CPU-Nutzungslogger protokolliert CPU-Last für fortgeschrittene Systemadministratoren Es ist immer wünschenswert, eine Überprüfung auf die Art und Weise zu halten, wie Ihre Systemressourcen genutzt werden. Software-Tester und Entwickler überprüfen oft die Leistung der Anwendung, indem sie die Belastung überprüfen, die sie auf der CPU verursacht. Der CPU-Auslastungs-Logger ist praktisch in solchen Situationen. Es ist ein portables Opensource-Tool, das die aktuelle CPU-Auslastung des Systems beim Start anzeigt. Klicken Sie auf die Option Calc Moving Average, um den Verlauf der letzten fünf Sekunden zu protokollieren, und dies wird im Textbereich sichtbar, der rechts neben dem Kontrollkästchen angezeigt wird. Sie können die Protokolle für die CPU-Aktivität speichern, auf die Schaltfläche Durchsuchen klicken und die Datei auswählen, in der Sie die Protokolle speichern möchten, und die App speichert das CPU-Lastenprotokoll in der angegebenen Datei. Sie können diese Datei später nach Bedarf analysieren. Im unteren Teil finden Sie die statistischen Informationen, die im grafischen Format angezeigt werden, und zeigt die CPU-Last seit dem Start des Programms an. Dieser Abschnitt kann nützlich sein, wenn Sie messen möchten, wie Ihre CPU von einer Systemanwendung oder einem Programm verbraucht wird. Bitte beachten Sie, dass dieses Tool nur für fortgeschrittene Benutzer geeignet ist, die die detaillierten Informationen der CPU-Aktivität sehen möchten. Es arbeitet unter Windows XP, Windows Vista, Windows 20032008 Server und Windows 7.Real Temp ist ein Temperaturüberwachungsprogramm für alle Intel Single Core, Dual Core, Quad Core und Core i7 Prozessoren. Jeder Kern auf diesen Prozessoren hat einen digitalen thermischen Sensor (DTS), der Temperaturdaten in Bezug auf TJMax, die die sichere maximale Betrieb Kerntemperatur für die CPU. Wenn Ihre CPU aufheizt, wird Ihre Entfernung zu TJMax sinken. Wenn es Null erreicht, wird Ihr Prozessor zu thermischen Drosselung oder verlangsamen, so maximieren Sie Ihre Entfernung von TJMax wird dazu beitragen, dass Ihr Computer mit voller Geschwindigkeit und mehr zuverlässig zu starten. Hauptmerkmale Liest Temperaturinformationen von allen Intel Core-basierten Prozessoren. Pentium 4 Prozessoren werden nicht unterstützt. Fähigkeit zur individuellen Kalibrierung Real Temp für jeden Kern der CPU. Das Programm basiert auf Temperaturdaten, die mit einem Fluke 62 IR Thermometer erfasst wurden. Test Sensors-Funktion überprüft Ihre DTS-Sensoren für alle Anzeichen von Problemen. Verfolgt die minimalen und maximalen Temperaturen mit vollständigen Protokollierungsfunktionen. Protokollierung und Protokollierung des Intel PROCHOT Thermal Throttle Activity Bit. Schnelle, sehr genaue und wiederholbare Benchmark. Zeigt MHz, TJMax, CPUID, APIC ID und Kalibrierungseinstellungen an. Hochtemperaturalarm und Abschaltung auf CPU - oder NVIDIA-GPU-Temperatur. Keine Installations - oder Registrierungsänderungen erforderlich. Unterstützung für Windows 2000 XP Vista Windows 7 Windows 8 (32 Bit 64 Bit) Screenshots Dokumentation Änderungen in Version 3.70 Unterstützung für Sandy Bridge CPUs. VID-basierten Stromverbrauchsschätzungen für die neueren CPUs. Verbesserte Formatierung der Protokolldatei. Ein einziges Taskleistensymbol hinzugefügt, das die maximale Kerntemperatur meldet. RealTemp GT aktualisiert für die 6 Kern Sandy Bridge E CPUs. I7 Turbo GT 1.30 Multiplikatorüberwachung. Änderungen in Version 3.60 Added Core i Turbo Multiplikator und Turbo TDPTDC Overclocking für Extreme K Serie CPUs. Zusätzliche ATI GPU und verbessertes NVIDIA GPU Monitoring mit CrossFire und SLI Unterstützung. Hinzufügen eines Schriftartenauswahlbereichs für den Infobereich des Systembereichs. Neue Fahrenheit und 3 Ziffern System Tray Option. Fixed Core 2 Extreme Multiplikator-Berichterstattung. Fixed Core 2 mobile CPU C0 basierte Lastberichterstattung. Geändert, wie Core 2 Super Low Frequency Mode (SLFM) gemeldet wird. Verbesserte Sensortestkonsistenz. Bug mit Reset-Taster an ATI-Systemen fixiert. RealTemp GT für die 6 Kern Gulftown CPUs wurde ebenfalls aktualisiert. Getrennte i7 Turbo GT Multiplikatorüberwachung für 6 Kern Gulftown CPUs hinzugefügt. Änderungen in Version 3.40 Core i7i5Xeon Sockel 1156 Unterstützung mit genauen Turbo-Modus Berichterstattung. Neues Informationsfenster für Nvidia GPUs mit verbesserter SLI-Unterstützung. Korrekte Meldung des Super Low Frequency Mode (SLFM) für Core 2 mobile CPUs. Korrekte Meldung von