概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。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。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理
当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。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。 原文作者:Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Ja
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理(应用性能监控)
微服务架构其实就是将单一的应用程序划分成为一组小的服务,其中每个服务都是独立的业务单元,同时又能够被独立开发、运行、测试以及部署。简单来说,它的本质其实就是拆分和独立,这也决定了微服务的部署应该是分布式的。微服务架构虽然解决了目前诸多的架构层面的问题,但在分布式部署的环境中,如何才能够有效监控每一个服务,并及时发现系统中的问题又成为了新的挑战。
最近做了一些分布式链路追踪有关的东西,写篇文章来梳理一下思路,或许可以帮到想入门的同学。下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解,欢迎评论区交流~。
之前四篇介绍了一个国内开发者开发的优秀框架SqlSugar,给我们眼前一亮的感觉。这一篇,我们将试试另一个出镜率比较高的ORM框架-Dapper。
Dapper是一个简单的.NET对象映射器,在速度方面具有"King of Micro ORM"的头衔,几乎与使用原始的ADO.NET数据读取器一样快。ORM是一个对象关系映射器,它负责数据库和编程语言之间的映射。
调用链跟踪系统,又称为tracing,是微服务设计架构中,从系统层面对整体的monitoring和profiling的一种技术手段,而Jaeger则是Uber开发的新一代tracing系统。
前言: 最近有很多同学问我.NET方面有哪些好用的ORM框架,我觉得这方面的介绍网上应该会介绍的比较全面文章,于是我想搜一篇全面的介绍文章发给他们结果我发现网上说来说去基本上就是那几个,于是就有了这篇
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、分布式数据库、分布式缓存等,使得后台服务构成了一种复杂的分布式网络。在服务能力提升的同时,复杂的网络结构也使问题定位更加困难。在一个请求在经过诸多服务过程中,出现了某一个调用失败的情况,查询具体的异常由哪一个服务引起的就变得十分抓狂,问题定位和处理效率是也会非常低。
柠檬(Lemon丶)大佬在一月份开业了柠檬研究院,研究院指导成员学习分布式和云原生技术,本月课题是分布式链路追踪,学习 Dapper 论文、Jaeger 的使用,以及完成一个兼容 Jaeger 的链路追踪框架。
对于我们而言选择ORM框架的目的,其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库,提高开发编程效率和程序的维护拓展性。
如上图 有一个Action需要调用很多Service 然后 Service之间又相互调用,在开启Action时 其实是想开启一个事务,但是某些内部代码有可能自己去开启了事务。相互之间调用管理起来非常麻烦。经常出现不可估计的问题。如果有一个集中管理的地方就好很多。比如在Action这里启动一个工作单元,后续所有的业务都使用同一个事务 和 DbContext,这才是我们的预期的。
去年我在业余时间,自己整了一套dapper的lambda表达式的封装,原本是作为了一个个人的娱乐项目,当时也只支持了Sql Server数据库。随之开源后,有不少朋友也对此做了试用,也对我这个项目提出了不少的建议。因此我在最近公司业务不怎么繁忙的情况下,对朋友们的建议和我的想法做了一个总结,然后花了一个星期的时间对项目进行了重构与升级,希望该项目能帮助到有需要的人。
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大家一直都在谈论微服务架构,园子里面也有很多关于微服务的文章,前几天也有一些园子的朋友问我微服务架构的一些技术,我这里就整理了微服务架构的技术栈路线图,这里就分享出来和大家一起探讨学习,同时让新手对微服务相关技术有一个更深入的了解。
随着微服务架构的流行,一次请求往往需要涉及到多个服务,因此服务性能监控和排查就变得更复杂:
Dapper是一款轻量级的ORM框架,有关Dapper优缺点的文章网上一大堆,这里小编就不再赘述啦。下面直接进入正题:
Java的反射,是我们进阶的敲门砖。反射肯定比直接调用慢,这个毋庸置疑了,我这篇文章也不是证明反射有多高效的。我举个快递小哥的例子:
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》,特邀行业佼者,聚焦前沿技术的落地与理论实践,持续为您解读云时代热点技术,探秘行业发展新机。 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起Zipkin、Jaeger、Skywalking这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用
提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。
## 前言 什么是APM?全称:Application Performance Management 可以参考这里: 现代APM体系,基本都是参考Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统
作者:Java 研发专家-周东科 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异,链路唯一的 trace id,关联父链路的 pare
[本文篇幅较长,可以通过目录查看您感兴趣的内容,或者下载格式良好的PDF版本文件查看] 目录 一、ORM的"三国志" 2 1,PDF.NET诞生历程 2 2,Linq2Sql&EF: 3 3,微型ORM崛起 4 二、一决高下 4 2.1,ORM没有DataSet快? 4 2.1.1,ORM生成SQL的质量问题 4 2.1.2,DataReader没有DataSet快? 5 2,ORM的三个火枪手 6 2.1,委托+缓存 6 2.2,表达式树
在微服务横行的时代,服务化思维逐渐成为了程序员的基本思维模式,但是,由于绝大部分项目只是一味地增加服务,并没有对其妥善管理,当接口出现问题时,很难从错综复杂的服务调用网络中找到问题根源,从而错失了止损的黄金时机。
