ARMS是一款阿里云应用性能管理（APM）类监控产品。一共提供三种监控，应用监控，前端监控，自定义监控。
我们都知道，我们每执行一次 SQL，数据库除了会返回执行结果以外，还会返回 SQL 执行耗时，以 MySQL 数据库为例，当我们开启了慢 SQL 监控开关后，默认配置下，当 SQL 的执行时长大于 10 秒，会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
所谓动静分离就是通过nginx（或apache等）来处理用户端请求的静态页面，tomcat（或weblogic）处理动态页面，从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
作为一个 Java 程序员，我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用，所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建：
在接触 Cloud Toolkit 之前，用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢？作为一个偏正经的测评人员，我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比，而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件，在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件：“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后，决定做一个简单的测评，以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具，如果你拥有云主机并且需要进行开发部署，你可以选择阅读这篇文章。
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit（一款 IDE 插件）以来，已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间，开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者，同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
SQLite作为嵌入式数据库的翘楚，广受欢迎！ 新生命团队自2010年以来，投入大量精力对SQLite进行学习研究，成功应用于各系统非致命数据场合。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
Entitas-RTS-Template：传送门 ECS博主：传送门 其主要博客：传送门 另一篇博客：传送门 ECS教程视频：传送门，视频下方简介有工程文件 最好不要在没有任何自己编写的文件时以及在其他任何非必要点击节点进行enny->Preference的核按钮点击。 CookBook：传送门 （不确定会不会有#2） ---- 目录 前言 安装 环境基础 安装 00.ECS概念 01.简要介绍 实体（Entity） 上下文（Context） 组（Group） 收集器（Collector） 匹配器（Gam
有时候我们需要展示一些内容,如果等所有内容都加载完毕再展示这样反而会降低用户体验; 因为如果消耗时间长那么用户需要瞪着空白的页面,反而会失去兴趣; 所以我们希望加载一点资源显示一点,对于那么超过我们容忍范围还未加载完毕的资源我们应该 不再去加载,放弃本次加载或者显示一些默认结果 模拟: final Random r = new Random(); // 创建一个固定大小的线程池 ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(
Linux 内核属于 5.11.4、5.10.21、5.4.103、4.19.179、4.14.224、4.9.260、4.4.260 或以上版本，已修复了这些漏洞。
很多接触过云服务的小伙伴，可能经常会有一个困扰：为什么我的CPU、内存占用明明不高，网站速度/服务器响应速度却还是这么慢呢？哪个可爱的男孩子不想拥有一个速度很快的博客呢？说到优化，我们得从诸如硬件、软件等很多地方入手。
4.域名--->CDN--->负载均衡--->云服务器ECS+数据库RDS(主从)+缓存Redis
1 数据库的连接 mysql -u -p -h -u 用户名 -p 密码 -h host主机
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
