home.social

#логирование — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #логирование, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Кэш не работал восемь недель. Всё это время он честно писал об этом в лог

    Redis у сервиса прогнозов не было восемь недель: контейнер упал с кодом 255 и больше не поднялся. Всё это время каждый запрос считался заново, 1,9 секунды вместо 11 миллисекунд. При этом авария не была тихой. В обработчике ошибки стоит self.redis_client = None с комментарием про заглушку, но заглушки там нет, поэтому каждый вызов get и set падал с AttributeError, ловился своим же except и писал ERROR в лог. Две строки на каждый запрос, восемь недель подряд. Разбираю, почему я этого не видел, почему health сервиса всё это время отдавал вписанное в код «ok» с таймстампом из мая 2025 года, и чем аккуратно обработанный отказ отличается от обычной поломки.

    habr.com/ru/articles/1092724/

    #кэширование #мониторинг #надежность #логирование #redis #docker #fastapi

  2. Мониторинг и логирование DWH, часть 2: Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK, OpenSearch, Loki — как выбрать рабочий стек

    В первой части материала мы разобрали, что необходимо контролировать в корпоративном хранилище данных - от инфраструктуры и ETL/ELT-процессов до Data Quality и выполнения запросов: Мониторинг и логирование DWH, часть 1: уровни контроля, метрики и типовые проблемы Во второй части перейдем к конкретным инструментам: Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK Stack, OpenSearch, Loki. Разберем, как они устроены, какие задачи решают, чем отличаются друг от друга и на что обратить внимание при выборе стека для мониторинга и логирования DWH.

    habr.com/ru/articles/1089004/

    #dwh #мониторинг #логирование #grafana #grafana_loki #zabbix #prometheus #elk #opensearch #data_warehouse

  3. Мониторинг и логирование DWH, часть 1: уровни контроля, метрики и типовые проблемы

    Архитектура корпоративной платформы данных содержит множество потенциальных точек отказа: проблема может возникнуть при получении данных из источника, во время их обработки и загрузки, на уровне инфраструктуры или пользовательских запросов. Поэтому при эксплуатации DWH используют инструменты мониторинга и логирования. В первой части материала про мониторинг DWH разберем, что именно необходимо контролировать на каждом уровне хранилища и какие сигналы помогают своевременно обнаружить проблемы.

    habr.com/ru/articles/1086558/

    #dwh #data_warehouse #корпоративное_хранилище_данных #мониторинг #логирование #prometheus #grafana #zabbix

  4. Завайбкодили за два вечера, доводили полгода: что отделяет ИИ‑прототип от production

    Привет, Хабр! С виду даже самый простой проект, который можно «запромптить» в пару подходов, содержит десятки подводных камней, из-за которых его нельзя назвать production-ready. В этой статье я расскажу, с какими проблемами столкнулась моя команда при разработке сервиса «Запомни это» с помощью нейросетей, почему «два вечера» превратились в полгода и как мы закрывали пробелы, которые ИИ закрыть не смог.

    habr.com/ru/articles/1083746/

    #вайбкодинг #разработка_с_ИИ #нейросети_в_разработке #productionready #интервальные_повторения #Anki #Django #Vue #логирование #Grafana

  5. Как мы внедряли сквозное логирование в монолит

    Всем привет, давайте представим ситуацию, у вас есть зоопарк из сервисов и сторонних интеграцией, и вот как-то раз, ваша складская система написанная на 1С присылает к вам на ручку запрос с информацией по товару и дальше все начинает идти не по плану, и ожидаемое действие не произошло, ваш сервис что-то сделал, но вот что именно вы не знаете под валом таких же запросов, а отловить нужный запрос никак не получается. Если ситуация знакома, то решение вам отзовется в сердечке. Мы столкнулись с таким кейсом на проекте заказчика. Чтобы отдебажить весь путь события, пришлось потратить немало времени на поиск всех вызываемых зависимостей и определить момент, в котором всё пошло не так. Повторять такой сценарий не хотелось, поэтому мы решили повысить наблюдаемость за сервисами заказчика с помощью сквозного логирования. Повторение подобного кейса мы не захотели пережить и решили повысить наблюдаемость за нашими сервисами с помощью сквозного логирования.

