异步编程模式的英文全称是The Asynchronous Programming Models，简称是APM。简单说明一下为什么要异步编程，以及异步编程带来的好处有：
在移动互联网时代，由于设备资源受限、网络不稳定等因素，Web 端和移动端的性能优化显得尤为重要，如果性能不好，用户就容易流失，ToC 的产品尤为明显，体验差的产品必然会被市场淘汰。如何做好性能优化是每个企业都会关注的。
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，但是在分布式环境下使用日志定位问题还是比较麻烦，需要借助 全链路追踪ID 把上下文串联起来，本文主要分享基于 Spring Boot + Dubbo 框架下 日志链路追踪ID 的实现方案选型思路。
本文主要分享【第一部分】 SkyWalking Agent 收集 Trace 数据。文章的内容顺序如下：
Prometheus 监控服务（TMP） 1. TMP 和自建有什么区别吗 TMP 完全兼容开源生态，并与腾讯云监控数据打通，帮助用户快速搭建监控体系（自定义监控，组件监控，基础监控等），支持 Grafana 并预设了常用的监控 Dashboard，支持丰富的 Exporter 并预设了常见的告警模板；很好解决了开源社区 Prometheus 高可用搭建困难， Prometheus 性能可扩展性差，运维消耗人力等痛点。 2. TMP 的监控数据是怎么采集的？ 通过 Prometheus agent 拉取
BeeAPM是一个分布式跟踪和应用性能监控系统。该系统应用JavaAgent技术，使用bytebuddy（基于ASM的框架）进行字节码植入，从而对java应用程序进行相关数据采集和性能监控， 对应用无侵入。
1、视觉惯性 视觉预期帧率，用户潜意识里认为下帧也应该是当前帧率刷新比如一直60帧，用户潜意识里认为下帧也应该是60帧率。刷新一直是25帧，用户潜意识里认为下帧也应该是25帧率。但是刷新如果是60帧一下跳变为25帧，扰乱用户视觉惯性。这个时候就会出现用户体验的卡顿感。
最近我们在测试把 APM 平台迁移到 ES APM，有同学反馈了一个有意思的现象，部署在 docker 中 jar 包项目，在新版 APM 里进程启动完就退出了，被 k8s 中无限重启。
在 Java 生态系统中，Tomcat 线程池、Dubbo 线程池和 Druid 连接池等资源池被广泛使用。若缺乏有效的监控机制，资源池可能会面临一系列挑战，包括难以察觉的性能瓶颈、资源的不必要浪费、系统稳定性的潜在威胁，以及问题定位的复杂性等。
源码地址：https://github.com/Jackson0714/Threads 原文地址：C#多线程之旅(4)——APM初探 v博客前言 先交代下背景，前面几张内容主要是介绍多线程的基本知识
概述 在之前写的一篇关于async和await的前世今生的文章之后，大家似乎在async和await提高网站处理能力方面还有一些疑问，博客园本身也做了不少的尝试。今天我们再来回答一下这个问题，同时我们会做一个async和await在WinForm中的尝试，并且对比在4.5之前的异步编程模式APM/EAP和async/await的区别，最后我们还会探讨在不同线程之间交互的问题。 IIS存在着处理能力的问题，但是WinForm却是UI响应的问题，并且WinForm的UI线程至始至终都是同一个，所以两者之
无论是性能测试环境还是生产环境中，我们经常会遇到响应时间过长的慢调用问题。响应时间是性能评估的一个重要指标，会对最终用户产生直接影响。一个产品是快是慢，响应时间是最直观的感受。其中最让人感到头痛的偶发慢调用问题，算是最难解决的一类问题，那么如何去排查这类问题呢？
前段时间我们接入了 ELK 公司出品的 Elastic-APM 作为全链路监控平台，终结了我好几年前撸的字节码注入全链路监控平台。前段时间有一个业务在启动过程中，会概率性出现大量线程阻塞，导致可对外提供服务的 HTTP 线程非常少，流量进来以后马上出现 HTTP 线程耗尽，健康检查接口请求失败，服务被 k8s 杀死。
辛贵，携程无线研发总监。主要负责App基础框架研发相关工作，关注App开发框架、性能、质量、效率和新技术。
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控）
来源：https://juejin.im/post/6844903926777511943
APM：Application Performance Monitoring 的简称，即应用性能监控。NPM：Network Performance Monitoring 的简称，即网络性能监控。