Intel Dynamic Acceleration (IDA) für Core 2 mobile CPUs. Hinzugefügt VID Berichterstattung an die wichtigsten GUI für Core 2 basierte CPUs. Fügte eine Fahrenheit1 INI-Datei-Option. Die Option zum Anzeigen eines Task-Manager-basierten oder eines C0-basierten Lademeters. Die Möglichkeit, den C1E-Status umzuschalten und den SpeedStep-Status (EIST) anzuzeigen. Verbesserte Dual-und Multi-Monitor-Unterstützung einschließlich Anchor-Modus. Beinhaltet RealTemp GT, eine 6-Kern-Version von RealTemp für Gulftown-CPUs. Umfasst i7 Turbo, ein hochpräzises Multiplikator-Monitoring-Tool für alle Core-CPUs. Und umfasst LoadTester, ein variables Last-, Single-Core-Testprogramm. Skull1 oder Skull2 INI-Option für das Lesen jeder CPU auf einem Dual-Quad-System. Dank rge, burebista und jemand auf TPU für alle Ihre Ideen und Hilfe. Änderungen in Version 3.00 Core i7 Temperatur und Frequenz Unterstützung einschließlich Turbo-Modus. NVIDIA Temperaturberichterstattung mit der höchsten GPU-Temperatur im SLI-Modus. Möglichkeit zum Ausführen einer Datei oder Herunterfahren basierend auf benutzerdefinierter Alarmtemperatur. Aktualisierte Schnittstelle mit modernen XP Vista-Stil und Grenze im Mini-Modus. Start Minimized Vista Probleme endlich behoben. Neue RivaTuner Plug-in-Unterstützung. Zusätzliche Informationen auf dem Hauptbildschirm und dem Ruhestand der Toggle-Taste. Wechseln Sie zu UNICODE für bessere internationale Unterstützung. Einstellbare GUI-Farben und fette System Tray Schriftart-Option. TJMax aktualisiert basierend auf der neuen Intel Dokumentation und weiteren Tests. Kalibrierformel vereinfacht. Alle neuen CPU Cool Down Test für einen gründlicheren Blick auf Ihre Sensoren. Clock Modulation amp Minimize on Optionen schließen. Neue CPU-Lastmessung, Protokolldateiüberschriften und Distanz zu TJMax in der Task-Leiste. 101 weitere Verbesserungen einschließlich der ersten Windows 7 Beta-Unterstützung. Änderungen in Version 2.70 Überarbeitete Benutzeroberfläche (GUI) mit größeren Temperaturschriften. Ein beweglicher Mini-Modus, der mit einem doppelten linken Mausklick auf die GUI ein - und ausgeschaltet wird, wurde hinzugefügt. Eine Anchorposition wurde hinzugefügt, so dass die GUI nach einem doppelten rechten Mausklick zu einer festen Bildschirmposition verschoben wird. Anchor Position kann angepasst werden, indem Sie die Umschalttaste gedrückt halten, während doppelte Rechtsklick. Die korrekte physikalische Kernreihenfolge von Quad-Core-Prozessoren wird nun basierend auf der APIC-ID berichtet. Zusätzliche Meldung von Minimum und Maximum VID sowie aktuelle VID. Ein neuer Benutzer wählbarer Hochtemperaturalarm mit zwei Alarmen für Quad-Core-Prozessoren. Genauere MHz-Berechnung sowie FSB - und CPU-Multiplikator-Reporting. Neue Programm-Up Time-Funktion. Fehlerbehebung für die Protokolldateiausgabe bei Verwendung eines Single - oder Dual-Core-Prozessors. Im Fenster "Einstellungen" wurde die Schaltfläche "Standard" festgelegt und verbessert. Schaltflächenbeschriftungen und Funktionalität wurden im Fenster "Einstellungen" geändert, um dem Windows-Styleguide zu folgen. Verbessertes Multi-Threading und Speicherverbrauch für bessere Langzeitstabilität. Minimierte Option für verbesserte Vista-Unterstützung verbessert. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation. Option zum Speichern der Protokolldatei im. CSV-Format für einfache Excel-Unterstützung. Gamer-Modus vorübergehend im Ruhestand. Änderungen in Version 2.60 Es wurde ein neuer Einstellungsbildschirm hinzugefügt, in dem alle Einstellungen in Echtzeit vorgenommen werden können, einschließlich TjMax. Die Temperaturen eines Kerns werden nun im Bereich System Tray angezeigt. Dank W1zzard 4 Schriftarten Optionen für die Taskleiste. Auswahl der aktuellen, minimalen, maximalen oder durchschnittlichen Temperatur in der Taskleiste. Testsensoren verbessern die Wiederholbarkeit. CPU Echtzeit MHz Berechnung wurde für bessere SetFSB ClockGen Unterstützung neu bearbeitet. Die Kalibrieroptionen enthalten jetzt eine Dezimalstelle für feinere Einstellungen. Experimental Gamer Modus eingeführt, die Kerntemperaturen in einigen Spielen gesehen werden können. Änderungen in Version 2.5 Minimierung der System Tray-Unterstützung. Richtig berichtet CPU MHz für die neuen 45nm Prozessoren. Zeigt die CPU-Spannungserkennung (VID) an. Start minimized Option und jetzt öffnet und schließt an der gleichen Stelle. Änderungen in Version 2.41 einstellbar Leerlaufkalibrierung für jeden Kern und