Eclipse的"Call Hierarchy"可以查看一个Java方法或类成员变量的调用树(caller和callee两个方向),非常方便.  在IDEA中类似功能被划分到了三个命令. IntelliJ IDEA中可以在主菜单中选择Navigate | Call Hierarchy命令查看一个Java方法调用树(caller和callee两个方向),但是不像Eclipse那样可以查看类成员变量的调用树. 如下图,左上角的两个按钮是调用和被调用关系的显示. IntelliJ IDEA中

假设我们想要用Java读取一个二进制文件,有好几种方式,本文会选取其中比较典型的三种方式进行详细分析 0. 准备工作 安装openjdk-1.8.0.141(普通的jdk中涉及IO的很多代码是闭源的,点进去是编译之后的字节码,没法看) openjdk-1.8的c源码 1. FileInputStream.read 最朴素的方法就是先申请一段byte数组作为缓冲区,然后调用FileInputStream.read方法把文件里的数据灌到缓冲区中,代码如下所示 FileInputStream read

在IDEA中,先双击选定要查看的方法,使用快捷键Ctrl+Alt+h,在右侧就会显示该方法的详细信息,再双击右侧的方法,就定位到方法的代码区.如下图:

1.(首推)双击选中该方法/类,[Ctrl]+[Alt]+[H](Open Call Hierarchy) 2.(次推)选中该方法/类,[Ctrl]+[Shift]+[G](References) 3.选中该方法/类,[Ctrl] + [H](全局搜索) 4.选中该方法/类,[右键]->[References]->... 参考: http://blog.csdn.net/zhangxichao100/article/details/55002005(以上内容大部分参考这篇文章)

在开发中,我们有时需要查看某个变量是怎么来的,从哪个类的某个方法调用后进入另一个类的某个方法. 如果只有一两层的调用,那么还能直接通过方法跳转来观察. 但是,如果有七八层的调用链呢,在各个方法之间跳来跳去,可能会看得很迷糊. 使用IDEA,可以很方便地查看变量的调用链. 1.选中变量,右键选择"Analyze",如下所示: 2.接着选择"Analyze Data Flow to Here": (注意:如果想知道当前变量的去处,可以选择"Analyze Da

本文将结合一个具体例子中的细节详细描述Istio调用链的原理和使用方式.并基于Istio中埋点的原理解释来说明:为了输出一个质量良好的调用链,业务程序需根据自身特点做适当的修改,即并非官方一直在说的完全无侵入的做各种治理.另外还会描述Istio当前版本中收集调用链数据可以通过Envoy和Mixer两种不同的方式. Istio一直强调其无侵入的服务治理,服务运行可观察性.即用户完全无需修改代码,就可以通过和业务容器一起部署的proxy来执行服务治理和与性能数据的收集.原文是这样描述的: Istio

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/alva_xu/article/details/84648249 一.基本概念 大家知道,对于分布式应用系统,特别是微服务应用,服务之间的调用链跟踪是极其重要的.在Springcloud的微服务框架中提供了Springcloud Sleuth结合Zipkin的调用链跟踪方案,其理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a

当我们编写的代码量十分巨大,项目十分复杂的时候,想要查找某一个方法都被其他那些代码调用了是一件十分困难的事,然后Eclipse提供了十分方便的方法用于查看方法都被那些代码调用了. 方法一: 选中要查看的方法,然后点击鼠标右键,选择[Open Call Hierarchy](打开调用层级)选项, 方法二: 使用快捷键,Ctrl+Alt+H 稍等一会之后,就可以在 [Call Hierarchy](调用层级)页面看到哪些类的哪些方法,调用了此方法.选择某个函数双击,就可以快速的进入此代码,并且找到调

委托是多播委托,我们可以通过"+="把多个方法赋给委托变量,这样就形成了一个委托链.本篇的话题包括:委托链是怎样形成的,如何调用委托链方法,以及委托链异常处理. □ 调用返回类型为void的委托所形成的委托链方法□ 调用返回类型不是void的委托所形成的委托链方法□ 调用返回类型不是void的泛型委托所形成的委托链方法□ 调用Func<T>泛型委托所形成的委托链方法□ 调用Action<T>泛型委托所形成的委托链方法□ 处理委托链异常 调用返回类型为void的委

CAT简介 CAT(Central Application Tracking),是美团点评基于 Java 开发的一套开源的分布式实时监控系统.美团点评基础架构部希望在基础存储.高性能通信.大规模在线访问.服务治理.实时监控.容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的.统一的解决方案,CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件,在中间件(RPC.数据库.缓存.MQ 等)框架中得到广泛应用,为各业务线提供系统的性能指标.健康状况.实时告警等服务. 欢迎关注微信公众号:万猫学社,每周一分享J