最近运维同学在容器化生产环境，买了一些ECS的临时机器，这些临时机器性能不如生产环境的机器。先把定时任务迁移到容器化环境，然后发生特别奇怪的问题。没有执行时间，执行时间为空的越来越多，原来是好好的，为啥迁移完环境就有问题啦呢？
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民，该市市民均可免费预约领取，预约时间为早上9点-12点，因此该场景为限时抢购类型场景，会面临非常大的定时超大流量超大并发问题，在该项目的落地过程中，涉及的架构演变，做了一些记录和思考。
工作需要在单位和家里的不同电脑上同步指定文件夹及其内容。对比了一些解决方案，最终还是选择熟悉的seafile来做。 需要按照官方文档进行seafile的安装，选择官方推荐的docker方式快速部署。 由于网络因素，直接访问国外源非常慢甚至超时退出无法完成，所以我下面尝试替换成国内阿里云的源，实际体验速度提升非常明显。
随着云计算的普及和数据分析需求的扩大，数据湖+数据仓库的湖仓一体分析能力成为下一代数据分析系统的核心能力。相对于数据仓库，数据湖在成本、灵活性、多源数据分析等多方面，都有着非常明显的优势。IDC发布的十项2021年中国云计算市场趋势预测中，有三项和数据湖分析有关。可以预见，跨系统集成能力、数据控制能力和更加全面的数据驱动能力，将会是未来数据分析系统重要的竞争领域。
作者 | 温芳 360 系统部数据开发高级工程师 一年前，360 系统部开始研究云舟项目——打破传统存算一体结构、保持近实时的弹性，云原生计算存储分离类似 Snowflake 的 DaaS 数仓平台，并支撑公司日益增多的机器学习任务 。 我们遇到的第一个挑战就是线下存储如何与云上的计算资源适配，数据依然存储到云下的 PoleFS 存储中，无法对接云上的 Serverless 弹性容器实例。我们倾向于使用 serverless 容器，因为它简单易用、极致弹性、最优成本、按需付费；但同时 Serverless
阿里云使用Flex Gateway 连接腾讯云V**GW 声明： 文档归档人—hunter 版本说明： 版本 修订日期 修订内容 修订人 联系方式 1.0 20180706 初稿完成 hunter hunter_xiao@126.com 目 录 第1章 需求背景 1 1.1 需求 1 1.2 需求准备 1 1.3 网络拓扑 3 1.4 V**网关配置 3 1.4.1 腾讯云V**网关配置 3 1.5 阿里云ECS自建V**网关配置 7 1.6 V**故障问
[喵咪海外部署]海外部署访问技术探索 当一个公司在开展海外业务的时候,对他的技术就有了挑战,因为海外用户访问会遭遇到各种问题(比如网络丢包,延迟高,国内防火墙等问题),喵咪现所在的公司从去年开展全球化业务至今,在技术上也做了很多探索,在这里和大家一同交流下经验希望可以帮助到大家或正在为全球化苦恼的小伙伴们. PS:没有终极解决方案,只有最符合公司现状和当前业务类型方案,需要结合目前状态选择符合成本的方案 附上: 喵了个咪的博客:w-blo
《黑暗之潮》是一款顶视角的次世代手游，虽然锁了视角，但实际对画质和战斗细节的要求很高。游戏采用了PBR的渲染，场景当中有不少的动态光影效果，场景的细节也相当丰富。
当将 JavaScript 文件加载到浏览器中时，JavaScript Engine 会从上到下逐行执行该文件（异步代码将是一个例外，我们将在本系列后面的内容中看到异步代码）。
如何搭建一个网站，我估计很多程序员都有这个冲动想去搭建一个属于自己的网络小天地，但是苦于不知道从何下手，或者因为不知道水有多深，而望而却步，其实搭建网站没有你想的那么复杂，且听我细细分解，
pt-query-digest可以从普通MySQL日志，慢查询日志以及二进制日志中分析查询，甚至可以从SHOW PROCESSLIST和MySQL协议的tcpdump中进行分析，如果没有指定文件，它从标准输入流（STDIN）中读取数据。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
Linux 启动与登录问题是 ECS 的高频问题，而往往处理不及时会直接影响到 用户业务的正常可持续运行，因此也变成了我们处理问题优先级的重中之重。在云环境上影响 ECS 启动与登录的因素非常多，镜像、管控、虚拟化、底层 硬件、系统与文件异常等等，本文仅从系统与文件本身角度，在大量处理经验 的基础上，归纳总结了一些可能会引起系统启动与登录问题的排查点，并给出 几个比较常见的典型案例来具体展示和说明。
decs是目前Github上开源的一个ECS实现(DECS源码地址), 对比复杂度较高的entt, 以及稍微简单一点的entityx, decs的实现非常简洁, 没有过多的像Event等的高阶功能, 也没有Sparsed Table的处理, 但ECS的基础部分实现得比较扎实, 所以用来熟悉ECS机制本身, 或者用来做进一步的定制, 这种复杂度是刚刚好的, 本文也主要对DECS的实现进行解析.
