Mybatis 3.3.0 中文用户指南| LOG4J | LOG4J2 | JDK_LOGGING | Not set Save web pages as PDF manually or automatically with PDFmyURL 未指定时将自动查 找。 JDK_LOGGING | COMMONS_LOGGING | STDOUT_LOGGING | NO_LOGGING proxyFactory 指定 Mybatis 日志 日志 项目文档 项目文档 项目文档 项目文档 项目信息 项目信息 项目报表 项目报表 Logging Mybatis内置的日志工厂提供日志功能,具体的日志实现有以下几种工具: SLF4J Apache Commons Logging Log4j 2 Log4j JDK logging 具体选择哪个日志实现工具由MyBatis的内置日志工厂确定。它会使用最先找到的(按上文列举的顺序查找)。 含Commons Logging,如Tomcat和WebShpere, 所以MyBatis会把它作为具体的日志实 现。记住这点非常重要。这将意味着,在诸如 WebSphere的环境中——WebSphere提供了Commons Logging的私有实现,你的 Log4J配置将被忽略。 这种做法不免让人悲催,MyBatis怎么能忽略你的配置呢?事实上,因Commons Logging已经存 在了,按照0 码力 | 98 页 | 2.03 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 5.4.1 Document56 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 9 User Manual Usage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396 9.2.8 Logging Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397 Background . . observe running state of the cluster is a new challenge. The point‐to‐point operation mode of logging in to a specific server cannot suite to large number of dis‐ tributed servers. Telemetry through0 码力 | 572 页 | 3.73 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 5.2.0 Document53 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4 User Manual observe running state of the cluster is a new challenge. The point‐to‐point operation mode of logging in to a specific server cannot suite to large number of dis‐ tributed servers. Telemetry through observable data is the recommended operation and maintenance mode for them. Tracking, metrics and logging are important ways to obtain observable data of system status. APM (application performance monitoring)0 码力 | 483 页 | 4.27 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere v5.5.0 document56 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 8.11 SQL Federation Usage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413 9.2.8 Logging Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414 Background . . observe running state of the cluster is a new challenge. The point‐to‐point operation mode of logging in to a specific server cannot suite to large number of dis‐ tributed servers. Telemetry through0 码力 | 602 页 | 3.85 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 5.2.1 Document52 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4 User Manual observe running state of the cluster is a new challenge. The point‐to‐point operation mode of logging in to a specific server cannot suite to large number of dis‐ tributed servers. Telemetry through observable data is the recommended operation and maintenance mode for them. Tracking, metrics and logging are important ways to obtain observable data of system status. APM (application performance monitoring)0 码力 | 523 页 | 4.51 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 5.1.2 DocumentUsage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 5.2.4 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 To distinguish observe running state of the cluster is a new challenge. The point‐to‐point operation mode of logging in to a specific server cannot suite to large number of dis‐ tributed servers. Telemetry through observable data is the recommended operation and maintenance mode for them. Tracking, metrics and logging are important ways to obtain observable data of system status. APM (application performance monitoring)0 码力 | 503 页 | 3.66 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.048 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4 用户手册 49 4 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。Tracing(链路跟踪)、Metrics(指标监控) 和 Logging (日志)是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM(应用性能监控)是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析,进行系统的性能监控与诊断, 主要功能包括性能指标监控、调用链分析,应用拓扑图等。 分 析等。 Tracing 链路跟踪,通过探针收集调用链数据,并发送到第三方 APM 系统。 Metrics 系统统计指标,通过探针收集,并且写入到时序数据库,供第三方应用展示。 Logging 日志,通过 Agent 能够方便的扩展日志内容,为分析系统运行状态提供更多信息。 3.10. 可观察性 48 4 用户手册 本章节面向 Apache ShardingSphere 的用户,详细阐述项目的使用说明。0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.150 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 9 用户手册 51 9 系统的全新挑战。登录到具体服务器的点对点运维方式,无法适用于面向大量分布式服务器的场景。通 过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。Tracing(链路跟踪)、Metrics(指标监控) 和 Logging (日志)是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM(应用性能监控)是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析,进行系统的性能监控与诊断, 主要功能包括性能指标监控、调用链分析,应用拓扑图等。 ShardingSphere document Tracing 链路跟踪,通过探针收集调用链数据,并发送到第三方 APM 系统。 Metrics 系统统计指标,通过探针收集,供第三方应用展示。 Logging 日志,通过 Agent 能够方便的扩展日志内容,为分析系统运行状态提供更多信息。 8.10. 可观察性 50 9 用户手册 本章节面向 Apache ShardingSphere 的用户,详细阐述项目的使用说明。0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.3.250 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 Logging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 9 用户手册 51 9 系统的全新挑战。登录到具体服务器的点对点运维方式,无法适用于面向大量分布式服务器的场景。通 过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。Tracing(链路跟踪)、Metrics(指标监控) 和 Logging (日志)是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM(应用性能监控)是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析,进行系统的性能监控与诊断, 主要功能包括性能指标监控、调用链分析,应用拓扑图等。 ShardingSphere document Tracing 链路跟踪,通过探针收集调用链数据,并发送到第三方 APM 系统。 Metrics 系统统计指标,通过探针收集,供第三方应用展示。 Logging 日志,通过 Agent 能够方便的扩展日志内容,为分析系统运行状态提供更多信息。 8.10. 可观察性 50 9 用户手册 本章节面向 Apache ShardingSphere 的用户,详细阐述项目的使用说明。0 码力 | 508 页 | 4.44 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 5.1.1 Documentobserve running state of the cluster is a new challenge. The point‐to‐point operation mode of logging in to a specific server cannot suite to large number of dis‐ tributed servers. Telemetry through observable data is the recommended operation and maintenance mode for them. Tracking, metrics and logging are important ways to obtain observable data of system status. APM (application performance monitoring) Core Concept Agent Based on bytecode enhance and plug‐in design to provide tracing, metrics and logging features. Enable the plugin in agent to collect data and send data to the integrated 3rd APM system0 码力 | 458 页 | 3.43 MB | 1 年前3
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