    habr.com/ru/companies/gri/arti

    #логирование #django #python #celery #structlog #sentry

  6. В журнале приложения лежит чужой пароль, и положил его туда не код авторизации

    Я искал причину падения и грепал журнал по тексту ошибки. В соседней строке, среди неудачных попыток входа, в поле имени пользователя лежало не имя. Лежала строка, которая именем быть не могла: длинная, со спецсимволами, явно чей-то пароль. Дальше я выгрузил из журнала все значения поля имени пользователя за месяц по неуспешным попыткам и оставил те, что не совпадают ни с одной существующей учётной записью и не похожи на имя: длинные, со спецсимволами, не повторяющиеся между собой. Набралось около сорока. Хеширование паролей у нас настроено правильно, в базе всё как надо. Просто до хеширования эти строки не дошли: код их паролями не распознал.

    habr.com/ru/articles/1078180/

    #логирование #пароли #персональные_данные #разработка #маскирование

  7. В логе адрес, с которого запрос не приходил. Его вписал сам клиент

    Недавно разбирал блокировку у заказчика. Сработало правило «десять неудачных входов с одного адреса - бан». Забанило адрес, с которого никто ничего не делал. Через два часа забанило ещё один, потом ещё - и все из документационного диапазона, который в интернете не маршрутизируется. Логика правила была в порядке. Просто в качестве адреса клиента оно брало то, что клиент про себя написал сам.

    habr.com/ru/articles/1076432/

    #nginx #xforwardedfor #логирование #rate_limiting #прокси

  8. «Токен в ссылке украдут через Referer» — устарело пять лет назад. Куда он уходит теперь

    Совет про токен в адресе страницы кочует из статьи в статью в одной и той же формулировке: не кладите его в URL, иначе он уедет в заголовке Referer на все сторонние ресурсы, которые подключает ваша страница. Совет правильный по выводу и неправильный по обоснованию. Через Referer он давно никуда не уезжает. А вот сам токен из URL утекает — просто в других местах, и там его обычно никто не ищет.

    habr.com/ru/articles/1075868/

    #referrerpolicy #токены #логирование #nginx #веббезопасность #сброс_пароля

  9. [Перевод] Год баз данных: как я снова полюбил программировать

    ВНИМАНИЕ! LLM не вовлечен, опечатки и прочие ошибки сохранены. Предыстория С самого начала как я попал в enterprise я знал - карьера идет не туда. Кнопки, круды, общаться людьми. Все не то, общаться с машиной интереснее. Но все не было времени к этому подойти. Непонимание как выглядит индустрия, недостаток опыта, неуверенность в себе, переезды. Когда жизнь улеглась у меня появилось свободное время и скука. Так я начал программировать в свободное время. Очень много, иногда больше чем в рабочее время. Началось летом 2022.

    habr.com/ru/articles/1074488/

    #zig #базыданных #базы_данных #базы_данных #наблюдаемость #логирование #логирование_и_мониторинг #database #logging #c++

