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Flink Metrics&REST API 介绍和原理解析

Flink 监控模块使用是当前比较流行 metrics-core 库,来自 Coda Hale dropwizard/metrics [1]。 Metrics 包含监控指标(Metric)以及指标如何导出(Reporter)。Metric 为多层树形结构,Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。 自定义 Metrics 那么如何根据上述指标类型来实现一个自定义指标呢? 以 Prometheus 为例,简单说明一下 Flink 是如何以主动推送方式上报监控指标的。  腾讯云 流计算 Oceanus [5] 平台是基于 Apache Flink 构建企业级实时大数据分析平台,已经完整地支持了上述指标的配置,也支持自定义 Prometheus 监控指标上报,还能够完成告警实时提醒功能

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Flink Metrics&REST API 介绍和原理解析

Flink 监控模块使用是当前比较流行 metrics-core 库,来自 Coda Hale dropwizard/metrics [1]。 Metrics 包含监控指标(Metric)以及指标如何导出(Reporter)。Metric 为多层树形结构,Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。 自定义 Metrics 那么如何根据上述指标类型来实现一个自定义指标呢? 以 Prometheus 为例,简单说明一下 Flink 是如何以主动推送方式上报监控指标的。 腾讯云流计算 Oceanus [5] 平台是基于 Apache Flink 构建企业级实时大数据分析平台,已经完整地支持了上述指标的配置,也支持自定义 Prometheus 监控指标上报,还能够完成告警实时提醒功能

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    常用脚手架有哪些?

    使用脚手架应用,需通过简单注解和配置就可以具备健康状态检查、生产环境就绪、可观测等基本服务能力。对于一个业务逻辑问题,可以复用已有的逻辑,一步步迭代,敏捷开发。 Spring Boot脚手架也为自定义复杂查询、修改操作提供了扩展Repository类和自动化配置,使添加定制化扩展方法更加轻松方便。 Dropwizard是一个微服务框架,是各项技术一个集成封装,它包含以下组件: ● 嵌入式Jetty:一个应用程序被打包成一个jar文件,并使用自己嵌入Jetty容器。 ● JAX-RS:Jersey,用来写基于RESTWeb服务。 ● JSON:REST服务数据传递处理全部用JSON,使用Jackson库。 ● 日志:使用Logback和SLF4。 ● 指标:使用Metrics作为指标度量工具,在Java代码中嵌入Metrics代码,可以方便地对业务代码各个指标进行监控,同时Metrics能够很好地跟Ganlia、Graphite结合,方便地提供图形化接口

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    Dropwizard框架入门

    官网对DW(Dropwizard定义是跨越了一个库和框架之间界限。他目标是提供一个生产就绪web应用程序所需一切性能可靠实现。 Jersey for REST 为了定义Restfulweb应用,我们发现在性能和特性方面没有什么能比得过Jersey。 关于如何创建maven项目不解释,创建完项目后如图所示: ? 然后打开我们pom.xml文件,加入dw依赖(以下并非完全pom文件,展现部分): <properties> <dropwizard.version>0.9.2</dropwizard.version 这 些参数在YAML类型配置文件中被指定,其被反序列化为应用程序配置类实例并验 证。

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    微服务布道师:详解微服务架构

    微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小服务,服务之间互相协调、互相配合,为用户提供最终价值。 系统中各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合。每个微服务关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下,每个任务代表着一个小业务能力。 为什么这么多公司会选择微服务。 4.Dropwizard Dropwizard将Java生态系统中各个问题域里最好组建集成于一身,能够快速打造一个Rest风格后台,还可以整合Dropwizard核心以外项目。 Net相关微服务框架 1.NET Core .NET Core是专门针对模块化微服务架构设计,是跨平台应用程序开发框架,是微软开发第一个官方版本。 在第六届TOP100全球软件案例研究峰会入围榜单中,途牛研发总监刘晓涛以旅游平台系统建设为案例,介绍如何快准好实现系统对新业务支持,介绍途牛落地微服务架构实践经历。

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    大数据基础系列之spark监控体系介绍

    目前有好几种监控spark应用程序工具:web UIs,指标系统和外部监控仪。 2),不完整应用程序间歇更新。更新之间时间由更改文件检查间隔(spark.history.fs.update.interval)定义。在较大集群上,更新间隔可能设置为较大值。 查看正在运行应用程序方式实际上是查看应用自己Web UI。 二,监控指标 Spark具有基于Dropwizard Metrics Library可配置度量系统。 然而,通常,用户希望能够跟踪spark程序driver和Executor指标,这与应用程序ID(即spark.app.id)很难相关,因为每次启动应用程序程序ID都会发生变化。 Spark还支持由于许可限制而不包含在默认构建中Ganglia接收器 7),GangliaSink:向Ganglia节点或多播组发送指标。 要安装GangliaSink,您需要自定义编译spark。

