我正在开发一个将要部署在 GCP 上的 Kubernetes(K8s)托管环境中的 Go 服务。有一天,我想要查看测试环境中的日志,于是获取了 ArgoCD 平台的访问权限。在尝试找到日志的过程中,我无意中看到了描述我的服务部署配置的 YAML。让我震惊的是,CPU 限制被设置为 250m。我对它意味着我的服务将被限制到 25% 的 CPU 有一个粗略的理解,但我真的不清楚它的真正含义。
Byte Buddy 是一个代码生成和操作库,用于在 Java 应用程序运行时创建和修改 Java 类,而无需编译器的帮助。
•JDK动态代理:运行期动态的创建代理类,只支持接口;•ASM:一个 Java 字节码操控框架。它能够以二进制形式修改已有类或者动态生成类。不过ASM在创建class字节码的过程中,操纵的级别是底层JVM的汇编指令级别,这要求ASM使用者要对class组织结构和JVM汇编指令有一定的了解;•javassist:一个开源的分析、编辑和创建Java字节码的类库(源码级别的类库)。javassist是jboss的一个子项目,其主要的优点,在于简单,而且快速。直接使用java编码的形式,而不需要了解虚拟机指令,就能动态改变类的结构,或者动态生成类;•bytebuddy:一个更高层次操作字节码的工具包。
代理模式是一种设计模式,能够使得在不修改源目标的前提下,额外扩展源目标的功能。即通过访问源目标的代理类,再由代理类去访问源目标。这样一来,要扩展功能,就无需修改源目标的代码了。只需要在代理类上增加就可以了。
关于skywalking请看我上一篇博文,其使用javaAgent技术,使得应用接入监控0耦合。今天在分析skywaking过程中,对javaAgent技术有了更深入的了解。skywalking使用的javaAgent工具ByteBuddy是一个比ASM更上层的针对java字节码操作的封装,基于ByteBuddy,我们可以快速方便的对java字节码进行增强处理,更高效的开发javaAgent应用。
寻找 Java 应用程序漏洞的好时机!在过去的几个月里,我一直在尝试构建一个名为Captain Hook的工具,它使用动态方法来查找大型闭源 Java 应用程序的一些有趣(安全方面)特性。在此过程中,我尝试了许多仪器工具和技术,但很难找到满足我所有需求的工具和技术。在本文中,我将总结通过我的许多(一些失败,一些成功)尝试所学到的东西。
DTLS协议 版本: DTLS V1.2 语言: GO 类库:Pion/Dtls 跨网请求测试 客户端IP:10.153.98.2(黑龙江) 服务端IP: 112.126.83.151 (北京) 延迟:25ms(ping) 测试方式 Tcpdump抓包后,使用wireshark分析 📷 Cookie握手占用 25ms左右 交换秘钥占用25ms左右 加密握手占用25ms左右 总耗时: 76ms。 约为网络延迟(ping), 的3倍左右。
性能角度主要瞄准三个方向:内存占用,时延,吞吐。在这些角度之外可能围绕OOM是否合理,GC参数是否合理,或者启动速度方面等。
题目不能太长 原本为:java agent及字节码技术得到DNS时间流程尝试(如何对jdk 代码进行AOP操作)
阅读了IT文章《30个提高Web程序执行效率的好经验》,这30条准则对我们web开发是非常有用的,不过大家可能对其中的一些准则是知其然而不知其所以然。 下面是我对这些准则的理解和分析,有些有关JS性能的准则,我也测试了它们的差异,大家可以下载DEMO页面,如有理解不正确的地方,请大家指正。也非常欢迎大家补充。 测试环境: OS:Vista; Processor:3.40GHz; Memory: 2.00GB; System type: 32-bit Operating System; Browser: IE
提到字节码增强技术,相信用过 Spring 的小伙伴都会知道 Java Proxy 和 Cglib。
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。
一、ExpirationTime的作用 在React中,为防止某个update因为优先级的原因一直被打断而未能执行。React会设置一个ExpirationTime,当时间到了ExpirationTime的时候,如果某个update还未执行的话,React将会强制执行该update,这就是ExpirationTime的作用。
上文中我们知道,要使用Skywalking去监控服务,需要在其 VM 参数中添加 “- javaagent:/usr/local/skywalking/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar"。这里就 使用到了java agent技术。
java agent开了一扇门,bytebuddy在开的这扇门中打开了一片新的天地。比较典型的就是skywalking、sermant、arthas、mockito、fastjson等。是不是很好奇skywalking、sermant、arthas、mockito、fastjson的原理。下面我们来了解一下。
在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
重试是处理分布式系统中的部分或瞬态故障的基本机制。但重试也可能是危险的,如果做得不好,他们可以迅速将一个小错误升级为系统范围的中断。在这篇文章中,我们描述了我们如何在Linkerd 2.2里设计重试,使Linkerd能够在最小化风险的同时,自动提高系统可靠性。
在之前的博客当中我们了解了Java Agent的一些基本概念和如何编写一个简单的Java Agent,但是在之前的博客中所使用的Agent编写方法还是相对原始和繁琐的。在原先的逻辑中我们是使用Instrument直接进行二进制码操作和修改,这种方式要求使用者对Java class文件格式的相关知识能够了然于胸,简单来说就是需要做到人肉翻译二进制文件这样一个非人操作。为了进一步简化编写Java Agent的复杂度,这里我们要介绍下面这样一款字节码处理利器——ByteBuddy。
