非常感谢navca的分享。该例子基于QGraphicsItem绘图实现的挖掘机。(文末源码地址) 心中有坐标，万物皆可绘 我的挖掘机例子共分为车体，大臂，小臂，爪子四部分，全部皆为自绘。 车体 void Body::paint(QPainter *painter, const QStyleOptionGraphicsItem *option, QWidget *widget) { painter->setBrush(QBrush(Qt::darkYellow)); painter->
本文介绍了如何基于Pinpoint构建一套轻量级的分布式跟踪系统。首先介绍了Pinpoint的设计理念和整体架构，然后通过一个具体的实例展示了如何使用Pinpoint进行分布式跟踪，最后介绍了如何基于Pinpoint构建一套可扩展的跟踪系统。
pinpoint是一个开源的java监控项目，也是分布式监控项目中比较知名的。 网上有比较多的pinpoint部署指南，但都是基于主机部署的，这一篇主要是讲将pinpoint部署到docker中，并监控同样部署在docker的Springboot项目。 pinpoint包含4个部分，hbase，collector，web，agent。
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简介 Pinpoint是一款全链路分析工具，提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。基于GoogleDapper论文进行的实现，与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似，但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性。 Pinpoint支持的功能比较丰富，可以支持如下几种功能：
应⽤性能管理(Application Performance Management,APM) 是指对企业的关键业务应⽤进⾏监测、优化，提⾼企业应⽤的可靠性和质量，保证⽤户得到良好的服务，降低IT总运维成本，为企业带来更多的商业利益。
这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：
首先定义一个emptyDir类型的卷pinpoint-agent-1，initcontainers容器启动的时候，将这个pinpoint-agent-1卷挂载到/sharedFiles/AppServerAgent目录，并把容器镜像层中的/pinpoint-agent目录下的文件拷贝到pinpoint-agent-1卷下面，然后initContainers的使命完成，正常退出。
从本章开始我们一起来实战pinpoint插件开发，做一些实用的pinpoint插件，本着先易后难的原则，我们从修改现有插件开始吧； 准备工作 本次实战的操作环境是win10专业版，安装了Docker
一、Pinpoint简单介绍 Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。一般来说，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。Pinpoint开源在了github上，可以用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的，只需要在被测试的Tomcat中加上3句话，打下探针，就可以监控整套程序了。
摘要总结：本文主要介绍如何使用Docker快速部署pinpoint-server和pinpoint-agent，以及使用pinpoint-agent进行分布式追踪和性能分析的具体实现。
程序的监控一直是程序员最头痛的事情之一，现网程序有问题怎么办？看进程看端口 top/free/df 三件套？网络抓包？看日志？所以为了满足这些初级需求很多公司都做了主机监控，进程端口监听等功能，例如主机磁盘满/只读告警，端口不监听告警。这些基础的监控说到底都是黑盒监控，并没有进入到程序内部的调用链里面，程序内部的运行情况完全是两眼一抹黑，导致是该模块本身有问题还是下游的依赖模块出了问题，完全不知道，只能看一行行看日志慢慢确认。换言之，我们需要的是一个分布式调用链追踪系统，能够清楚的描述程序的调用关系，每一跳的耗时，以及请求数量的统计，很明显，Pinpoint就是我们要找的工具。
在性能测试中，特别是在基于Saas化架构的性能中，如何更好的能够全链路的去监控一个服务的响应时间以及它的资源信息，在目前的工具选择中，使用广泛的主要是Pinpoint和skywalking中，本文章主要介绍Pinpoint环境的搭建的简单的应用。Pinpoint是用于用Java / PHP / PYTHON 编写的大型分布式系统的APM（应用程序性能管理）工具。受Dapper的启发，Pinpoint提供了一种解决方案，可通过跟踪跨分布式应用程序的事务来帮助分析系统的整体结构以及其中的组件如何互连。关于Pinpoint详细的介绍，建议github去看官方比较详细的介绍，地址为：https://github.com/naver/pinpoint。
制作pinpoint-server所需的材料我已经全部上传到git上，欢迎大家下载，地址是：git@github.com:zq2599/pinpoint163-server.git
摘要总结：本文介绍了如何使用Docker构建pinpoint-1.6.x的编译环境，包括安装JDK、Maven、Docker等，并提供了具体的操作步骤。同时还介绍了如何使用SecureSRT客户端和SFTP工具进行文件传输，以及如何使用Docker导出容器中的文件。
在使用Dubbo进行服务化或者整合应用后，假设某个服务后台日志显示有异常，这个服务又被多个应用调用的情况下，我们通常很难判断是哪个应用调用的，问题的起因是什么，因此我们需要一套分布式跟踪系统来快速定位问题，Pinpoint可以帮助我们快速定位问题（当然，解决方案也不止这一种）。
大家好, 我们前面的章节介绍了javaagent以及一些字节码修改框架ASM和Javassist, 以及他们的一些简单的应用场景. 今天重点给大家介绍一款github上开源的APM分布式链路监控产品 -- Pinpoint.
