Cpu moving average logger

Registro de uso da CPU Logs Carga da CPU para administradores avançados do sistema É sempre desejável manter um controle sobre a forma como os recursos do sistema estão sendo utilizados. Testadores de software e desenvolvedores geralmente verificam o desempenho do aplicativo, verificando a carga que ele causa na CPU. O CPU Usage Logger é útil em tais situações. É uma ferramenta opensource portátil que mostra o uso atual da CPU do sistema no início. Clique na opção Calc Moving Average e começará a registrar o histórico dos últimos cinco segundos e isso será visível na área de texto exibida à direita da caixa de seleção. Você pode salvar os logs para a atividade da CPU, aperte o botão Procurar e escolha o arquivo no qual você deseja salvar os logs e o aplicativo salvará o registro de carga da CPU no arquivo especificado. Você pode analisar esse arquivo mais tarde, quando necessário. Na parte inferior, você encontrará a informação estatística mostrada no formato gráfico, mostra a carga da CPU desde o início do programa. Esta seção pode ser útil se você quiser medir como sua CPU está sendo consumida por algum aplicativo ou programa do sistema. Tenha em atenção que esta ferramenta destina-se apenas a utilizadores avançados que desejam ver as informações detalhadas sobre a actividade da CPU, e não ajudam os usuários principiantes. Funciona no Windows XP, Windows Vista, Windows 20032008 Server e Windows 7.Real Temp é um programa de monitoramento de temperatura projetado para todos os processadores Intel Core, Dual Core, Quad Core e Core i7. Cada núcleo desses processadores possui um sensor térmico digital (DTS) que relata os dados de temperatura relativos ao TJMax, que é a temperatura máxima do núcleo operacional seguro para a CPU. À medida que sua CPU se acende, sua distância para TJMax diminuirá. Se atingir zero, seu processador começará a acelerar termicamente ou diminuirá a velocidade, de modo que maximizar sua distância de TJMax ajudará seu computador a funcionar a toda velocidade e de forma mais confiável também. Recursos principais Lê informações de temperatura de todos os processadores baseados no Intel Core. Os processadores Pentium 4 não são suportados. Capacidade de calibrar individualmente o Real Temp para cada núcleo da sua CPU. O programa é baseado em dados de temperatura coletados usando um termômetro IR Fluke 62. O recurso Test Sensors verificará seus sensores DTS para qualquer sinal de problemas. Mantém o controle das temperaturas Mínimas e Máximas com recursos de registro completo. Relatórios e registro do bit de atividade de aceleração térmica Intel PROCHOT. Ponto de referência rápido, muito preciso e repetitivo. Exibe as configurações de MHz, TJMax, CPUID, APIC ID e Calibration. Alarme de alta temperatura e função de desligamento com base na CPU ou na temperatura do NVIDIA GPU. Não é necessária nenhuma modificação de instalação ou registro. Suporte para o Windows 2000 XP Vista Windows 7 Windows 8 (32 amp 64 bit) Capturas de tela Mudanças de documentação na versão 3.70 Suporte para CPUs do Sandy Bridge. Estimativas de consumo de energia baseadas em VID para as CPUs mais recentes. Melhorar a formatação do arquivo de log. Adicionado um único ícone da bandeja do sistema que informa a temperatura máxima do núcleo. RealTemp GT atualizado para as 6 CPUs do núcleo Sandy Bridge E. I7 Turbo GT 1.30 ferramenta de monitoramento de multiplicadores. Alterações na versão 3.60 Adicionado Core i Turbo multiplicador e Turbo TDPTDC overclocking para CPUs série Extreme K. Adicionado GPU ATI e monitoração GPU NVIDIA melhorada com suporte CrossFire e SLI. Adicionado um seletor de fonte de área de notificação da bandeja do sistema. Novo Fahrenheit e opção de bandeja de sistema de 3 dígitos. Fixed Core 2 Extreme multiplicador de relatórios. Relatórios de carga com base no CPU fixo Core 2 fixo. Modificou como o Core 2 Super Low Frequency Mode (SLFM) é relatado. Maior consistência do teste do sensor. Bug com botão de reinicialização em sistemas ATI corrigidos. O RealTemp GT para as 6 CPUs centrais do Gulftown também foi atualizado. Ferramenta de monitoramento de multiplicador i7 Turbo GT separada para 6 CPUs principais do Gulftown adicionada. Alterações na versão 3.40 Suporte Core i7i5Xeon socket 1156 incluindo relatórios de modo turbo preciso. Nova janela de informações para GPUs Nvidia com suporte SLI melhorado. Relatórios corretos do modo Super Low Frequency (SLFM) para CPUs móveis do Core 2. Relatórios corretos da Intel Dynamic Acceleration (IDA) para processadores móveis Core 2. Adicionou o relatório VID à GUI principal para CPUs baseadas no Core 2. Adicionou uma opção de arquivo INI Fahrenheit1. Adicionou a opção para visualizar um gerenciador de tarefas baseado ou um medidor de carga baseado em C0. Adicionou a capacidade de alternar o estado C1E e visualizar o estado SpeedStep (EIST). Suporte aprimorado de dupla e multi-monitor, incluindo o modo Anchor. Inclui o RealTemp GT, uma versão básica de 6 core do RealTemp para CPUs da Gulftown. Inclui i7 Turbo, uma ferramenta de monitoramento de multiplicadores de alta precisão para todas as CPUs principais. E inclui o LoadTester, um programa de teste de carga simples, único núcleo. Skull1 ou Skull2 INI opção para ler cada CPU em um sistema Dual Quad. Obrigado rge, burebista e alguém em TPU por todas as suas idéias e ajuda. Alterações na versão 3.00 Suporte de temperatura e freqüência Core i7 incluindo o modo Turbo. Relatórios de temperatura NVIDIA com a maior temperatura GPU exibida no modo SLI. Capacidade de executar um arquivo ou desligamento com base na temperatura de alarme definida pelo usuário. Interface atualizada com o estilo moderno XP Vista e borda em modo Mini. Começar os problemas Minimizados do Vista finalmente corrigidos. Novo suporte para plug-in RivaTuner. Informações adicionais na tela principal e a aposentadoria do botão alternativo. Mude para UNICODE