背景根据本人写博客的惯例，先交代下背景。在公司的系统中，我们的配置文件是切分有好几个的，不同的配置文件里面配置内容有着不同，对于日志的输出，也需要对不同的环境做出不同的输出，这是一个前提，本文即将讲述到的将日志输出到oracle数据库就是分环境输出的，本地测试的日志是非常多的，服务也时常重启，调试等，因此本地环境的日志不宜输出到数据库，而线上环境不

SpringBoot整合kafka报couldnotbeestablished.Brokermaynotbeavailable.报错日志AdminClientclientIda

SpringBoot整合kafka报couldnotbeestablished.Brokermaynotbeavailable.报错日志AdminClientclientIda

在日志收集服务器上使用Flume（1.6）的KafkaSink将日志数据发送至Kafka，在FlumeAgent启动之后，发现每个Agent的CPU使用率都非常高，而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志，如果每个Agent都这样，那肯定会把机器的CPU吃满了，刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume

Flume可以应用于日志采集.在本次的介绍中,主要用于采集应用系统的日志,将日志输出到kafka,再经过storm进行实施处理.我们会一如既往的光顾一下flume的官网,地址如下:flume官网(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fflume.apache.org%2F

楔子前面的预备章节中我们大致了解了如何在服务器上的Node.js应用出现问题时，从常规的错误日志、系统/进程指标以及兜底的核心转储这些角度来排查问题。这样就引出了下一个问题：我们知道进程的CPU/Memory高，或者拿到了进程Crash后的核心转储，要如何去进行分析定位到具体的JavaScript代码段。其实Chrome自带

Kafka是什么Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。1.前言一个商

　　不管是什么日志文件，都是会越来越大的，大到一定程度就是个可怕的事情了，所以要及早的做处理，方法之一就是按时间段来存储，不过linux系统提供了Logrotate的日志管理工具，很好用，不用写计划任务脚本了，不过弊端是转储后的日志文件放入指定的目录，必须和当前日志文件再同一个系统，下面是摘录别人的。记录下以备不时之需。      Logrotate是L

日志中打印源码文件名和行号，是非常实用的功能，尤其是开发阶段的debug日志，可以快速通过日志找到对应的源码位置。Go标准库中的packagelog也支持打印源码文件名和行号，打开方式是设置以下两个标志中的任意一个：Llongfile//fullfilenameandlinenumber:/a/b/c/d.go:2

转自：https://blog.csdn.net/zxf\_668899/article/details/54582849配置文件(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fzxf_668899%2Farticle%2Fdetai