会社の中でIE使っているときはイントラネットゾーンになって、なんか互換表示になっていることがあります。
その時は、metaタグに
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
と入れることで元に戻るのですが、なんか戻らない時があるんですよね。
そんなときは、上の方(charsetのすぐ下とか)に書いてみると直ることがあります。
<head> <meta charset="UTF-8"> . . <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> .
↓↓↓
<head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> . . .
まったく、何なんすかねこれヽ(`Д´)ﾉﾌﾟﾝﾌﾟﾝ
障害調査とかログから処理時間を抽出するというのをごにょっとやったのでメモを残しておきます。(書いとかないと絶対忘れるやつだし)
スタックトレースを起点に処理時間を抽出しようとするとその行には日付などの情報が入って無くて前後数行欲しいってありますよね。
$ ag --nonumbers -B4 -A1 -G "hogehoge.log*" "^System\.Data\.SqlClient\.SqlException"
-B4 は前4行を抜き出すということです-A1 は後1行を抜き出すということです-G で正規表現を使うようにしてます上で抽出した中間ファイルからExcelで処理するようのCSVを作成します。
使い慣れたGroovyでやってみます。使い捨てのスクリプトなので適当に書いてます。
new File('hogehoge.txt').splitEachLine(' ') { logs -> // 処理 }
def format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS" comment = logs[7] if (!comment) { //println "null" } else if (comment.contains("アプリケーションを開始")) { start = new Date().parse(format, "${logs[3]} ${logs[4]}") } else if (comment.contains("DBの接続に失敗しました")) { end = new Date().parse(format, "${logs[3]} ${logs[4]}") time = end.toTimestamp().getTime() - start.toTimestamp().getTime() println "${logs[0]}\t${logs[3]} ${logs[4]}\t${time}" }
logs[7]にログの文字列が入ってくる想定なので計測したい2点間のキーワードを引っ掛けて、ログの時間を取得して処理時間を計算します。
この時に、.NETのlog4netで出している形式をformatで定義してData().parseで変換してます。
yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS こんな形式で実際には2017-01-16 12:34:56,789って感じのやつですね。
timeに処理時間を入れてます。計算するときは、toTimestamp().getTime()を使ってミリ秒単位で結果が出るようにしています。
って言うか、最初からログに処理時間を出すようにして欲しいデス！！！
def i = 0 new File('hogehoge.txt').splitEachLine(' ') { logs -> // 処理 i++ if (i > 10000) { System.exit(0) } }
他にいいやり方があれば教えて欲しい・・・。
def i = 0 def format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS" def start def end def time def comment new File('hogehoge.txt').splitEachLine(' ') { logs -> comment = logs[7] if (!comment) { //println "null" } else if (comment.contains("アプリケーションを開始")) { start = new Date().parse(format, "${logs[3]} ${logs[4]}") } else if (comment.contains("DBの接続に失敗しました")) { end = new Date().parse(format, "${logs[3]} ${logs[4]}") time = end.toTimestamp().getTime() - start.toTimestamp().getTime() println "${logs[0]}\t${logs[3]} ${logs[4]}\t${time}" } // 1万行ほどやってみるときは下のコメントを外す //i++ //if (i > 10000) { System.exit(0) } }
記憶は定かではないがある時を境にでビジュアルモードで選択されるようになった。 最初に何か設定したかもしれないけど思い出せないのでぐぐったら解決した。
ここに書いてあるとおりですが、設定項目は微妙に変わっていて、
でした。
会社では、例によってProxyがあるので社内のNTPサーバに同期させる。
/etc/default/ntpdateというファイルがあったので、NTPSERVERSに社内のサーバを記述してntpdateコマンドを叩いてみる
# ntpdate 4 Jan 11:40:08 ntpdate[23795]: no servers can be used, exiting
うまくいかない・・・
調べたらどうやら/usr/sbin/ntpdate-debianというラッパーコマンドがあるらしい。
ただしこれを使うときは、NTPDATE_USE_NTP_CONF=noにしないと設定したサーバリストが使われない。
# The settings in this file are used by the program ntpdate-debian, but not # by the upstream program ntpdate. # Set to "yes" to take the server list from /etc/ntp.conf, from package ntp, # so you only have to keep it in one place. #NTPDATE_USE_NTP_CONF=yes NTPDATE_USE_NTP_CONF=no # List of NTP servers to use (Separate multiple servers with spaces.) # Not used if NTPDATE_USE_NTP_CONF is yes. #NTPSERVERS="ntp.ubuntu.com" NTPSERVERS="10.x.x.x" # Additional options to pass to ntpdate NTPOPTIONS=""
これで上手くいきました。