para obter um melhor suporte internacional. Cores GUI ajustáveis ​​e opção de fonte de sistema System Tray. TJMax atualizado com base na nova documentação da Intel e outros testes. Fórmula de calibração simplificada. Todo o novo teste Cool Down do processador para um exame mais detalhado dos seus sensores. Amplificador de modulação de relógio Minimizar em Opções de fechamento. Novo medidor de carga de CPU, cabeçalho de arquivo de registro e distância para TJMax na bandeja do sistema. Outras 101 outras, incluindo o suporte inicial do Windows 7 Beta. Alterações na versão 2.70 Interface de usuário redigada (GUI) com fontes de temperatura maiores. Adicionou um mini-modo móvel que é ligado e desligado com um duplo clique esquerdo do mouse na GUI. Adicionou uma posição Anchor para que a GUI se mova para uma posição de tela fixa depois de um clique duplo direito do mouse. A posição de âncora pode ser personalizada mantendo pressionada a tecla Shift enquanto faz duplo clique com o botão direito. A ordem do núcleo físico correto dos processadores do núcleo do Quad é agora relatada com base no ID da APIC. Adicionado relatório de VID mínimo e máximo, bem como VID atual. Um novo alarme de alta temperatura selecionável pelo usuário com dois alarmes para processadores de núcleo Quad. Cálculo de MHz mais preciso, bem como FSB e relatórios de multiplicadores de CPU. Novo recurso Up Time do programa. Correção de erro para saída do arquivo de log quando se usa um processador de núcleo único ou dual. Corrigido e melhorado o botão Padrão na janela Configurações. Etiquetas de botões e funcionalidades alteradas na janela Configurações para seguir o guia de estilo do Windows. Melhoramento de multi-threading e uso de memória para melhor estabilidade a longo prazo. A opção Iniciar Minimização melhorou para um melhor suporte para o Vista. Consulte a documentação para obter mais informações. Opção para salvar o arquivo de log no formato. CSV para suporte fácil do Excel. Modo Gamer temporariamente aposentado. Alterações na Versão 2.60 Adicionou uma nova tela Configurações onde todos os ajustes podem ser feitos em tempo real, incluindo TjMax. As temperaturas de qualquer núcleo agora são exibidas na área da bandeja do sistema. Obrigado W1zzard 4 opções de fonte para a bandeja do sistema. Escolha da temperatura atual, mínima, máxima ou média exibida na bandeja do sistema. O recurso Test Sensors melhorou para aumentar a repetibilidade. O cálculo de MHz em tempo real da CPU foi re-trabalhado para obter melhor suporte SetFSB ClockGen. As opções de calibração agora incluem um dígito após o ponto decimal para ajustes mais finos. Modo Experimental Gamer introduzido que permite que as temperaturas do núcleo sejam vistas em alguns jogos. Alterações na versão 2.5 Adicionadas minimizam o suporte da bandeja do sistema. Relata corretamente a CPU de MHz para os novos processadores de 45nm. Exibe a identificação da tensão da CPU (VID). Comece a opção minimizada e agora abre e fecha no mesmo local. Alterações na Calibração Inativa ajustável da Versão 2.41 para cada núcleo e faixa expandida de -3 a 3. TjMax ajustável para cada núcleo. As opções do intervalo de log foram expandidas de 1 a 60 segundos. Uma mudança de temporizadores usado para o recurso de benchmark para suportar melhor o overclocking a partir do Windows. Botão de reinicialização adicionado ao gui para reiniciar as temperaturas mínimas e máximas. Melhor suporte das teclas Enter e Tab. TechPowerUp Mobile App Android iPhone Novas Mensagens do Fórum 22:16 por Aristides Comentários Populares Últimos Drivers VGA Notícias controversasCabar e apoiar e obter suporte: Logar é uma biblioteca de logística semântica de alto desempenho, de alto desempenho, para. Net. Suporte total para o log semântico F código idiomático Usando C Então Logary. CSharp é para você Procurando por uma alternativa F ao LibLog. Ir para Logary. Facade. Nunca lança exceções Low overhead logging avaliar sua mensagem somente se um nível estiver ligado Suporta Registro hierárquico Adicione métricas ao seu serviceapp Uma ampla gama de adaptadores e alvos para escolher Table of Contents Logar é em si uma biblioteca para métricas e eventos com entradas extensíveis, Adaptadores. E saídas, alvos. Além disso, seus serviços funcionam como seus próprios processos ou em Suave. Logar a biblioteca principal de registro e métricas. Seu aplicativo depende disso. Logary. CSharp - fachada C que o torna mais orientado a objetos. Logary. Facade - arquivo único para usar em sua biblioteca F. Logary. Targets (do Logary em DBs e monitoramento infra): DB write logs em um banco de dados arbitrário: SQL Server, MySQL, PostgreSQL, sqlite e assim por diante. DB. Migrations usa FluentMigrator para criar e depois atualizar seu banco de dados entre as versões do Logary. Heka envia eventos e métricas para o Heka. InfluxDb envia eventos (como anotações) e métricas para InfluxDb. O Logstash envia eventos e métricas para Logstash sobre o ZeroMQ. Buzina de correio Os eventos por e-mail enviam avisos, erros e erros fatais via Mailgun. Riemann envia eventos (como um gauage de 1 valor) e métricas para Riemann. O expedidor envia mensagens (métricas de eventos) para o roteador ou o proxy (veja Rutta acima) Logar. Adaptativos (do X para Logar): CommonLogging logos abstratos moar em Logar. EventStore EventStore faz logon no Logary. Receptor de fachada para Logar. Facade logs. FsSql FsSql faz logon no Logary. Hawk - Logibits Hawk faz logon no Logary. Log4net permite log4net entrar em Logary. Os navios Suave Suave para entrar em Logary. Topshelf envia Topshelf registra Logary. Logary. Metrics (do ambiente em Logar): WinPerfCounters uma API para acessar os contadores de desempenho do Windows. Logary. Services (funcionalidade autônoma): Rutta um serviço divino de três: envia os contadores de desempenho do Windows para o roteador ou o proxy. Empurrando através de uma tomada PUB ou PUSH ZeroMQ. Proxies