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    Spring Data REST不完全指南(二)

    上一篇文章介绍了Spring Data REST功能及特征,以及演示了如何在项目中引入Spring Data REST并简单地启动演示了Spring Data REST项目。 ---- 对数据增删改限制 Spring Data REST提供了对资源请求限制,比如对特定请求方法限制,对特定资源访问限制。 VISIBILITY:无论注释配置如何公开公共Spring Data存储库。 ---- 个性化定义请求路径 Spring Data REST提供了个性化请求路径功能 自定义项目资源URI 默认情况下,项目资源URI包含用于集合资源路径段,并附加了数据库标识符。 从Spring Data REST 2.5开始,可以通过使用RepositoryRestConfiguration上配置API(在Java 8上首选)或通过将EntityLookup实现注册为应用程序

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    2017年终总结

    还有就是mongo跟elasticsearch查询语法学习成本太高了,elasticsearch还好一点,有ES SQL插件大部分场景可以用SQL来查询,还是比较爽歪歪,mongo就没有SQL插件来 具体指标 硬性指标 继续每天sg,sg声望突破10000 stackoverflow声望突破1000 每周技术复盘/CASE STUDY(完成let it crash系列) 每周完成至少一篇投资类文章 构造quartzrest api 聊聊quartz调度及性能 springboot集成quartz2.3.0 springboot集成mqtt springboot中使用esper入门 spring-cloud eureka 参数配置 理解eureka自我保护机制 EurekaClient如何更新注册信息 eureka如何剔除实例 eureka惊群效应 eurekaRateLimiter spring prometheus 输出hystrix指标dropwizard metrics Prometheus架构及持久化 通过jmx监控docker中java应用 使用pcp监控spring boot

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    Beats:Beats 入门教程 (一)

    在网络上搜索内容或在应用程序上搜索内容。但是搜索不仅仅是搜索框。 2.png 搜索通过图形或图表可视化日志和/或指标数据。 Elasticsearch 以其简单 REST API,分布式性质,速度和易扩展性而闻名。 它可以轻松为您想要发送到 Elasticsearch 任何类型数据创建自定义 Beat。 Zookeepe Metricbeat 具有一些特性: 轮询服务 API 以收集指标 有效地将指标存储在 Elasticsearch 中 通过 JMX / Jolokia,Prometheus,Dropwizard ,Graphite 应用程序指标 自动贴标:表明是从 AWS, Docker, Kubernetes,  GoogleCloud 或 Azure 采集 Metricbeat 由模块和指标集组成。

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    初始Streams Replication Manager

    Cloudera SRM服务 Cloudera SRM服务由REST API和Kafka Streams应用程序组成,以聚合和显示集群、主题和消费者组指标。 复制监控 由于集群复制将主要用于高度关键Kafka应用程序,因此对于客户来说,能够轻松可靠地监视Kafka集群复制至关重要。 SRM随附自定义扩展收集并聚合Kafka复制指标,并通过REST API使它们可用。Streams Messaging Manager(SMM)使用此REST API来显示指标。 客户还可以使用REST API实施自己监视解决方案,或将其插入第三方解决方案。这些指标使集群复制状态对最终用户可见,然后最终用户可以根据需要采取纠正措施。 可以将源集群中一组主题复制到多个目标集群,而将其他主题复制到一个目标集群。这使用户可以设置功能强大主题特定复制流。 复制流一词用于指定系统中设置所有复制。

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    用Jaeger来学习分布式追踪系统Opentracing

    应用程序通过API写入数据, client library把trace信息按照应用程序制定采样策略传递给jaeger-agent。 虽然它最早被用来构建REST Web 服务,而现在它具备了越来越多功能,但是它目标始终是作为轻量化、为生产环境准备且容易使用web框架。 它使用组件一般不会做可选替换,而好处是可以不需要那么多修饰,比如写基于RESTweb服务。 数据访问层上使用JDBI Dropwizard偏执认为框架就是用来写代码,因此对于框架底层技术栈调整,原则上Dropwizard是拒绝。 上面是说SpanContext代表是span中必须传递信息,在逻辑上分为两部分,一分部分是普通traceId,spanId等信息,另一部分是baggage这种用户自定义需要传递信息。

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    使用Spring Boot 2.0,Prometheus和Grafana进行监控(第2部分-公开指标

    概览: 请遵循本教程,以了解如何使用Prometheus公开指标。本教程还包括有助于教程图片。 在第二部分中,我们将启用指标端点(metrics endpoint)。 在上一篇文章中,我们为实体上CRUD操作创建了REST API。在这一部分中,我们将在同一个应用程序上进行工作以添加设置和配置,这将使我们能够公开端点指标。 从Spring Boot 2.0开始,Micrometer是默认指标导出引擎。Micrometer 是一种支持多种监控系统应用程序指标facade。 如Atlas,Datadog,Prometheus等(由于在本教程中将使用Prometheus,因此我们将关注Prometheus)。 如果浏览此URL,您将能够查看从人员应用程序导出指标。数据是从应用程序收集并作为JSON(实际是plaintxt)导出实际指标。 如果您看到类似上面的屏幕快照,则说明您已成功公开指标

