CrossAnalyzer-调用链分析 在分布式环境中,应用是运行在独立的进程中的,有可能是不同的机器,或者不同的服务器进程.那么他们如果想要彼此联系在一起,形成一个调用链,在Cat中,CrossAnalyzer会统计不同服务之间调用的情况,包括服务的访问量,错误量,响应时间,QPS等,这里的服务主要指的是 RPC 服务,在微服务监控中,这是核心. 在讲 CrossAnalyzer 的处理逻辑之前,我们先看下客户端的埋点的一个模拟情况. 一般情况下不同服务会通过几个ID进行串联.这种串联的模式,

用Report和Dashboard去图形化比较不同Object的信息是一个十分普遍的需求,当然我们可以完全用Visual Page和Classes去自定义对应的Report和Dashboard的功能.不过Salesforce已经提供了很强大的Report和Dashboard的配置功能,如果我们没有十分特殊并且苛刻的Report的功能的话,利用Salesforce本身提供的默认配置就完全可以生成出我们想要的Report和Dashboard. 接下来我将用柱状图和Table的方式去显示两种Objec

CAT 由大众点评开发的,基于 Java 的实时应用监控平台,包括实时应用监控,业务监控.对于及时发现线上问题非常有用.(不知道大家有没有在用) 应用自然是最初级的,用完之后,还想了解下其背后的原理,所以有了源码阅读一说. 今天来看看 cat-client 模块,重在调用方. 打开文件,首先看一下使用说明,背景,资料.ok,进入正题.先大致看一下目录结构: 接下来,从样例开始着手,在这里从单元测试开始干活. public class CatTest { @Test public void tes

1.看到重定向一下子就想起了web里面的redirect,没错,但是Linux数据流重定向的作用不是跳到另一个网页,而是用来存储重要的屏幕信息.将不必要的屏幕信息输出到文件里或者“黑洞”里.将错误信息和正确信息分开存储,或者只显示正确信息等等~ 2.数据流重定向分为标准输入(代码为0,使用<或<<).标准输出(代码为1,使用>或>>).标准错误(代码为2,使用2>或2>>)输出这三种. 3.标准输入 > 例子:ls -l / >dir.tx

Alluxio 1.8.1 官方:http://www.alluxio.org/ 一 简介 Open Source Memory Speed Virtual Distributed StorageAlluxio, formerly Tachyon, enables any application to interact with any data from any storage system at memory speed. alluxio是一个开源的拥有内存访问速度的虚拟分布式存储:之前叫T

  以前在检查网络时习惯使用ping命令,因为ping命令非常简单,现在喜欢上了mtr命令,因为它真的很强大,但是对于刚刚接触这个命令的同学来说,理解起来就没有ping命令来的那么直观了,所以今天写一下自己使用mtr命令的理解历程. 安装mtr命令 MAC: brew install mtr Ubuntu: apt-get update apt-get install mtr CentOS: yum -y install mtr mtr命令输出列解析 Start: 2018-06-01T15:3

想了解相关区块链开发,技术提问,请加QQ群:538327407 前提概要 前面几章,我们通过单机部署,在单台服务器上搭建四个节点,完成Fisco Bcos 底层搭建,并完成相关合约开发.sdk 开发. 本次,我们将通过多态服务器的形式,多机构.多节点分布式部署. 备注:本文以下采用一键部署方式,但是想要了解分布式部署等原理的,还是要了解深层次的每个细节,详细情况请看以下官方 https://fisco-bcos-documentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/

伪分布式 hadoop的三种安装方式: Local (Standalone) Mode Pseudo-Distributed Mode Fully-Distributed Mode 安装之前需要 $ sudo apt-get install ssh      $ sudo apt-get install rsync 详见:http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.htm

l vi编辑器开发步骤 A)输入 vi Hello.java B) 输入 i 插入模式. C)输入 冒号.[保存退出:wq][退出不保存:q!] l 列出当前目录的所有文件:ls 详细信息的列表:ls -l l 1.编译c程序:gcc(自动生成a.out) 2.输入  ./a.out  运行c++程序. l pwd:显示当前目录 l tab键:自动补全当前路径,如果有多于一个的文件夹选项会列出来以供选择. l 用户管理: root用户登录:sudo su 添加用户:useradd xiaomin

Email收到了这样的报错: 2016-12-07 02:52:22  WARNING OGG-01004  Aborted grouped transaction on 'MSP.USER_ACTIVITY_LIFETIME_AGG', Database error 1403 (OCI Error ORA-01403: no data found, SQL <UPDATE "MSP"."USER_ACTIVITY_LIFETIME_AGG" x SET x.