erweiterter Bereich von -3 bis 3. einstellbar TjMax für jeden Kern. Protokoll Intervall-Optionen von 1 bis 60 Sekunden erweitert. Eine Änderung der Timer für die Benchmark-Funktion verwendet, um besser zu unterstützen overclocking aus Windows. Reset-Taste zur Gui hinzugefügt, um die minimalen und maximalen Temperaturen zurückzusetzen. Bessere Unterstützung der Enter - und Tab-Taste. TechPowerUp Mobile App Android iPhone Neues Forum Beiträge 22:16 von Aristides Beliebte Beiträge Neueste VGA Treiber Kontroverse News BeiträgeChat und Support und erhalten Unterstützung: Logary ist eine leistungsstarke, semantische Logging-, Gesundheits-und Metrik-Bibliothek für. Net. Vollständige Unterstützung für Semantic Logging F idiomatischen Code Mit C Dann Logary. CSharp ist für Sie auf der Suche nach einer F Alternative zu LibLog. Wechseln Sie zu Logary. Facade. Keine Ausnahmen Low-Overhead-Protokollierung Auswerten Ihrer Nachricht nur, wenn eine Ebene eingeschaltet ist Unterstützt Hierarchische Protokollierung Hinzufügen von Metriken zu Ihrem serviceapp Eine breite Palette von Adaptern und Zielen zu wählen, aus der Inhaltsverzeichnis Logary ist selbst eine Bibliothek für Metriken und Ereignisse mit erweiterbaren Eingaben, Adapter. Und Ausgänge, Ziele. Darüber hinaus laufen ihre Dienste als eigene Prozesse oder in Suave. Protokollieren Sie die Hauptprotokollierungs - und Metrikbibliothek. Ihre App hängt davon ab. Logary. CSharp - C Fassade, die es mehr objektorientiert macht. Logary. Facade - einzelne Datei zur Verwendung in Ihrer F-Bibliothek. Logary. Targets (von Logary in DBs und Überwachung infra): DB schreiben Protokolle in eine beliebige Datenbank: SQL Server, MySQL, PostgreSQL, sqlite und so weiter. DB. Migrations verwendet FluentMigrator zum Erstellen und Aktualisieren Ihres DB zwischen Versionen von Logary. Heka schiffe Ereignisse und Metriken in Heka. InfluxDb-Schiffe Ereignisse (als Annotationen) und Metriken in InfluxDb. Logstash versendet Ereignisse und Metriken in Logstash über ZeroMQ. Mailgun Schiffe Ereignisse über E-Mail senden Sie sich Warnungen, Fehler und fatale Fehler per Mailgun. Riemann Schiffe Veranstaltungen (als 1-Wert-Messgerät) und Metriken in Riemann. Shipper versendet Messages (Events Metrics) zum Router oder Proxy (siehe Rutta oben) Logary. Adapters (von X in Logary): CommonLogging moar abstract logs in Logary. EventStore EventStore loggt sich in Logary ein. Fassadenempfänger für Logary. Facade logs. FsSql FsSql meldet sich in Logar. Hawk - Logibits Hawk loggt sich in Logary ein. Log4net log4net log in Logary ein. Suave schickt Suave in Logary ein. Topshelf-Schiffe Topshelf-Logs in Logary. Logary. Metrics (aus der Umgebung in Logary): WinPerfCountert eine API, um auf Windows-Leistungsindikatoren zuzugreifen. Logary. Services (eigenständige Funktionalität): Rutta ein göttlicher Dienst von drei: Schiffe Windows-Leistungsindikatoren zum Router oder Proxy. Schieben über eine PUB oder PUSH ZeroMQ-Buchse. Proxies Nachrichten zwischen dem Absender und dem Router. Hören auf einer ZeroMQ XSUBXPUB-Buchse. Routes Meldungen zu Targets, Anhören einer ZeroMQ SUB oder PULL-Buchse. Beachten Sie, dass die Verschiffenfunktion sein eigenes Ziel außerdem ist. Warum Sie Protokolle effizient und leistungsstark zwischen Maschinen versenden können, ohne eine zerstörerische Zuordnung zu einem anderen Serialisierungsformat oder über einen anderen Log-Router (Heka, Logstash) durchzuführen, der auch Ihre Datenstruktur verändern kann. SQLServerHealth ein Dienst, der die IOlatency-Leistung für hochgeladene SQL-Server SuaveReporter verfolgt, einen gut gepflegten Suave WebPart, den Sie als Teil Ihres Suave-Servers ausführen, der Ihnen die Verwendung von logary-js ermöglicht. Tutorial und Datenmodell Der Kerntyp ist Message. Die die kleinste Einheit ist, die Sie protokollieren können. Es hat drei Arten von Punktwerten: Ereignis. Gauge und Abgeleitet. Ein Ereignis ist normalerweise eine einzelne Codezeile und trägt einen Template-String. Z. B. Benutzer angemeldet ist eine Ereignis-Template-String, und die Nachricht würde einen Feldbenutzer gt haf haben. Ein Punkt ist ein Ort, an dem Sie eine Metrik oder ein Ereignis aus senden. In der Regel ein Modul in reifen Projekten, die Sie häufig auch den Namen der Funktion, die Sie sich als Teil des Punktnamens anmelden. Was Sie erwarten: Benutzer, der mit einem Feld userName angemeldet ist. Haf. Momentaner Wert. Stellen Sie sich die Nadel zeigt die Geschwindigkeit Ihres Autos