日志系统接口设计客户端（日志系统接口设计客户端在哪）

本篇文章给大家谈谈日志系统接口设计客户端，以及日志系统接口设计客户端在哪对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享日志系统接口设计客户端的知识，其中也会对日志系统接口设计客户端在哪进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、系统日志应该怎么设计
• 2、1Web日志数据分析模型的设计思想与实现
• 3、阿里强制使用SLF4J日志框架的缘由
• 4、ELK日志分析系统初体验
• 5、（转）对外接口设计规范

系统日志应该怎么设计

这篇文章主要介绍了.NET 日志系统设计思路及实现代码，有需要的朋友可以参考一下日志很明显是帮助大家定位到问题的一个很重要的手段，本来是想直接使用的NLog 来做系统的日志工具，哎伤不起，一变态非要说这个有很多不可控制的因素，这里我给大家讲一下我是怎么实现日志模块的，欢迎拍砖 总体架构图 • 在这里我把日子的等级分为 跟踪，BUG 和错误 3种 定义枚举如下 代码如下: /// <summary /// 日志等级 /// </summary public enum Loglevel { Track=1, Bug, Error } • 这里考虑日志的模块的可扩展性 （这里支持 数据库 和文件 2种方式） 这里使用适配器模式来完成本模块。 这里给大家来年终福利。贴点代码 定义一个接口ILogTarget 代码如下: public interface ILogTarget { /// <summary /// 写入追踪信息 /// </summary /// <param name="LogContent"</param void WriteTrack(string LogContent); /// <summary /// 写入BUG信息 /// </summary /// <param name="LogContent"</param void WriteBug(string LogContent); /// <summary /// 写入错误信息 /// </summary /// <param name="LogContent"</param void WriteError(string LogContent); } • FileLog ，和DBLog 2个类实现上面的接口 这里不贴上具体的现实 代码如下: /// <summary /// 文件日志实现类 /// </summary public class FileLog : ILogTarget { public void WriteTrack(string LogContent) { throw new NotImplementedException(); } public void WriteBug(string LogContent) { throw new NotImplementedException(); } public void WriteError(string LogContent) { throw new NotImplementedException(); } } 代码如下: public class DBLog : ILogTarget { public void WriteTrack(string LogContent) { throw new NotImplementedException(); } public void WriteBug(string LogContent) { throw new NotImplementedException(); } public void WriteError(string LogContent) { throw new NotImplementedException(); } } 代码如下: public class SmartLog { private ILogTarget _adaptee; public SmartLog(ILogTarget tragent) { this._adaptee = tragent; } public void WriteTrack(string LogContent) { _adaptee.WriteTrack(LogContent); } public void WriteBug(string LogContent) { _adaptee.WriteBug(LogContent); } public void WriteError(string LogContent) { _adaptee.WriteError(LogContent); } } • 调用方式 代码如下: SmartLog log =new SmartLog (new FileLog()); log.WriteTrack("Hello word");

1Web日志数据分析模型的设计思想与实现

1Web日志数据分析模型的设计思想

本论文设计平台通过对web日志文件分析，统计出哪个页面最受欢迎，访问者来自哪里，访问时段分布情况等。分析结果生成HTML代码，最终通过浏览器以页面的形式将各种报表呈现在用户面前。其中要用到目前比较常用的ASP技术，由于要将海量的日志数据存入，所以还要用到SQL-Server这个功能强大的数据库。

1.1系统的体系结构

Web日志数据分析系统的主要用户是一般企业网站或个人网站管理员，目前常见的网络开发模式共有3种体系结构：两层Client/Server（C/S）体系结构；三层Client/Server/Database（C/S/D）体系结构；三层Browser/Server/Database（B/S/D）体系结构。综合考虑本系统的用户群特点及这三种体系结构特点，最终采用的体系结构是目前国际上流行的“Browser/WebServer/Database”即三层网络结构模型。这种体系结构简单实用，客户端只要采用标准浏览器与网络进行连接就可以了。

1.2系统功能模块设计

系统功能模块是系统与用户交互的接口，本系统包括：数据预处理模块、基本分析模块、智能分析模块和可视化模块，系统功能模块.数据预处理模块：该模块主要功能是首先去掉原先存放在关系数据库中的部分没有用的原始日志，然后设置日志文件格式、采样方法，依据包含替换规则对数据进行净化，再将该数据导入源数据库，形成页面映射表信息，最后形成用户表。基本分析模块：该模块主要是对网站的`访问情况进行以下6方面的统计汇总，即时段分析模块、地域分析模块、来源统计模块、客户端分析模块、受访页分析模块、搜索引擎模块。智能分析模块：该模块主要功能是利用关联规则对Web站点的页面之间的链接关系和站点结构进行分析，构建一个新的Web站点拓扑结构，寻有关联的客户群体，开展有针对性和个性化的电子商务活动。