mensagens entre o remetente e o roteador. Ouvindo um soquete ZeroMQ XSUBXPUB. Roteia mensagens para destinos, ouvindo um ZeroMQ SUB ou um soquete PULL. Observe que o recurso de envio também é seu próprio alvo. Por que, então, você pode enviar logs de forma eficiente e de alto desempenho entre as máquinas, sem passar por um mapeamento potencialmente destrutivo para outro formato de serialização ou através de outro roteador de log (Heka, Logstash) que também pode alterar sua estrutura de dados. SQLServerHealth um serviço que acompanha o desempenho do IOlatency para o SuaveReporter de SQL Servers altamente carregado, uma WebPart Suave bem mantida que você executa como parte do seu servidor Suave, que permite que você use logary-js. Tutorial e modelo de dados O tipo de núcleo é Mensagem. Qual é a unidade mais pequena que você pode registrar. Tem três tipos de valores pontuais: Evento. Calibre e Derivado. Um evento normalmente é uma única linha de código e carrega uma seqüência de caracteres do modelo. Por exemplo. O usuário efetuou logon é uma seqüência de modelo de eventos e a Mensagem teria um usuário de campo gt haf. Um ponto é um local onde você envia uma métrica ou evento. Normalmente, um módulo em projetos maduros também freqüentemente tem o nome da função que você faz logon como parte do nome do ponto. O que você espera: Usuário conectado com um campo userName. Haf. Um valor instantâneo. Imagine a agulha mostrando a velocidade do seu carro ou uma tela digital mostrando o mesmo valor métrico instantâneo da velocidade de seus carros. Um evento é o indicador mais simples do valor 1. Um valor derivado de um ou vários indicadores. Regra amplificador Registro hierárquico Isso significa que você pode ter um Registrador de regras em Informações de nível para Espaço para nome MyCompany e outra Regra que corresponde a madeireiros em MyCompany. Submodule, que permite que as Mensagens de Debug de nível passem. Um caso de uso normal para isso é quando você deseja depurar um módulo específico, aumentando a verbosidade de sua saída (diminuindo seu nível de log). As regras são otimistas, por padrão, se, pelo menos, uma (ou mais) regras corresponderem a uma determinada Mensagem. O mais aberto decidirá se ele for registrado. Então, se você tiver duas regras: Então, o nível de Debug ganhará e mostrará a saída de log. Mais geralmente, uma regra parece assim: você pode encontrar a configuração no módulo com o mesmo nome. O valor Rule. empty é nulo que aceita todos os logs de qualquer coisa. O nível de log mais alto é Fatal. Que deve ser reservado para coisas que causam o seu processo de serviço. Coisas como o meu disco está cheio e Im um banco de dados tentando começar, ou eu sou um serviço de 2 níveis construído com um banco de dados, que não posso fazer nenhum trabalho sem garantir o nível Fatal. Neste nível, os seres humanos são normalmente alertados diretamente. O próximo nível é Error. Que deve ser reservado para o que você considera serem os casos de borda. Por exemplo. Se os dados recebidos de um soquete estiverem corrompidos, ou houve uma exceção não tratada que você, como programador, não teve em seu modelo mental ao escrever o código. Esses eventos devem ser registrados no nível de erro. Neste nível, os seres humanos são normalmente alertados diretamente. Avisar é para coisas como 100 tentativas de senha falhas dentro de 5 minutos, para um de seus usuários ou uma falha de rede temporária enquanto se comunica com um recurso, como seu banco de dados. Se esses eventos para uma anomalia persistirem ao longo do tempo, os seres humanos podem ser alertados. No nível de informações, eu gosto de colocar eventos e medidores que medem coisas importantes para a empresa, como quando os usuários se inscrevem, se inscrevem, uma integração deve executar uma tentativa ou um serviço foi iniciado novamente. O nível de depuração é o nível padrão e o cavalo de trabalho. Normalmente, você registra todas as métricas nesse nível. Verbose é o nível quando você quer esse pouco extra. Normalmente não está habilitado. Os campos de campos e campos de campos podem ser interpolados (injetados) na cadeia de modelo de um Evento. O modelo de palavras é usado, porque a seqüência de caracteres do modelo não deve variar entre os usuários do pedido, mas seja uma seqüência estática, que pode ser hash e usada para agrupar sua infraestrutura de log. Ao ler o código legado, muitas vezes você encontrará um código como: No Logar, pode ser assim: Observe como a seqüência do modelo de eventos é uma constante de tempo de compilação, mas um campo que representa o nome do usuário é adicionado à mensagem. Ao fazê-lo desta forma, podemos ter certeza de que os dados de log estruturados permanecem estruturados. A segunda função setFieldFromObject é usada quando o compilador reclama que setField não encontra nenhuma sobrecarga disponível. Registro de módulos Digamos que você tenha um módulo no seu código F do qual você deseja registrar. Você pode obter um registrador como mostrado no Hello World. Ou você pode fazer algo como isto: se quiser nomear seu registrador com um nome específico, você pode usar Logging. getLoggerByName em vez disso. (Isso é diferente para o arquivo Fachada) Registro de uma classe De forma semelhante, às vezes você deseja fazer o login de uma classe e, talvez, registrar algumas métricas também. Neste exemplo, você aprendeu a enviar métricas arbitrárias para o Logary (o indicador) e também como medir o tempo que algumas chamadas de método tomam em seu sistema. Tornar o hábito de registrar esses tipos de medidores em toda sua base de código enquanto você escreve seu código, para tornar muito mais fácil entender o sistema à medida que ele se desenvolve. Na verdade, quanto mais você fizer isso, mais uso você terá do Logary e do painel de bordo que você colocou em Kibana (via Logstash) ou Grafana (via InfluxDb). Coloque-o em uma grande TV em seu escritório e você vai