HotspotVM垃圾回收采用分代回收算法,分代回收基于这样一个事实:对象生命周期不同,针对不同生命周期的对象可以采取不同的回收策略。
算法:视频是由连续的多帧图像构成,因此,视频信号处理最终仍属图像处理范畴。但是,时间维度在视频中包含了许多有用的信息。为了获取视频,首先创建一个VideoCapature对象。其参数可以是设备的索引号,也可以是一个视频文件,设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0,如果捕获非摄像头的视频,0改为视频文件路径。cv2.waiKey()设置适当的持续时间(帧间频率),如果设置的太低,视频会播放的很快,太大又会播的太慢,一般设为25ms即可。视频信号是重要的视觉信息来源,其中包含的信息要远大于图像,对视频的分析也是计算机视觉领域的主要研究方向之一。
摘要:在 SkyWalking 课程中有一小节讲到了 Java Agent,零代码侵入就能实现 JVM 层面的 AOP 增强的好技术。
ab是apache自带的一个很好用的压力测试工具,当安装完apache的时候,就可以在bin下面找到ab 参数说明及示例 我们可以模拟100个并发用户,对一个页面发送1000个请求 输入命令:ab -
1. APM系统 ---- 1.1. APM系统概述 APM (Application Performance Management) 即应用性能管理系统,是对企业系统即时监控以实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。应用性能管理,主要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 总拥有成本。 APM系统是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。 1.2. 分布式链路追踪 随着分布式系统和微
RocketMQ最佳实践 https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/best_practice.md
简单介绍一下JVM内存结构和常见的垃圾回收器。 当代主流虚拟机(Hotspot VM)的垃圾回收都采用“分代回收”的算法。“分代回收”是基于这样一个事实:对象的生命周期不同,所以针对不同生命周期的对象可以采取不同的回收方式,以便提高回收效率。
本文涉及到的类主要在 org.skywalking.apm.agent.core.plugin 包里,如下图所示 :
策略 : 在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器,让定时器在键的过期时间来临时,立即执行对键的删除操作。
当Java程序性能达不到既定目标,且其他优化手段都已经穷尽时,通常需要调整垃圾回收器来进一步提高性能,称为GC优化。但GC算法复杂,影响GC性能的参数众多,且参数调整又依赖于应用各自的特点,这些因素很大程度上增加了GC优化的难度。 即便如此,GC调优也不是无章可循,仍然有一些通用的思考方法。本篇会介绍这些通用的GC优化策略和相关实践案例,主要包括如下内容: 优化前准备: 简单回顾JVM相关知识、介绍GC优化的一些通用策略。 优化方法: 介绍调优的一般流程:明确优化目标→优化→跟踪优化结果。 优化案例: 简述
设置key过期时间后,我们不去管他,当需要key时,我们检查其是否过期,如果过期,我们就删除它,反之返回key
我在性能综述的那三篇文章中,描述了各种指标,比如 TPS、RPS、QPS、HPS、CPM 等。我也强调了,我们在实际工作的时候,应该对这些概念有统一的认识。
服务器的定时器一直都有不准确的问题,包括大名鼎鼎的Nginx也是一样,定时器的误差本质上是由于并发引起的,这是服务器要解决的本质问题。 趁今年过春节,仔细分析了ST的调度和定时器机制,目前大部分时候定时器能达到25ms之内的精度,要完整解决这个问题还需要继续改善。 并发 首先,考虑服务器怎么支持并发?目前Linux服务器基本就是epoll了,下面是示意代码: nfd = epoll_wait(fds, timeout);for (int i = 0; i < nfd; i++) { int
在运维监控系统开发过程中我们往往需要在特定的方法出入口进行记录日志、采集参数,甚至在特定场景下需要对方法的出入参数或者整个方法逻辑进行重写。目前市面上开源的APM系统主要有CAT、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking,大都是参考Google的Dapper实现的。个人在项目中主要使用skywallking,在java、golang等多语言中有过实践,所以这里主要记录自己在java项目中使用skywallking的一些心得和笔记。
以 CPU 定时执行的方式换 Redis 内存(因为会使用轮询的方式一直耗用 CPU 资源),及时性不高,但是内存不会浪费
相对于小傅哥之前编写的字节码编程;ASM、Javassist 系列,Byte Buddy 玩法上更加高级,你可以完全不需要了解一个类和方法块是如何通过 指令码 LDC、LOAD、STORE、IRETURN... 生成出来的。就像它的官网介绍;
相对于小傅哥之前编写的字节码编程; ASM、Javassist 系列,Byte Buddy 玩法上更加高级,你可以完全不需要了解一个类和方法块是如何通过 指令码 LDC、LOAD、STORE、IRETURN... 生成出来的。就像它的官网介绍;
先带着几个问题来学习nsim插件:带宽是如何使用的?延迟是怎么实现的?保序是如何处理的?