geht oder ein digitales Display zeigt die gleiche momentane metrischen Wert Ihrer Autos Geschwindigkeit. Ein Ereignis ist das einfachste Maß für den Wert 1. Ein abgeleiteter Wert aus einem oder mehreren Messgeräten. Regelverstärker Hierarchische Protokollierung Sie können einen Regel-Logger auf Ebene Info für den Namespace MyCompany und eine andere Regel haben, die mit den Loggern in MyCompany. Submodule übereinstimmt, die es ermöglicht, dass Nachrichten des Level-Debugs durchlaufen werden. Ein normaler Anwendungsfall dafür ist, wenn Sie ein bestimmtes Modul debuggen möchten, indem Sie die Ausführlichkeit seiner Ausgabe erhöhen (Verringerung des Protokollpegels). Regeln sind standardmäßig optimistisch, wenn mindestens eine (oder mehrere) Regeln mit einer gegebenen Nachricht übereinstimmen. Die meisten öffnen wird entscheiden, ob es protokolliert wird. Also, wenn Sie zwei Regeln haben: Dann wird die Debug-Ebene zu gewinnen und zeigen Log-Ausgabe. Im Allgemeinen sieht eine Regel wie folgt aus: Sie finden die Konfiguration im Modul mit demselben Namen. Der Rule. empty-Wert ist eine Null, die alle Protokolle von allem akzeptiert. Die höchste Protokollebene ist Fatal. Die für Dinge, die Ihren serviceprocess Absturz machen reserviert werden sollten. Dinge wie meine Festplatte ist voll und Im eine Datenbank versucht zu starten, oder Im ein 2-Tier-Service mit einer Datenbank erstellt, dass ich keine Arbeit ohne Gewährleistung der tödlichen Ebene. Auf dieser Ebene werden die Menschen normalerweise direkt alarmiert. Die nächste Stufe ist Error. Die für das, was Sie als Rand-Cases betrachten reserviert werden sollen. Z. B. Wenn die von einem Socket empfangenen Daten beschädigt sind oder eine unbehandelte Ausnahme vorliegt, die Sie als Programmierer nicht in Ihrem mentalen Modell beim Schreiben des Codes hatten. Diese Ereignisse sollten auf der Error-Ebene protokolliert werden. Auf dieser Ebene werden die Menschen normalerweise direkt alarmiert. Warn ist für Dinge wie 100 failed Passwort-Versuche innerhalb von 5 Minuten, für einen Ihrer Benutzer oder eine temporäre Netzwerk-Glitch während der Kommunikation mit einer Ressource wie Ihre Datenbank. Wenn diese Ereignisse für eine Anomalie über die Zeit bestehen bleiben, können die Menschen alarmiert werden. Auf der Info-Ebene möchte ich gern Events und Messgeräte einsetzen, die unternehmensrelevante Dinge messen, zum Beispiel wenn Benutzer sich anmelden, sich anmelden, eine Wiederholung durchführen oder ein Dienst gestartet wurde. Die Debug-Ebene ist die Standard-Ebene und das Arbeits-Pferd. Normalerweise erfassen Sie alle Metriken auf dieser Ebene. Verbose ist das Niveau, wenn Sie dieses kleine Extra wünschen. Nicht normalerweise aktiviert. Felder und Felder Nachrichtenfelder können in den Template-String eines Events interpoliert (gespritzt) werden. Die Wortvorlage wird verwendet, da die Template-Zeichenfolge nicht zwischen den Requestsusern variieren sollte, sondern eine statische Zeichenfolge, die für die Gruppierung in Ihrer Protokollierungsinfrastruktur gehasht und verwendet werden kann. Beim Lesen Legacy-Code, youll finden oft Code wie: In Logary, könnte es wie folgt aussehen: Beachten Sie, wie die Ereignis-Template-Zeichenkette eine Kompilierzeitkonstante ist, aber ein Feld, das den Benutzernamen darstellt, wird der Nachricht hinzugefügt. Auf diese Weise können wir sicher sein, dass die strukturierten Logdaten strukturiert bleiben. Die zweite Funktion setFieldFromObject wird verwendet, wenn der Compiler beschwert, dass setField keine verfügbaren Überladungen findet. Loggen von Modulen Nehmen wir an, Sie haben ein Modul in Ihrem F-Code, von dem Sie sich anmelden möchten. Sie können entweder ein Logger wie in Hello World gezeigt. Oder Sie können so etwas tun: Wenn Sie Ihren Logger mit einem bestimmten Namen benennen möchten, können Sie stattdessen Logging. getLoggerByName verwenden. (Das ist anders für die Fassade-Datei) Logging von einer Klasse Ähnlich wollen Sie manchmal von einer Klasse loggen und vielleicht auch einige Metriken protokollieren. In diesem Beispiel haben Sie gelernt, wie Sie beliebige Metriken an Logary (das Messgerät) und auch an die Zeit, wie lange bestimmte Methodenaufrufe in Ihrem System nehmen, senden. Machen Sie es sich zur Gewohnheit, diese Art von Messgeräten über Ihre Code-Basis zu protokollieren, während Sie Ihren Code schreiben, um es viel einfacher, das System zu verstehen, wie es entwickelt. In der Tat, je mehr Sie dies tun, desto