# ntpdate-debian 4 Jan 11:44:30 ntpdate[23814]: step time server 10.x.x.x offset 253.208283 sec
このntpdate-debianは起動時に実行されるらしいので気になる場合はcronで定期実行させてもいいかも。
JIRAでLDAP連携をしていると担当者選択でLDAPの全ユーザが出てきてとってもうざい。 ぐぐったらフィルタを掛けることが出来たのでメモしておく。
これでおっけー。
ちなみにカスタムフィールドの場合はユーザピッカーのカスタムフィールドを作った後で構成から入るとフィルタを設定できました。
Windowsのパフォーマンスカウンターをよく使うのですが、説明をしようと思うと意外と曖昧に理解していたり調べてもすぐ忘れてしまうのでメモしておく。
パフォーマンスカウンターを仕掛けるときに定番のものがいくつかあるのですが、ディスクについては\PhysicalDisk(*)\Disk Reads/secや\PhysicalDisk(*)\Disk Writes/secを取って説明資料を作ることがあります。
このカウンターの説明にはそれぞれ、
ディスク上の読み取り操作の速度です。
ディスク上の書き込操作の速度です。
と書いてあるのですが、説明が少なすぎてなんのことだかよく分かりません。
速度の単位は何？と思ってググってもよく分からないです。
Disk Read Bytes/secなら
読み取り操作中にディスクからバイトが転送される速度です。
とあって、まあ分からないでもないです。(若干日本語に違和感を感じますが・・・)
で、結局何なんだというとIOPS(IO Per Second)だということで自分の中で納得しました。
Disk Reads/secなら病患のI/O処理回数ってことになり、数値が高いほど性能が高い(頑張っていっぱい読んでる)ということになりますね。
Spark FrameworkというSinatraっぽい軽量サーバを使ってGroovyでWebAPIのサーバを書いてます。
サーバを停止する処理を呼ぶと停止処理中に固まってしまうという現象が起きてました。
サーバを停止する方法は公式ドキュメントにある通り簡単なものです。
By calling the stop() method the server is stopped and all routes are cleared.
stop();
以下のようにAPIとして呼べるようにしてあります。
get "/stop", { req, res -> stop() }
が、以下のようなエラーが出てしまいます。
[Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.util.log - Logging initialized @975ms [Thread-1] INFO spark.webserver.JettySparkServer - == Spark has ignited ... [Thread-1] INFO spark.webserver.JettySparkServer - >> Listening on 0.0.0.0:8010 [Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.server.Server - jetty-9.3.2.v20150730 [Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.server.ServerConnector - Started ServerConnector@3ab422de{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:8010} [Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.server.Server - Started @1089ms [qtp1972788076-17] INFO spark.webserver.MatcherFilter - The requested route [/] has not been mapped in Spark [qtp1972788076-20] INFO spark.webserver.JettySparkServer - >>> Spark shutting down ... [qtp1972788076-20] INFO org.eclipse.jetty.server.ServerConnector - Stopped ServerConnector@3ab422de{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:8010} [qtp1972788076-20] ERROR spark.webserver.JettySparkServer - stop failed java.lang.InterruptedException at java.lang.Object.wait(Native Method) at java.lang.Thread.join(Thread.java:1253) at org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool.doStop(QueuedThreadPool.java:161) at org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle.stop(AbstractLifeCycle.java:89) at org.eclipse.jetty.util.component.ContainerLifeCycle.stop(ContainerLifeCycle.java:143) at org.eclipse.jetty.util.component.ContainerLifeCycle.doStop(ContainerLifeCycle.java:161) at org.eclipse.jetty.server.handler.AbstractHandler.doStop(AbstractHandler.java:73) at org.eclipse.jetty.server.Server.doStop(Server.java:476) at org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle.stop(AbstractLifeCycle.java:89) at spark.webserver.JettySparkServer.stop(JettySparkServer.java:148) at spark.SparkInstance.stop(SparkInstance.java:317) at spark.Spark.stop(Spark.java:987) at spark.Spark$stop$0.callStatic(Unknown Source) at org.codehaus.groovy.runtime.callsite.CallSiteArray.defaultCallStatic(CallSiteArray.java:56) at