  10. [Перевод] OpenTelemetry Filelog Receiver: руководство по приему лог-файлов

    OpenTelemetry постепенно становится универсальным пылесосом для телеметрии. Осталось только научить его аккуратно засасывать всё то наследие, которое приложения десятилетиями складывали в файлы. В этом переводе статьи разбирается как использовать filelog receiver на практике — от простого чтения JSON-логов до продакшен-сценариев с настройкой производительности. Ещё больше полезных материалов я публикую у себя в авторском телеграм-канале Мониторим ИТ . Всегда рад новым подписчикам. Даже в эпоху облачных приложений и распределенного трейсинга обычные файлы логов остаются одним из самых ценных источников достоверной информации в любой системе. От корпоративных приложений и пакетных заданий до NGINX , баз данных и локальной инфраструктуры — критически важная диагностическая информация по-прежнему записывается на диск. Получатель filelog в OpenTelemetry Collector позволяет интегрировать эти логи в современный конвейер наблюдаемости . Он непрерывно отслеживает файлы, анализирует их содержимое и преобразует необработанный текст в структурированные записи логов OpenTelemetry . В этой статье показано, как использовать эти возможности на практике, от базового чтения файла до построения готового к эксплуатации конвейера, который корректно обрабатывает ротацию логов, восстанавливает работу после перезапуска и не теряет ни одной строки. Прежде чем углубляться: если вы контролируете приложения, записывающие эти логи, наилучшим решением будет настроить их на вывод структурированных JSON-логов, размещённых в одной строке. Чтобы получатель filelog в этом случае стал простым и удобным уровнем приема данных. Значительная часть этой статьи посвящена ситуациям, когда такой вариант невозможен. В подобных случаях получатель filelog предоставляет мощные инструменты для анализа, структурирования и обогащения любых получаемых логов, превращая их в полноценные данные наблюдаемости. Начнём!

    habr.com/ru/articles/1058532/

    #linux #opentelemetry #gals_software #логирование

  11. Где заканчиваются отчёты и начинается безопасность: аудит ИБ без «бумажной пыли»

    Всем привет! Меня зовут Алёна, я руководитель группы аналитики отдела Compliance и безопасности данных в Ozon. Звучит длинно, поэтому мы с командой называем себя просто датасеками — от Data Security. В информационной безопасности я почти 13 лет, из них 4,5 года в Ozon. До этого больше восьми лет работала в интеграторе и занималась в основном персональными данными и банковской безопасностью — вопросами чистого compliance. Сейчас у меня команда из 11 человек, и мы занимаемся безопасностью данных в Ozon. Сегодня хочу поговорить об одной важной теме — аудитах безопасности данных. Речь не про пентесты, нет, у нас совсем другая история. Мы смотрим на безопасность данных — и персональных, и финансовых, и любых других данных, которые нужно защищать по требованиям закона, компании или здравого смысла. Расскажу вам о сложностях и о том, как мы с ними справлялись.

    habr.com/ru/companies/ozontech

    #аудит_безопасности #данные #иб #data_security #compliance #оценка_рисков #логирование #152фз #контроль_доступа #ozon_tech

  12. OpenTelemetry как единый стандарт наблюдаемости для распределённых систем

    Когда метрики, логи и трассировки живут в разных системах, поиск причины сбоя превращается в ручное сопоставление фрагментов. В статье разберём, как OpenTelemetry объединяет телеметрию распределённых систем, где в этой архитектуре находится Collector и какие ошибки чаще всего мешают получить действительно полезную наблюдаемость.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #OpenTelemetry #наблюдаемость #распределённые_системы #телеметрия #метрики #логирование #распределённая_трассировка #OpenTelemetry_Collector #OTLP #сэмплирование

  13. Как защитить Manticore Search с помощью встроенной аутентификации и авторизации

    Поиск нередко считают просто инфраструктурой. Но в продакшене он фактически работает как API приложения: принимает пользовательский трафик, отдаёт бизнес‑данные, обслуживает дашборды и нередко стоит рядом с записями, которые не должны быть доступны каждому клиенту в сети. В Manticore Search теперь (с релиза 27.1.5 ) есть встроенная аутентификация и авторизация — для SQL по протоколу MySQL, для HTTP/HTTPS‑эндпоинтов и для операций, связанных с репликацией. Аутентификация отвечает на вопрос «кто делает запрос?». Авторизация — «что этому пользователю разрешено делать?». Пользователи, которые уже используют Manticore могут подключить новую функциональность, сохранив привычные способы работы с Manticore. Существующие SQL и HTTP‑клиенты сохраняют свои обычные паттерны подключения. В приложениях требуются минимальные изменения.

    habr.com/ru/articles/1063744/

    #аутентификация #авторизация #mysql #sql #логирование #управление_правами_доступа #защищенный_режим #auth #authentication #authorization

