前提 最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus进行数据收集,Grafana进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标.一般,我们叫这样的操作为"埋点".SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是micrometer.io.在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能.这篇文

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

为什么要研究这些,除了个人兴趣之外,还有可以了解语言是怎样解析字符串生成逻辑代码. 他的应用性也是非常之广,如人工智能方面,把复杂的逻辑抽象成简单的文法,不懂编程的人都可以使用 说到人工智能,数据库SQL查询也算是,大家可能会觉得,这也算人工智能? 是的,如果程序员完全用过程方式去写逻辑查询的话,会疯掉,像淘宝级别的数据,假设每天产生一个数据库 如何多天查询?群集数据库如何分布式统计? 还有大型游戏的AI,一个怪物攻击过程有:检查状态->扫描目标->选择技能->计算伤害->保存数据

今天做了一个hadoop分享,总结下来,包括mapreduce,及shuffle深度讲解,还有YARN框架的详细说明等. v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-U

<循序渐进DB2(第2版)——DBA系统管理.运维与应用案例> 基本信息 作者: 牛新庄    出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302323013 上架时间:2013-7-3 出版日期:2013 年7月 开本:16开 页码:612 版次:2-1 所属分类:计算机 > 数据库 > DB2 更多关于 >>>< 循序渐进DB2(第2版)——DBA系统管理.运维与应用案例> 内容简介     计算机书籍 DB2数据库是IBM公司关系型数据库核心产品,

第七章:数据库备份与恢复 (恢复的概念,db2日志,数据库和表空间的备份,数据库和表空间的恢复,数据库和表空间的前滚,recover使用程序,数据库重建,监控备份恢复和复原,优化备份恢复和复原)1) Redo 是指db记录了完成的操作commite之后但没及时的写入硬盘,这个时候开机数据库会自动做写入硬盘的操作2)崩溃恢复(crash recovery)是数据库的一个功能,使数据库达到一致的状态,能够回滚未提交的数据,重做已经在内存提交的数据.选项:autorestart on ,以及可以使用d

[PPT详解]曹欢欢:今日头条算法原理 悟空智能科技 4月8日 公众号后台回复:“区块链”,获取区块链报告 公众号后台回复:“sq”,进入区块链分享社群 热文推荐: 1000位专家推荐,20本区块链必读书籍(附PDF) 中国首个区块链标准<区块链参考架构>发布 今天,算法分发已经是信息平台.搜索引擎.浏览器.社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑.挑战和误解.今日头条的推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改. 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢

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背景:对于其他数据存储系统来说,统计表的行数是再基本不过的操作了,一般实现都非常简单:但对于HBase这种key-value存储结构的列式数据库,统计 RowCount 的方法却有好几种不同的花样,并且执行效率差别巨大!下面来研究下吧~ 测试集群:HBase1.2.0 - CDH5.13.0 四台服务器 注:以下4种方法效率依次提高 一.hbase-shell的count命令这是最简单直接的操作,但是执行效率非常低,适用于百万级以下的小表RowCount统计! hbase> count 'ns1

AWS CloudWatch 概念 基于确定的内容监控基础设施组件 基于指定的指标发送通知并触发各种操作 分布式统计数据和收集系统,用于收集并跟踪指标 默认情况下,在管理程序级别无缝收集指标,如CPU利用率.IO字节操作.网络字节操作 CloudWatch可以触发包括启动终止重启EC2,增加减少AutoScaling组,将消息发送至SNS等操作 属性 面板(Dashboards)-可创建自定义面板来方便观察AWS环境中的不同监控对象 告警(Alarms)- 当某个监控对象超过阈值时,会发出告警信

前提 最近一两个月花了很大的功夫做UCloud服务和中间件迁移到阿里云的工作,没什么空闲时间撸文.想起很早之前写过ThreadLocal的源码分析相关文章,里面提到了ThreadLocal存在一个不能向预先创建的线程中进行变量传递的局限性,刚好有一位HSBC的技术大牛前同事提到了团队引入了transmittable-thread-local解决了此问题.借着这个契机,顺便clone了transmittable-thread-local源码进行分析,这篇文章会把ThreadLocal和Inheri

前言介绍 HttpReports 是针对.Net Core 开发的轻量级APM系统,基于MIT开源协议, 使用HttpReports可以快速搭建.Net Core环境下统计,分析,图表,监控,分布式追踪一体化的站点, 适应.Net Core WebAPI,MVC,Web项目, 通过引用Nuget构建Dashboard面板,上手简单,适合在微服务架构中使用. Github地址:https://github.com/SpringLeee/HttpReports 在线预览: https://moa.h

