REST 使用标准的HTTP方法，如GET，POST，PUT，CRUD操作。 当您需要在独立的服务/应用程序之间使用简单、统一的接口时，可以很好地工作。 缓存策略很容易实现。...但是，它将复杂性转移到客户端，如果没有适当的保护，可能会允许滥用查询 缓存策略可能比REST更复杂 ❝REST和GraphQL之间的最佳选择取决于应用程序和开发团队的具体要求。...GraphQL非常适合复杂或频繁变化的前端需求，而REST适合那些首选简单和一致的合同的应用程序。 这两种API方法都不是银弹。仔细评估需求和权衡对于选择正确的风格很重要。...由于二进制编码和网络优化，gRPC据说比JSON快5倍。 步骤6 - 8：支付服务（gRPC服务器）从网络接收数据包，对其进行解码，并调用服务器应用程序。...异步日志记录 同步日志记录处理每次调用的磁盘，可能会降低系统的速度。异步日志记录首先将日志发送到无锁缓冲区，然后立即返回。日志将定期刷新到磁盘。这大大降低了I/O开销。
Nginx日志实时封禁风险IP的 目录 我是如何通过Nginx日志实时封禁风险IP的 前言 背景 需求 分析 方案 日志采集 风险评估 IP封禁 实施 日志采集 风险评估 获取IP归属地 获取AS、ASN...IP风险评估 对IP进行风险评估, 多个维度: 访问次数、IP归属、用途等 4 实时封禁 针对风险IP进行不同时长的封禁 分析 从日志中简单总结几个特征: 序号 特征 描述 备注 1 访问频繁 每秒数次甚至数十次...风险评估 Monitor服务根据URL、IP、历史评分等进行风险评估, 计算出最终的危险系数....风险评估 Monitor服务使用Java编写, 使用docker部署, 与Actuator服务通过http交互....该数据库包括所有公共IPv4和IPv6地址的代理类型、国家、地区、城市、ISP、域、使用类型、ASN和最新记录.
，当记录有增减时，树里的节点可以进行相应的分裂与合并。...这是因为在数据库（包括更底层的软件栈）中，为了保证数据的安全性和一致性，以及设计上的简洁性和高效性，不可避免地引入了写放大问题。...在SSD中，受NAND擦写物理条件的限制，新的数据总是写在新的地方，而NAND总的擦写次数是有限的，这就造成了写入的数据量越多，NAND越容易被写满，进而需要更频繁的擦除和垃圾回收，因此寿命消耗地也越快...对于MySQL，其数据的写入主要分为图3所示的四个部分： Binlog——MySQL server端的逻辑日志，负责记录对MySQL数据库进行更改的所有操作。...一般情况下，这些由log/journal写入的数据，是具有较好的压缩比的，特别是文件系统写入的日志，压缩比往往可以达到5:1甚至更高。
尽管日志具有巨大的价值，但是如何有效地分析日志仍然是[7]面临的一大挑战。首先，现代软件系统通常会生成大量日志(例如，对于商业云应用程序[8]，大约每小时生成十亿字节的数据)。...其次，日志消息本质上是非结构化的，因为开发人员通常使用灵活的文本格式记录系统事件，以方便和灵活地使用[9]。这进一步增加了自动分析日志数据的难度。...•使用分析。在软件开发和维护过程中，使用日志进行使用分析是一项常见的任务。...从以下几个方面简要总结了这些日志解析器使用的技术: 1)频繁模式挖掘：频繁模式是数据集中频繁出现的一组项，同样，事件模板可以看作是日志中频繁出现的一组常量令牌。...我们通过记录解析器解析特定数据集所需的时间来评估效率。日志解析器消耗的时间越少，它提供的效率就越高。 A. 试验设置 数据集。
这时就要考虑如何拆分才能得到高效、易管理、能较好适应团队结构的“微服务”架构。本文记录了个人对此的一点想法。 1....不合理的服务划分导致的问题甚至比带来的好处多得多，这时再如何优化单体服务也是事倍功半，毕竟局部的优化不能彻底解决架构的问题。...更进一步，利用elk完全可以对整个推荐流程进行日志分析，如分析推荐理由，过滤原因，统计推荐效果等。当然对于体量大的业务日志量会非常惊人，这里只要抽样部分日志即可。...个人认为不能简单地只看线上指标而忽略线下评估，比如新加的内容源质量如何，新的策略效果如何，用户行为日志的分析等等，都需要线下人工介入分析。...只有评估过的内容和策略，我们心里才能对它们有底，线上指标好不一定代表达到期望的效果。同样，用户行为分析很难，但“重放”用户对系统的使用过程，才能更了解用户和我们的系统性能。