desenvolver uma segunda sensação de se o sistema está indo bem ou não, apenas de olhar para os gráficos. Campos de registro de modelos de amplificadores O Logary é compatível com modelos através de FsMessageTemplates. Tudo o que você precisa fazer é escrever seus modelos como: Isso permite que os alvos que ofereçam suporte a modelos para exibi-los sejam preenchidos. Modelos de mensagens são um superconjunto de seqüências de formato. NET padrão, então qualquer seqüência de formato aceitável para string. Format () também será processada corretamente por FsMessageTemplates. Os nomes das propriedades são escritos entre chaves. Os cabos podem ser escapados ao dobrá-los, p. Ex. Os formatos que usam nomes de propriedade numéricos, como e exclusivamente, serão combinados com os parâmetros dos Métodos de Formato, tratando os nomes das propriedades como índices, isso é idêntico ao comportamento string. Format () Se qualquer um dos nomes de propriedade não for numérico, então todos Os nomes das propriedades serão combinados da esquerda para a direita com os parâmetros dos métodos do formato Os nomes das propriedades podem ser prefixados com um operador opcional, ou. Para controlar como a propriedade é serializada Os nomes das propriedades podem ser sufixados com um formato opcional, por exemplo, 000. para controlar como a propriedade é renderizada, essas seqüências de caracteres se comportam exatamente como as suas contrapartes dentro da sintaxe string. Format () Sinalizou as métricas e medidores aleatórios. Na seção anterior, você viu como criar um indicador em um ponto do seu código, mas Às vezes, você precisa de uma métrica que funcione continuamente ao longo do tempo. Isso é possível porque o Logary contém um código que pode marcar sua função de computação de métricas em um intervalo regular e também tem provisões para enviar suas outras métricas métricas, de modo que você possa encadear métricas juntas. O ticker é onde você retorna Mensagens (Valores ou valores derivados) para acompanhar o quão longe você alcançou, para evitar retornar as mesmas mensagens várias vezes. O redutor é o que permite que sua métrica receba valores de outras métricas, ou do seu sistema em grande, como o registro de calibre exibido acima. Vamos criar uma métrica que apenas produz uma caminhada aleatória. Comece abrindo espaços de nomes e módulos relevantes. Agora você pode começar a pensar sobre o que a métrica deve fazer e implementar o ticker. Estado-estado de estado Lista de mensagens: lembre-se de que você também precisava fornecer um redutor. Nesse caso, a métrica de caminhada aleatória não possui nenhuma contribuição de outras métricas, então, basta retornar o mesmo estado em que entramos: também precisamos criar algum estado inicial, de modo que nossa métrica tenha algum lugar para iniciar a computação: vamos gravá-la Tudo em uma métrica que o programador consumidor é livre para nomear como quiser: finalmente, informe a Logary sobre a nossa métrica e estenda o nosso exemplo do Hello World com métricas de envio para InfluxDb: Agora, quando executado, sua métrica irá alimentar uma caminhada aleatória no InfluxDb Ouvindo 192.168.99.100. O exemplo acima foi auto-suficiente, mas às vezes você quer criar métricas derivadas de eventos ou medidores que aconteçam dentro de sua própria aplicação. Este exemplo demonstra como criar uma métrica derivada de outros mais simples. Ele gera uma média móvel ponderada exponencialmente de medidores de login. Os indicadores de login são enviados um a um do código de login. Ao preenchê-lo assim, você pode reduzir drasticamente a quantidade de código que um determinado serviço envia ao pré-calcular muito disso. É também uma boa amostra do uso do reservatório um nome extravagante de dizer que é um algoritmo que funciona em mais de um medidor de cada vez, para produzir uma métrica derivada. Mais documentação sobre métricas derivadas a serem seguidas (incluindo como registrá-las em Logar). O log da consola destina-se apenas ao consumo humano, não confie nisso para iniciar sessão nos seus serviços reais. Como tal, o Logary é capaz de fazer melhorias em seu objetivo de console, de modo que seja o melhor possível para o consumo humano. Geralmente, temos Message - gt Colouriser-gt Writer. Aqui, a Mensagem é o que é alimentado por chamadores e métricas no alvo. O colouriser tem uma lista de assinatura semelhante a Message - gt (string Color). Que mapeia alguma projeção da mensagem para o domínio das cordas e suas cores correspondentes, isto é, linhas de saída coloridas reais. É o Writer que leva os pares de cordas de cores e exibe aqueles no terminal como assim (string Color) list - gt unit. O objetivo do console suporta diferentes temas. Um tema é um subsistema do colorador que usa uma cor Token-gt. Diferentes temas fazem diferentes modos. Usando logar em uma biblioteca O guia acima serve para explicar como você usa Logary em um serviço ou aplicativo, mas e se você tiver uma biblioteca e não quiser ter uma dependência em uma estrutura de log específica, ou logging abstractionindirection library Para este caso de uso , O Logary fornece F fachadas que você pode fazer uma referência fácil usando o Paket. Criei uma biblioteca de amostras para você ter uma olhada. Observe como paket. references especifica Fachada. fs como uma dependência de arquivo. O correspondente paket. pendencies contém a entrada abaixo. Se você não quiser adicionar uma referência github, você também pode optar por copiar-n-colar o arquivo em seu projeto. Enquanto você não mudar a área de superfície da API pública, você estará bem (ou seja, não faça alterações de quebra). No meu Rakefile, eu tenho um pequeno script de substituição que define o namespace da biblioteca dentro do arquivo Facade. fs referenciado. Ou no estilo FAKE: agora adicione a paket. references (substitua Logging com um nome de pasta de sua escolha ou remova para que o Paket não coloque o arquivo (único) em