如我们之前所述, Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时,多图搜索是在单个线程中顺序执行的,一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失,因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中,我们并行化了向量搜索,如果线程池中有足够的可用线程,则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化,我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
英文原文:StackOverflow Update: 560M Pageviews A Month, 25 Servers, And It's All About Performance StackOverflow 是一个 IT 技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题。当下的 StackOverflow 已拥有 400 万个用户,4000 万个回答,月 PV5.6 亿,世界排行第 54。然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有 25 台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性、负载均衡
【编者按】StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54。然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索及高效代码上的较量。近日,High Scalability创始人Todd Hoff根据Marco Cecconi的演讲视频“ The architecture of StackOver
摘要:同时使用Linux和Windows平台产品,大量使用静态的方法和类,Stack Overflow是个重度性能控。同时,取代横向扩展,他们坚持着纵向扩展思路,因为“硬件永远比程序员便宜”。 StackOverflow是一个IT技术问答网站,用户可以在网站上提交和回答问题。当下的StackOverflow已拥有400万个用户,4000万个回答,月PV5.6亿,世界排行第54。然而值得关注的是,支撑他们网站的全部服务器只有25台,并且都保持着非常低的资源使用率,这是一场高有效性、负载均衡、缓存、数据库、搜索
本文一共分为上下两部分。我们将针对大数据开源工具不同的用处来进行分类,并且附上了官网和部分下载链接,希望能给做大数据的朋友做个参考。下面是第一部分。
在使用 EF或者写 SQL语句时,查询条件往往是这样一种非常常见的逻辑:如果客户填了查询信息,则查询该条件;如果客户没填,则返回所有数据。
近年来与传统的检索模型和反馈方法相比,大规模预训练的效果有了显著提高。不过这些结果主要是基于 MS Macro/ TREC[1] 设置,非常特殊,我们对模型为什么好的理解是分散的。
本文主要介绍.NET(C#) Dapper Oracle或SQL server中,在一次数据库连接中,执行多条select查询语句,并且获取到相对应的查询结果。
Dapper是一个用于.NET的简单的对象映射,并且在速度上有着轻ORM之王的称号。
现代分布式链路追踪公认的起源,是 Google 在 2010 年发表的论文《Dapper : a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,这篇论文介绍了 Google 从 2004 年开始使用的分布式追踪系统 Dapper 的实现原理。
JAVA反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性;这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。from:http://www.111cn.net/jsp/Java/72057.htm
本系列文章将介绍如何在.Net框架下,从零开始搭建一个完成CRUD的Framework,该Framework将具备以下功能,基本实体结构(基于DDD)、基本仓储结构、模块加载系统、工作单元、事件总线(EventBus,具有事件溯源的功能)、以及依赖注入管理系统.
本文根据2016年4月北京Apache Kylin Meetup上的分享讲稿整理,略有删节。
定义一个类继承Thread类,并重写该类的run⽅法,该run方法的方法体里面就表示了线程要完成的任务。我们把run()方法称为执行体;
和EF相比,手写sql当修改表结构不易发现bug。 习惯了EF后再来使用Dapper,会很难适应那种没有了强类型的安全感。不过可以用单元测和心细来避免。
对于每一种技术,先要理解相关的概念和它之所以出现的原因,这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库,只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义,它和操作型数据库应用的区别,以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后,有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程,然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景,并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
软件架构风格的根源可以追溯到建筑领域的“建筑风格”。就像建筑风格指导着建筑的设计和构造,软件架构风格也为软件系统的设计和开发提供了指导原则和模式。这些风格不仅影响了软件的结构和行为,而且还影响了系统的非功能属性,如性能、可靠性和可维护性。
PS:这次说了互联网架构调用链系统的概述,这个工具存在的意义,以及有哪些类似的成熟工具,下次咱们一起说说他们的底层实现。
上篇文章我们讲了如在在实际项目开发中使用Git来进行代码的版本控制,当然介绍的都是比较常用的功能。今天我再带着大家一起熟悉下一个ORM框架Dapper,实例代码的演示编写完成后我会通过Git命令上传到GitHub上,正好大家可以再次熟悉下Git命令的使用,来巩固上篇文章的知识。本篇文章已经收入.NET Core实战项目之CMS 第一章 入门篇-开篇及总体规划 有兴趣的朋友可以加入.NET Core项目实战交流群637326624 进行交流。
这篇其实本来也打算放在《常识》系列中的,介绍一下分布式日志追踪系统,这在互联网界理论,技术,产品已经很成熟,国内外各大厂都有自己成熟的产品。是个不错的互联网门外汉科普知识点
如果你用Dapper来进行Oracle的存储过程的操作,刚好这个存储过程需要传入一个游标类型的输出值,如下所示,你会发现在DbType中是不包含游标类型的。
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