ARMS是一款阿里云应用性能管理（APM）类监控产品。一共提供三种监控，应用监控，前端监控，自定义监控。
诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。
MySQL 3.x is 已知在大写和小写转换的时候有些问题（non-ASCII）。
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具，首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令：ps、top以及stats，然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
小吴是 TiDB Cloud 的技术工程师，在协助 TiDB Cloud 用户进行 POC 时，需要实时关注客户集群的健康状态和各种监控指标，根据客户的业务压力指标，推荐最优的集群拓扑配置和数据库参数配置；当用户集群出现异常时，及时分析并解决问题，保证集群 SLA。
作为一个 Java 程序员，我们大多数会在 Intellij IDEA 中基于 SpringBoot 来开发 WEB 应用，所以本文中的测评将会基于以下几个架构来构建：
在接触 Cloud Toolkit 之前，用什么方法来部署一个 SpringBoot 应用呢？作为一个偏正经的测评人员，我不会为了凸显出 Cloud Toolkit 的强大而去翻出一些上古的部署工具来做对比，而是直接使用 Intellij IDEA 的内置功能与之对比。
在Python开发过程中，使用pip安装库时偶尔会遇到“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement”的错误。本文将详细解析此问题的原因及解决方案，内容包括错误诊断、常见原因、具体解决步骤以及代码示例。适合所有级别的Python开发者，特别是对初学者友好。通过本文，您将学会如何高效解决pip版本匹配问题，确保项目顺利进行。关键词：Python, pip, 版本匹配错误, 软件依赖, 代码示例, 错误解决。
本文分享一些在线问题诊断的经验，主要是业务层面，服务层面的在线问题诊断一般需要依赖服务监控系统和报警系统来辅助定位问题。
▊《云原生操作系统Kubernetes》 罗建龙 等 著 电子书售价：34.5元 2021年1月出版 本书是阿里云容器服务产品线上实践的技术沉淀，主要包括理论篇和实践篇两部分内容。理论篇注重理论介绍，核心是Kubernetes on Cloud，即着重介绍Kubernetes和阿里云产品的结合。实践篇是疑难问题的诊断案例，希望通过案例来和读者分享Kubernetes深度问题诊断经验。 我们相信，Kubernetes on Cloud是未来十年云原生应用的底座，在这个底座之上势必会产生无数创新和实践，所以我们
如果上面的步骤没有能够为你提供帮助，你也不知道从哪里开始，你可以创建一个 support ticket 然后从基本的信息开始：
自从产品经理银时小伙和他的开发小哥们在去年12月发布 Cloud Toolkit（一款 IDE 插件）以来，已帮助数以万计的开发者们提高了业务的部署效率。期间，开发者们不仅是 Cloud Toolkit 的使用者，同时也作为设计者参与了插件的更新迭代。
IDEA 中有很多鬼斧神工的插件，在一次与中间件运营团队的同事的交流中了解到这款插件：“这款免费的 IDEA 插件可以有效地提升开发部署效率。”使用了一段时间之后，决定做一个简单的测评，以向更多的 IDEA 使用者介绍这款工具，如果你拥有云主机并且需要进行开发部署，你可以选择阅读这篇文章。
本文介绍笔者技术支持中应用多年的Oracle数据库性能问题分析和诊断方法，以及笔者的一些经验分享。
| 为 | 容 | 器 | 技 | 术 | 而 | 生 |
Kuboard 是一款免费的 Kubernetes 管理工具，提供了丰富的功能，结合代码仓库、镜像仓库、CI/CD工具等，可以便捷的搭建一个生产可用的 Kubernetes 容器云平台，轻松管理和运行云原生应用。
(1)问题的识别和记录。原则上，任何一个由未知原因引起的事件都与某个问题有关。问题的识别通常会发生在以下情况：在事件管理流程中没有问题或已知错误来匹配事件；通过分析发现该事件又再次发生了，或者发生了重大事件；事件不能与现有问题或已知错误相匹配；通过对IT基础设施的分析识别出导致事件的问题。
在MySQL中，对于性能问题诊断，最开始的时候总是感觉有些束手无策，如果一个人问你，MySQL数据库响应慢了，该怎么办，如果数据库服务器CPU 100%了该怎么吧，或者数据库连接不上了，业务提示无法连接该怎么办，看起来好像没有太大的关系的问题，其实我们能够分析的一个入口就是日志。
首先来看一下，整个需求的来源：当把应用迁移到 Kubernetes 之后，要如何去保障应用的健康与稳定呢？其实很简单，可以从两个方面来进行增强：
在Linux系统中，判断一个服务器是否不可达或者连接是否超时是网络管理和故障诊断的常见任务。了解如何区分这两种情况并使用适当的命令进行诊断，对于维护网络的稳定性和服务的可用性至关重要。本文将探讨判断服务器不可达与连接超时的关键区别，并提供实际可操作的命令来进行检测。
操作系统版本：CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
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brew除了这些功能外，使用brew cask还可以安装图形界面，比如chrome，sublime等
DNS 在 Kubernetes 集群中扮演着核心角色，它负责解析服务和 Pod 的名称，使得集群内的组件能够相互通信。如果 DNS 出现问题，可能导致服务间的通信失败，影响整个集群的稳定性和性能。