◆tabs分屏和独立 分屏是可以多次使用的  ◆日志连接及浏览器  ◆本地修改历史  ◆查看方法调用情况 ◆多列操作 可以同时删除也可以同时替换文字 Ctrl + shift + 右,选中一个词

一个获得方法名的方法,depth表示调用此方法的回溯深度. 比如,A方法调用B方法,B方法调用GetCurrentMethodFullName(2),那么得到的结果是A方法的全名(namespace+class名+method名) 若要获得当前方法,depth应为0 internal static string GetCurrentMethodFullName(int depth)         {             try             {                 S

Idea打开setting->plugins安装插件SequenceDiagram 快速查看方法调用 在方法名上右键点击SequenceDiagram即可生成方法调用图 最上面一行为该方法涉及的类名,下面的白色字体为调用的方法名 例如红线画的HostReactor是调用processServiceJson的类 双击调用方法名可跳到该方法被调用的那行 可输出svg格式图片

分布式环境下,对于线上出现问题往往比单体应用要复杂的多,原因是前端的一个请求可能对应后端多个系统的多个请求,错综复杂. 对于快速问题定位,我们一般希望是这样的: 从下到下关键节点的日志,入参,出差,异常等. 关键节点的响应时间 关键节点依赖关系 而这些需求原来在单体应用中可以比较容易实现,但到了分布式环境,可能会出现: 每个系统的技术栈不同 有的系统有日志有的连日志都没有 日志实现手段不相同 以上系统都是自治的,要想看整体的调用链非常困难. 分布式系统日志统一的手段有很多,比如常见的ELK,但这

URL监控埋点作用 一个http请求来了之后,会自动打点,能够记录每个url的访问情况,并将以此请求后续的调用链路串起来,可以在cat上查看logview 可以在cat Transaction及Event 页面上都看到URL和URL.Forward(如果有Forward请求的话)两类数据:Transaction数据中URL点进去的数据就是被访问的具体URL(去掉参数的前缀部分) 请将catFilter存放filter的第一个,这样可以保证最大可能性监控所有的请求 实践 工程说明 工程名 端口 作

本文由云+社区发表 iOS开发过程中难免会遇到卡顿等性能问题或者死锁之类的问题,此时如果有调用堆栈将对解决问题很有帮助.那么在应用中如何来实时获取函数的调用堆栈呢?本文参考了网上的一些博文,讲述了使用mach thread的方式来获取调用栈的步骤,其中会同步讲述到栈帧的基本概念,并且通过对一个demo的汇编代码的讲解来方便理解获取调用链的原理. 一.栈帧等几个概念 先抛出一个栈帧的概念,解释下什么是栈帧. 应用中新创建的每个线程都有专用的栈空间,栈可以在线程期间自由使用.而线程中有千千万万的函数

这是对Flattened Promise Chains的翻译,水平有限请见谅^ ^. Promises对于解决复杂异步请求与响应问题堪称伟大.AngularJS提供了$q和$http来实现它:还有很多类似技术这里不做展开. Promises允许开发者很容易得将请求通知与异步请求进行绑定,而它还有另外两个重要的忒性: 在后续请求处理函数被通知前对传参进行转换 在响应中可以触发更多的promise式的异步请求 但是比以上更重要的是,Promises支持自定义链式活动或计算,管理异步调用链是一个非常困

1.Zipkin是什么 Zipkin分布式跟踪系统:它可以帮助收集时间数据,解决在microservice架构下的延迟问题:它管理这些数据的收集和查找:Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文.每个应用程序向Zipkin报告定时数据,Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序:如果想解决延迟问题,可以过滤或者排序所有的跟踪请求,并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比. 2.为什么使用Zipkin 随着业务越来越复杂,系统也随之进行各种拆分,

一.背景 对于分布式在线服务,一个请求需要经过多个系统中多个模块,可能多达上百台机器的协作才能完成单次请求.这种场景下单靠人力无法掌握整个请求中各个阶段的性能开销,更无法快速的定位系统中性能瓶颈.当发生故障时通常需要查看大量日志跨越多个团队来确认问题. 二.举个栗子 程序猿小亮作为一个在职场摸爬滚打多年资深工程师,他可能面临的系统设计是这个样子的,如下图. (图片来自于网络) 借助良好的系统设计和编码规范,对于一般有问题的请求处理,小亮依据自己对多个系统的了解通过翻阅大量的日志文件(前提是日志输

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链