mehr Nutzung haben Sie von Logary und der Armaturenbrett Sie in Kibana (über Logstash) oder Grafana (via InfluxDb). Setzen Sie es auf einen großen Fernseher in Ihrem Büro und youll entwickeln ein zweites Gefühl, ob das System gut geht oder nicht, nur aus der Betrachtung der Grafiken. Logging-Felder amp templating Logary unterstützt Templates durch FsMessageTemplates. Alles, was Sie tun müssen, ist, schreiben Sie Ihre Vorlagen wie: Dies ermöglicht Ziele, die Templating unterstützen, um sie ausgefüllt ausgegeben werden. Message Templates sind eine Obermenge von Standard-Zeichenketten des. NET-Formats, sodass jeder Formatstring, der für string. Format () akzeptabel ist, auch von FsMessageTemplates korrekt verarbeitet wird. Eigenschaftsnamen werden zwischen Klammern geschrieben Klammern können entzweigt werden, indem sie verdoppelt werden, z. B. Formate, die numerische Eigenschaftsnamen wie und exklusiv verwenden, werden mit den Methoden für die Formatmethoden abgeglichen, indem sie die Eigenschaftsnamen als Indizes behandeln. Dies ist identisch mit string. Format () s Verhalten Wenn einer der Eigenschaftsnamen nicht numerisch ist, dann alle Werden die Eigenschaftsnamen von links nach rechts mit den Methodenmethoden für Formatmethoden abgeglichen. Die Namen von Eigenschaften können mit einem optionalen Operator vorangestellt werden oder. Um zu steuern, wie die Eigenschaft serialisiert ist Eigenschaftsnamen können mit einem optionalen Format, z. B. 000. zu steuern, wie die Eigenschaft gerendert werden diese Format-Strings verhalten sich genau wie ihre Gegenstücke innerhalb der Zeichenfolge. Format () Syntax Ticked Metriken und gauges random walk Im vorherigen Abschnitt haben Sie gesehen, wie Sie ein Maß an einem Punkt in Ihrem Code erstellen, aber Manchmal benötigen Sie eine Metrik, die kontinuierlich im Laufe der Zeit läuft. Dies ist möglich, da Logary Code enthält, der die Metrikberechnungsfunktion in einem regelmäßigen Intervall ankreuzen kann, und hat auch Vorkehrungen für das Senden der Metriken anderer Metriken, so dass Sie Metriken miteinander ketten können. Der Ticker ist, wo Sie Nachrichten (Gauge oder abgeleitete Werte) zurückzuhalten, um zu verfolgen, wie weit entlang youve erreicht haben, um zu vermeiden, dass die gleichen Nachrichten mehrmals. Der Reduzierer ist, was Ihre Metrik zu erhalten, um Werte aus anderen Metriken oder von Ihrem System-at-large wie die oben präsentiert Gauge-Protokollierung erhalten können. Lets erstellen eine Metrik, die nur eine zufällige zu Fuß. Beginnen Sie mit dem Öffnen der entsprechenden Namespaces und Module. Nun können Sie darüber nachdenken, was die Metrik tun sollte und implementieren den Ticker. State - gt state Message-Liste: Denken Sie daran, dass Sie auch benötigt, um einen Reduzierer liefern. In diesem Fall hat der zufällige Weg Metrik keine Eingabe von anderen Metriken, so können wir nur den gleichen Zustand wie wir bekommen in: Wir müssen auch einige anfängliche Zustand zu schaffen, so dass unsere Metrik hat irgendwo an Computer zu starten: Lassen Sie es schreiben Alle oben in eine Metrik, die der verbrauchende Programmierer frei zu benennen ist, wie sie will: Schließlich erklären Logaround über unsere Metrik und verlängern unsere Hello Weltprobe mit Verschiffenmetriken in InfluxDb: Jetzt wenn gelaufen, speist Ihre Metrik einen gelegentlichen Weg in InfluxDb ein Hören auf 192.168.99.100. Das obige Beispiel war autark, aber Sie wollen gelegentlich abgeleitete Metriken aus Ereignissen oder Messwerten erstellen, die in Ihrer eigenen Anwendung geschehen. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie eine abgeleitete Metrik von anderen einfacheren erstellt wird. Es erzeugt einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt aus den Anmeldungslehren. Die Login-Messgeräte werden einzeln aus dem Login-Code gesendet. Wenn Sie es so einpacken, können Sie drastisch die Menge an Code reduzieren, die ein bestimmter Dienst sendet, indem er viel davon vorberechnet. Sein auch eine gute Probe des Reservoirverbrauches ein fantastischer Name des Sagens, daß sein ein Algorithmus, der auf mehr als einem Maßstab zu einer Zeit arbeitet, um eine abgeleitete Metrik zu produzieren. Weitere Informationen zu abgeleiteten Metriken (einschließlich der Registrierung in Logary). Konsolen-Protokollierung ist nur für den menschlichen Verzehr bestimmt nicht darauf verlassen, für die Anmeldung in Ihrem eigentlichen Dienstleistungen. Logary ist in der Lage, Verbesserungen