go语言日志分析工具 golang 日志处理

go语言调试器有哪些官网

可以去DELVE官网进行下载。

关于delve工具的介绍go语言日志分析工具，这里简单给大家介绍一下。

delve在go项目及应用的开发中可以用来追踪程序中的异常代码，也可以通过打日志的方式追查问题，但是更重要也是非常厉害的一点，就是delve可以直接分析程序执行的情况。这一点在后期或线上的问题排查中无疑是提供go语言日志分析工具了一个非常大的便捷。

Go（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。

Go 语言语法与 C 相近，但功能上有go语言日志分析工具：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算。

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础。

采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。

Delve常用命令

命令功能：

dlv attach后面跟 pid，用来Debug编译好的Golang程序。

dlv core用于 coredump。

dlv debug后面跟要调试的 go 文件，进入 Debug。

dlv testDebug test 函数。

国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。

截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网， 游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。

3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：

1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。

2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。

3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。

众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性。

1. OLTP

3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下：

1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。

2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性。

3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30%。

4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。

6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。

TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：

1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。

2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。

3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。

4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。

IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。

Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况。

加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。

完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。

1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。

2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性。

3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。

4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。

6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。

7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。

8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。 通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点，解决行列混合存储以及资源隔离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。

TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。

未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验。

稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。

性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等。

弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。

我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。

TiDB 3.0 GA Release Notes：

go语言有前景吗？

就目前来看还是很有前景，因为越来越火了，不过他的应用领域还是局限在高并发处理和网站开发，毕竟是后起之秀所以在其他桌面程序领域没那么容易普及和超越c++，找工作就不推荐学go

logstash 和filebeat 是什么关系

logstash和filebeat都是可以作为日志采集的工具，logstash出现时间要比filebeat早许多。filebeat更轻量，占用资源更少，但logstash 具有filter功能，能过滤分析日志。一般结构都是filebeat采集日志。

logstash是使用Java编写，插件是使用jruby编写，对机器的资源要求会比较高，网上有一篇关于其性能测试的报告。之前自己也做过和filebeat的测试对比。在采集日志方面，对CPU，内存上都要比前者高很多。

filebeat也是elastic.公司开发的，其官方的说法是为了替代logstash-forward。采用go语言开发。代码开源。elastic/beats filebeat是beats的一个文件采集工具。

Grafana的介绍与使用

Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等。

①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。

②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。

③通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。

④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。

⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。

⑥注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。

⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。

Dashboard的建立都是基于某一个数据源的，所以要先加一个数据源。

可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了。

把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可。

注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k。

数字展示方式修改，Add column style：

当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛选，grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段。

Type:定义变量类型

Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询，该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询。

interval:interval值。这个变量可以代表时间跨度。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量。

Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源。如果在不同环境中有多个数据源实例，则非常有用。

Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项。

Constant:定义一个隐藏常数。有用的metric路径前缀的dashboards，你想分享。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项。

Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器。

上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选，不再重复。

grafana只有graph支持告警通知。

grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持。

在grafana.ini中开启告警：

要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：

Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具，本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多内容可看 官网

filebeat 什么语言开发的

1 写代码。这是最基础的一步，即实现C语言的源文件(.c，必需)，和可能的头文件(.h,非必需)。2 编译。将编写好的代码，通过编译工具，转换为目标文件。此步中，会对文件内部及包含的头文件进行语法语义的分析检查。如果出错，则必须返回到1步对代码进行修改，直到没有错误为止。3 链接。将目标文件链接成可执行文件。此步会对文件直接的关联进行检查。如果出错需要返回到1修改代码。直到没有错误。4 运行。这个是最后一步，也是C语言的最终目的。在运行结果与期望不符时，需要检查原因，修改代码，重新执行1,2,3直到程序没有问题。

关于go语言日志分析工具和golang 日志处理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。