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PostgreSQL WAL日志解析与应用 王硕 山东瀚高基础软件股份有限公司 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 CONTENTS Part 01 Part 02 Part 03 WAL 日志简介 WAL 日志工作原理 利用 WAL 日志我们可以做什么？ 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Part 01 WAL 日志简介 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会  Write Ahead Log Files • WAL 日志一般存储在$PGDATA/pg_xlog内，他们一般以类似于 0000000100000002000000D4的文件存储。 LogId LogSeg • WAL 日志文件XLOG 文件是一个逻辑概念，每一个XLOG文件， 大小为4G(16*256) ，由256个segment组成； • Segment由2048个Block组成，其大小为16M ； • Block为WAL日志的最小单位， 其大小8k，由PageHeaderData 、 XlogRecord、 XLogRecData组成。

OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-06-12 OpenShift Container Platform 4.8 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 LOGGING 发 发行注 行注记 记 1.1. 日志记录 5.4.9 1.2. LOGGING 5.4.8 1.3. LOGGING 5.4.6 1.4. LOGGING 5.4.5 1.5. LOGGING 5.4.4 1.6. LOGGING

OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-03-24 OpenShift Container Platform 4.7 日志记录 OpenShift Logging 安装、使用和发行注记 Enter your first name here. Enter your owners. 摘要 摘要 本文档提供有关安装、配置和使用 OpenShift Logging 的说明，该 Logging 将汇总多个 OpenShift Container Platform 服务的日志。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 新功能及功能增强 1.2.1.2. 弃用和删除的功能 1.2.1.2.1. Elasticsearch Curator 已被删除 1.2.1.2.2. 使用旧的 Fluentd 和旧 syslog 方法转发日志已被弃用 1.2.1.3. 程序错误修复 1.2.2. OpenShift Logging 5.0.9 1.2.2.1. 程序错误修复 1.2.2.2. CVE 1.2.3. OpenShift

第三届中国 Rust 开发者大会 PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna sleep 10 hrs/day Learn JS every year Healing

第三届中国Rust开发者大会 使用Rust与ClickHouse构建高 效可靠的日志系统 刘炜 腾讯云（专有云） • 自我介绍 • 系统介绍 • 整体架构 • 系统实现 • 遇到问题 大纲 自我介绍 • 大龄码农 • 做过嵌入式/CDN/数据库开发 • 从C/C++到Rust • 现在在腾讯云（专有云）从事日志系统的开发 自我介绍 PhoTto / image / chart 系统介绍 系统介绍 • 属于腾讯专有云PaaS平台(TCS) • 承接TCS底座日志 • 从Loki=>Menicus • 提供日志的搜索/报警/处理等功能 系统介绍 • 为什么放弃 Loki • 资源占用过大 • 统计/计算能力比较弱 • 组件过多，排查问题比较困难 • 商业使用不友好的开源协议 • 为什么选择Mencius+ClickHouse • 存储计算与业务分离 Client • 查询 • LogQL • OpenTSDB • 其他功能 • 多租户 • 自定义索引 • 多维度统计 • 鉴权 • ... 系统介绍 • 写入 • 每天 100G • 磁盘 • 压缩比 1:13 • 内存 • Mencius • 200M左右 • ClickHouse • 2G以下 • 接入端 • API Gateway • 日志服务(Mencius)

全球敏捷运维峰会 广州站 基于ClickHouse+StarRocks 构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人：蔡岳毅 全球敏捷运维峰会 广州站 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks； 2. ClickHouse/StarRocks的高可用架构； 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点，StarRocks 如何来补充ClickHouse 的短板； 的短板； 4. ClickHouse的调优，运维介绍； 5. 应用总结； 全球敏捷运维峰会 广州站 根据实际业务场景需要来选择 1. 不固定的查询条件，不固定的汇总条件； 2. 数据量日益增量，每天要更新的数据量也不断增大； 3. 业务场景不断增多，涉及面越来越广； 4. 需要保证高可用并秒出； 5. 从Sql，Es， CrateDB， Kylin，Ingite，MongoDB，Hbase 相关配置文件； 全球敏捷运维峰会 广州站 StarRocks的特点 优点： 1. 支持标准的SQL语法，兼容MySql协议； 2. MPP架构，扩缩容非常简单方便； 3. 支持高并发查询； 4. 跨机房部署，实现最低成本的DR 缺点： 1. 不支持大规模的批处理； 2. 支持insert into，但最理想的是消费Kafka； 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickH

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 73 3.3.6 查询数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 114 4.5.3 登录数据库执行简单 DML/DDL 操作和查询 SQL 语句· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 115 4.6 测试集群性能· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 212 6.6.2 TiFlash 重要日志介绍 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·