SkyWalking 简介 分布式链路跟踪是分布式系统的应用程序性能监视工具,专为微服务.云原生架构和基于容器(Docker.K8s)架构而设计: 也就是说Skywalking是用于微服务的"跟踪" : 对于一个大型的几十个.几百个微服务构成的微服务架构系统,通常会遇到下面一些问题,比如: 如何串联整个调用链路,快速定位问题? 如何理清各个微服务之间的依赖关系? 如何进行各个微服务接口的性能分折? 如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序? Skywalking提供分布式追踪.服务网格遥测分

C++ 性能剖析 (一) 性能问题也不是仅仅用“技术”可以解决的,它往往是架构,测试,假设等综合难题.不过,对于一个工程师来说,必须从小做起,把一些“明显”的小问题解决.否则的话积小成多,千里堤坝,溃于蚁穴. C++ 的性能为什么总是排在C之后 (见http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u32/performance.php?test=binarytrees 等网站的最新测试结果)?我认为这是3个方面的原因: 1)用于测试的C++ 编译器没有使用最新的优

PDF.NET开发框架性能剖析 前俩天发布了 关于PDF.NET开发框架对Mysql Sqlite PostgreSQL数据库分页支持的个人看法 ,说明了本人对框架的一些介绍和看法.今天我们一起思考一些问题. 1.装箱与拆箱 EntityBase.cs 1 private object[] values; 2 /// <summary> 3 /// 属性值列表 4 /// </summary> 5 public virtual object[] PropertyValues 6 {

下载与激活:http://download.csdn.net/detail/lone112/6734291 离线激活   位于英国的Red Gate Software有限公司最近发布了ANTS Performance Profiler 8 Beta,支持对Web请求.异步代码和Windows商店应用的性能剖析.该版本还支持SharePoint 2013和一个新的时间线,这使开发者不但能够监控应用程序的性能,还能深入到想要检查的具体区域. Web请求剖析使开发者能够捕获向外的HTTP请求,其中包括

这个工具同样来自percona-toolkit 该工具集合的其他工具 MySQL Slave异常关机的处理 (pt-slave-restart)  验证MySQL主从一致性(pt-table-checksum&pt-table-sync) http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104034.htm 它可以剖析各种日志,从而分析性能问题 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104236.htm 包括 1.慢日志(默认) 

################### #Python脚本性能剖析 ################### cProfile/profile/hotshot用于统计Python脚本各部分运行频率和耗费时间等统计信息.pstats可用于格式化这些信息 cProfile,属C扩展.开销较小,适合剖析长时间执行的Python程序,推荐使用此模块 profile.纯Python模块,存在明显开销,但想对其扩展的话相对照较easy hotshot,实验性的C模块.主要关注开销最小化,现已不再被维护将来可能

作为一个golang coder,使用golang编写代码是基本的要求. 能够写出代码,并能够熟悉程序执行过程中各方面的性能指标,则是更上一层楼. 如果在程序出现性能问题的时候,可以快速定位和解决问题,那么写起代码来,会更加自信. 本文介绍的pprof,是golang 自带性能剖析工具,可以帮助定位程序中可能存在的问题. 1.profile文件的收集 pprof使用profile文件进行性能分析,profile文件是应用程序执行状态的数据. 收集profile文件有两种方式,对应go 语言提供的

这是<高性能 MySQL(第三版)>第三章的读书笔记. 关于服务,常见的问题有: 如何确认服务器是否发挥了最大性能 找出执行慢的语句,为何执行慢 为何在用户端发生间歇性的停顿.卡死 通过性能剖析(profiling)分析服务器的性能并找出花费时间最多的地方,有助于解决上述问题. 1. 性能优化简介 性能通常可以认为就是响应时间(Latency,延迟),而性能优化就是减少响应时间. 要想优化性能,首先需要知道性能的瓶颈在哪里.这就需要用到测试了. 2. 性能测试 2.1 对应用程序进行性能测试

上次的Hello world算是入门了,现在学习一些相关工具的使用 编译自动化 写好程序,首先要编译,就用gcc就好了,基本用法如下 gcc helloworld.c -o helloworld.o helloworld.c是源码,helloworld.o是编译后的可执行文件,运行的话就用 ./helloworld.o就可以了. 但是如果代码写的多了,每次改动完都手动用gcc编译太麻烦了,所以要用Makefile来 自动化这项工作,在当前目录下创建Makefile文件,大概如下 hellowor