把数据库服务器的日志输出保存在一个地方是个好主意， 而不是仅仅通过/dev/null丢弃它们。 在进行问题诊断的时候，日志输出是非常宝贵的。不过，日志输出可能很庞大（特别是在比较高的调试级别上）， 因此你不会希望无休止地保存它们。你需要轮转日志文件，这样在一段合理的时间后会开始新的日志文件并且移除旧的。
分布式体系下，传统银行系统交易一般需访问多个服务完成业务处理，单服务出现问题可能会引起整个交易失败，全链路环境问题排查人工跟踪分析成本高，如何运用人工智能等新技术智能分类环境问题并精准实现问题的快速定位、快速修复，是研发效能提升的一个重要课题。
Oracle故障诊断有助于预防，检测，诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误，元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。
MySQL 的Performance Schema由来已久，但由于内存消耗，性能影响等原因，导致其始终无法进入主流的MySQL默认配置，对MySQL的问题诊断以及处理造成很多不利的影响。 一般而言，Performance Schema会对性能造成影响，比如row mutex的位置。实际上，MySQL经常出现问题的地方，很多时候是在Server层，在这一层，很多Performance Schema的设置并不会导致性能的下降（或者明显下降）。 下文为总结出来的，推荐开启的Performance Schema选
AI 研习社按：随着硬件算力的上升、数据量的加大以及各种新算法的浮现，机器学习也变得一天比一天火热。不夸张的说，这是机器学习的时代。然而，机器学习虽然能够给出惊艳的结果，但其有限的解释性也常被人戏称为“黑箱”。而实践者在使用机器学习的过程中往往也会面临各种各样的选择。本文的目的就是帮助实践者在使用机器学习过程中做出正确的选择和判断。文章内容根据知乎人气答主阿萨姆在雷锋网AI研习社上直播分享整理而成。 阿萨姆，普华永道高级数据科学家，负责统计学习模型开发。有丰富的工业及学术经验，擅长将理论知识应用于实践中。曾
使用Linux时，传输文件是经常做的事情，传输文件有很多种方式、也有很多种协议，最常用的是rsync、scp 和 sftp，在本文，瑞哥将给大家介绍一下scp，无论您是支持工程师、系统管理员还是开发人员，都可能需要使用 scp 传输文件。
随着业务量的增长，部署在业务系统及后台的组件也会相应增加。当总量达到一定量级后，组件升级迭代的成本和效率都会面临很大挑战：
ConcurrentHashMap是Java中高性能的线程安全Map实现,通过锁分段技术实现高度并发。用它来替代同步的HashMap可以大大提高性能。
ConcurrentHashMap是JDK1.5提供的线程安全的HashMap,它允许多个线程并发访问哈希表,并发修改map中的数据而不会产生死锁。ConcurrentHashMap适用于高并发的环境下,可以替代synchronized实现的同步HashMap。ConcurrentHashMap的并发度很高,吞吐量也很高。
制造业由于体系庞大、业务链较长等特征，导致数字化转型涉及的方面也较多。诸多企业面对数字化转型无从下手，如何迈好关键的第一步，实现数据资产的快速变现？
结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
Tencent Kona 是基于 OpenJDK8，由腾讯专业技术团队提供技术维护、优化及安全保障的 JDK 产品。腾讯的 Java 应用场景丰富，结合微服务、云原生应用、大数据等实际应用场景进行开发。Kona可为上述场景提供最优的 Java 生产环境及解决方案，并为开发者开发的 Java 应用提供平滑的迁移。目前，Kona为腾讯微服务平台 TSF、 腾讯 TBDS 大数据套件、腾讯 TI 智能钛机器学习平台等提供了稳定保障。
朋友咨询了一个问题，"Oracle停了所有应用的情况下(还有一个zabbix连接数据库)，有一个用户被锁了，通过locked_date看是昨天晚上10:05锁的，然后今天早上解锁后也是10:05分锁住的，期间应用也没启动过，从监听日志看只有zabbix在连，没有失败的连接，从数据库看没有job，也没有触发器。这个用户锁住的问题还有哪个方向排查？数据库里面还有别的东西需要排查的呢？"
引起BPC的页面访问缓慢的原因有很多，可能是由于网络慢、可能是由于BPC进程太忙、也可能是由于mongo数据库性能吃紧，所以对于页面访问缓慢需要根据具体情况实施解决方案
CDH：是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包，里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop，同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架，如Spark、Hive、Hbase等。
SQL_TRACE是Oracle提供的用于进行SQL跟踪的手段，是强有力的辅助诊断工具。在日常的数据库问题诊断和解决中，SQL_TRACE是非常常用的方法。可以设置SQL_TRACE为TRUE，但是一般不推荐在全局指定为TRUE，只建议在会话级别指定。若在全局设定则对性能会造成较大影响。
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
在刚刚结束的Oracle技术嘉年华大会上，"SQL审核"这个概念被屡次提及，成为一个重要的核心关键词。云和恩墨的技术专家罗海雄和去哪儿网的技术专家王竹峰分别做了相关的主题分享。 SQL审核的提出，是基于数据库的性能优化实践和屡见不鲜的“抢险救灾”，经过总结大家发现，80%的数据库性能问题来自SQL，而事后的SQL优化和救火已经不能满足今天业务快速发展和高可用连续性的需求。 SQL审核是指，将数据库线上系统的SQL优化和问题诊断，推进到产品开发测试阶段（上线前），通过前期的SQL审核管控，将80%的SQL问