an seinem Konsolenziel durchzuführen, so dass es so gut wie möglich für den menschlichen Verzehr. Im Allgemeinen haben wir Message - gt Colouriser - gt Writer. Hier ist die Botschaft, was von Anrufern und Metriken in das Ziel gezogen wird. Der Colouriser hat eine Signatur gleichermaßen Message - gt (string Farbe) Liste. Die eine Projektion der Nachricht in die Domäne von Zeichenfolgen und ihre entsprechenden Farben, d. H. Tatsächliche farbige Ausgangslinien, abbildet. Sein der Verfasser, der die Streichfarbenpaare nimmt und die auf dem Terminal wie folgt (Zeichenkette Farbe) list - gt Einheit zeigt. Das Konsolentarget unterstützt verschiedene Themen. Ein Thema ist ein Subsystem des Farbtons, das eine Token - gt Farbe annimmt. Verschiedene Themen sorgen für unterschiedliche Stimmungen. Verwenden von Logarithmus in einer Bibliothek Der obige Leitfaden dient zur Erläuterung, wie Sie Logary in einem Dienst oder einer Anwendung verwenden, aber was ist, wenn Sie über eine Bibliothek verfügen und keine Abhängigkeit von einem bestimmten Protokollierungsrahmen übernehmen möchten, oder die Protokollierung der Abstraktionsindirektionsbibliothek für diesen Anwendungsfall , Logary bietet F-Fassaden, die Sie problemlos mit Paket verweisen können. Ive erstellte eine Beispielbibliothek, damit Sie einen Blick an haben. Beachten Sie, dass paket. references Facade. fs als Dateiabhängigkeit angibt. Die entsprechende paket. dependencies enthält den Eintrag unten. Wenn Sie keine Github-Referenz hinzufügen möchten, können Sie die Datei auch in das Projekt kopieren. Solange Sie nicht ändern die öffentlichen API-Oberfläche, youll fein (d. h. nicht brechende Änderungen). In meiner Rakefile habe ich ein kleines Ersatz-Skript, das den Bibliotheks-Namespace in der referenzierten Facade. fs-Datei festlegt. Oder im FAKE-Stil: Fügen Sie nun paket. references hinzu (ersetzen Sie Logging mit einem Ordnernamen Ihrer Wahl oder entfernen, damit Paket nicht die (einzelne) Datei in einem Ordner innerhalb des Projekts platziert): Innerhalb der Bibliothek verwenden Sie den Logger einfach Wie youd erwarten: Jede Dienstanwendung, die Libryy verwendet verweist auf die Logary und Facade Nugets, zB: Der Logary Facade Adapter Die aufrufende Serviceanwendung erstellt dann einen neuen Logger speziell für die Bibliothek, die es zielt auf Shipextract Protokolle aus. Standardmäßig verfügt die Fassade über einen globalen Konsolenlogger, der sich auf der Ebene "Info" anmeldet. Der Grund dafür ist, dass die Menschen in der Regel erwarten, dass die Ausgabe in den gerade installierten Fall kommen, ohne Jagd auf. Logging. Global. initialise ersten. Wie unterscheiden sich die Fehler - und Protokollmethoden? Wenn Sie in Facade. fs suchen, finden Sie, dass LoggerEx Fehler aufweist. Info. Etc. als Erweiterung Methoden auf der Logger-Schnittstelle und dass diese innerhalb der Bibliothek, die Sie im Inneren arbeiten markiert sind. Fehler. Info und so weiter sind tatsächlich Nachrichtenfabriken, die eine LogLevel nehmen und eine Nachricht zurückgeben. Durch die Verwendung dieser Logger. error (eventX templ). Sie nur die Auswertung der Konstruktor für Message wenn und nur wenn die Ebene Ihres Loggers größer oder gleich Fehler ist. Wenn wir den punktfreien Stil (eta-expansion) erweitern würden, würde er folgendermaßen aussehen: logger. error (fun level - gt Message. eventX templ level). D. h., was Sie an die Fehlererweiterungsmethode übergeben, ist eine Fabrikfunktion, und das Nachrichtenmodul liefert eine Anzeige. Ereignis und eventX, um die verschiedenen Arten von Nachrichten zu erstellen. Weiterleiten von Informationen Mithilfe der Ereignisvorlagen können Sie weitere Informationen übergeben, die protokolliert werden sollen: Beachten Sie den Platzhalter für den Benutzernamen in der Ereignisvorlage. Standardmäßig werden diese auf die Konsole gedruckt und wenn Sie Logary. Adapters. Facade verwenden, können Sie alle Template-Features von MessageTemplates für Plain-Text-Ziele verwenden. Eine Notiz auf dem FSI Logary. Adapters. Facade. Der Adapter für die Bibliothek Facade, arbeitet durch die Generierung einer dynamischen Schnittstellenimplementierung zur Laufzeit. Es funktioniert nicht sehr gut, wenn Ihre Bibliothek wird von der F interactive verwendet und alle Bibliotheken-Code, einschließlich der Logger-Schnittstelle ist nur im interaktiven Status. Youll am Ende mit einem StackOverflowException, wenn Sie dies versuchen. Allerdings ist die Schönheit, dass, wenn youre