  14. Логгер в топе VTune: как найти строки, создающие нагрузку

    Профайлер показывает write() и worker файлового логгера среди верхних стеков. Однако системный профайлер не знает, какая из тысяч строк вывода в лог породила нагрузку. Отключать логирование совсем — ужасное решение. Как же связать файловый ввод-вывод с конкретными строками вывода в лог, каналами и backend?

    habr.com/ru/articles/1063260/

    #c++ #logging #intel_vtune #performance_optimization #profiling #логирование #observability #профилирование #профилирование_производительности

  15. Расширенный аудит Windows. Или с чего начать расследование инцидентов?

    Когда я начал разбираться в SOC (Security Operations Center), то довольно быстро понял, что стандартная Windows не дает особого понимания, что вообще внутри нее происходит. События входа, создание процессов, изменение политик – все это просто не пишется либо пишется в достаточно урезанном виде. Здесь я хотел бы показать (конечно, частично), каким вообще образом настроить аудит безопасности Windows 10/11 так, чтобы получить вполне читаемые и полезные события, которые можно будет использовать для расследования инцидентов ИБ. Разберемся, что и зачем мы включаем, что такое Event ID и как потом выглядят события на реальной практике. Все действия будут выполняться на ВМ, дабы не затрагивать хост.

    habr.com/ru/articles/1061400/

    #аудит #аудит_безопасности #информационная_безопасность #системное_администрирование #soc #Windows_аудит #логирование #auditpol #event_id #журнал_безопасности

  16. ClickHouse: сценарии, сильные стороны, лучшие практики работы в 2026 году

    ClickHouse — один из самых востребованных инструментов для хранения и анализа больших объемов данных, обеспечивающий высокую производительность и наблюдаемость сервисов и приложений. Благодаря этим параметрам многие компании внедряют его в свои ИТ-инфраструктуры для решения задач аналитики, логирования и мониторинга. Однако, несмотря на широкое распространение, практика показывает, что далеко не все команды до конца осознают все особенности и нюансы работы с этой системой, что может приводить к неэффективному использованию ресурсов, ошибкам в проектировании и снижению общей производительности. Привет, Хабр. Меня зовут Александр Кривяков. Я пресейл-архитектор VK Data Platform , VK Tech. В этой статье я расскажу об основных принципах работы ClickHouse, а также покажу возможные архитектурные решения и типичные сценарии применения системы.

    habr.com/ru/companies/vktech/a

    #vk_cloud #clickhouse #olap #колоночное_хранение #большие_данные #data_platform #логирование #метрики #архитектура_данных #best_practices

  17. Что будет, если доверить стандартизацию логов лингвисту

    Логирование часто считают второстепенной задачей. Но когда сервисов становится десятки, оказывается, что качество логов влияет на разработку не меньше, чем качество кода. Меня зовут Александра, и я ML-инженер в RUTUBE TECH. В этой статье расскажу, как мой лингвистический бекграунд помог создать единый стандарт логирования для всей платформы.

    habr.com/ru/companies/habr_rut

    #python #логирование #structured_logging #стандартизация #linguistics

  18. [Перевод] Возвращение аспектно-ориентированного программирования

    Привет, Хаброжители! Сегодня мы подготовили для вас перевод статьи. Эта статья посвящена переосмыслению концепции аспектно-ориентированного программирования (АОП) в эпоху развития больших языковых моделей (LLM). Как писать код, который одновременно корректен, эффективен и безопасен? Классическое АОП с его «точками соединения» оказалось слишком сложным. Новая парадигма предлагает описывать каждый аспект в отдельном документе, а LLM выступает в роли «плетельщика», генерируя чистый и удобный код. Почему этот подход устойчивее и как он меняет разработку?

    habr.com/ru/companies/piter/ar

    #аоп #llm #weaver #генерация_кода #декларативное_программирование #логирование #отладка

  19. Тёмная сторона Go: разбор живых уязвимостей с продакшена и инструменты против них