2Web日志数据分析系统功能的实现

2.1数据收集

由于本系统是对Web日志的分析，所以数据收集部分的工作实际上就是对日志的收集工作，所以最重要得一点是网站的管理者允许对其日志文件进行研究，在同意对日志文件保密的前提下，笔者从电脑商网中国IT商务门户（www.cnitsw.com）获取了一段时间的网站日志文件以此作为分析对象。

2.2数据预处理

数据的预处理过程是将Web日志整理成适合数据挖掘的数据模型。整个挖掘预处理过程分为数据净化、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别5个步骤。

2.3智能分析模块实现

我们利用了Apriori算法的思想，但同时对APriori算法进行了改造，采用了改进的APriori算法进行频繁路径挖掘。改进Apriori是受到APriori算法的启发，但它适合频繁路径的挖掘。

2.4基本分析模块实现

基本分析可以分为两个方面，一是网站整体的访问统计，另一方面是具体网页的访问分析。整体分析可以统计用户数、点击数，分析客户端信息等等；对具体网页可以统计其访问量，以分析其受欢迎程度，也可表示其重要程度。这些工作的数据来源是预处理中数据清理阶段产生的源数据库和整个预处理阶段后产生的用户事务数据库，实现方法也比较简单，一般都是简单的统计分析处理。基本分析模块由时段分析模块、地域分析模块、来源统计模块、客户端分析模块、受访页分析模块、搜索引擎分析模块6个模块组成。本文以时段分析模块为例进行阐述。根据日志中的日期域（data）、时间域（time）以及所花时间域（time－taken）可以统计出每天哪个时段的访问人数和具体逗留时间，每个小时访问量的变化，通过一天中每小时的访问数可以得出站点哪个时间段的访问人数最多是访问高峰期，进而分析出访问人群的职业和上网习惯等相关信息。

Web日志数据分析是internet信息处理的一个重要应用，目前我们只是实现了一些简单的功能，还可以对WEB日志的分析处理上进行某些更详细的深入分析，譬如可以根据访问者的登录时间、访问页面、停留时间等信息进行统计分析，然后制定个性化的电子商务营销策略，帮助电子商务网站在最短的时间内抓住最有效的客户。还可根据以往时间段的访问人数统计，对网站未来几天或者某个时间段的访问流量进行预测。

作者:吴敏纲 黄杰恒 郑义平 单位:景德镇陶瓷学院信息工程学院 景德镇市第六人民医院 景德镇市国税局直属分局

阿里强制使用SLF4J日志框架的缘由

想必小伙伴们都用过日志，虽然日志看起来可有可无，但是等到出问题的时候，就比较棘手。所以说日志框架使用好不好，规范不规范，直接影响了解决生产环境故障的效率，日志框架选的不好、用的不好，有可能影响环境的性能，也有可能影响排查问题的难易程度。

阿里Java开发手册--日志规约第一条：

【强制】应用中不可直接使用日志系统(Log4j、Logback)中的 API，而应依赖使用日志框架 SLF4J 中的 API，使用门面模式的日志框架，有利于维护和各个类的日志处理方式统一。

代码样例：

为什么会有此规范呢？我们先来了解下日志框架。

Java中的日志框架分如下几种：

重点来看下Slf4j的官方说明

为什么阿里要强制 依赖使用日志框架 SLF4J 中的 API 或者说Slf4j的特点： 除了得益于面向接口编程(使用了门面模式)，还有一个特性支持占位符，以及SELF4J的生态(SLF4J与其他日志组件的桥接)

门面(Facade)模式，对外隐藏了系统的复杂性，并向客户端提供了可以访问的接口，门面模式的好处是将客户端和子系统松耦合，方便子系统的扩展和维护。
正是门面模式这样的特点，使用SLF4J门面，不管日志组件使用的是log4j还是logback等等，对于调用者而言并不关心使用的是什么日志组件，而且对于日志组件的更换或者升级，调用的地方也不用做任何修改。

SLF4J中有一个重要的特性：占位符，{}可以拼接任意字符串，相比如其他框架的优点即不需要用+来拼接字符串，也就不会创建新的字符串对象。

使用注意点：

小贴士：

在发布SDK或服务框架时，要遵循 面向接口编程的思想 ，不要把SLF4J实现类进行发布向下传递，SLF4J实现类可以通过maven的scope来控制不进行向下传递。