uma pasta dentro do projeto): Dentro da biblioteca, você usa o logger apenas Como você esperaria: Qualquer aplicação de serviço que usa a Libryy faz referência aos nugets Logary e Fachada, por exemplo: O Adaptador Logar da fachada A aplicação de serviço de chamada, em seguida, cria um novo Logger especificamente para a biblioteca da qual pretende eliminar os logs. Por padrão, a Fachada possui um registrador de console global que faz logon no nível de Informações. A razão para isso é que as pessoas geralmente esperam que a produção venha no caso acabado de instalar, sem procurar por. Logging. Global. initialise primeiro. Como o erro e os métodos de log diferem Se você olha dentro da Fachada. fs, você achará que o LoggerEx tem erro. Informações. Etc. como métodos de extensão na interface Logger e que estes são marcados como internos na biblioteca em que você está trabalhando. erro. Informações e assim por diante são realmente fábricas de mensagens que levam um LogLevel e retornam uma Mensagem. Ao usá-los como esse logger. error (eventX templ). Você está apenas avaliando o construtor para Mensagem se e somente se o nível do seu registrador for maior ou igual ao erro. Se expandíssemos o estilo sem pontos (eta-expansion), seria assim: logger. error (nível divertido - gt Message. eventX templ). Ou seja, o que você passa para o método de extensão de erro é uma função de fábrica, e o módulo de mensagem fornece medidor. Evento e eventoX para criar os diferentes tipos de mensagens. Passando mais informações Usando os modelos de eventos, você pode passar mais informações para ser registrada: Observe o espaço reservado para o nome do usuário no modelo de evento. Por padrão, isso será impresso no console e, se você usar Logary. Adapters. Facade, você pode usar todas as características de plantio de MessageTemplates para destinos de texto simples. Uma nota no FSI Logary. Adapters. Facade. O adaptador para a Fachada da biblioteca, funciona gerando uma implementação de interface dinâmica em tempo de execução. Não funciona muito bem se a sua biblioteca estiver sendo usada a partir do código F interativo e todo o código da biblioteca, incluindo a interface Logger só está disponível no estado interativo. Você acabará com uma StackOverflowException se você tentar isso. No entanto, a beleza é que, quando você está no interativo, você pode simplesmente deixar a biblioteca lidar com o logar através dos objetivos de fachada padrão, ou seja, você não precisa inicializar o Logar apropriado para usar e ler logs no console, da Fachada. O que sobre a estabilidade da API A fachada F passou por duas versões, veja como o controle de versão é gerenciado navegando nos testes da unidade. A Fachada pretende ser 100 estáveis, mesmo nas principais versões do Logary. A adaptação é feita em Logary. Adapters. Facade. Que pode dar certo para levar uma certa quantidade de complexidade para manter a própria Fachada limpa. É também aqui que você deve procurar se deseja otimizar a tradução de tipos de fachada em tipos de Logar. O compilador reclama O tipo Logger não é compatível com o tipo Você está tentando atribuir alguma outra implementação da interface Logger ao alvo. A linha LoggerAdapter. createGenericltloggerTypegt logger de cima é o que você pode usar para criar um registrador do tipo correto. Ele gerará uma nova instância do tipo logger da biblioteca, desde que esse tipo de logger implemente corretamente a interface Fachada. fs. Fachada. fs o arquivo real que é importado para sua biblioteca. Unidade de fachada examina os testes de unidade para o arquivo de fachada. Adaptador de fachada do adaptador de fachada (código avançado) A unidade de adaptador de fachada testa os testes de unidade para o adaptador, que também são uma boa documentação sobre como usá-lo. Usando em uma biblioteca C Este arquivo será atualizado quando você restaurar paket, então, se você fizer alterações nesse arquivo, lembre-se de colocá-los novamente (por exemplo, via git checkout -) quando você estiver pronto com a restauração ou atualização. Na sua raiz de composição: Veja exemplosCibryy para um exemplo de uso da fachada C. Os eventos serão registrados no InfluxDb como tal: evento, ctx1ctxval1, ctx2ctxval2 field1fieldval1, field2fieldval2 value1i 14566666xxxx Em outras palavras, os campos serão valores de afluxo e os campos de contexto serão tags de influxo. O carimbo de data / hora da mensagem estará no final, pois o timestamp dos eventos da linha enviada será logado nesses nomes da medida do influxo, de modo que você poderia, por exemplo, Coloque o evento fatal como uma anotação no Grafana: eventverbose eventdebug eventinfo eventwarn eventerror eventfatal Ive escreveu um alvo RabbitMQ completo que inclui o editor confirma e mensagens duráveis. É totalmente utilizável de C também (desde C-ists como RMQ), através da API do construtor. Docs estão neste código e você encontrará o código bastante legível. O objetivo do arquivo Logarys é orientado principalmente para sistemas que estão sendo executados em máquinas únicas, pois imprime um formato legível por humanos, em vez de um legível por máquina. A configuração padrão do alvo do arquivo rota arquivos de registro maiores que 200 MiB e exclui arquivos de log quando o tamanho da pasta configurada é maior do que 3 GiB. As pastas que não existem quando o destino é iniciado são criadas automaticamente no start-up de destino no contexto de segurança de serviços atual. Se as chamadas para criar a pasta falharem, o alvo nunca será iniciado, mas reiniciará continuamente como qualquer outro destino Logar. Políticas especificações de amplificação Você pode especificar uma série de políticas de exclusão e rotação ao configurar o alvo do arquivo. As políticas de exclusão determinam quando os registros mais antigos devem ser excluídos, enquanto as políticas de rotação dita quando os arquivos devem ser girados (assim, o arquivo anterior arquivado). Além