    Тёмная сторона есть, наверное, у каждого языка. У Go она выражена слабее: язык структурный, понятный, неплохо защищён по умолчанию. Но это не индульгенция. Разберём, что такое уязвимость и откуда она берётся, пройдёмся по типичным классам проблем на живых примерах с продакшена, посмотрим на инструменты локального анализа кода и обсудим, как выстроить продуктивные отношения с командой безопасности.

    habr.com/ru/companies/oleg-bun

    #Go #golang #информационная_безопасность #безопасная_разработка #HTTP_request_smuggling #JWT #логирование #govulncheck #DevSecOps #OWASP

  20. Тёмная сторона Go: разбор живых уязвимостей с продакшена и инструменты против них Тёмная сторона есть, навер...

    #Go #golang #информационная #безопасность #безопасная #разработка #HTTP #request #smuggling #JWT #логирование

    Origin | Interest | Match
  21. VictoriaLogs vs Loki vs Elasticsearch

    Привет, Хабр! В этой статье разбираем плюсы и минусы VictoriaLogs как решения для логирования в облачной платформе.

    habr.com/ru/companies/dbraincl

    #victorialogs #victoriametrics #мониторинг #логи #метрики #loki #elasticsearch #dbrain #микросервисы #логирование

  22. OTel Collector в кастомизации Битрикс24: подключаем Observability

    Рассказываем про инструмент для наблюдения за кастомизациями Битрикс24 — телеметрическую инфраструктуру на базе OpenTelemetry Collector. Для проектов Битрикс24 эту роль выполняет репозиторий github.com/bitrix-tools/b24-ai-starter-otel. В статье объясним, зачем это надо, подключим Collector к уже существующему приложению чат-бота и покажем, как работает и выглядит сбор метрик. Это статья из цикла туториалов, где мы показываем полезные вещи, которые можно сделать на своём портале с помощью стартер-кита для ИИ-ассистированной разработки: github.com/bitrix-tools/b24-ai-starter . Что мы уже сделали и разобрали в других статьях: — Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки — Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации — Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS. — Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов — Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов — Как стартер-кит может стать стандартом разработки — OTel Collector в кастомизации Битрикс24: подключаем Observability (вы здесь)

    habr.com/ru/companies/bitrix/a

    #open_telemetry #мониторинг #observability #логирование #трассировка #grafana #clickhouse #docker #devops #битрикс24

  23. Почему ваши логи бесполезны и как это починить за полчаса

    Когда продакшен падает в три часа ночи, строка ERROR Something went wrong не помогает никому. В статье разбираем, почему привычные текстовые логи быстро превращаются в шум при реальной нагрузке, как перейти на structured logging, зачем каждому запросу нужен request_id и как настроить нормальные JSON‑логи в Python и Go без лишней инфраструктуры.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #structured_logging #структурированные_логи #JSONлоги #логирование #request_id #observability #OpenTelemetry #structlog #slog #диагностика_ошибок

  24. Trace Points в C++: диагностика production-систем без перезапуска

    Одна из самых неприятных особенностей production-проблем заключается в том, что они почти никогда не происходят тогда, когда разработчик готов их исследовать. Во время разработки всё работает. На тестовом стенде тоже всё выглядит нормально. Логи кажутся вполне достаточными, а диагностическая информация — продуманной и аккуратно организованной. Но затем в production внезапно появляется странная проблема: соединение иногда сбрасывается без видимой причины, один запрос из нескольких тысяч начинает вести себя иначе, сервер под высокой нагрузкой неожиданно входит в reconnect loop или где-то глубоко внутри системы начинает происходить что-то, что невозможно воспроизвести локально. И почти всегда в этот момент выясняется одна и та же неприятная вещь: логов, которые уже есть в системе, недостаточно. Именно здесь традиционное логирование начинает постепенно ломаться. Большинство систем логирования до сих пор построены вокруг довольно простой идеи: заранее решить, какие сообщения должны писаться постоянно. Разработчик добавляет INFO, WARNING, DEBUG, иногда каналы или категории, после чего приложение отправляется в production с надеждой, что этих логов когда-нибудь хватит для диагностики. Иногда действительно хватает. Но реальные production-системы имеют неприятную привычку ломаться не там и не так, как ожидалось. Более того, проблемы часто возникают именно в тех участках кода, которые казались совершенно неинтересными во время разработки. Первой реакцией обычно становится мысль: “давайте включим DEBUG logging”. На небольших проектах это ещё может работать вполне нормально. Однако в больших системах DEBUG-логи очень быстро превращаются в проблему сами по себе. Они начинают занимать гигабайты, полезная информация тонет в шуме, растёт нагрузка на диск, а иногда и само логирование начинает заметно влиять на производительность и тайминги приложения.