一. 前言 其实早前就想计划出这篇文章,但是最近主要精力在完善微服务.系统权限设计.微信小程序和管理前端的功能,不过好在有群里小伙伴的一起帮忙反馈问题,基础版的功能已经差不多,也在此谢过,希望今后大家还是能够相互学习,一起进步~ ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源软件的组合,相信很多童鞋使用ELK有去做过分布式日志收集.流程概括为:微服务应用把Logback输出的日志通过HTTP传输至LogStash,然后经过分析过滤,转发至ES,再由Kibana提供检索

经常收到微信好友的各种问题咨询,今天分享一个比较有代表性的,希望对大家有所帮助. 一位微信好友的提问 问题如下: 问题分析 先简单介绍下服务端的处理逻辑,关于登录,服务端的逻辑一般是:校验用户名.密码(可能还有验证码,但是压测环境都会特殊处理),成功后,会根据规则(比如拼接时间戳等字符串.加盐.加密),生成一个tokenId,然后存入redis:关于依赖登录的请求,服务端的逻辑一般是:会校验传入的tokenId在redis中是否存在,存在,表示用户已经登录ok了,否则会返回登录超时之类的信息:

Micrometer为最流行的监控系统提供了一个简单的仪表客户端外观,允许仪表化JVM应用,而无需关心是哪个供应商提供的指标.它的作用和SLF4J类似,只不过它关注的不是Logging(日志),而是application metrics(应用指标).简而言之,它就是应用监控界的SLF4J. Micrometer(译:千分尺) 不妨看看SLF4J官网上对于SLF4J的说明:Simple Logging Facade for Java (SLF4J) 现在再看Micrometer的说明:Microm

Micrometer 为基于 JVM 的应用程序的性能监测数据收集提供了一个通用的 API,支持多种度量指标类型,这些指标可以用于观察.警报以及对应用程序当前状态做出响应. 通过添加如下依赖可以将 Micrometer 收集的服务指标数据发布到 Prometheus 中. <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</a

最近迷上了spark,写一个专门处理语料库生成词库的项目拿来练练手, github地址:https://github.com/LiuRoy/spark_splitter.代码实现参考wordmaker项目,有兴趣的可以看一下,此项目用到了不少很tricky的技巧提升性能,单纯只想看懂源代码可以参考wordmaker作者的一份简单版代码. 这个项目统计语料库的结果和执行速度都还不错,但缺点也很明显,只能处理GBK编码的文档,而且不能分布式运行,刚好最近在接触spark,所以用python实现了里面

1)  背景 建设云平台的基础框架,用于支持各类云服务的业务的构建及发展. 2)  基础服务 根据目前对业务的理解和发展方向,总结抽象出以下几个基础服务,如图所示 3)  概要说明 基础服务的发展会根据业务的发展,调整和完善,也会不断的改进,演变及完善:当然根据目前公司的现状和对基础服务的迫切程度,基础服务各模块的定位和发展预期将如下所述. 1)     数据库中间件 公司现状: 1)     对多种类型数据库的支持需求迫切,如同时支持mysql,orcale,sqlserver这些数据库.最多

前言: 自从CYQ.Data框架出了数据库读写分离.分布式缓存MemCache.自动缓存等大功能之后,就进入了频繁的细节打磨优化阶段. 从以下的更新列表就可以看出来了,3个月更新了100条次功能: 305:处理视图名重复时的问题,同时简化MDataTable的代码,取消MDataTable的ReadFromDbDataReader(统一用CreateFrom(sdr)方法读取.(2016-07-16) 306:优化通过Reader获取列结构(该方法不靠谱,需要重新修正元数据的DataType.S

目前业界流行的分布式消息队列系统(或者可以叫做消息中间件)种类繁多,比如,基于Erlang的RabbitMQ.基于Java的ActiveMQ/Apache Kafka.基于C/C++的ZeroMQ等等,都能进行大批量的消息路由转发.它们的共同特点是,都有一个消息中转路由节点,按照消息队列里面的专业术语,这个角色应该是broker.整个消息系统通过这个broker节点,进行从消息生产者Producer到消费者Consumer的消息路由.当然了,生产者和消费者可以是多对多的关系.消息路由的时候,可以