在微服务架构中，如何追踪一个请求在多个服务之间的完整生命周期，是许多开发者和运维人员头疼的问题。Jaeger作为一个开源的分布式跟踪工具，为我们提供了答案。...在这篇博客中，我将带领大家探索如何在服务网格中使用Jaeger来捕获、分析请求的跟踪信息，并提供深入的性能诊断。...引言 分布式跟踪在微服务架构中扮演着至关重要的角色，它帮助我们理解请求在各个服务间的流转情况，找出性能瓶颈和问题所在。Jaeger作为这一领域的领先工具，为我们提供了强大的功能和灵活性。 正文 1....jaeger jaegertracing/jaeger 2.2 配置Istio与Jaeger集成 在Istio的配置中，指定Jaeger作为跟踪后端。...总结 Jaeger为微服务架构提供了一个强大的分布式跟踪工具，帮助我们更好地理解和优化系统的性能。通过与服务网格如Istio的集成，我们可以轻松地部署和使用Jaeger，确保微服务的稳定和高效运行。
kafka具备的分布式、高吞吐、高可用特性，以及所提供的各种消息消费模式可以保证在一个多节点集群环境里消息被消费的安全性：即防止每条消息遗漏处理或重复消费。...换句话说就是在分布式运算环境里kafka的消息消费是能保证唯一性的。 但是，保证了消息读取唯一性，消息的处理过程如果也放到分布式运算环境里仍然会面对数据完整性（data integrity）问题。...例如：消息处理过程是更新银行账户中金额、消息内容是更新某个账户的指令，那么，对多条针对同一个银行账户的消息进行并行处理时肯定会引发数据完整性问题。这就是本文重点讨论的问题。...但我们的目的是在一个多节点集群环境里进行数据处理。这也应该是我们使用kafka的初衷嘛。在分布式环境里上面的这段代码等于是在多个节点上同时运行，同样会产生像多线程并行运算所产生的问题。...为了实现有目的的向actor发送消息，可以使用集群分片（cluster-sharding）。在akka-cluster里，每一个分片都就等于一个命名的actor。
在企业应用中，有时也会有多个项目共同使用一个 Github repo 的情况，这时候就需要将不同项目的资源文件放到不同目录下，使用如下配置，给你的服务指定一个独立的目录存放配置文件spring.cloud.config.server.git.search-paths...在微服务架构的系统中，通常我们会使用消息代理来构建一个 Topic，让所有服务节点监听这个主题，当生产者向 Topic 中发送变更的时候，这个主题产生的消息会被所有实例所消费，这就是消息总线的工作模式，...其实广义的消息总线不单指代这种 “发布- 订阅” 的模式，也可以代指分布式服务间进行通信、消息分发的 单播 模式，甚至有的公司既不使用 HTTP 也不用 RPC 来构建微服务，完全靠消息总线来做服务调用...Spring Cloud 中 BUS 的职责范围就相对小了很多，因为还有一个 Stream 组件代理了大部分的消息中间件通信服务，因此 BUS “ ”在实际应用中大多是为了应对 消息广播 的场景，比如和...RabbitMQ 和 Kafka BUS 作为对接上游应用和下游中间件系统的中间层，当接到刷新请求的时候，通知底层中间件向所有服务节点推送消息 Refresh 在 Config 章节中我们通过 Refresh
下面给大家介绍一下 Kafka 在分布式系统中的 7 个常用应用场景。 日志处理与分析 推荐数据流 系统监控与报警 CDC（数据变更捕获） 系统迁移 事件溯源 消息队列 1....推荐数据流 流式处理是 Kafka 在大数据领域的重要应用场景之一。...事件溯源 事件溯源是 Kafka 在微服务架构中的重要应用场景之一。可以用 Kafka 记录微服务间的事件，如订单创建、支付完成、发货通知等。...简单来说事件溯源就是将这些事件通过持久化存储在 Kafka 内部。如果发生任何故障、回滚或需要重放消息，我们都可以随时重新应用 Kafka 中的事件。 7..../ 总结 自此本文介绍了 Kafka 在分布式系统中的 7 大应用场景，感谢大家阅读。
在本文中，我们将介绍如何将 Jaeger 被分类的跟踪集成到 Spring Boot MicroServices 中。...在解析之前，我们先来了解下 Jaeger 链路追踪工作流原理，具体如如下参考示意图所示： 基于 Jaeger 组件架构原理，我们可以看到：在分布式系统中处理，当一个跟踪完成后，通过 Jaeger-Agent...Sidecar 是在应用 Pod 中增加其他服务，在 Kubernetes 中服务是以 Pod 为基本单位的，但是一个 Pod 中可以包含多个容器, 这通常可以用来实现嵌入一些基础设施服务， 在 Sidecar...至此，在整个网络架构拓扑中，接入层 Traefik 和 服务层 Spring Boot 已完成 Jaeger 分布式链路追踪系统的接入，具体生成的相关依赖图如下所示： 此时，我们也可以看到各个服务之间的调用依赖以及接口请求的日志情况...综上所述，基于云原生生态领域的链路追踪系统 Jaeger ，在实际的业务场景中对于识别、定位及分析我们应用网络拓扑结构中服务间的链路调用的瓶颈其作用是不言而喻的，具有十分重要的参考意义。
在一个微服务分布式架构的系统中，可能存在复杂的、深层的层层服务调用关系，大致如下图 如果某个环节出问题，在海量的日志中定位问题是很痛苦的，于是就有了调用链追踪系统，比较有名的是：Jaeger和Zipkin...本篇文章主要介绍Jaeger Jaeger的组成部分 Instrumentation SDKs： 集成到应用程序和框架中以捕获跟踪数据的库。...Jaeger UI： 一个 React 应用程序，可让您可视化跟踪并分析它们。 对于调试系统问题很有用。...Ingester： 只有当我们使用 Kafka 作为收集器和存储后端之间的缓冲区时，ingester 才是相关的。 它负责从 Kafka 接收数据并将其摄取到存储后端。...在go-zero中使用 在每个服务的配置文件中添加如下配置，其中article-rpc是服务名称 Telemetry: Name: article-rpc Endpoint: http://localhost
在Netty、Kafka、Zookeeper中都有使用。 时间轮可通过时间与任务存储分离的形式，轻松实现百亿级海量任务调度。...：tickDuration 时间轮运转轮次、回合：remainingRounds 任务截止时间、触发时间(相对时间轮的startTime)：deadline 概括时间轮工作流程 1、时间轮的启动并不是在构造函数中...(tick)触发，在触发每个格子之前都是处于阻塞状态，并不是直接去处理这个格子的所有任务，而是先从任务队列timeouts中拉取最多100000个任务，根据每个任务的触发时间deadline放在不同的格子里...bucket的到期时间尝试推进，然后会刷一次bucket中的所有任务，这些任务要么是需要立即执行的（即到期时间在 currentTime 和 currentTime + tickMs 之间），要么是需要换桶的...总结 Kafka 使用时间轮来实现延时队列，因为其底层是任务的添加和删除是基于链表实现的，是 O(1) 的时间复杂度，满足高性能的要求； 对于时间跨度大的延时任务，Kafka 引入了层级时间轮，能更好控制时间粒度
随着计算机视觉和移动计算领域的最新进展，AR已经跨平台扩展，并且已经在很多产品中得到了更多的采用。启用AR功能的关键挑战之一是将虚拟内容正确锚定到现实世界，这一过程称为跟踪。...在本文中，我们提出了一种运动跟踪系统，该系统能够稳健地跟踪平面目标并执行相对比例的6DoF跟踪而无需校准。我们的系统在移动电话上实时运行，并已部署在数亿台设备上的多个主要产品中。
随着微服务生态的盛行，在基于不同的业务场景中，一个简单的请求往往可能会涉及到多个不同服务类型，此时，若某个服务所提供的业务出现异常，从而可能会导致整个业务处理链路中的问题跟踪、定位及其分析较为困难...基于广义角度而言，一个 Trace 代表了一个事务或者流程在（分布式）系统中的执行过程。...Jaeger 分布式链路追踪系统中，一个 Span 表示 Jaeger 的逻辑工作单元，Span 具有操作名称，操作的开始时间，和持续时间。...它们可用于手动或与已经与 OpenTracing 集成的各种现有开源框架（例如 Flask，Dropwizard，gRPC 等）一起为分布式跟踪应用程序进行检测。...后续将为大家介绍使用 Jaeger 进行分布式追踪的相关实践，至此，本文到此为止，大家有任何问题或建议，可以随时留言、沟通。
在上一篇文章中，我们通过一个网上商店的示例程序学习了如何使用Opentracing在Istio服务网格中传递分布式调用跟踪的上下文，以及如何将方法级的调用信息加入到Istio/Envoy生成的调用链中。...在本篇文章中，我将继续利用eshop demo程序来探讨如何通过Opentracing将Kafka异步消息也纳入到Istio的分布式调用跟踪中。...然后打开Jaeger的界面 http://{NODE_IP}:30088 查看生成的分布式调用跟踪信息。...在Jaeger UI上将图形切换为trace graph，可以更清晰地表示出各个Span之间的调用关系。 总结 Istio服务网格通过分布式调用跟踪来提高微服务应用的可见性。...我们可以使用Opentracing Instrumentation来代替应用编码传递分布式跟踪的相关http header；还可以将方法级的调用跟踪和Kafka消息的调用跟踪加入到Istio生成的调用跟踪链中
perf-tools （2）启动执行 （3）输出内容说明 5、如何回收Page Cache 执行脚本：echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 这里可能需要等待一会，因为有应用程序正在写数据...后一个问题对写负载很高的应用会产生很大影响。 4、如何调整内核参数来优化IO性能？...echo vm.dirty_background_ratio=1 >> /etc/sysctl.conf sysctl -p /etc/sysctl.conf #设置方法3(永久生效): #当然你还可以在/...参数优化 对于写压力特别大的，建议把这个参数适当调大；对于写压力小的可以适当调小；如果cached的数据所占比例（这里是占总内存的比例）超过这个设置， 系统会停止所有的应用层的IO写操作，等待刷完数据后恢复...这样可以有效的解决上述存在的问题，其实这种设计在绝大部分框架中都有。
这一讲中，我想和你分享一下，数组和链表结合起来的数据结构是如何被大量应用在操作系统、计算机网络，甚至是在 Apache 开源项目中的。...像我们写程序时使用到的 Java Timer 类，或者是在 Linux 中制定定时任务时所使用的 cron 命令，亦或是在 BSD TCP 网络协议中检测网络数据包是否需要重新发送的算法里，其实都使用了定时器这个概念...当然了，在现实中，计算机里时钟的精度都是毫微秒（Nanosecond）级别的，也就是十亿分之一秒。...你可能会问，我们现在只学习了数组和链表这两种数据结构，难道就可以设计一个被如此广泛应用的定时器算法了吗？完全没问题的，那我们就由浅入深，一起来看看各种实现方法优缺点吧。...与计算机网络里面的 TCP 协议需要用到大量定时器来判断是否需要重新发送丢失的网络包一样，在 Kafka 里面，因为它所提供的服务需要判断所发送出去的消息事件是否被订阅消息的用户接收到，Kafka 也需要用到大量的定时器来判断发出的消息是否超时然后重发消息
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...Sparse Index in Kafka 我们知道，单个Kafka的TopicPartition中，消息数据会被切分成段（segment）来存储，扩展名为.log。...可以通过Kafka提供的DumpLogSegments小工具来查看索引文件中的信息。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?
当客户端拒绝此消息或者未应答便断开连接时，就会使得此消息重新入队（在版本2.7.0以前是到重新加入到队尾，2.7.0及以后是保留消息在队列中的原来位置）。...Redis： 优点：比较轻量级，易上手 缺点：单点问题，功能单一 Kafka： 优点：高吞吐；分布式；快速持久化；负载均衡；轻量级 缺点：极端情况下会丢消息 最后附一张网上截取的测试结果: ?...要是超标了，它就罢工了…… vm_memory_high_watermark：内存使用，默认0.4（最多让它使用40%的内存，超标罢工） 注：若启动失败了，可以在启动日志中查看到具体的错误信息。...如果使用的是域名，那么需要设置RABBITMQ_USE_LONGNAME为true。...rabbitmqctlset_parameterfederation-upstreammy-upstream'{"uri":"amqp://server-name","expires":3600000}'定义一个my-upstream uri是其上游节点的地址，多个upstream的节点无需在同一集群中
在实际生产环境中，全链路跟踪框架如果对每个请求都开启跟踪，必然会对系统的性能带来一定的压力。...与此同时，庞大的数据量也会占用大量的存储资源，使用全量采样的场景很有限，大部分应用接入链路跟踪的初衷是错误异常分析或者样本查看。 为了消除全量采样给系统带来的影响，设置采样率是一个很好的办法。...一般在Metrics系统中，例如Prometheus，都会有记录业务应用的日常qps均值。...在实际应用中，可以根据业务的具体情况对参数做相应的调整。...根据每秒采样数-qps函数计算出对应采样率后，需要将其应用到BitSet中，即生成一个新的100大小的BitSet。 在实际应用过程中，有一些需要问题仍需关注 预热 所谓预热，其实是假"预热"。
搭建zookeeper集群（最好也安装到solr集群目录下） 3、复制能够运行solr单机版的tomcat到solr集群目录下 4、修改tomcat端口号，使其能够运行 5、将 solrHome 中的...访问地址： ip：tomcat端口号/solr 注： 1、 在安装solrhome后，在solrCore实例下，schema可以配置索引库的关键词字段 2、 data-config.xml可以配置数据库连接池...，数据库和索引库文档的映射关系，数据库的列明和索引库的字段完成映射（导入数据库表到solr中） solr在分布式项目中的应用 前提： 搭建一个mvc环境 步骤: 1、添加solr和zookeeper...坐标 2、在application-dao.xml中添加实例化访问solr集群的api对象 <!...xml中定义的关键字 package ah.szxy.search.entity; import org.apache.solr.client.solrj.beans.Field; /** *
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 AiCharm 读完需要 17 分钟 速读仅需 6 分钟 / 强化学习在目标跟踪中的应用 / 强化学习讨论的问题是智能体...今天介绍三篇关于强化学习在目标跟踪中的工作，分别利用强化学习来决策使用的特征，多个跟踪器的切换以及是否更新模板。...整体框架如图 2 所示，在每一层互相关结果F_l后面接一个 Q-Net，用于判断是否在该层停止，或者调整预测框的形状并继续使用下一层特征。...在每一个 step 即第 l 层中，agent 根据当前状态S_l 采取动作A_l来决定是否调整预测框或者在该层停止并输出结果，动作A_l的目的是减少预测的框的不确定性。...4 小结 以上三种方法分别介绍了利用强化学习来决策使用的跟踪特征，多个跟踪器的切换以及是否更新模板。可以发现，应用的方向基本都是把跟踪方法中某些需要启发式设计的模块换成了强化学习进行智能决策。
分布式调用跟踪和Opentracing规范 什么是分布式调用跟踪？ 相比传统的“巨石”应用，微服务的一个主要变化是将应用中的不同模块拆分为了独立的进程。...在微服务应用中采用Opentracing API实现分布式调用跟踪，可以避免vendor locking，以最小的代价和任意一个兼容Opentracing的基础设施进行对接。...在浏览器中打开Jaeger的界面 http://${NODE_IP}:30088 ，查看生成的分布式调用跟踪信息。...我们可以使用Opentracing来代替应用硬编码，以传递分布式跟踪的相关http header；还可以通过Opentracing将方法级的调用信息加入到Istio/Envoy缺省提供的调用链跟踪信息中...在下一篇文章中，我将继续利用eshop demo程序来探讨如何通过Opentracing将Kafka异步消息也纳入到Istio的分布式调用跟踪中。
正文 本文主要介绍可观察性的链路追踪模块，我将按以下几个大纲逐步演进： OpenTracing 介绍 Jaeger 介绍 Jaeger 部署 Jaeger 使用 OpenTracing 介绍 起源 实现分布式追踪的方式一般是在程序代码中进行埋点...数据模型 OpenTracing 定义了以下数据模型： Trace （调用链）：一个 Trace 代表一个事务或者流程在（分布式）系统中的执行过程。...Jaeger 介绍 Jaeger 受 Dapper 和 OpenZipkin 的启发，是 Uber Technologies 开源的分布式跟踪系统，遵循 OpenTracing 标准，功能包括： 分布式上下文传播...Jaeger 可以使用 Apache Kafka 作为收集器和实际后备存储之间的缓冲。Ingester 是一个从 Kafka 读取数据并写入另一个存储后端的服务。...Jaeger 使用 继续回到上文的 OpenTracing API for Go 示例，现在就可以将我们的应用程序连接到 Jaeger 了。
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