    habr.com/ru/articles/1035984/

    #logging_c++ #tracepoint #debugging #c++ #логирование #отладка_кода

  25. Логи, которые реально помогают: как дебажить продакшен-бота

    Знакомая ситуация: бот вроде бы работает. Люди тыкают кнопки, получают ответы, всё хорошо. Но иногда случается странное. Прилетает сообщение в поддержку: «Бот не отвечает». Или ещё хуже: «Бот выдал какую‑то ошибку и всё». Вы бежите к терминалу, поднимаете историю... и ничего не видите. Ни ошибки, ни стека, ни даже намёка на то, где именно всё сломалось. Вы просто слепы. Без нормальных логов вы не понимаете ровно ничего: обработчик не сработал, API молчит, база данных упала или вы просто забыли зарегистрировать хендлер. Спойлер: я через это проходил, и не раз. Читать далее...

    habr.com/ru/articles/1029992/

    #python #logging #логирование #программирование #ошибки

  26. Как читать логи, когда их слишком много

    Эпоха монолитов прошла, и сейчас логи больше путают, чем помогают. Несколько сервисов, несколько журналов и противоречащие друг другу строки — ни одной очевидной причины в этом монотонном расследовании. Но поиск можно сузить, а ответ почти всегда находится в цепочке событий. Команды, лайфхаки и список утилит — под катом. Предупрежу, в статье МНОГО БУКВ, поэтому можно сразу перейти к Linux, Windows или к инструментам (они в самом конце). Читать

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #логи #логирование #log #debug #info #error #warn #linux #windows #ruvds_статьи

  27. Как читать логи, когда их слишком много Эпоха монолитов прошла, и сейчас логи больше путают, чем помогают. Не...

    #логи #логирование #log #debug #info #error #warn #linux #windows #ruvds_статьи

    Origin | Interest | Match
  28. Как хакеры обошли 2FA и захватили облачную инфраструктуру

    В последние годы гибридная инфраструктура стала стандартом де‑факто. Компании перевозят критичные сервисы в Azure, AWS,Google Cloud или Yandex.Cloud но оставляют on‑prem AD как точку доверия.Практически всегда многофакторная аутентификация (MFA) включена для доступа к административной учетной записи облака, считая ее непреодолимым барьером. В этом материале я разберу кейс из практики расследований,котором злоумышленники не взламывали 2FA,им не пришлось, вместо этого они нашли способ легально войти в облако под сессией уже авторизованного администратора. Техника называется Shadow RDP.

    habr.com/ru/articles/1022348/

    #APT #логирование #расследование_инцидентов #расследование_кибератак

  29. [Перевод] Почему observability-данные теряют ценность ещё при сборе

    Observability давно стала стандартом, но качество решений на её основе остаётся нестабильным: данные есть, а понимания всё равно не хватает. Проблема часто возникает раньше, чем начинаются графики и алерты — в самой модели сбора телеметрии, где теряются связи между событиями и размывается контекст. В статье разбираем, почему это происходит, как это влияет на анализ продакшена и почему с ростом роли ИИ и агентных систем требования к данным становятся принципиально другими.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #observability #логирование #наблюдаемость #трассировка #метрики #кардинальность #DevOps_практики #качество_данных