以上是使用SLF4J的缘由和注意点的说明。

Slf4j Manual中有一张图清晰的展示了接入方式，如下：

slf4j bound to 其它log框架

slf4j bound to log redirection

在使用slf4j桥接时要注意避免形成死循环，在项目依赖的jar包中不要存在以下情况

想要更好的了解SLF4J，你需要了解JVM类加载机制

设计模式：门面模式、桥接模式。源码解析过程这里忽略。

ELK日志分析系统初体验

ELK

logstash

elasticsearch

kibana

ELK技术栈要点总结

官方文档之安装教程

Mac第三方工具安装

$ brew install logstash

********启动命令********

$ bin/logstash -f logstash-example.conf

Logstash根据logstash-example.conf配置文件对数据源进行数据读取和清洗，并将清洗结果写入指定的目标文件。

logstash命令除了可以使用“-f”指定配置文件外，还可以指定其他参数，具体说明可以参见 官方文档之Command Flags 。

Logstash除了通过命令行参数进行配置外，还可以在logstash.yml等setting文件中进行设置，具体说明参见 官方文档之Setting files

配置文件

配置文件结构清晰，但所涉及的插件种类繁多，而且在插件使用过程中还涉及 环境变量使用 和 条件语句使用 等内容。用户可根据需要选择适当的插件和语法实现数据收集和清洗的目标。

##1.2 Elasticsearch****技术

****Cluster****与****Node****

****Index****、****Type****与****Document****

****Shards****与****Replicas****

********启动命令********

$ bin/elasticsearch 前端方式启动
$ bin/elasticsearch -d 守护进程方式启动
elasticsearch启动比较简单，也额外创建配置文件，它将收集的数据重新编排存储，以支持数据的全文检索。检索是Elasticsearch最为重要的功能，也是最为复杂的语法。

********需要注意的是：********elasticsearch不支持在root用户下启动，因此，在启动前，用户需要创建非root用户，并为该用户赋予elasticsearch目录的操作权限，详情参见 https://my.oschina.net/topeagle/blog/591451?fromerr=mzOr2qzZ

********配置管理********
Elasticsearch一般不需额外配置，但是为了提高Elasticsearch性能可以通过elasticsearch.yml文件修改配置参数。当然，也可以根据用户系统配置降低配置参数，如jvm.heapsize。Elasticsearch默认占用2G内存，对于系统配置较低的服务器，很可能带来负载过大的问题，因此需要适当减少jvm.heapsize。

Elasticsearch提供大量的API支持检索服务，用户甚至可以根据需要定制化 分析器 、 映射器 .

##1.3 Kibana****技术

********安装********
参见 官方教程 ，值得注意的是Kibana与Elasticsearch版本要保持一致。

********启动********

********配置********
Kibana配置可以通过命令行参数或配置文件 kibana.yml 。Kibana应用的默认地址为localhost，无法从远程访问Kibana，因此，用户需要修改配置文件的server.host属性。

********数据检索********

（1）时间筛选：限定检索的时间范围

（2）index pattern：限定检索的数据范围
（3）字段筛选：限定特殊字段以及特殊字段值
（4）搜索框：采用Elasticsearch检索语法查询

********数据分析********
数据分析是Elasticsearch与Kibana的核心模块，Elasticsearch提供分析功能，kibana提供图形渲染功能。

数据分析需要涉及Elasticsearch的 Aggregation 、 Mapping 、 Analysis 和Kibana的 Visualize 和 Dashboard 等模块，内容相对比较复杂，用户可根据实际需要适当选择。

Kibana的Visualize是基于Elasticsearch聚合结果进行图形化展示，支持AreaChart、DataTable、PieChart等图表结构。Dashboard则是将多个visualize综合展示，并配注markdown记录，形成完整的数据分析报告。