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    Pinterest使用DrSquirrel自动诊断工具快速解决Flink问题

    拥有一个汇总有用信息并显示与故障排除相关一站式服务,可以节省大量时间。 这是不好指标,现在呢? 一旦程序员发现不好指标,这是一个常见问题,因为需要更多推理才能找到根本原因。 为了以可扩展方式收集它们,我们在 Flink 自定义构建中添加了 MetricReporter 和 KafkaLog4jAppender,以持续向 kafka 主题发送指标和日志。 为此,我们使用 dropwizard 构建了一个 RESTful 服务,该服务不断读取 JobSnapshot 主题并通过 RPC 提取外部数据。 外部数据源包括 YARN ResourceManager 用于获取静态数据(如用户名和启动时间)、Flink REST API 用于获取配置、称为Automated Canary Analysis(ACA )内部工具,用于将时间序列指标与具有细粒度标准阈值进行比较,以及 一些其他内部工具允许我们显示自定义指标,例如 RSS 内存和 CPU% 使用率,这些指标是从工作节点上运行守护程序收集

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    .NET 中 EventCounters

    EventCounters 作为 Windows 上 .NET 框架“性能计数器”跨平台替代项添加。 本文将介绍什么是 EventCounters,如何实现它们,以及如何使用它们。 它还可用于报告应用程序可按需计算自定义统计信息。 示例包括报告最近请求延迟第 95 个百分位,或缓存的当前命中或错过比率。 下面是跟踪应用程序工作集大小计数器运行时实现。 可以添加和删除计数器,并且可以自由指定自定义计数器或已知计数器。 有关详细信息,请参阅自定义要收集计数器。 除跟踪外,它还可以监视指标、收集内存转储和收集 GC 转储。 它以 CLI 工具和 docker 映像形式发布。 它公开了 REST API,以及通过 REST 调用发生诊断项目集合。

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    Portal-Basic Java Web应用开发框架V3.0正式发布(源码、实例及文档)

    应用程序开发者也可以根据实际需要编写自定义插件来扩展Portal-Basic。 3) 高性能:性能要求是Portal-Basic硬性指标,从每个模块设计到每行代码实现都力求简洁高 效。 同时,Portal-Basic为应用开发提供了大量Util工具,用来处理应用程序开发过程中通常会遇到 一般性问题,进一步减少应用程序开发者工作负担。 注解自定义 Result 和 Exception 处理策略 2、增加 REST 支持: 1) 增加 REST 插件包 portal-basic-ext-rest-3.0.1.jar 用于支持 REST /@Put/@Delete 注解来匹配 REST 地址格式,并注入参数 5) 内置 Rails-style REST 标准方法 6) 同时支持 HTML/XML/JSON 三种视图格式,应用程序也可以扩展自己视图格式

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    Datadog公有云SaaS监控服务

    如何收费# #Datadog未来发展# #总结# ---- 个人整理Datadog酷炫视频 通过以下视频可以更快速直观了解Datadog。 v6版本同时支持收集基础设施指标,日志和接收DogStatusD指标等功能,并暴露以下几个端口(5002端口会监听在Windows和OSX操作系统上)向外提供服务。  image.png 我们以Python为例来看一下上报自定义指标,这里共分为三步: 首先,到Intgration中找到Python,并按照指引进行安装(见截图1)。 最后,服务器上报指标后,可以可以在metrics->explorer->graph中找到(截图2)。同时主机视图上也可以看到上报自定义截图指标(截图3)。 安装Datadog 库文件。 image.png Datadog未来发展 Datadog收购了法国创业公司Madumbo,该公司开发了一款基于AI网络应用程序测试服务。

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    什么是Spring Cloud 数据流?

    数据管道由使用Spring Cloud Stream或Spring Cloud Task微服务框架构建Spring Boot应用程序组成。 一系列用于各种数据集成和处理场景预构建流和任务/批处理启动器应用程序有助于学习和实验。 可以使用熟悉 Spring Boot 风格编程模型构建针对不同中间件或数据服务自定义流和任务应用程序。 一个简单流管道 DSL可以轻松指定要部署应用程序以及如何连接输出和输入。当一系列任务应用程序需要作为有向图运行时,组合任务 DSL非常有用。 该仪表板为构建数据管道交互,以及意见部署应用程序,并使用指标监测它们图形编辑器,波前,普罗米修斯,潮DB,或其它监控系统。 Spring Cloud Data Flow 服务器公开了一个用于组合和部署数据管道REST API。一个单独shell使从命令行使用 API 变得容易。

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