前言 由于工作需要，前段时间抽口研究了一下APM（Application Performance Management）相关技术，无论是收费的还是免费的。由于技术栈的原因，最终还是选择Pinpoint，本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。 架构图 优点 代码零侵入，运用JavaAgent字节码增强技术，只需要加启动参数即可。 搭建环境 机器 安装 功能 192.168.1.180(8080，9994，9995，9996) pinpoint+hbase pinpointweb面板、控制器以及hbas
【转载请注明出处】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1655795
pinpoint在分布式系统中的广泛应用，今天来体验pinpoint所提供的监控、调用链跟踪等服务，本次实战只关心体验服务，至于环境如何搭建、服务如何配置，留待下一次实战吧； 环境规划 整个体验环境有
由于工作需要，前段时间抽口研究了一下APM相关技术。 大的互联网公司都有自己的分布式跟踪系统，比如Google的Dapper，Twitter的zipkin，淘宝的鹰眼，新浪的Watchman，京东的Hydra等，当然还有一些收费的工具。由于技术栈、项目规模以及方便且容易上手的原因，最终还是选择Pinpoint，本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。
是不是对网上的pinpoint 搭建头痛，不是启动不了，就是不能使用，还需要一堆配置 安装，如果你也头痛这个，那就看看这篇文章吧，安装只需要三步,容器中会自动安装相关东西的
zipkin的链路监控粒度相对没有那么细，从上图可以看到调用链中具体到接口级别，再进一步的调用信息并未涉及。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求 往往需要涉及到多个服务。这些服务可能不同编程语言开发，不同 团队开发，可能部署很多副本。因此，就需要一些可以帮助理解系 统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快 速定位和解决问题。全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。 全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的 所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且 方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。
本文介绍了如何利用Docker构建pinpoint编译环境，通过使用Dockerfile和Docker Compose文件实现了一个完整的编译环境。首先介绍了Dockerfile和Docker Compose文件的基本用法，然后详细描述了pinpoint编译环境的构建过程。在构建过程中，使用了yum和curl等命令行工具，并使用了Maven和Java等软件包管理工具。通过使用Docker构建编译环境，可以简化pinpoint的编译过程，提高编译效率，并可以保证编译环境的一致性和稳定性。同时，还可以将构建好的镜像上传到Docker Hub等容器管理平台，方便其他用户使用。
pinpoint是开源在github上的一款APM监控工具，它是用Java编写的，用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的。
做事前认真阅读下Readme文档，磨刀不误砍柴工 配置发邮件注意事项 To send email alerts, you must make BATCH_ENABLE=true and change the other mail-related environment variables (MAIL_HOST, MAIL_PORT, MAIL_USERNAME, MAIL_PASSWORD, MAIL_PROPERTIES_MAIL_SMTP_FROM, …) to the Pinpoint-Web se
中间件的聊天记录第二弹来袭了，想看第一弹的在这里：如果把四个消息队列都拉到一个群里，他们会聊些什么
Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM（应用性能管理：Application Performance Management）工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。我们知道，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。
该文介绍了如何使用Ansible进行软件部署、系统管理、文件复制、软件包管理、用户管理以及使用openssl进行加密密码。
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，所以分了两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 问题背景 微服务架构下，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。这些服务可能不同编程语言开发，不同团队开发，可能部署很多副本。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。 全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。
sudo scp [email protected]:/Users/M/Downloads/pinpoint-web-1.6.2.war /root/pinpoint sudo scp [email protected]:/Users/M/Downloads/pinpoint-collector-1.6.2.war /root/pinpoint sudo scp [email protected]:/Users/M/Downloads/hbase-create.hbase /root/pinpoint
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
博主无意间接触到了这款工具！而且使用的时候觉得特别爽！比其他的检测工具强的不是一丁半点（个人认为）! 所以在这里分享给大家使用！
Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具，目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用，特点是轻量，使用部署简单。
参照zinpkin全链路监控系统的弊端:监控系统收集器，通过集成SpringBoot插件，耦合侵入业务，和应用部署在同一个jvm中，影响洪峰下的业务系统的高可用性。
随着中国互联网市场的扩大，全栈监控系统也越来越重要了，网络上介绍全栈监控的文章也是越来越多。类此种种文章一旦多了，一些相关技术也就众所周知，所以这篇文章不讲那么多技术性问题，更多的是关于对全栈监控的一些思考与建议。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。距离《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》已经有近一个月
引言：继上篇《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》后，本篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
pinpoint收集来的数据，主要是存在Hbase数据库的。所以它可以收集大量的数据，可以进行更加详细的分析。
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
域名分配及动态更新问题 从上面的方法，采用 Nginx-Pod 似乎已经解决了问题，但是其实这里面有一个很大缺陷：当每次有新服务加入又该如何修改 Nginx 配置呢？我们知道使用 Nginx 可以通过虚拟主机域名进行区分不同的服务，而每个服务通过 upstream 进行定义不同的负载均衡池，再加上 location 进行负载均衡的反向代理，在日常使用中只需要修改 nginx.conf 即可实现，那在 K8S 中又该如何实现这种方式的调度呢？假设后端的服务初始服务只有 ecshop，后面增加了 bbs 和 member 服务，那么又该如何将这 2 个服务加入到 Nginx-Pod 进行调度呢？总不能每次手动改或者 Rolling Update 前端 Nginx Pod 吧！此时Ingress 出现了，如果不算上面的 Nginx，Ingress 包含两大组件：Ingress Controller 和 Ingress。
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