disso, você pode especificar uma especificação de nomeação que dita como os arquivos devem ser nomeados no disco. A exclusão de arquivos ocorre diretamente quando pelo menos uma política de exclusão foi ativada. A rotação de arquivos ocorre diretamente quando pelo menos uma política de rotação foi ativada. As especificações de nomeação devem ser modificadas automaticamente com o número de seqüência, caso isso seja necessário. O destino do Arquivo é um alvo otimizado para o desempenho. O registro sempre acontece em um segmento separado do chamador, então tentamos alcançar um equilíbrio entre a taxa de transferência e latência em ACKs. No Windows, IO sobreposto não é usado, porque os arquivos são abertos no modo Append, devem ter desempenho equivalente. Isso significa que devemos ter um desempenho semelhante no Linux e no Windows. Os formatadores usados ​​para o alvo do Arquivo devem estar escrevendo para instâncias do TextWriter para evitar a criação de cópias de seqüência extra na memória. Manipulação de erros O alvo do arquivo é pensado como um alvo de última chance, porque, por padrão, os logs devem ser enviados de suas máquinas de nodes para um serviço de registro central. Também pode ser usado para aplicativos de console locais que precisam logar no disco. IOException s não-alvo-fatal, por exemplo, quando o arquivo de arquivos NTFS ACKs exclui, mas ainda mantém o arquivo listable e disponível por algum período depois, são repetidos caso a caso. As mensagens internas de nível de aviso são registradas. O IOException Fatal mais outros diretórios de casos não encontrados, o arquivo não encontrado, etc. não são retentidos. O alvo deve falhar e reiniciar. Seu lote atual é então repetido para sempre, ao registrar exceções internas no nível Fatal. O alvo do Arquivo é modelado como um log de transações e troca velocidade contra a segurança de que o conteúdo foi gravado no disco, mas não faz a contabilidade necessária para usar FILEFLAGNOBUFFER. Os eventos de nível fatal são automaticamente ignorados. Apenas um único escritor em um arquivo é permitido em qualquer momento. Este invariante existe porque os fluxos atômicos para arquivos só são possíveis no Linux até o tamanho da página usado no cache da página. Apenas o EO assíncrono é feito, ou seja, o segmento do trabalhador Logar não está bloqueado por chamadas no sistema operacional. Devido à sobrecarga da tradução de callbacks nas estruturas JobAlt, tentamos escrever o máximo de dados possível em cada chamada no sistema operacional. Isso significa que as Mensagens a serem registradas podem ser ACABADAS em lotes em vez de individualmente. Se o seu disco colapsar ao escrever mensagens de log (o que acontece de vez em quando e acontece com freqüência quando você tem milhares de servidores), o alvo deve salvar sua última vontade e, em seguida, tentar novamente um número de vezes configurável depois de esperar uma duração exponencialmente crescente entre cada tentativa . Isso faz isso batendo e deixando o supervisor controlar a falha. Depois de esgotar as tentativas, o lote de mensagens de log é descartado. Se houver erros de IO ao escrever as mensagens de log no disco, não há garantia de que não haverá linhas de log duplicadas escritas no entanto, elas são normalmente timestamped, de modo que os sistemas de ingestão de registro a jusante podem fazer duplicação. Isto é da natureza agrupada do alvo do Arquivo. Visão geral dos buffers Você escreve uma mensagem do seu site de chamada, esta mensagem é sincronizada entre o fio de envio e o tópico de recebimento usando o Hopac. Eu. Se você usar uma das funções logWithAck, colocar a mensagem no RingBuffer pode ser aguardada (ou NACK ed) ii. Se você usar a função LogSimple, a sincronização é içada na fila pendente de agendadores de simultaneidade e correu com um tempo limite para ser descartado se o subsistema de registro estiver sobrecarregado. Uma vez que a Mensagem está no RingBuffer do alvo do Arquivo, ela é removida por si mesma, ou como parte de um lote, para serializar a string. A função de serialização lê através dos valores da mensagem e usa a função de formatador para escrever esses valores em um TextWriter. O TextWriter normalmente é um StreamWriter escrevendo para um FileStream. Isso significa que não é necessário criar strings extras através da concatenação. Dependendo do sinalizador de configuração inProcBuffer, o TextWriter é compatível com o armazenamento em buffer, que protege a cadeia dentro do processo CLR, ou grava diretamente no identificador de arquivo subjacente. Que transita os dados para o subsistema ioctl dos kernels. Por padrão, nós não armazenamos o buffer aqui. Dependendo do sinalizador de configuração flushToDisk, FileStream é ou não é chamado com Flush (true). O que força a sincronização de disco. Por padrão, deixamos o buffer de cache da página essas gravações, para comercializar a segurança contra a transferência. Isso é semelhante ao da maioria dos outros objetivos. Depending on the writeThrough flag Message s written with the File target is only ACKed when they are durably on disk. Defaults to true. Note that disposing Logary, e. g. during application exit flushes all buffers. Notes on FILEFLAGNOBUFFERING Ive been considering supporting NOBUFFERING but this would require callers to possibly wait for the 4096 bytes buffer to fill up before ACKing messages. However, for low-throughput logging, where each log line may be around, say, 240 bytes of text, having the NOBUFFERING flag set may end up losing us more than it gains us. These runs illustrate the above points in a more direct manner. In all of these cases were writing 10K events to disk. inProcBuffer false, flushToDisk true, caller awaits all acks at the end This is the safest option and takes 1.3 seconds to log, format and write 10K messages. The interleaved flushes shows the batching functionality of the File target in action. inProcBuffer false, flushToDisk