  30. Дизайн логгера: что важно на самом деле

    Когда логирование попадает в реальную систему, довольно быстро становится понятно, что это не про API и не про удобство вызова. Это про постоянный компромисс. С одной стороны, хочется, чтобы система работала максимально быстро: любое логирование — это накладные расходы, и в нормальном режиме его стараются минимизировать. С другой стороны, как только возникает проблема, внезапно оказывается, что либо логов недостаточно, либо они есть, но в таком виде, что восстановить картину происходящего невозможно. В этот момент становится очевидно, что задача логгера — не просто “писать строки” максимально быстро, а помогать удерживать баланс между производительностью и диагностируемостью. Первая проблема, которая всплывает практически сразу, связана не со скоростью, а со структурой. Лог начинает отражать структуру кода, а не структуру происходящего. Есть бизнес-логика, есть библиотеки, есть множество параллельных операций, и каждая из них пишет что-то своё. В итоге лог превращается в поток сообщений, где перемешаны разные задачи, и вместо “обработки конкретного запроса” мы видим просто последовательность вызовов. На небольшом проекте это ещё можно терпеть, но в серверной системе такая картина быстро становится непригодной для анализа. Естественное желание — привязать лог не к месту вызова, а к самой задаче. Самый прямой путь — передавать контекст через параметры (например, инстанс логгера), но довольно быстро это начинает протекать через весь код и превращается в обязательный шум в сигнатурах. Гораздо более устойчивый подход — привязать контекст к потоку выполнения. В библиотеке logme это делается через thread channel:

    habr.com/ru/articles/1020188/

    #логирование #логирование_C++ #системы_логирования #дизайн_логгера #logging #C++_logging

  31. Тихий убийца: Деградация производительности без явных ошибок

    В этой статье мыпопробуем провести небольшое расследование, посвященное тому, как найти и обезвредить «тихого убийцу». В частности, мы на конкретных примерах разберём утечки памяти, фрагментацию дисков, проблему 95-го перцентиля и «зловещую тишину» в логах. А также, рассмотрим инструменты, которые не дадут производительности умереть незаметно.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #troubleshooting #утечки_памяти #производительность #деградация_системы #observability #мониторинг #логирование #трассировка #профилирование #узкие_места

  32. Разбираем хаос в Linux‑логах: journald, rsyslog и файлы

    “Где мои логи — в /var/log/messages, /var/log/syslog или только в journalctl?” — этот вопрос рано или поздно задает себе каждый инженер, который вынужден переключаться между разными дистрибутивами: Ubuntu, CentOS, Alpine, корпоративные Unix системы. Типичный сценарий: вы заходите на сервер, ищете /var/log/messages, а его или нет, или он есть, но journalctl показывает гораздо больше событий, чем файл. Иногда сервер внезапно начинает сильно использовать CPU, и в итоге причиной оказывается агрессивное логирование. Если к этому добавить разнородный парк, где рядом с Ubuntu живут динозавры на AIX и Solaris, путаница приобретает глобальный характер. Сейчас мы живем в эпоху «двоевластия»: systemd‑journald уже стал стандартом де‑факто, но rsyslog все еще присутствует во многих дистрибутивах по инерции или ради совместимости. Эта статья для инженеров, которые хотят понимать, кто именно пишет логи в Linux, почему они дублируются, где теряются CPU и I/O, и как настроить логирование так, чтобы диск не превращался в помойку. Мы пройдем путь от бинарных логов AIX до journald, а в конце разберемся, как практически использовать journalctl с популярными инфраструктурными службами.

    habr.com/ru/companies/k2tech/a

    #devops #Linu #unix #ubunt #логирование #облака #сети #сервера #сетевые_технологии #сетевая_инфраструктура

  33. Разбираем хаос в Linux‑логах: journald, rsyslog и файлы “Где мои логи — в /var/log/messages, /var/log/syslog или только в journalctl?” — эт...

    #devops #unix #логирование #облака #сети #сервера #сетевые #технологии #сетевая #инфраструктура #linux

    Origin | Interest | Match
Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.