- 频繁项集挖掘：这是关联规则挖掘的核心步骤，通过各种算法找出所有支持度不小于最小支持度阈值的频繁项集。如在大量的销售记录中，找出经常一起被购买的商品组合。...- 规则评估与筛选：对生成的关联规则进行评估，根据支持度、置信度、提升度等指标筛选出有价值的规则，去除那些支持度或置信度过低、提升度不显著的规则。...- Eclat算法：使用垂直数据格式表示事务数据库，通过计算交易ID的交集来发现频繁项集，在处理稀疏数据时具有较高效率。...- 在医疗领域的应用：挖掘医疗记录中的症状、疾病、治疗方法等数据之间的关联，辅助医生进行诊断和治疗方案制定，还可用于药物不良反应监测和疾病预测。...随着数据量的不断增长和技术的发展，新的挖掘算法和优化方法将不断涌现，帮助人们更高效、更准确地发现数据中的关联规则，为各领域的决策和发展提供有力支持。
新手处理线上故障 遇到复杂的线上故障，不知道怎么下手 遇到线上故障，会想着马上修复Bug，匆忙打补丁，可能会引入新的Bug，造成更严重的损失 不知道如何快速定位Bug 解决完线上故障，可能还会重犯 高手处理线上故障...更多是偏后端的内容，这里我就基于文章内容进行以下总结： 什么是日志管理？ 日志就是操作系统和应用软件自动生成的事件说明或者消息记录，包含了时间、日志信息。...日志管理就是指对系统和应用程序产生的日志进行处理的方法，包括对日志进行统一收集，对日志数据进行筛选和解析，统一存储，还要让它们可以方便被检索。...日志管理系统解决的肉眼检索困难，服务架构复杂，无法统一记录和检索的问题 如何快速发现和定位问题？...分析原因 分析导致项目结果好跟坏的原因，好的比如改进了研发流程，工具的使用，规范了项目流程；坏的比如老板过多干预产品需求，周期过长，频繁变更导致延期等 4.
无论是哪种原因，都需要对系统进行深入地分析。 2.1.2 抽样分析：日志组件和配置问题 尝试把以上问题拆解成可视化的指标，以便于理解和处理它。...这就引出了新的问题：如何保证Kafka集群能够高效稳定地传输日志？ 2.2.1 问题表现 随着日志收集客户端在全公司范围内的推广，大约有1万多个实例部署，Kafka集群开始出现了不稳定的情况。...与仅有监控系统相比，APM系统可以更清晰地定位问题所在，这是一个巨大的价值点。...采用了随机策略，比如在记录某个指标时，无法将所有的Metrics与Trace的关联关系全部记录下来，只需要随机抽取一部分进行记录就可以了。...Q&A 1、直播迁移到Docker 和使用CGroup 技术的成本怎么评估的？ 2、如何及时发现未被监控的指标项，避免未被观测的指标突变引发故障？
尽管可以动态地调整这个参数，但在生产环境中更改前应进行充分的测试，以确保它不会对现有的工作负载产生负面影响。...监控Change Buffer使用情况： 通过监控数据库的性能指标和日志文件，可以了解Change Buffer的使用情况。...超过这个数量的更改将被写入到磁盘上的重做日志中。 innodb_change_buffer_free_percent： 这个参数定义了Change Buffer中保留给将来更改的空间百分比。...当Change Buffer的使用率达到这个百分比时，InnoDB会开始将一些更改写入到磁盘上的重做日志中。...内存使用考虑： 将Change Buffer限制于非主键索引页可以更有效地利用内存资源。主键索引通常更频繁地被访问和查询，因此直接进行I/O操作可以确保其数据的最新性。
决策树比其他两种方法更容易解释，因为开发人员可以通过有意义的解释(即树节点中的谓词)来检测异常。Logistic回归不能解决线性不可分离的问题，这可以通过使用基于核函数的SVM来解决。...因此，日志中的操作可以更自然地被会话窗口捕获，如III - B中所介绍的，因为每个唯一的块ID可以用来将日志分割成一组日志序列。...为了探索无监督方法的异常检测精度，我们在HDFS数据和BGL数据上对它们进行评估。如上一节所示，滑动窗口可以导致更准确的异常检测。因此，我们只报告BGL数据上滑动窗口的结果。...在图12中，所有这些异常检测方法的效率都在两个日志大小不同的数据集上进行评估。如图所示，有监督的方法可以在短时间内(不到一分钟)检测异常，而无监督的方法更耗时( PCA除外)。...阿莫林等人[7]评估使用决策树算法识别代码气味的有效性。兰萨罗等人[25]分析库代码中的软件故障如何表现为接口错误。萨哈等人[40]从五个不同的角度研究长寿的虫子。