true, caller awaits all ack after each This example represents the worst-case usage of the safest configuration. With this configuration, the File target would still batch other threads Messages but since this example has a single thread producer, theres only a single Message available for the target every loop. inProcBuffer true, flushToDisk false, writeThroughfalse caller awaits all acks at the end This is the least safe and most speedy option. Useful when youre shipping logs away from the node and configure those shippers in a safer manner. In this case. Net and the operating system and the device drivers decide when to flush. On exitdispose of Logary, all targets are always flushed. In this example, the actual time taken is dominated by the time to generate the messages. Work to be done Unit test rotation code Then enable rotation Harden against exceptions during writes mock FileSystem Stackdriver target (alpha level) Logary also includes a logging target for Google Cloud Stackdriver . Clone it like above. Ensure you can build it. Open Logary. sln. Make a change, send a PR towards master. To balance the app. config files, try mono toolspaket. exe install --redirects --clean-redirects --createnewbindingfiles Writing a new target Are you thinking of creating a new Target for Logary Its a good idea if you cant find the right Target for your use case. It can also be useful if you have an internal metrics or log message engine in your company you wish to ship to. Create a new. net 4.5 class library in F, under target and add that to Logary. sln. Copy the code from Logarys TargetNoop. fs. which contains the basic structure. There are more docs in this file, to a file named TargetMyTarget. fs in your new project. Add a nuget reference (or project reference if youre intending to send a PR) to Logary Write your Target and your Targets tests to ensure that it works Remember to test when the call to your server throws exceptions or fails You should use Http. fs as the HTTP client if its a HTTP target When writing the Target, its useful to keep these guidelines in mind. It should be able to handle shutdown messages from the shutdown channel It should not handle unexpected exceptions, like network loss or a full disk by itself, but instead crash with an exception the Logary supervisor will restart it after a short duration. Things that are part of the target API, like different response status codes of a REST API should be handled inside the Target. Dont do blocking calls Convert Taskltgt and Asyncltgt to Jobltgt by using the Hopac conversion methods If you need to block, use Scheduler. isolate so that your blocking call doesnt stop all Targets. Choose whether to create a target that can re-send crashing messages by choosing between TargetUtils. You can choose between consuming Messages one-by-one through RingBuffer. take or in batches with RingBuffer. takeBatch If you take a batch and the network call to send it off fails, consider sending the batch to the willChannel and throw an exception. Your target will be re-instantiated with the batch and you can now send the messages one-by-one to your target, throwing away poison messages (things that always crash). If your target throws an exception, the batch of Messages or the Message youve taken from the RingBuffer will be gone, unless you send it to the will channel. Exiting the loop will cause your Target to shut down. So dont catch all exceptions without recursing afterwards. The supervisor does not restart targets that exit on their own. If your target can understand a service name, then you should always add the service name from RuntimeInfo. serviceName as passed to your loop function. The RuntimeInfo contains a simple internal logger that you can assume always will accept your Messages. It allows you to debug and log exceptions from your target. By default it will write output to the STDOUT stream. If you dont implement the last-will functionality, a caller that awaits the Promise in AltltPromiseltunitgtgt as returned from logWithAck. will block forever if your target ever crashes. If you need to do JSON serialisation, consider using Logary. Utils. Chiron and Logary. Utils. Aether. which are vendored copies of Chiron and Aether. Have a look at the Logstash Target for an example. Publishing your target When your Target is finished, either ping haf on github, henrikfeldt on twitter, or send a PR to this README with your implementation documented. I can assist in proof-reading your code, to ensure that it follows the empirical lessons learnt operating huge systems with Logary. Logary is a production-grade logging and metrics library. Weve also built targets that integrate with external paid services. These are listed here. Learn how people use your app with the worlds most advanced mobile amp web analytics. Ship logs from your iOS, Android app Ship logs and handle user identification and unique-id tracking from web Use your own domain and server (over HTTPS) Logary listens on your server and forwards your events into Mixpanel Add granular server-side event filteringenrichingcorrelation for better insights before shipping them onwards. Log web app usage even when Mixpanel is blocked client-side We like open source so in the purchase the reference source is provided so that it can be debugged like the rest of Logary. This assumes you have an account at Mixpanel . You cant rely on any one notification method for critical alerts. Get alert notifications via iOS amp Android push, SMS, and phone calls escalate automatically to team members if the alert is not acknowledged. The Logary target for OpsGenie ensures that you can bring in your HealthChecks, Logging and Metrics into your daily operations. Connect using your own API key Make Logary events into new alerts Supports custom enrichers to let you specify e. g. user, teams, recipients, tags, entity and notes, to name a few. Ready to use from both