一种日志上面右击选择清除所有事件就可以了,也可以...

    所谓系统安全日志就是每次开关机、运行程序、系统报错时,这些信息都会被记录下来,保存在日志文件中。而日志文件会随着时间的增长而越集越多,从而影响系统速度。
    以管理员身份登陆(administrator)后,进入 “开始—设置—控制面板—管理工具”,双击“事件查看器”,这里可以看到应用程序日志、安全日志、系统日志。在任意一种日志上面右击选择清除所有事件就可以了,也可以右键选择“属性”,为日志设定大小上限,并且选择当日志满了以后处理方式,一般来说让它自动覆盖一段时间的旧日志,这样日志就永远不会超出指定大小。

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  • 当使用Flask集成日志logging后,使用RotatingFileHandler进行日志设置时,当文件大小超过设置... # 创建日志记录器, 指明日志保存的路径, 每个日志文件的最大大小,保存日志的文件上限个数 file_log_handler = Rota...

    当使用Flask集成日志logging后,使用RotatingFileHandler进行日志设置时,当文件大小超过设置出现的问题解决。

    日志配置如下:

     from logging.handlers import RotatingFileHandler
     # 创建日志记录器, 指明日志保存的路径, 每个日志文件的最大大小,保存日志的文件上限个数
     file_log_handler = RotatingFileHandler("logs/log", maxBytes=1024 * 2, backupCount=10)
    

    文件写满后,需要更换文件时出现PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件,进程无法访问。

    PermissionError: [WinError 32] 另一个程序正在使用此文件,进程无法访问。
    

    问题的原因在于:flask 在执行网络请求时,会为请求端分配单独进程进行处理。logging模块本身是线程不安全的,那么如何解决多个线程对同一日志文件进行记录的问题呢。

    Python强大的库绝不是吹的。
    concurrent-log-handler是专门针对logging模块进程不安全问题做的一个封装,
    解决步骤如下:
    安装模块pip install concurrent-log-handler
    把导入的类改变一下:

    from concurrent_log_handler import ConcurrentRotatingFileHandler
    

    使用ConcurrentRotatingFileHandler这个类创建记录器

     file_log_handler = ConcurrentRotatingFileHandler("logs/log", maxBytes=1024 * 2, backupCount=10)
    

    这样就解决了,不再报错。

    本文参考:https://blog.csdn.net/chongtong/article/details/80831782

    后续:(划重点)
    如果你使用的是windows系统,还需要安装pypiwin32模块

    pip install pypiwin32
    

    不然会有No Module name win32con的报错

    如果使用的是Mac或者Linux, 则无视本重点。

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  • springboot+logback实现系统日志记录

    千次阅读 2018-07-02 17:43:29
    前言 最近在搞springboot项目,想给项目中加入日志。之前一直在使用log4j,首先想到怎么集成log4j,但查阅相关文档之后发现springboot默认日志框架为logback,而且logback比log4j更好用,于是果断抛弃log4j。正文 ...

    前言

           最近在搞springboot项目,想给项目中加入日志。之前一直在使用log4j,首先想到怎么集成log4j,但查阅相关文档之后发现springboot默认日志框架为logback,而且logback比log4j更好用,于是果断抛弃log4j。

    正文

            Spring Boot在所有内部日志中使用Commons Logging,但是默认配置也提供了对常用日志的支持,如:Java Util Logging,Log4J, Log4J2和Logback。每种Logger都可以通过配置使用控制台或者文件输出日志内容。

    默认日志Logback

            默认情况下,Spring Boot会用Logback来记录日志,并用INFO级别输出到控制台。在运行应用程序和其他例子时,你应该已经看到很多INFO级别的日志了。


    具体实现

    如上图所示:

            

    设置上下文名称<contextName>

            每个logger都关联到logger上下文,默认上下文名称为“default”。但可以使用<contextName>设置成其他名字,用于区分不同应用程序的记录。一旦设置,不能修改,可以通过%contextName来打印日志上下文名称。

    <contextName>dico-fast-cms</contextName>

    设置变量<property>

            用来定义变量值的标签,<property> 有两个属性,name和value;其中name的值是变量的名称,value的值时变量定义的值。通过<property>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="F:/soft/nginx-1.14.0/logs/" />
    
    

    子节点<appender>

            appender用来格式化日志输出节点,有俩个属性name和class,class用来指定哪种输出策略,常用就是控制台输出策略和文件输出策略。

    控制台输出ConsoleAppender:

    <encoder>表示对日志进行编码:

    • %d{HH: mm:ss.SSS}——日志输出时间
    • %thread——输出日志的进程名字,这在Web应用以及异步任务处理中很有用
    • %-5level——日志级别,并且使用5个字符靠左对齐
    • %logger{36}——日志输出者的名字
    • %msg——日志消息
    • %n——平台的换行符

    输出到文件RollingFileAppender

            将日志输出到文件,随着应用的运行时间越来越长,日志内容也会增多,将他们输出到同一个文件并非一个好办法。RollingFileAppender用于切分文件日志:



            上例中 <FileNamePattern>${log_path}/logback.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern> 定义了日志的切分方式——把每一天的日志归档到一个文件中,<maxHistory>30</maxHistory>表示只保留最近30天的日志,以防止日志填满整个磁盘空间。同理,可以使用%d{yyyy-MM-dd_HH-mm}来定义精确到分的日志切分方式。<MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>用来指定日志文件的上限大小,例如设置为10MB的话,那么到了这个值,就会重新创建日志文件。

    子节点<root>

    root节点是必选节点,用来指定最基础的日志输出级别,只有一个level属性。

    • level:用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL 和 OFF,不能设置为INHERITED或者同义词NULL,默认是DEBUG。

    <root>可以包含多个<appender-ref>元素,如图:


            上图中可以将file和console放入一个root节点中,但考虑到使用INFO会使得日志文件非常臃肿,便只将ERROR级别的日志保存到文件中,控制台用于调试所以打印INFO级别的日志。也可以使用多环境日志输出,使用方式如下:

    多环境日志输出

            据不同环境(prod:生产环境,test:测试环境,dev:开发环境)来定义不同的日志输出,在 logback-spring.xml中使用 springProfile 节点来定义,方法如下:文件名称不是logback.xml,想使用spring扩展profile支持,要以logback-spring.xml命名



    logger的配置

            name 控制cn.dico包下所有类的日志打印,level 控制打印日志级别,additivity属性为false,表示此loger的打印信息不再向上级传递,appender-ref指定打印方式为控制台打印或者日志打印。

            这时候执行cn.dico包下任意类的方法时,将在控制台和文件中打出日志,不再向上级root传递打印信息。

    总结

    到此为止终于介绍完日志框架了,平时使用的时候推荐用自定义logback-spring.xml来命名配置文件,如果你想使用spring扩展profile支持的话。




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空空如也

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系统日志大小上限