/////////////////////////目录///////////////////////////////////////// 一.日常监控指标相关 1.监控系统状态命令 2.查看系统进程 3.网络相关 4.系统活动情况报告 二.日常维护安全相关 1.tcp抓包工具 2.Selinux 3.netfilter------iptables (1)流程 (2)五链三表 (3)iptable规则相关 (4)规则备份与恢复 (5)实例 三.Linux系统相关 1.Linux系统服务管理 2.L

tsshutdown -y ----关闭所有服务tsboot -g COMMON ----启动公共服务tsboot -g ETXX   ----启动XX服务 tsma -e oet1 -l 172.XXX.42.3:30146tsboot -Atsboot -g COMMONtsboot -g TKQETK 报错: MC or MA maybe not start!!!执行:tsmc -c stoptsma -c stoptsmctsma -e oet1 -l 172.XXX.12.55:301

前言 已很少写文章,不过这次感觉有必要写一下.因为: 1. 这个方案通过debug逆向得来,很有参考意义. 2. iOS这方面资料非常少,做这块时,无论国内外,翻遍了google,baidu都没太多合适的资料. 故此,我觉得把整个流程记录下来,你可以认为这是一次iOS instruments的debug之旅. 问题起因 最近做iOS性能测试,要监控一段时间内App的CPU占用和网络流量.遗憾的是,iOS instruments提供的Activity Monitor和Network模板并不满足我的

显示是field pending deletion一看report里面的field list并没有xxx_date_xxx,只好跑到数据库才看到一个field_date_test当时并没有把这个字段当真不想留在了数据库,于是删不掉date模块也可以db_query(delete field config where module = 'date') 也许可以试试吧

开发语言:rpc编程环境 服务器端:在linux平台下部署 客户端:一般是cli界面下的mount命令 相关包:rpcbind,nfs-utils 背景 http://nfs.sourceforge.net/http://linux-nfs.org/wiki/index.php/Main_Page 相关进程 rpc.idmapd - NFSv4 ID <-> Name Mapper rpc.idmapd is the NFSv4 ID <-> name mapping daemon

这篇并不是讲unittest如何使用,而是记录下在和htmltestrunner集成使用过程中遇到的一些坑,主要是报告展示部分. 我们都知道python有一个单元测试框架pyunit,也叫unittest,类似于java的junit.功能也比较丰富,他也有初始函数setUp(self), 清理函数tearDown(self). 它有两只执行方式: 一.使用时首先我们的测试类要继承于unittest.TestCase.  然后把我们的测试都放到unittest.TestSuite()容器中,最后使

.巧用bash的{}扩展备份目录: cp file.txt{,.bak} .利用at执行一次性命令: echo "ls -l" | at midnight #Execute a command at a given time .kill - 或者 kill -HUP 一般用来重新读取配置文件:(一般程序自己实现的) HUP 其实就是给个信号,你的程序可以根据这个信号做一些事情,比如reload进程,或者是rotota日志.例如 squid.Nginx.xinetd. kill就是发送一

今天看了下微博,扔物线分享了个内存检测的工具: 内存泄露是 OOM 最常见的原因,但它的侦测需人工排查,往往眼看瞎也未必能找到泄露的内存.Square 新库 LeakCanary 用一种巧妙的思路实现了自动探测内存泄露,这已经帮他们减少了94%的 OOM. 在这篇文中,Square 介绍了这个帅气的库,也提出了一种新颖的获取测试设备的方式:"偷": 是不是这种检测OOm问题的方式比其MAT来说简直爽的一逼一逼的. 这是这个检测工具的官网:https://corner.squareup.

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基础 @LTS长期支持 @django-admin startproject xxx python manage.py runserver python manage.py startapp xxx makemigrations migrate @如何通过一个处理方式获取文章唯一标识 模型的objects是获取或操作模型的对象 article.objects.get(条件) article.objects.all() article.objects.filter(条件) @总urls:app1(

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average