in der interaktiven, können Sie einfach lassen Sie die Bibliothek behandeln Protokollierung durch die Standard-Fassade Ziele, d. h. Sie dont haben zu initialisieren Logary richtig zu verwenden und lesen Protokolle in der Konsole, von der Fassade. Was ist mit API-Stabilität Die F-Fassade hat zwei Versionen durchgegangen haben einen Blick darauf, wie Versionierung durch das Durchsuchen der Unit-Tests verwaltet wird. Die Fassade zielt darauf ab, auch in großen Versionen von Logary 100 stabil zu sein. Die Anpassung erfolgt in Logary. Adapters. Facade. Die es sich leisten können, eine gewisse Komplexität zu nehmen, um die Fassade selbst sauber zu halten. Auch hier sollten Sie nachsehen, ob Sie die Übersetzung von Fassadenarten in Logary-Typen optimieren möchten. Der Compiler beschwert Der Typ Logger ist nicht mit dem Typ kompatibel, der versucht, dem Ziel eine andere Logger-Schnittstellenimplementierung zuzuweisen. Die Zeile LoggerAdapter. createGenericltloggerTypegt Logger von oben ist, was Sie verwenden können, um einen Logger des richtigen Typs zu erstellen. Es wird eine neue Instanz des Bibliothekslogger-Typs generieren, solange dieser Logger-Typ die Facade. fs-Schnittstelle korrekt implementiert. Facade. fs die eigentliche Datei, die in Ihre Bibliothek importiert wird. Fassadeneinheit testet die Einheitstests für die Fassaden-Datei. Fassadenadapter Der Fassadenadapter (erweiterter Code) Die Fassadenadaptereinheit prüft die Komponententests für den Adapter, die auch eine gute Dokumentation zur Anwendung sind. In einer C-Bibliothek verwenden Diese Datei wird aktualisiert, wenn Sie die paket-Wiederherstellung durchführen. Wenn Sie Änderungen an dieser Datei vornehmen, sollten Sie sie zurücksetzen (z. B. über git checkout -), wenn Sie mit der Wiederherstellung oder dem Update fertig sind. In Ihrer Zusammensetzung Wurzel: Schauen Sie sich Beispiele Beispiele für Cibryy für ein Beispiel der Nutzung der C-Fassade. Die Ereignisse werden wie folgt in InfluxDb protokolliert:, event, ctx1ctxval1, ctx2ctxval2 field1fieldval1, field2fieldval2 value1i 14566666xxxx Mit anderen Worten, Felder sind Zuflusswerte und Kontextfelder sind Zufallskennzeichen. Der Zeitstempel der Nachricht wird am Ende sein, da der Zeitstempel der gesendeten Zeile Ereignisse in diesen Einflußmassungsnamen protokolliert wird, so daß man z. B. Set eventfatal als Annotation in Grafana: eventgebose eventdebug Ereignisinfo eventwarn eventerror eventfatal Ive schrieb ein komplettes RabbitMQ-Target, das Publisher bestätigt und dauerhaftes Messaging enthält. Sein voll verwendbar von C auch (seit C-ists mögen RMQ), durch die Erbauer-API. Docs sind in diesem Code und youll finden Sie den Code ziemlich lesbar. Das Logar-Datei-Ziel ist primär auf Systeme ausgerichtet, die auf einzelnen Rechnern laufen, da es ein menschenlesbares Format druckt und nicht ein maschinenlesbares. Die Standardkonfiguration des Dateiziels dreht Protokolldateien größer als 200 MiB und löscht Protokolldateien, wenn die konfigurierte Ordnergröße größer als 3 GiB ist. Ordner, die beim Start des Ziels nicht vorhanden sind, werden beim Start des Ziels im aktuellen Dienstesicherheitskontext automatisch erstellt. Sollten die Aufrufe zum Erstellen des Ordners fehlschlagen, wird das Ziel nie gestartet, wird aber fortlaufend wie jedes andere logarithmische Ziel neu gestartet. Richtlinien amp-Spezifikationen Sie können bei der Konfiguration des Dateiziels eine Anzahl von Lösch - und Rotationsrichtlinien angeben. Die Löschrichtlinien bestimmen, wann die ältesten Protokolle gelöscht werden sollen, während die Rotationsrichtlinien vorgeben, wann die Dateien gedreht werden sollen (wodurch die vorherige Datei archiviert wurde). Außerdem können Sie eine Namensspezifikation angeben, die bestimmt, wie die Dateien auf dem Datenträger benannt werden sollen. Das Löschen von Dateien geschieht direkt, wenn mindestens eine Löschungsrichtlinie ausgelöst wurde. Die Rotation von Dateien geschieht direkt, wenn mindestens eine Rotationspolitik ausgelöst hat. Die Benennungsvorgaben sollten automatisch mit der laufenden Nummer geändert werden, falls dies erforderlich ist. Das Ziel "Ziel" ist ein leistungsoptimiertes Ziel. Die Protokollierung erfolgt immer auf einem separaten Thread vom Anrufer, so dass wir versuchen, ein Gleichgewicht zwischen Durchsatz und Latenz auf ACKs zu erreichen. Unter Windows wird das überlappende IO nicht verwendet, da die Dateien im Append-Modus geöffnet werden. Das heißt, wir