#2 ****日志分析系统
##2.1 ****基于阿里云****NAS****的日志分析系统架构设计

********日志生成：********对于Java和Node应用，分别采用Logback与winston日志框架生成日志，注意，日志采用json格式单行存储（一行json对应一条日志）

********日志存储：********分布式应用的日志采用NAS统一存储，减少因日志分散保存而带来数据收集的高复杂度。

********日志收集与清洗：********基于Logback的Pipeline功能，从NAS读取日志数据，并通过 filter插件进行日志的格式化清洗，并将清洗结果传送到Elasticsearch。

********日志重排与存储：********Elasticsearch将收集的数据进行重排，以支持符合elasticsearch检索语法。并将重排数据予以保存，同事可以通过集群、分片（Shards、Replicas）等进行冗余存储。

********日志分析与检索：********通过Elasticsearch Search API即可检索与分析数据，但基于命令行的分析可视化不够，借助Kibana可以将日志分析与检索采用图形化、列表化的方式予以展现，提高数据的可读性。

##2.2 ****日志收集

********（****1****）**** Input****部分********

采用file插件收集NAS日志收据，path指定日志存放地址，采用通配符指定多个文件。

为了便于日志的Archive，以及标识产生日志的应用容器，日志文件采用“log+hostname”方式命名，因此，同一类日志可能会存在多个日志文件。

start_position指定从日志文件Start位置开始收集，file插件默认从End位置收集，只会收集Logstash启动后生成的日志。

type标识日志类型，对于微服务应用，我们借助type区分应用类型，以方便日后检索与问题定位。

********（****2****）**** Filter****部分********

filter的配置需要根据日志格式和清洗目标按需定制，在我们的项目中，日志采用json格式，其中message key对应的value又是json对象的字符串，因此在提取json key-value时需要做两次json过滤。

Logstash默认每条日志为message key的value，因此第一个json是对一条完整日志进行筛选，将json转换为一个个键值对。转换后，并不能将日志message字段对应的json对象拆分提取，因此需要再使用json插件过滤。由于完整日志对应的message key与日志内message key，二次使用json时Logstash会认为对完整日志进行过滤，为此需要对 message进行重命名，这时采用mutate插件完成。

********注意：********filter插件比较多，也比较复杂，用户可以根据自己需要按需选择。
##2.3 ****日志分析（检索）

（1）时间范围：按照日、周、月、年度分别统计分析
（2）应用比较：各类应用的使用频繁程度比较，结合监控数据判断每类应用耗用资源情况等
（3）API分析：各类请求接口的使用情况分析，哪类API使用频繁，各API的响应时间如何

（转）对外接口设计规范

1、接口禁止方法重载，重载会在做服务SLA控制，日志监控等方面带来不便

2、接口注释必须清晰地表达如何使用，接口是同步还是异步，服务内容，参数校验规则（精度、长度、取值范围等），返回值信息，异常情况；使用场景有要求的需要重点这几个方面描述

a)不同使用场景，在注释中区分描述

b)特定使用场景下的业务规则描述

c)特定使用场景下的注意事项描述

格式上参照注释规范{*}

3、接口返回值中属性禁止使用枚举，如果返回值属性是枚举类型，会为后期升级埋下隐患(由于枚举序列化的特性导致

删除枚举值和增加枚举值都可能导致客户端反序列化失败)，建议提供String类型，取值范围可以通过枚举来告诉客户端

禁止声明方式

建议声明方式

/** 强制还款标志，取值范围见{@link EnforceFlagEnum}*/

private String enforceFlag;

4、接口参数涉及取值范围选择的（比如交易码，渠道类型，身份标识），需提供对应的常量给客户端使用，谨慎使用枚举做入参

唯一性控制属性：a)如接口请求参数包含业务唯一性控制字段，需要对相关字段以及唯一性控制方式进行特别说明

b)若在唯一性控制基础之上，涉及相关业务幂等控制处理，需要进行相关详细描述

5、接口方法确保不对外抛出异常，异常情况需要通过错误码通知客户端，处理失败也需要有返回值，返回值实现可参考EcBaseResult及其子类实现

POM依赖

9、接口返回值中的方法尽量只提供基本属性的get set方法，不要提供有业务规则含义的方法（因为业务逻辑的变化会要求客户端升级jar包版本)

10、操作类的接口务必考虑幂等性控制，因为网络重发，客户端异常等都可能会引起重复调用，严重的可能会引起资损

根据业务约定的部分唯一性字段，对多次请求的数据判断是否重复提交的判断依据，比如通过外部订单号outOrderNo做唯一性控制，在唯一性控制的基础上，对请求中的其他字段进行判断，

如果全部业务数据（或关键业务数据）和已经落库的数据一致，则请求一次和请求多次都不会对业务处理产生影响，返回结果不变，

如果outOrderNo关联的其他信息与系统已经持久化的数据不一致则提示XXX参数与原先的数据不一致。

11、接口命名统一以Facade结尾，个别的SPI接口可以使用别的结尾词以便更好地表达SPI的要求，SOFA框架系统对外接口统一存放在xxx-common-service-facade

这个bundle下

12、接口必须提供有效的监控日志，配置监控报警规则监控日志输出见日志规范

13、敏感信息：接口返回对象属性字段包含敏感信息，需要做好标识，进行相关提示避免客户端打印到日志中去

金额：接口返回对象属性涉及到金额，需要描述金额的单位以及对应的币种 统一使用支付宝金额类com.iwallet.biz.common.util.money.Money

Money所在jar坐标 关于日志系统接口设计客户端和日志系统接口设计客户端在哪的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 日志系统接口设计客户端的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于日志系统接口设计客户端在哪、日志系统接口设计客户端的信息别忘了在本站进行查找喔。

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