作为开发者，应用的性能始终是我们最感兴趣的话题之一。然而，不是所有的开发者都对自己维护的应用的性能有所了解，更别说快速定位性能瓶颈并实施解决方案了。
基本介绍 Async、Await是net4.x新增的异步编程方式，其目的是为了简化异步程序编写，和之前APM方式简单对比如下。 APM方式，BeginGetRequestStream需要传入回调函数，线程碰到BeginXXX时会以非阻塞形式继续执行下面逻辑，完成后回调先前传入的函数。 HttpWebRequest myReq =(HttpWebRequest)WebRequest.Create("http://cnblogs.com/"); myReq.BeginGetRequestSt
最近几个月，我们在公司开发了 APM 系统，借这个契机，给大家分享一下。当然，我不是来介绍项目的，而是借我们的项目给大家介绍 APM 系统相关内容。
最近写的关于dubbo内存泄露稍微复杂了一点，很多人表示看不明白，想到之前遇到的比较简单的内存泄露问题，更容易入门，于是拿出来分享一下。
在上一篇博文中，我们提到了APM模型实现异步编程的模式，通过使用APM模型，可以简化.Net中编写异步程序的方式，但APM模型本身依然存在一些缺点，如无法得知操作进度，不能取消异步操作等。
根据官方的解释，Skywalking是一个可观测性分析平台（Observability Analysis Platform简称OAP） 和应用性能管理系统（Application Performance Management简称APM）。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本文主要分享 SkyWalking Collector Queue Module，队列组件。该组件被 Collector Streaming Module 流式处理使用，提供异步执行的特性。
随着业务应用的持续发展，用户数量的增加，应用服务器无时无刻不在处理用户发起的请求。在高并发场景下（如商品秒杀，抢票等），大量的请求会涌入web服务器中。如何防止业务无法按用户预期提供正常服务的问题，提高用户的使用体验，是所有服务器中间件都要面临的挑战。提供应用在线率，出现问题快速解决，是提高用户体验的重要手段，应用高可靠性已经具有十分重要的意义。
编写WinForm程序客户端，需要查询数据库获取数据，于是我们根据需求写好了代码后，点击查询，发现界面卡死，无法响应。经过调试，发现查询数据库这一步执行了很久，在此过程中，UI被阻塞，无法响应任何操作。
" 新项目查日志太麻烦，多台机器之间查来查去，还不知道是不是同一个请求的。打印日志时使用 MDC 在日志上添加一个 traceId，那这个 traceId 如何跨系统传递呢？ "
我们在此前已经介绍了APM模型和EAP模型，以及它们的优缺点。在EAP模型中，可以实时得知异步操作的进度，以及支持取消操作。但是组合多个异步操作仍需大量工作，编写大量代码方可完成。
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
三 什么是DPM(数字性能管理)? 3.1 事实 95%电商购物继PC之后开始使用手机 有20亿的社会媒体账号 (2017年之前的数据, 当然, 现在更多了) 61% 会把差的体验po 到社会媒体上
Hello，大家好，之前说不打算更新公众号了，后面有时间的话还是会偶尔更新下，记录和分享下一些技术相关的内容，今天分享下如何实现一个 APM watchdog。
进程是应用的执行实例，可狭义理解为一个应用程序就是一个进程。启用一个应用程序时就是启动了一个进程。
让Java应用程序运行是一回事，但让他们跑得快就是另外一回事了。在面对对象的环境中，性能问题就像来势凶猛的野兽。但JVM的复杂性将性能调整的复杂程度增加了一个级别。这里Refcard涵盖了JVM internals、class loading（Java8中更新以映射最新的元空间）、垃圾回收、故障诊断、检测、并发性，等等。
Java是目前软件开发领域中使用最广泛的编程语言之一。Java应用程序在许多垂直领域（银行、电信、医疗保健等）中都有广泛使用。Refcard的目的是，帮助开发者通过专注于JVM内部，性能调整原则和最佳实践，以及利用现有监测和故障诊断工具，来提升应用程序在商业环境中的性能。
本文主要分享 Collector Jetty Server Manager。Collector 通过该管理器，管理启动的多个 Jetty Server，例如 Agent Jetty Server、Naming Jetty Server、UI Jetty Server。