ECS在游戏里的运用，最初是用来解决预测和回放的问题。但是由于面向数据的编程结构，天然符合了现代CPU的编程思想，所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。那么ECS是如何提升程序性能的呢？最重要的其实就是CPU的缓存命中。讲CPU命中之前，我们先说说CPU的一些基础知识。
网友说自己的小型网站部署服务器上，随着网站数据增多、访问量变大后，用什么办法解决大流量访问，扩容增配置还是动静分离呢？这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中，传统的方法是扩容增配，CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高，也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路，有了思路再去操作就容易很多了。
我们已经多次关注亚马逊S3、阿里云oss这类对象存储的安全性问题，比如Bucket的权限管理，上传文件的xss问题、AK\SK的保护。如果说对象存储Object Storage Service像云盘，而本文所说的块存储Block Storage是类似于机械硬盘、固态硬盘的“云硬盘”。亚马逊方面在Elastic Compute Cloud (EC2)的实例的持久块存储称为Elastic Block Storage。阿里云EBS是指为ECS云服务器提供的块设备，高性能、低时延，满足随机读写，可以像使用物理硬盘一样格式化、创建文件系统，可用于云硬盘、快照、模板。在底层所承载的分布式存储系统是盘古系统，技术实现类似于HDFS，分为Master、Client、Chunk Server，基本的产品矩阵如下：
DOTS是Unity一个阶段性的转变，也是Unity蓝图上一个非常重要的里程碑节点。Unity的官网为它建立了主题链接，甚至打出了阶段性的口号： 重建Unity的核心！，可见Unity对DOTS的重视程度。
经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。
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在本教程中，我们将学习如何在基于Ubuntu的环境中安装开源Apache Kafka平台以及Java SDK。
俗话说的好 “问题排查不用愁，Arthas 来帮您忙。” 今天就来说说这个让妈妈再也不用担心我排查问题的 Java 诊断神器——Arthas!
我们先来看看这张图，首先我们可以思考一下，这个架构中，哪些地方可以做负载均衡，来承载更高的 QPS 呢？
俗话说的好 “问题排查不用愁，Arthas 来帮您忙。” 今天就来说说这个让妈妈再也不用担心我排查问题的 Java 诊断神器：Arthas!
最近从无趣的工作中发现了有趣的事情，工作和业余时间都扑了些精力上去，本待上周末最终的成果出来后再写文章的，无奈事情太多，代码还没写完，二月上旬已过，再不写文章春节就过去了，所以这次程序君先上车，再补票。 需求 事情是这样的：两周前同事催促我升级我之前做的一个轮子 merlin - 见我去年的文章：停下来，歇口气，造轮子。 在那篇文章里我提到了为什么会有需要做这样一个内部的 release 构建工具。自那时起，merlin 为我们内部的几个 elixir service 的 release 保驾护航几个月，总
Rinetd是为在一个Unix和Linux操作系统中为重定向传输控制协议(TCP)连接的一个工具。Rinetd是单一过程的服务器，它处理任何数量的连接到在配置文件etc/rinetd中指定的地址/端口对。尽管rinetd使用非闭锁I/O运行作为一个单一过程，它可能重定向很多连接而不对这台机器增加额外的负担。
在先前的文章中，我谈到了如何使用 Linux 容器技术（如 Docker）简化开发和测试体验。由于容器可跨不同类型的基础架构移植，它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行，容器使代码的部署非常方便。对于开发和测试工作负载，这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。
使用Linux的过程中，在处理很长的并且包含复杂的语法的命令时,如果不小心犯了一点小错误，需要重新输入整个命令以及参数，直到命令执行成功为止。另一种选择是使用 fc 命令编辑并重新运行前一个命令，而无需重新输入整个命令以及参数。
序言 传统软件项目交付中，各个角色分工明确，也暴露了很多软件交付中的很多问题。 DevOps的工作方式恰如其分的解决了其中一些问题，那么如何从传统交付流程迁移到具有伸缩性，灵活性，以及快速响应的持续交付中来，这种新的交付部署方式会给团队带来哪些变革，以及如何在大规模团队中落地。大规模团队将如何标准化的进行持续交付，以及它带来的便利和下一阶段的挑战是什么？ 本文的五个部分： 传统流程交付模式； 持续集成的交付模式； 微服务下的持续集成交付模式； 标准化的演进案例； 下一阶段的挑战。 (一)传统流程交付模式 首
1、人家告诉你ECS、RDS即有通用属性，又包含自己的特有属性，很明显考的是面向对象中的继承。
内容概况 云计算的特点是开箱即用，可以随时的扩缩容，不用考虑硬件的损坏问题，也有丰富的云服务和云平台供我们选择。在本次演讲中，黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性，以及在云计算的运维
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