前言 该篇整理的原始来源为http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/40540147.非常感谢该博主的无私奉献,写了不少关于不同多媒体库的博文.让我这个小白学习到不少.现在将其整理是为了收录,以备自己查看. 一.DirectSound简介 DirectSound是微软所开发DirectX的组件之一,可以在Windows 操作系统上录音,并且记录波形音效(waveform sound).目前DirectSound 是一个成熟的API ,

它已成功安装Flume在...的基础上.本文将总结使用Flume实时采集和处理数据,详细过程,如下面: 第一步,在$FLUME_HOME/conf文件夹下,编写Flume的配置文件,命名为flume_first_conf,详细内容例如以下: #agent1表示代理名称 agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory是监控指定目录中新文件的变化,一旦新文件出现,就解析该文件

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

Java API Depth Perception Tutorial深度感知教程 Configuration 配置信息 In order to use depth perception, your TangoConfig must have KEY_BOOLEAN_DEPTH set to true. In the default TangoConfig, KEY_BOOLEAN_DEPTH is set to false. 为了使用深度感知,你的TangoConfig必须将KEY_BOOLEA

我们来看一下中的几个基本的例子 (区域描述.深度感知.运动追踪.视频4个) 参考:Google Tango初学者教程 1. hello_motion_tracking package com.projecttango.examples.java.hellomotiontracking; import com.google.atap.tangoservice.Tango; //Tango import com.google.atap.tangoservice.Tango.OnTangoUpdate

有很多朋友都需要把天猫的商品迁移到微店上去.可在天猫上的商品数据非常复杂,淘宝开放接口禁止向外提供数据,一般的采集器对ajax数据采集的支持又不太好. 还有现在有了火蜘蛛采集器,经过一定的配置,终于把天猫商品的数据都采集下来了(SKU信息,运费信息,库存信息,图片,商品描述等).天猫商品网页的确是很复杂,比如商品描述,还有商品描述中的图片,使用的都是懒加载,只有当用户滚动到那里了,才会去加载描述和图片.还好这些都难不倒火蜘蛛采集器.当然了,采集回来的信息也是很复杂的,需要我们清楚了解淘宝的商品数

PHP性能检测与优化—XHProf 数据阅读 一.      效果如下 请求总揽 函数调用情况 二.      参数含义 Inclusive Time              包括子函数所有执行时间. Exclusive Time/Self Time函数执行本身花费的时间,不包括子树执行时间. Wall时间                     花去了的时间或挂钟时间. CPU时间                    用户耗的时间+内核耗的时间 Function Name         

一直在找个靠谱且易用的性能分析工具,perf 貌似是很符合要求的,先给出阿里整理的几篇文档: Linux的系统级性能剖析工具-perf-1.pdf Linux的系统级性能剖析工具-perf-2.pdf Linux的系统级性能剖析工具-perf-3.pdf Perf在Linux性能评估中的应用_v3.pdf

原文:[SQL Server性能优化]删除大量数据的方法比较 如果你要删除表中的大量数据,这个大量一般是指删除大于10%的记录,那么如何删除,效率才会比较高呢? 而如何删除才会对系统的影响相对较小呢? 下面先做一个实验,然后对这个实验的结果进行分析,然后得出结论. 1.创建数据库 use master go if exists(select * from sys.databases where name = 'test') drop database test go create databas

前阵子使用利用树莓派搭建了一个视频监控平台(传送门),不过使用的是JavaCV封装好的OpenCVFrameGrabber和FFmpegFrameRecorder. 其实在javacpp项目集中有提供FFmpeg的JNI封装,可以直接使用FFmpeg API的来处理音视频数据,下面是一个简单的案例,通过FFmpeg API采集摄像头的YUV数据. javacpp-ffmpeg依赖: <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets

把采集到的数据发送到一个Google Docs或者Google Form上这个网站提供了参考和例子 http://www.instructables.com/id/Post-to-Google-Docs-with-Arduino/

如下图,加入现在有一个这样的需求图,你会怎么做?作为一个初学者,之前我都是直接用SimpleAdapter结合一个Item的布局来实现的,感觉这样实现起来很方便(基本上一行代码就可以实现),而且也没有觉得有什么不好的.直到最近在慕课网上看到鸿洋大神讲的“机器人小慕”和“万能适配器”两节课,才对BaseAdapter有所了解.看了鸿洋大神的课程之后,我又上网搜了几个博客,也看了一些源码和文档,于是打算写一个帖子来记录一下自己的学习历程. 在今天的帖子中,我们从一个最基本的实现BaseAdapter