这个演示是一个Ruby应用程序,可以帮助您管理书架。它由多个微服务组成,并通过 HTTP 使用 JSON 与其他服务通信。有三种服务:
案例简述 在第二章中我们已经可以监控方法执行耗时,虽然它能完成我们一些基本需要,但是为了增强代码的扩展性,我们需要使用字节码操作工具ByteBuddy来帮助我们实现更完善的监控程序。
要获取每个路由的指标,您必须首先创建一个 service profile。创建 service profile 后,Linkerd 将向 Prometheus 指标添加标签, 将特定请求与特定路由相关联。
What’s the WebWorkers? 2008 年 W3C 制定出第一个 HTML5 草案中提出了工作线程(Web Worker)的概念,并且规范出 Web Worker 的三大主要特征:能够长时间运行(响应),理想的启动性能以及理想的内存消耗。Web Worker 允许开发人员编写能够长时间运行而不被用户所中断的后台程序,去执行事务或者逻辑,并同时保证页面对用户的及时响应。 Web Workers类型有哪些? 专用线程(Dedicated Workers) 由主线程创建,并且只能和主线程通信。
1 | 作者:冯伟源,腾讯云数据库架构师,腾讯云Redis从零到一的技术运营负责人,第九届中国数据库技术大会分享嘉宾,拥有八年数据库的运营开发与海量运维经验,曾让QQ与Qzone数据库业务达到一人万台服务器的运营成熟度。 ---- 1 简述 我们知道,Del命令能删除数据,除此之外,数据在Redis中,还会以哪种方式被删除呢?在Redis内存满一定会返回OOM错误?Key到达过期时间就立即删除?删除大Key会影响性能吗?下面,咱们一起探讨。 1 同步和异步删除 1.DEL 和 UNLINK R
对于程序员来说,我们通常知道很多概念,例如组件、模块、系统、框架、架构等,而本文我们重点说 框架。
Redis所有的键都可以设置过期属性,内部保存在过期字典中。由于进程内保存了大量的键,维护每个键精准的过期删除机制会导致消耗大量的CPU,对于单线程的Redis来说成本过高,因此Redis采用惰性删除和定时任务删除机制实现过期键的内存回收。
首先我们想一下,两个公司之间如果有互相调用接口的业务需求,如果没有引入中间件技术,是怎么实现的呢?
一、前言 WebMonitor 作为一个前端监控系统,服务于众多业务的上报需求,包括:微信小程序、H5、京喜 App和部分 PC 页。作为京喜业务流量最大的服务,WebMonitor 过去在超大流量下
主控全志A523M00X0000,配套Android 13 + 5.15 Kernel系统。4G内存,64G eMMC,屏幕1280*800分辨率。
单臂路由(router-on-a-stick)是指在路由器的一个接口上通过配置子接口(或“逻辑接口”,并不存在真正物理接口)的方式,实现原来相互隔离的不同VLAN(虚拟局域网)之间的互联互通。
之前我们聊过string、list、hash、set、zset,并且自实现了动态字符串、双端链表、hash字典、压缩链表、跳跃链表等结构。那么redis是怎么组织这些数据结构高效的运行呢?
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。
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