曾经在http://blog.csdn.net/bisal/article/details/42496583这篇博文中提到一个端口连接的验证：
【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断，正在向更智能化的预防性维护系统发展：通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络，几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控，由此可结合机器学习与大数据分析，再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统，实现对机器异常状态的实时感知，预测出可能的故障隐患点，第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么，这是否就意味着，经典的基于人的经验的故障诊断，今后就毫无用武之地了呢？ 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具，人，依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动，不单单面向机器，而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验，而且需要具备良好的沟通协作与社交能力，因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认，人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了，因为机器正变得越来越复杂，哪怕是经验再丰富的诊断者，在面对千奇百怪的疑难杂症时，也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验：当遇到一个前所未见的故障现象，苦思冥想无果，承受着各方的压力，感觉是苦恼的。这个时候，想要化解被动局面就变得难上加难，而想尽快获得支援也不是一件容易的事情，因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题，客观的描述出来，让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景，才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局？不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中，除了对诊断者经验的过度依赖，还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维，有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果，帮助人们在故障诊断中走出一条捷径，但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬，可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症，能够保持头脑冷静采用结构化思维，相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考，深刻分析导致问题出现的原因，系统性制定行动方案，采取性价比最优的手段，使诊断计划得以高效率开展，有助于使问题得到彻底解决，也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例，推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1：4W1H，充分理解面临的问题】 WHAT：故障的表面现象是什么？例如：用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机，但是更换备件仍不能修复，那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么？例如：借助各种通讯工具（特别是远程访问软件）与现场联系，了解用户曾经做了什么，获取现场设备与控制器状态的照片与录像，获取报警信息与报错代码，如果发现设备本身功能是正常的，而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换，那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面，或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准？例如：某些重大自动化项目，在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构，具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定，这些都是标准的一部分，事先需要充分了解。 WHEN：什么时候 / 每隔多长时间发生该故障？例如：长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现（这是最困难的一种情况，往往重启后又正常了，需要一直等到下一次发生类似故障时，保护好现场，做尽可能完整的故障记录表，才有可能进行下一步的原因分析）。 WHERE：故障点具体在哪里？
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