Spring实时统计与监控Spring-Dashboard及Spring集群Terracotta for Spring
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点击关注公众号，Java干货及时送达 我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多： 从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： 网站日志： 作为互联网行业，
前面我们介绍了使用Prometheus + Grafana 构建了监控系统，那么我们的应用平台怎么监控呢？应用平台中的核心业务的执行情况能否监控呢？那么接下来我们使用Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana监控Spring Boot应用程序，自定义应用监控指标。
Hello folks，今天我们介绍一下由 Spring Cloud Alibaba 推出的开源项目 Sentinel。Sentinel 是一款面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量控制、流量路由、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助用户保障微服务的稳定性。
📷 项目介绍 1. WumeiSmart是一个简单易用的生活物联网平台。可用于搭建物联网平台以及二次开发和学习。适用于智能家居、智慧办公、智慧社区、农业监测、水利监测、工业控制等。 2. 系统后端采用Spring boot；前端采用Vue；消息服务器采用EMQX；移动端支持微信小程序、安卓、苹果和H5采用Uniapp；数据库采用Mysql、TDengine和Redis；设备端支持ESP32、ESP8266、树莓派、合宙等； 系统功能 • 权限管理： 用户管理、部门管理、岗位管理、菜单管理、角色管理、字典和参
除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB、LDAP这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
实时搜索（Real-time Search）很好理解，对于一个数据库系统，执行插入以后立刻就能搜索到刚刚插入到数据。而近实时（Near Real-time），所谓“近”也就是说比实时要慢一点点。
还记得之前写过一篇防雪崩利器：熔断器 Hystrix 的原理与使用https://my.oschina.net/u/3266761/blog/2654470，讲述了服务降级和熔断的控制，今天带来另一个流量控制与服务降级阿里开源框架sentinel。
观察者模式符合设计模式中的开闭原则，同时观察者模式在使用时可以随着系统的启动，起到刷新的作用。比如我们在系统启动的时候都会去查看和统计月结的耗材和药品的信息，此时就可以基于系统的启动去做一个月结数据的统计操作。同时在系统启动的时候，基于观察者模式实现对配置的实时加载。同时还可以对用户的数据信息进行实时加载，结合concurrentHashMap将用户的token信息进行放入，在登出的时候进行移除。说到底就是对配置信息、需要随系统启动而进行改变的数据进行统计的时候，此时就可以使用观察者模式。当然除此之外，基于观察者模式组合@PostConstruct注解启动一些定时任务或者服务。
从配置中心角度来看，性能方面Nacos的读写性能最高，Apollo次之，Spring Cloud Config依赖Git场景不适合开放的大规模自动化运维API。
CAT（Central Application Tracking）是基于 Java 开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控。
服务间发起请求的时候，基于Ribbon做负载均衡，从⼀个服务的多台机器中选择⼀台（被调用方的服务地址有多个），Ribbon也是通过发起http请求，来进行的调用，只不过是通过调用服务名的地址来实现的。虽然说Ribbon不用去具体请求服务实例的ip地址或域名了，但是每调用一个接口都还要手动去发起Http请求
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个人网站的建立 首先，帮忙点击一下我的网站http://www.wenzhihuai.com/ 。谢谢啊，如果可以，GitHub上麻烦给个star，以后面试能讲讲这个项目，GitHub地址https:
离线需求，一般是根据前一日的数据生成报表，虽然统计指标、报表繁多，但是对时效性不敏感。
前言 最近在做一个原始成绩统计的功能，用户通过前台设置相关参数，后台实时统计并返回数据。相对来说统计功能点还是比较多的，这里大体罗列一下。 个人排名 本次测试的优良线、及格线、低分线 各个班级的排名人数(1-25、26-50 类比等等) 各个班级的前X名人数统计(前10、前20 类比等等) 各个班级的分数段学生人数统计(150-140、139-130 类比等等) 最好的用户体验，就是每一个操作都可以实时的展示数据，3秒之内应该是用户的忍受范围之内的了，所以做一款产品不仅要考虑用户交互设计，后端的优化也是
从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
正如众所周知，每年的双11除了是购物狂欢节，同样也成了科技的大考和狂欢，让我们得以看到那么多高端的充满想象力的黑技术。在整个双11高并发高流量的过程中，Sentinel 承接了核心场景，完美地保障了阿里巴巴历年双十一的稳定性。
最近在做一个原始成绩统计的功能，用户通过前台设置相关参数，后台实时统计并返回数据。相对来说统计功能点还是比较多的，这里大体罗列一下。
前言 本章节主要讲解Druid数据库连接池，为什么要学Druid数据库连接池呢？？ 我的知识储备数据库连接池有两种->C3P0，DBCP，可是现在看起来并不够用阿~当时学习C3P0的时候，觉得这个数据
Apache Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心功能：
一 数据加载服务1、目标2、步骤二 离线推荐服务2.1 基于统计性算法1、目标2、步骤2.2 基于隐语义模型(LFM)的协同过滤推荐算法(ALS)1、目标2、步骤2.3 基于 ElasticSearch 的内容推荐算法1、目标2、步骤2.4 基于内容的推荐服务--电影标签三 实时推荐服务3.1 推荐算法解析3.2 实时推荐算法的实现过程3.3 日志的预处理四 综合业务服务4.1 后台架构4.2 Spring 框架搭建4.3 API 接口规划五 用户可视化服务5.1 前端框架搭建5.2 创建与运行项目5.2.1 创建项目骨架5.2.2 添加项目依赖5.2.3 创建模块、组件与服务5.2.4 调试项目5.2.5 发布项目六 项目重构6.1 核心模型提取6.2 通过配置的方式来获取硬编码的值6.3 项目打包6.3.1 AngularJS 前端文件打包6.3.2 businessServer 下的 java web 项目的打包方式6.3.3 核心模型 项目的打包方式6.3.4 recommender 下的后端文件打包方式6.4 系统部署