作者介绍 吴容，腾讯云大数据 Elasticsearch 高级开发工程师 一、什么是Elastic APM？ Elastic APM是构建在Elastic产品生态上的一个应用性能监控系统。它通过采集http请求响应、db交互、第三方服务调用等详细性能数据来实时监控我们的软件应用系统。如图1所示，当图示系统中分布式缓存出现某种故障导致应用响应超时，Elastic APM能够实时监控并快速定位到是哪个服务导致的超时。因此有了APM，我们便可以高效的对服务性能问题进行定位、分析和修复。 图1. 应用系统请求链
异步是指程序的一种执行模式，它与同步相对。在同步执行模式下，程序按照代码编写的顺序一步步执行，每个操作都要等待上一个操作完成后才能继续执行。在异步执行模式下，程序可以在一个操作执行的同时，继续执行另一个操作，而不需要等待前一个操作完成。
本文主要分享 Collector gRPC Server Manager。Collector 通过该管理器，管理启动的多个 gRPC Server，例如 Agent gRPC Server、Remote gRPC Server 。
之前和大家聊过一次pthread oom问题。基于当时的场景以及对Rxjava的分析，只能说解决了一小部分问题。但是实际上只要我们滥用了线程，特别是华为设备，还是有可能发生对应的问题的。
Elastic APM实现链路追踪，首先要引用开源的APMAgent（APM代理），然后将监控的信息发送到APMServer，然后在转存入ElasticSearch，最后有Kibana展示；具体流程如下图所示：
线上的服务小概率出现 jvm 启动阶段 hang 住，日志也不再继续输出。经过分析是 jvm 线程出现了死锁，且不是 java 代码层面的死锁，是出现在 C++ 层面的，大量线程 block。
今天是程序员节，各位朋友们过得好吗？深圳的天气终于变了，现在我也穿起了长袖，距离我的GoodWeather开发已经过去一年多的时间了，这个App我是完全开源，并且把开发的步骤都公布了出来，在开发过程中我遇到过很多问题，刚好借着这个机会来说一下。
有赞零售的业务复杂度非常高，且由于业务场景的特殊性，有大量的复杂业务逻辑处理都是在移动端上做的，本地存在大量的DB操作、数据同步、复杂计算......，此外收银设备的配置和性能相比于手机有很大的差距，这些都对我们提出了很大的挑战。卡顿问题也是我们面临的主要难题之一，为了解决这个问题，我们首先要解决方法运行效率的问题，找出应用中执行效率不满足要求的方法，通过优化这些处理逻辑，提高方法运行效率，进而提升整体的性能。
前言 随着微服务架构的流行，一次请求通常涉及到多个组件及应用，往往需要根据整个请求的链路信息进行问题排查。 因此，企业通常会引入可帮助其了解系统行为、用于分析性能问题工具- APM （应用性能监控）。以便在发生故障时，进行调用链路追踪，快速定位和解决问题。 目前 APM 开源及商业化产品已经比较成熟，但搭建 APM 平台是自建还是上云呢？本文通过成本和产品功能的角度，给大家提供 APM 选型方案的建议。教您如何实时了解并追踪应用性能情况，低成本打造最佳用户体验。 自建成本分析 在成本问题上，小编粗略的计算了
在讨论完性能优化的方面和策略之后，这次我们的文章更偏向技术层面，来分享下如何开发一个自己的性能分析工具（基于JVM）。 『新』知识 考虑到咱们大多数还是开发业务为主，所以Java里面一些『鲜为人知』的API可能很多人都不知道，这里就简单介绍一番，如果想深究的，就自己谷歌一下吧。 JVMTI（JVM Tool Interface）是 Java 虚拟机所提供的 native 编程接口，即底层的相关调试接口调用，我们熟知的Java调试其实也是基于它。 Instrumentation，虽然Java提供了JVMTI，
婚芭莎(中国婚博会)App主要为结婚新人提供一站式备婚方案，包括一二线城市各大主流结婚品牌；专为中国结婚新人提供线上备婚指导教育，线下体验订购服务平台。
最近有一个生成 APM TraceId 的需求，公司的APM系统的 TraceId 的格式为：APM AgentId+毫秒级时间戳+自增数字，根据此规则生成的 Id 可以保证全局唯一（有 NTP 时间同步），前两个字段好说，最后一个字段也不复杂，我的想法是按秒来进行自增。比如说1秒的时候，自增计数为100，在2秒的时候会重置为0，然后进行自增。其实这个思想就是固定时间窗口算法，这个算法一般常用在限流、Id生成器等场景。
TakinTalks稳定性社区专家团成员。毕业于大连理工大学，10年以上大型分布式基础架构经验，专注于大型分布式基础架构和大数据处理领域。曾就职于58集团，主要负责58到家基础架构工作。后进入去哪儿旅行，负责分布式链路追踪系统的建设以及APM体系的搭建。在大数据、高并发的场景有丰富的经验。
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