F and C Use derived metrics to create load-level alerts Stay on top of your infrastructure Avoid blacklisting your transactional e-mail service This assumes you have an account at OpsGenie . This assumes you have an account at elmah. io . SumoLogic is a hosted service (at about 99 USD per month) that unifies logging, metrics, analytics and dashboards in a single service. As such its a perfect Target for Logary, since Logary supports both logs and metrics. Have a look at neoeinsteins Logary. Targets. SumoLogic for the official docs and a sample of how to use it. Want your SaaS-logging service as a Target Absolutely You have two options Send a PR with your target that is of equivalent quality as the rest of the code-base, including documentation, code-doc, the C builder API and a sample in this file. Then keep that code up-to-date when Logary evolves and your SaaS service changes its APIs. Send me an e-mail and Ill target the target for you. Pricing: a small initial fee and then a monthly maintenance fee, youll have a beautiful way of getting logs and metrics to your servers This is by far the easiest option and ensures that your Target is stable and easy to use for your customers. Ill even write some MarkdownHTML-formatted docs for your site about how to use Logary with your target. Getting MissingMethodException from FSharp. Core You need to add a rebind to the latest F version in your executable: Getting MissingMethodException from Hopac. Core Inspect the version specified in the Logary package and ensure that you have that exact version installed. Hopac is currently pre-v1 so it is often doing breaking changes between versions. Is v4.0.x a stable version Its stable to run. The API is stable. Were still working the derived-metrics experience. We may introduce a few more ABIAPI breakages before 4.0 RTM. Isnt v4.0.x supposed to be API-stable Were not doing pre-release versions because they make it impossible for other packages to be released as stable versions. But we need to work through Logary in production as such you can imagine that qvitoo is taking the risk and cost of making v4.0 RTM as stable and reliable as can be. Why does Logary depend on FParsec For two reasons Aether and Chiron are vendored in Logary. Utils. and depend on it it makes it easy for Logary types to be JSON-serialisable. We may use it to parse the message templates in the future We previously depended on Newtonsoft. Json, but that library is often depended on from other packages and we want Logary to be as free of dependencies as possible, in order to make it as stable as possible. Why do you depend on Hopac Hopac supports a few things that async doesnt: Rendezvous and selective concurrency primitives (select A or B) Negative ACKs instead of CancellationToken-s We also wanted support for synchronous rendezvous between channelsjobaltspromisesetc. This still supports asynchronous operations towards the outside. Together it makes for an excellent choice for cooperating agents, like the Registry and Supervisor and Target Instance that we have in the library. Besides the technical upsides, its a good thing theres a book written about the concurrency model that Hopac implements Concurrent Programming in ML which lets us get developers up to speed quickly. Finally, our unit tests sped up 30x when porting from Async. The performance boost is a nice feature of a logging framework and comes primarily from less GC collection and the hand off between synchronising concurrency primitives being synchronously scheduled inside Hopac rather than implemented using ThreadSemaphoreMonitor primitives on top of the ThreadPool. How do I use Hopac from C Youre better off following the examples in C and using the Task-wrapped public APIs than going spelunking into the dire straits of Hopac and F. Just pull in Logary. CSharp to make this happen. Youll also have to open the Logary namespace. Whats logVerboseWithAck. logWithAck and how does it differ from logSimple To start with, if youre new to Logary, you can use logSimple and it will work like most other logging frameworks. So what are those semantics exactly Logary runs its targets concurrently. When you log a Message, all targets whose Rules make it relevant for your Message, receives the Message, each target tries to send that Message to its, well, target. Because running out of memory generally is unwanted, each target has a RingBuffer that the messages are put into when you use the Logger. Unless all targets RingBuffer accept the Message. the call to log doesnt complete. This is similar to how other logging frameworks work. But then, what about the call to log Behind the scenes it calls lockWithAck and tries to commit to the returned AltltPromiseltunitgtgt (the outer Alt, that is). If the RingBuffer is full then this Alt cannot be committed to, so theres code that drops the log message after 5000 ms. Hence logSimple tries its best to log your message but if you app crashes directly after calling logSimple or your Logstash or other target infrastructure is down, you cannot be sure everything is logged. The decision was made that its more important that your app keeps running than that all targets you have configured successfully log your Messages. logWithAck so whats up with Promise The outer Alt ensures that the Message has been placed in all configured targets RingBuffers. The inner Promise that the Message has successfully been written from all Targets that received it. It ensures that your logging infrastructure has received the message. Its up to each target to deal with Acks in its own way, but a best-practices Ack implementation can be seen in the RabbitMQ target. Its a best-practices Ack implementation because RabbitMQ supports publisher confirms (that serve as Acks), asynchronous publish and also durable messaging. How do Promises work with C The C signature of the above functions is as follows: and can be used like so: