随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
在高并发分布式环境下，对于访问量大的业务、接口等，需要及时的监控网站的健康程度，防止网站出现访问缓慢，甚至在特殊情况出现应用服务器雪崩等场景，在高并发场景下网站无法正常访问的情况，这些就会涉及到分布式监控系统，对于核心指标提前监控，防患于未然。
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。
Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。Kafka 的核心组件包括生产者（Producer），消费者（Consumer），主题（Topic），分区（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特点有：
https://gitee.com/zlt2000/microservices-platform
总之，监控系统是分布式系统中不可或缺的一部分。通过实时监测、警报、数据记录和分析等功能，监控系统可以帮助您确保系统的可用性、稳定性、性能、合规性和可维护性，为分布式系统的正常运行和管理提供强有力的支持。
Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文。 每个应用程序向Zipkin报告定时数据，Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序；如果想解决延迟问题，可以过滤或者排序所有的跟踪请求，并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比。
在互联网企业中，经常离不开的术语就是分布式架构和微服务相关的词汇，如果让你来设计一个分布式系统，你会以什么样的维度去构思我们的分布式系统呢？首先，我们需要明白为什么需要分布式系统，它的实现目标是什么；其次当我们对分布式目标清晰之后，那么我们实现可以从目标的维度思考可采取的技术手段有哪些；接着我们对技术栈知识有了一个基本认知之后，这个时候又要要求我们思考架构设计的不仅是全局宏观的技术栈视野，还要具备全局的业务服务视野来思考并落地我们的分布式架构的设计。因此对于分布式架构的学习是一个漫长的过程，先要清楚目标，然后弄明白实现目标的技术方案，最后结合我们的技术栈与业务体系从宏观以及微观上去思考并落地我们的分布式架构设计。
在工程领域，架构是一个系统的基本组织结构，它涵盖了系统的组件、这些组件的关系以及它们与环境的交互方式。简单来说，架构是一个系统的蓝图，它定义了系统的关键元素以及这些元素之间的交互。
在IT行业始终在进行着开源和商业的竞争而且双方火力都不差，开源的受众更多是中小企业，免费开源而且用户基数庞大，商业的用户都是一些大中型企业，求稳求成熟的服务。 今天来浅谈一下zabbix和Grid control,限于自己的认识有限，所以先开个题，zabbix也在熟悉和使用中，后续继续补全和更正。 zabbix大量在互联网企业使用，很大的一个原因就是MySQL所用，但是它的发展不止于此，对于系统级的监控也是很拿手。按照通用的说法，zabbix是基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源
刚刚毕业第一份工作，没接触过分布式微服务相关的知识，后来换工作才了解到这些，面试官看了我简历里写了分布式相关，就开始揪住这个问题问，虽然一知半解地说了点，但是面试官明显不满意，没抓住要点，因此关于理论概念，还是要好好掌握总结的。
各种分布式框架层出不穷，Spring Cloud，阿里的 Dubbo，无论使用哪一个，原理都相同，考察下基本概念掌握的如何。
监控是分布式系统的必备组件，能够起到提前预警、问题排查、评估决策等功效，乃行走江湖、居家必备之良品。
Zabbix是一个基于Web界面的提供分布式系统监控的企业级开源解决方案,Zabbix能监视各种网络参数,保证服务器系统安全稳定地运行,并提供灵活的通知机制以让SA快速定位并解决存在的问题.Zabbix分布式监控系统的优点如下:
在系统监控和可观测性领域，关于使用拉取（Pull）方法还是推送（Push）方法进行度量数据采集的讨论一直存在，且没有一个明确的答案。这两种方法各有其特点、优势和不足，而最佳选择往往取决于具体的使用场景、系统架构和操作偏好。本文将深入探讨这两种方法。
Zabbix 是一个高度集成的网络监控解决方案，可以提供企业级的开源分布式监控解决方案，由一个国外的团队持续维护更新，软件可以自由下载使用，运作团队靠提供收费的技术支持赢利。
Elasticsearch 是一款分布式搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。其设计理念包括实时性、分布式、多语言支持等，使其成为构建全文搜索、日志分析、监控系统等应用的首选引擎。在本文中，我们将深入探讨 Elasticsearch 的核心概念、用途、架构以及一些高级功能。
1.掌握HTML，CSS，JavaScript等前端基本技术，并使用JSP,Servlet开发小型网站
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在这篇文章中，我们将通过一个简单的例子来介绍一下Linkerd和Zipkin如何在Kubernetes（Google开源的容器集群管理系统）中协同工作以自动获得分布式跟踪，只需要对应用程序进行一些小小的修改。