如图2所示，在Sakil等人基于CPU使用率进行设备异常检测的研究中，他们发现使用CPU使用率单位时间（1min）内的均值能够比使用标准差或熵更好地分类正常CPU使用率、峰值时CPU使用率与异常时CPU...基于软件的设备指纹方案能够准确地反映设备的运行状态，但由于软件会较频繁地被升级或修改，因此基于软件行为的设备指纹方案需要更多的维护成本，以确保指纹能与软件更新同步。...软件在设备中运行时需要通过调用操作系统实现文件操作、通信等功能，且特定的软件对于系统的交互、调用和通讯一般有固定的模式与频率，而这些操作都会被日志记录。...与基于规则的指纹评估方法类似，该方法具有简明高效的优点。然而，当指纹采集的行为数据较多，即指纹数据的维度较高时，该方法很难准确地对各个维度的行为数据进行评估。...虽然实际中高维的指纹往往有助于更准确地识别和检测设备，但由于高维指纹在数据采集和评估方法上往往方法复杂，且存在巨大的系统开销，因此设计巧妙的低维设备指纹方案仍具备一席之地。
不过，当错误的语法形式比正确形式出现得更频繁时，模型倾向于预测错误形式，这表明 BERT 没有将语法一致性视为必须遵循的规则。这些结果有助于研究人员更好地了解预训练语言模型的优势和局限性。...比如「dogs run」比「dogs running」更常见，但「dogs publish」和「dogs publishes」都是非常罕见的，因此模型不可能简单地记住某些句子出现概率更高这一事实。...例如，如果动词的一种形式（如combat）比另一种动词形式（combats）出现在预训练数据中的频率高得多，那么 BERT 可能更有可能分配一个高概率到更频繁的形式，即使它在语法上不正确。...为了评估这个指标，再次使用相同的 60 个动词，但这次创建了预训练数据的改动版本，动词形式之间的频率比从 1:1 到 100:1 不等。...下图显示了 BERT 在这些不同级别的频率不平衡下的性能： 可见，随着训练数据中动词形式之间的频率比变得更加不平衡，BERT 在合乎语法地使用这些动词的能力出现了下降。
WAF（Web应用防火墙） 现在几乎所有的应用都使用Web的方式提供，相比较传统防火墙设备，Web应用防火墙提供了应用层的防护能力，更专业一些。...配置核查工具 实现统一的安全配置标准以便规范日常的安全配置操作，快速有效地对网络中种类、数量繁多的设备和软件进行安全配置检测，集中收集核查结果，快速出报告。...网络环境复杂、规模较大，安全设备多，人工看日志都看不完。也可以依赖供应商的巡检，周期比较长，不同供应商只做自己产品的巡检，做出的报告可能作用不大（比没有要好）。...同样也需要配合安全管理规范和流程，安全设备配置的每一次修改都留有审核、有记录，安全运维人员对每次修改的配置会对整个业务网络环境造成的影响能够进行评估，做到心中有数。...需要配置的防火墙较多，可以考虑开发或采购防火墙管理系统， 通过管理系统统一下发策略配置， 能根据输入内容，进行多个防火墙同时查询， 能保留防火墙日志，同时能实现根据输入内容对防火墙防火墙进行查询，记录策略的访问频率
自从 2014 年开始使用 ELK 进行日志记录以来，我们的系统流量和用例之间的差异显著增加。...尽管对具有明确定义结构的业务事件实施一致的模式是合理的，但是对日志记录而言，这将导致开发人员的生产力大大下降，因为日志模式会随着时间的推移有机地演化。...由于大多数过滤器都是基于字段进行评估的，因此我们建议如果字段被频繁访问，那么可以将字段值写在专门的列中，以加速查询，即使用 ClickHouse 的物化列功能的自适应地索引字段。...5快速摄取所有内容并查询任何内容 在本节中，我们将讨论如何将所有日志摄取到如上创建的 ClickHouse 表中，而不管日志模式是如何演化的；通过一组定制的高级接口查询这些日志，从而可以推断字段类型；基于访问模式自适应地使用物化列提高查询性能...这需要用户了解如何使用数组列表示键值对、如何在表之间移动日志以改进数据位置，以及如何基于查询历史创建适应性索引等等。