org.codehaus.groovy.runtime.callsite.AbstractCallSite.callStatic(AbstractCallSite.java:194) at org.codehaus.groovy.runtime.callsite.AbstractCallSite.callStatic(AbstractCallSite.java:198) at FooWebapiService$_main_closure5.doCall(fooWebapi.groovy:47) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.codehaus.groovy.reflection.CachedMethod.invoke(CachedMethod.java:93) at groovy.lang.MetaMethod.doMethodInvoke(MetaMethod.java:325) at org.codehaus.groovy.runtime.metaclass.ClosureMetaClass.invokeMethod(ClosureMetaClass.java:294) at groovy.lang.MetaClassImpl.invokeMethod(MetaClassImpl.java:1019) at groovy.lang.Closure.call(Closure.java:426) at org.codehaus.groovy.runtime.ConvertedClosure.invokeCustom(ConvertedClosure.java:53) at org.codehaus.groovy.runtime.ConversionHandler.invoke(ConversionHandler.java:105) at com.sun.proxy.$Proxy5.handle(Unknown Source) at spark.RouteImpl$1.handle(RouteImpl.java:58) at spark.webserver.MatcherFilter.doFilter(MatcherFilter.java:162) at spark.webserver.JettyHandler.doHandle(JettyHandler.java:61) at org.eclipse.jetty.server.session.SessionHandler.doScope(SessionHandler.java:189) at org.eclipse.jetty.server.handler.ScopedHandler.handle(ScopedHandler.java:141) at org.eclipse.jetty.server.handler.HandlerWrapper.handle(HandlerWrapper.java:119) at org.eclipse.jetty.server.Server.handle(Server.java:517) at org.eclipse.jetty.server.HttpChannel.handle(HttpChannel.java:302) at org.eclipse.jetty.server.HttpConnection.onFillable(HttpConnection.java:242) at org.eclipse.jetty.io.AbstractConnection$ReadCallback.succeeded(AbstractConnection.java:245) at org.eclipse.jetty.io.FillInterest.fillable(FillInterest.java:95) at org.eclipse.jetty.io.SelectChannelEndPoint$2.run(SelectChannelEndPoint.java:75) at org.eclipse.jetty.util.thread.strategy.ExecuteProduceConsume.produceAndRun(ExecuteProduceConsume.java:213) at org.eclipse.jetty.util.thread.strategy.ExecuteProduceConsume.run(ExecuteProduceConsume.java:147) at org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool.runJob(QueuedThreadPool.java:654) at org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool$3.run(QueuedThreadPool.java:572) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
調べるとGitHubにIssueがありました
どうやら停止するときは別スレッドにしておくと良いらしい。なるほどー。
さっそく修正してみる。
// 別ThreadにしないとInterruptedExceptionが発生してしまう get "/stop", { req, res -> Thread.start {stop()} }
直ったー。(^_^)v
[Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.util.log - Logging initialized @899ms [Thread-1] INFO spark.webserver.JettySparkServer - == Spark has ignited ... [Thread-1] INFO spark.webserver.JettySparkServer - >> Listening on 0.0.0.0:8010 [Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.server.Server - jetty-9.3.2.v20150730 [Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.server.ServerConnector - Started ServerConnector@6591cb3b{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:8010} [Thread-1] INFO org.eclipse.jetty.server.Server - Started @1015ms [Thread-11] INFO spark.webserver.JettySparkServer - >>> Spark shutting down ... [Thread-11] INFO org.eclipse.jetty.server.ServerConnector - Stopped ServerConnector@6591cb3b{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:8010} [Thread-11] INFO spark.webserver.JettySparkServer - done