sollten eine ähnliche Leistung auf Linux und Windows haben. Die für das File-Ziel verwendeten Formatierer sollten in TextWriter-Instanzen geschrieben werden, um zu vermeiden, dass zusätzliche String-Kopien im Speicher erstellt werden. Handhabung von Fehlern Das Dateiziel wird als Last-Chance-Ziel gedacht, da standardmäßig Protokolle von Ihren Nodesmachinen zu einem zentralen Protokolldienst versendet werden sollen. Es kann auch nett eingesetzt werden, um für lokale Konsolen-Anwendungen, die auf der Festplatte loggen müssen. Nicht-Ziel-tödliche IOException s, zum Beispiel, wenn NTFS ACKs Datei löscht, aber immer noch die Datei auflisten und für einige Dauer danach verfügbar sind, werden von Fall zu Fall wiederholt. Interne Warn-Level-Meldungen werden protokolliert. Fatal IOException s mehr andere Fälle Verzeichnis nicht gefunden, Datei nicht gefunden, etc. werden nicht erneut versucht. Das Ziel sollte abstürzen und neu starten. Der aktuelle Batch wird dann für immer wiederholt, während die Protokollierung interner Fatal-Level-Ausnahmen. Das File-Ziel wird als Transaktionsprotokoll modelliert und tauscht die Sicherheit aus, dass der Inhalt auf die Festplatte geschrieben wurde, aber nicht die Buchhaltung, die für die Verwendung von FILEFLAGNOBUFFER erforderlich ist. Ereignisse des tödlichen Ereignisses werden automatisch geflutet. Es ist nur ein einziger Schreiber in einer Datei erlaubt. Diese Invariante existiert, weil Atom-Flushs auf Dateien nur unter Linux möglich sind, bis zu der Seitengröße, die im Seiten-Cache verwendet wird. Nur asynchrones IO wird durchgeführt, d. h. der Logar-Worker-Thread wird nicht durch Aufrufe in das Betriebssystem blockiert. Aufgrund des Overhead des Übersetzens von Callbacks in JobAlt-Strukturen versuchen wir bei jedem Aufruf des Betriebssystems so viele Daten wie möglich zu schreiben. Das bedeutet, dass zu protokollierende Meldungen in Batches und nicht einzeln ACKed werden können. Wenn der Datenträger beim Schreiben von Protokollnachrichten kollabiert (was manchmal passiert und oft geschieht, wenn Sie Tausende von Servern haben), sollte das Ziel seinen letzten Willen speichern und dann eine konfigurierbare Anzahl von Malen wiederholen, nachdem er eine exponentiell wachsende Dauer zwischen jedem Versuch erwartet hat . Es tut dies durch Absturz und lassen Sie den Supervisor behandeln den Fehler. Nach dem Auspacken der Versuche wird die Charge von Protokollmeldungen verworfen. Wenn es IO-Fehler beim Schreiben der Log-Meldungen auf Festplatte, es gibt keine Garantie, dass es nicht doppelte Protokollzeilen geschrieben werden, aber theyre normalerweise timestamped, so stromabwärts Log-Aufnahme-Systeme können Deduplizierung tun. Dies ist aus der Chargenart des File-Targets. Übersicht der Puffer Sie schreiben eine Nachricht von Ihrer Call-Site, diese Nachricht wird zwischen dem sendenden Thread und dem empfangenden Thread mit Hopac synchronisiert. ich. Wenn Sie eine der logWithAck-Funktionen verwenden, können Sie die Nachricht im RingBuffer abwarten (oder NACK ed) ii. Wenn Sie die Funktion logSimple verwenden, wird die Synchronisation auf die Warteschlange für Warteschlangenwartungen gehisst und mit einem Zeitlimit ausgeführt, das verworfen werden soll, wenn das Protokollierungssubsystem überwältigt wird. Sobald sich die Nachricht im RingBuffer des File-Targets befindet, wird sie entweder von selbst oder als Teil eines Batches zum Serialisieren an String entfernt. Die Serialisierungsfunktion liest die Werte der Meldung aus und nutzt die Formatiererfunktion, um diese Werte in einen TextWriter zu schreiben. Der TextWriter ist normalerweise ein StreamWriter, der in ein FileStream schreibt. Dies bedeutet, dass keine zusätzlichen Zeichenfolgen durch Verkettung erstellt werden müssen. Je nach dem Flag "inProcBuffer" unterstützt der TextWriter entweder das Puffern, das die Zeichenfolge innerhalb des CLR-Prozesses puffert oder direkt an das zugrundeliegende Dateizugriff schreibt. Die die Daten in das Kernel-ioctl-Subsystem überführt. Standardmäßig pufferten wir hier nicht. Abhängig vom flushToDisk-Konfigurationsflag wird oder wird der FileStream nicht mit Flush (true) aufgerufen. Was eine Platten-Synchronisation erzwingt. Standardmäßig lassen wir die Seite Cache-Puffer diese schreibt, um den Handel Sicherheit gegen Durchsatz. Dies ist ähnlich wie die meisten anderen Ziele arbeiten. 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:
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