异常频繁的容器重启可能表示容器配置问题或应用程序错误，需要检查日志以解决问题。 容器日志： 监控容器的日志输出，包括错误日志、警告日志以及应用程序日志。...日志监控有助于及时发现和诊断容器中的问题，可以使用日志聚合工具对日志进行集中管理和分析。...以下是关键的容器资源利用率指标： CPU 利用率： CPU 利用率是容器使用 CPU 的程度，通常以百分比表示。...高磁盘 I/O 可能表示容器中的应用程序频繁地进行磁盘读写操作，可能导致存储性能瓶颈或磁盘空间不足。 监控磁盘 I/O 可以帮助及时发现磁盘 I/O 密集型任务，并进行优化或调整容器存储配置。...频繁的容器重启可能表示容器配置不稳定或应用程序错误，需要进一步调查原因。 容器日志： 容器日志记录了容器的运行日志，包括应用程序输出、错误日志、警告信息等。
跟logger分类同一道理，更细分功能标识则是方法标识，更多使用在DEBUG做在线调试使用。...3、INFO和DEBUG的选择 DEBUG级别比INFO低，包含调试时更详细地了解系统运行状态的东西，比如变量的值等，都可以输出到DEBUG日志里。...[please contact xxx@xxx] [params] .”); 请尽量按上述模板完成，如果实施起来有难度，至少ERROR日志打印时需要在做一个自我问答，能非常有效地帮助评估这条报警是否有意义...请确保使用的是两个入参的API，如error(String s, Throwable t) 【推荐】谨慎地记录日志。...生产环境禁止输出debug日志；有选择地输出info日志；如果使用warn来记录刚上线时的业务行为信息，一定要注意日志输出量的问题，避免把服务器磁盘撑爆，并记得及时删除这些观察日志。
使用 80GB、70GB 和 60GB innodb_buffer_pool_size来模拟不同的 IO 负载，并评估这对二进制日志写入的影响。...因为使用 sync_binlog=0 ，以前对二进制日志的所有写入都缓存在操作系统缓存中，在二进制轮换时，MySQL 强制同步刷新所有的更新到磁盘，这导致每 40 秒应用完全停止一次，40秒是在上述测试中填满...我们该如何解决这个问题？显而易见的解决方案是更频繁地进行二进制日志的同步写入，这可以通过将sync_binlog设置为>0来实现。...sync_binlog=0 在已启用的二进制日志时提供最佳的性能，但差异很大。 sync_binlog=1000 是一个很好的折衷方案，它以最小的差异提供比 sync_binlog=1 更好的性能。...04 — 文件系统 以上所有结果都在 EXT4 文件系统上，让我们与 XFS 进行比较。它会显示不同的吞吐量和差异吗？
Flink 确实也会对数据进行缓冲，这也就意味着 Flink 会通过网络一次发送一组处理过的记录，而不是一次只发送一条记录。...从性能方面说，不对数据进行缓冲是不可取的，因为通过网络逐个发送记录不会带来任何性能上的好处。所以我们承认，在物理层面根本不存在一次发送一条记录的事情。但缓冲仅用作性能优化。...无限（用户活动数据、日志、传感器数据） 有限 然后再问另一个问题：”什么变更最频繁？”...代码比数据变化更频繁 数据比代码变化更频繁 如果你的数据比代码变更更频繁，例如，在经常变化的数据集上执行一个相对固定的查询操作，我们认为你有流的问题。...完成思考练习：如果你的代码比数据变更更频繁怎么办？在这种情况下，我们认为你遇到了探索性问题。使用笔记本或其他类似的迭代工具可能非常适合解决探索问题。 但是，一旦你的代码稳定下来，你就会遇到流处理问题。
而这本书呢，讲的都是我们项目开发中实实在在遇到的，只是平时不太注意，作者只是用更朴素易懂的语言组织总结出来的一个个好习惯。...相信很多人都有这本书，但是也有没有的，或者还不知道这本书，为了加深我自己对这45个习惯的理解和为了让更多的人知道、了解这45个习惯，所以我在这篇博客中记录下这45个习惯。...态度决定一切 做事 欲速则不达 对事不对人 排除万难，奋勇前进 学无止境 跟踪变化 对团队投资 懂得丢弃 打破沙锅问到底 把握开发节奏 交付用户想要的软件 让客户做决定 让设计指导而不是操纵开发 合理地使用技术...保持可以发布 提早集成，频繁集成 提早实现自动化部署 使用演示获得频繁反馈 使用短迭代，增量发布 固定的价格就意味着背叛承诺 敏捷反馈 守护天使（单元测试） 先用它再实现它 不同环境，就有不用问题 自动验收测试...度量真实的进度 倾听用户的声音 敏捷编码 代码要清晰地表达意图 用代码沟通 动态评估取舍 增量式编程 保持简单 编写内聚的代码 告知，不要询问 根据契约进行替换 敏捷调试 记录问题解决日志 警告就是错误
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