声明：本文首发于CSDN，禁止未经许可的任何形式转载，可咨询文末的责编。 多机房架构存在的原因 单机房一旦死机，断电、维护根本无法挽回整个数据，想离线读取等都不行。当一个机房不可用，所有的业务就都不可
前言：本文通过挖掘 APM 的发展史并着重介绍腾讯云新推出的 Operator 方案，实现多语言应用一键接入。
对于分布式系统来说，整个集群的存储容量和处理能力，往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时，应尽可能保证数据均衡。但是，在生产环境的业务系统中，由于各方面的原因，数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外，究其原因主要包括两个：一个是不同分片间key数量不均匀，另一个是某分片存在bigkey；接下来我们看看，在腾讯云数据库redis中，如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
2019年最新Java学习路线图， 路线图的宗旨就是分享，专业，便利，让喜爱Java的人，都能平等的学习。从今天起不要再找借口，不要再说想学Java却没有资源，赶快行动起来，Java等你来探索，高薪距你只差一步！
#zabbix简介 zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案 #官网地址 #官方网站 http://www.zabbix.com #zabbix4.2阅读手册 https://www.zabbix.com/documentation/4.2/manual/definitions #特点 1、安装与配置简单 2、支持多种语言，免费开源 3、自动发现服务器与网络设备分布式监控以及web集中管理功能 #端口 zabbix server ：10051 zabbix
作者：艾特程序员 来源：https://www.toutiao.com/i6852941576763769351
服务器监控工具功能相当强大，无论何时何地，我们都可以了解到服务器的功能以及性能。服务器监控工具的使用，可以让我们清楚的知道用户可以打开我们的网站，且确保网速不慢。只有这样做，才能留住宝贵的用户，以免因为系统停运的原因，导致用户丢失。
码云Gitee 始终致力于推动国内开源生态的建立与良好发展，在竭诚为广大开发者提供更好的云端代码托管、协作开发服务的同时，也推出了码云开源项目 “GVP” 与 “1000 Star” 计划，大力扶植和推广本土优质开源项目，让国内优秀的开源作者们得能到更多的关注、获得更好的发展。 以下为码云Gitee 2018 年 5月份入选的 GVP 项目和被用户新评为 1000 Star 项目的名单，赶紧来看看有没有你中意的开源项目吧！ 5月份入选 GVP—码云最有价值开源项目计划 项目 项目一： platform-we
超时再细分，又分为DB超时，缓存超时，RPC超时。下面是一个统计分析图，尤其是RPC超时所占比重最大，这是因为分布式系统架构的思想已植根于每位程序架构者的思维，而RPC是分布式乃至微服务环境中不可或缺的一个因素。
Kubernetes 最初源于谷歌内部的 Borg，提供了面向应用的容器集群部署和管理系统。Kubernetes 的目标旨在消除编排物理/虚拟计算、网络和存储等基础设施资源的负担，并使应用程序运营商和开发人员完全将重点放在以容器为中心的原语上进行自助运营。Kubernetes 也提供稳定、兼容的基础（平台），用于构建定制化的 workflows 和更高级的自动化任务。 Kubernetes 具备完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建负载均衡器、故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容、可扩展的资源自动调度机制、多粒度的资源配额管理能力。 Kubernetes 还提供完善的管理工具，涵盖开发、部署测试、运维监控等各个环节。
上篇文章，我们聊到了分布式架构的演进过程，那本文我们就来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。
一、前言 上篇文章，我们聊到了分布式架构的演进过程，那本文我们就来聊一聊目前主流的分布式架构以及分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 二、SOA架构解析 SOA 全称是: Service Oriented Architecture，中文释义为 “面向服务的架构”，它是一种设计理念，其中包含多个服务， 服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通
上篇文章，我们聊到了分布式架构的演进过程，那本文我们就来聊一聊目前主流的分布式架构以及分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监控的企业级的开源解决方案，Zabbix能监视各种网络参数，系统硬件参数，保证服务器系统的安全稳定的运行，并提供灵活的通知机制以让管理员快速定位并解决存在的各种问题。
zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监控以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。 zabbix 由 server、agent、web、proxy 以及 db 组成。 其中： server：是监控代理程序报告系统可用性、系统完成整性和统计信息的核心组件。 agent：部署在监控目标上，能够主动监控本地资源和应用程序，并将收集到的数据报告给Zabbix Server。 web：为了从任何地方和任何平台都轻松的访问Zabbix，Zabbix提供了基于Web的界面。 proxy：可以替Zabbix Server收集性能和可用性数据。Proxy代理服务器是Zabbix软件可选择部署的一部分；当然，Proxy代理服务器可以帮助单台Zabbix Server分担负载压力。主要体现分布式特点。 db：所有配置信息和Zabbix收集到的数据都被存储在数据库中。 zabbix server可以通过SNMP，zabbix agent，ping，端口监视等方法提供对远程服务器/网络状态的监视，数据收集等功能，它可以运行在Linux，Solaris，HP-UX，AIX，Free BSD，Open BSD，OS X等平台上。
服务器监控工具功能相当强大，无论何时何地，我们都可以了解到服务器的功能以及性能。服务器监控工具的使用，可以让我们清楚的知道用户可以打开我们的网站，且确保网速不慢。只有这样做，才能留住宝贵的用户，以免因为系统停运的原因，导致用户丢失。基于此，我为大家收集了12款超实用的服务器监控工具。
如何轻松应对复杂应用的微服务架构设计？如何实现高效的容器化组件管理，快速成为 Go 高薪工程师？本文，作者将结合经典 IM 项目，带你深入微服务架构精髓，探究主流微服务框架Go-Zero框架底层运作机制和框架自研之道，让你从分布式系统架构设计、容器化部署管理、高并发性能提升、系统监控等，多维度掌握Go开发高薪技能，助力你快速成为行业急需人才。
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
Kubernetes具有完备的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制/多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、内建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复功能、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制，以及多粒度的资源配额管理能力。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境越来多样化，容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器，数十种要监控的对象，现有的监控系统还能否支撑的住？来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警？怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢？ 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台，先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享，本篇文章
1、hystrix内部工作原理：8大执行步骤和流程 2、资源隔离：你如果有很多个依赖服务，高可用性，先做资源隔离，任何一个依赖服务的故障不会导致你的服务的资源耗尽，不会崩溃 3、请求缓存：对于一个request context内的多个相同command，使用request cache，提升性能 4、熔断：基于短路器，采集各种异常事件，报错，超时，reject，短路，熔断，一定时间范围内就不允许访问了，直接降级，自动恢复的机制 5、降级：报错，超时，reject，熔断，降级，服务提供容错的机制 6、限流：在你的服务里面，通过线程池，或者信号量，限制对某个后端的服务或资源的访问量，避免从你的服务这里过去太多的流量，打死某个资源 7、超时：避免某个依赖服务性能过差，导致大量的线程hang住去调用那个服务，会导致你的服务本身性能也比较差
如此复杂的业务关系， 想要靠人来解决是不可能的， 所以微服务提供了一个组件—–注册中心
这里的后端基础设施主要指的是应用在线上稳定运行需要依赖的关键组件或者服务。开发或者搭建好以上的后端基础设施，一般情况下是能够支撑很长一段时间内的业务的。此外，对于一个完整的架构来说，还有很多应用感知不到的系统基础服务，如负载均衡、自动化部署、系统安全等，并没有包含在本章的描述范围内。
go语言是一种开源的、语法精简的静态编程语言，它的开源社区比较庞大，应用场景非常广范。可以用于系统监控、容器技术(Docker)、大数据、存储技术、分布式系统(Hyperledger Fabric)、消息系统(Kafka客户端)、服务器管理、安全工具、Web工具等。 这里介绍在Linux上安装并配置go。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下可观测生态领域相关的技术 - Distributed Tracing（分布式追踪）。
之前我们为大家详细介绍了分布式系统环境下，银行运维所面临的挑战与难题，分布式运维建设模式，以及分布式系统下运维工具的落地建议，但工具的建设并不意味着运维的成功转型升级，运维体系的建设需要有科学的指导思想以及体系化的建设理念。
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