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本方案设计了一个基于Log4j日志采集、HDFS集群存储和自动化清理的日志管理系统。系统能够按时采集、上传、中控日志文件，并定期清理超过24小时未上传的日志文件，为日志管理和存储提供了高效的解决方案。
1.1 Log4j日志采集配置
为实现日志的自动采集和管理，我们选择使用_log4j_日志框架。这种框架不仅支持多种日志输出格式，还提供了灵活的日志级别控制。在本设计中，采用以下配置：
1.2 定期日志采集
通过MoreLog类的主线程，能够在定时Thread.sleep(1)时间隔打印日志。这种处理方式能够确保日志产生的频率与上传流量相匹配。值得注意的是，线程休眠时间设置为1毫秒，虽然较短但避免了日志堆积过多带来的影响。
2.1 实现流程
日志文件移动：首先将需要上传的日志文件从默认存储路径移动至临时上传目录。
上传到HDFS：通过使用Hadoop的FileSystem API，实现日志文件的批量上传至HDFS集群。
文件分类与存储：为了便于日后管理和清理，采用ISO日期时间命名文件夹，并将日志文件从临时存储目录移至指定HDFS路径中。
3.1 文件保留条件
系统保持24小时内的日志文件，以便后续日志审查和错误处理。超过24小时的日志文件将被自动删除。具体流程如下：
遍历备份目录：定期检查HDFS中保存的日志文件夹及包含的文件。
判断文件保留时间：通过文件名中的时间戳，判断日志文件的生成时间。
清理过期文件：对于超过24小时未更新且被标记为免费使用的文件，执行删除操作。
运行框架：采用Java TimerTask实现定期任务执行。每两个分钟执行一次日志采集与上传任务，每两个小时运行一次清理过期文件的任务。
监控与日志管理：通过实现的工具类FileUtils确保操作的可扩展性和便于调试。每次清理操作都会记录详细日志，方便系统管理员查看异常。
简化安装与配置：无需手动处理大量日志文件，依托HDFS集群完成负载均衡管理。
cost-effective节省存储容量：基于时间归档策略，确保现存日志文件最小化。
高效日志审查：采用时间归档的文件存储方式，提供精确的日志时间戳，便于后续的审查和追溯。
日志文件压缩与分段：针对日志文件较大且更换时间频繁的情况，可实现archive拆分与压缩。
多级存储策略：考虑将24小时内的日志文件不仅存储在HDFS，还可以归档至其他存储介质，降低HDFS的存储压力。
弹性扩展能力：根据服务器负载，适当调整定期上传和清理的时间跨度，确保系统的高效运行。
本方案不仅实现了日志文件的高效采集与存储，还提供了自动化的文件管理功能。通过HDFS集群和定期任务手段，最大程度地简化了日志管理的复杂性，为企业级应用提供了可靠的解决方案。
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