Spring Cloud 是一站式微服务解决方案。很多公司都在使用 Spring Cloud 组件。我们想要学习 Spring Cloud 微服务架构，就需要学习他们的组件。包含：注册中心、负载均衡、熔断处理、过程调用、网关服务、配置中心、消息总线、调用链路、数据监控等等。
来源：blog.csdn.net/dc_726/ article/details/94252850
在微服务架构中，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保证服务的稳定性。
最近在查阅Sentinel相关内容的时候，发现很少有文章能把Sentinel的全部知识点做一个通俗易懂的总结，大多零零散散或者直接照搬官网，把握不住重点脱离实际开发，趁着腾讯云在举办“2023腾讯·技术创作特训营 第三期”，于是心血来潮直接总结了一波，本文大概2w字，硬核程度超乎你的想象，新手可快速把握，老鸟可以迅速回顾知识点增强理解，下面的思维导图是文章的主要内容，大家如果要看哪个知识点可以直接定位到对应知识点观看即可，本文基于个人理解，难免会有一些小差错，如果有差错还请指正，如果大家有什么不懂的地方可以到文章下方留言。最后，希望这篇文章能帮助到大家。
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
如图，如果服务提供者I发生了故障，当前的应用的部分业务因为依赖于服务I，因此也会被阻塞。
1. 在springcloud 体系中，可以用 hystrix-dashboard 实时监控服务的运行状态。上一文记录了单实例的监控，现在实现集群监控。
有离线业务、也有实时业务（Lambda 架构） 基于Docker搭建异构数据源，还原企业真实应用场景 以企业主流的Spark生态圈为核心技术（SQL和Streaming） Azkaban定时调度主题及指标统计分析 Kudu + Impala准实时分析系统 使用Hue集成Impala进行数据即席查询 ClickHouse实时存储及计算引擎 自定义数据源实现SparkSQL与Clickhouse整合 Elasticsearch 分布式全文检索 Spring Cloud 搭建数据服务 存储与计算性能调优
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
sentinel的官方名称叫分布式系统的流量防卫兵。Sentinel 以流量R为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。在Spring Cloud项目中最开始我们使用的是Hystrix，目前已停止更新了。现在Spring Cloud官方推荐的是rensilience4j。当然还有我们今天学习的sentinel。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
在日常开发中，限流功能时常被使用，用于对某些接口进行限流熔断，譬如限制单位时间内接口访问次数；或者按照某种规则进行限流，如限制 ip 的单位时间访问次数等。
为了实现基于微服务开发的产品，或者说为了将单体应用重构为微服务架构时，将面临着众多技术框架的选择。大公司往往会有专门的部门或团队来负责自主研发自己的框架，以满足产品的需要，但是对于一般的中小型企业，选择合适的开源框架就显得更接地气了。本章将简单介绍微服务中，在技术选型时需要注意哪些原则，一些常用的开源技术框架，希望能够为大家在进行技术选型、调研时提供一些思路方向。
一、前言 实现基于微服务开发的产品时，或者说将单体应用重构为微服务架构时，将面临着众多技术框架的选择。大公司往往会有专门的部门或团队来负责自主研发的框架，以满足产品的需要，但是对于一般的中小型企业，选择合适的开源框架就显得更接地气了。本章将简单介绍微服务中，在技术选型时需要注意哪些原则，以及有哪些常用的开源技术框架，希望能够为大家在进行技术选型、调研时提供一些思路和方向。 笔者面试过很多程序员，一提及微服务，就会具体说到Spring Boot、Spring Cloud，然后就是“背诵”各种具体的用法和配置文
上一篇文章我们已经对 Sentinel 有个简单的了解，接下来我们将讲解 Sentinel的具体使用。 Sentinel的使用分为两部分：
整个博客系统包括用户管理，安全设置，博客管理，评论管理，点赞管理，分类管理，标签管理和首页搜索。前端使用boostrap，thymeleaf模板引擎，jQuery等等，后端使用springboot，springMVC，spring data，spring security管理安全，数据存储使用MySQL，H2，MongoDB，MongoDB主要是存储文件等等，其他还有ElasticSearch，这次项目就尝试使用Gradle，不用maven了。
整体设计 简单即是最好原则设计， 主要分为三个模块cat-client，cat-consumer，cat-home。
这里的后端基础设施主要指的是应用在线上稳定运行需要依赖的关键组件或者服务。开发或者搭建好以上的后端基础设施，一般情况下是能够支撑很长一段时间内的业务的。此外，对于一个完整的架构来说，还有很多应用感知不到的系统基础服务，如负载均衡、自动化部署、系统安全等，并没有包含在本章的描述范围内。
给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费
最近我发现，Apache已经成了解决问题的解决我们日常问题的首选宝藏之地。这几天在调研数据质量监控的东西时，无意中发现了Apache Griffin。
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只有少数几种语言像Java一样提供了各种各样的web框架，上面的统计图就是一个证据。下面是其他开发者所使用web框架列表：
欢迎来到ElasticSearch的奇妙之旅！在这个充满魔法的搜索引擎世界中，数据不再是沉闷的数字和字母，而是变得充满活力和灵动。无论你是刚刚踏入数据探索的小白，还是已经对搜索引擎有所了解的行者，本篇博客都将为你揭示ElasticSearch的神奇之处。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://github.com/superhj1987/pragmatic-java-engineer/blob/master/book/chapter1-servertech/server-basic.md 使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。 纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如
微服务是银弹吗？自2014年“微服务”一词真是越来越火，不谈Microservices彷佛就out了，那么我们先来看微服务具有哪些特点：
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