前言 本文参考JavaMelody的UserGuide编写,部分文字均来自文档,添加有个人理解。并进行实践操作 JavaMelody是一款可以监控Java应用(比如项目war,ear包)以及应用服务器(比如Tomcat或Jboss weblogic等等)。可以通过图表给出监控数据。 软件下载参考google网址:http://code.google.com/p/javamelody/downloads/list 它支持对Java的内存使用,垃圾回收,Session,JDBC,SQL
也许你有听过一个问题,你这款 web 应用性能怎么样呀?你会回答什么呢?是否会优于海量 web 应用市场呢?本文就来整理下如何进行 web 性能监控?包括我们需要监控的指标、监控的分类、performance 分析以及如何监控。
它并不是一个模拟请求类似JMeter的压力测试工具,而是一个衡量并且计算在应用上的操作信息的工具,也就是说,它只负责对行为进行监控,而不负责触发操作。JavaMelody基于请求统计生成模拟图表,并为我们的应用程序在QA或者开发上提供下面的帮助:
TL;DR: 当我们在做性能优化的时候,我们究竟在优化什么?做性能优化需不需要了解底层的东西?需要了解到什么程度?浏览器底层是一个什么架构?浏览器渲染的本质究竟是什么?哪些方面对用户的体验影响才是最大的?有没有业内一些通用的标准或标杆参考?都1202年了,雅虎军规还有没有用?性能分析工具都有哪些?我们从哪方面进行分析才是合适的?
仪表盘是将数据内容有效地传达给团队的方法之一。举例来说,仪表盘可以用来跟踪关键性能指标(KPI)的进度。在Lucid,有一个KPI就是我们的产品在第三方市场中的排名和表现。虽然已经有企业级的产品来帮助我们收集和可视化这种类型的数据,但是你也可以选择只使用Google App Script和Google Sheet来生成自动化的仪表盘。我们使用这种方法来跟踪我们的应用程序在Atlassian Marketplace中的表现,这项技术也可以与很多公共API搭配使用,比如:
在2021年4月份,Elastic刚刚入围了Gartner的APM魔力象限。如Elastic同时新晋入围的,还有阿里云:
摘要:本文以资源分配理念:拍卖、预算、抢占出发,引出Borg、Omega、Mesos、Kubernetes架构、数据、API的特点比较。然后梳理资源共享各种不同共享形式的内容,接着对比任务类型,最后回到资源利用率和基于数据预测角度,看相关系统是如何运用的和实现各自场景目标的。最后给出阿里巴巴电商在线服务资源调度器Zeus关键技术内容。具体单个调度器技术和文章,可以在网络获取。进入这个领域的门槛不在具体某个技术,而业务场景和技术选型的映射匹配,特别是周边系统的完善程度,决定了如何选择方案、如何制定落地计划。整
据 Akamai 称,83% 的网络流量通过 API。微服务、服务器和客户端不断通信以交换信息 [1]。即使您进行 Google 搜索以访问本文,也涉及到您的浏览器客户端调用 Google API。鉴于 API 控制着互联网,因此企业严重依赖它们。API 健康状况与业务繁荣直接成正比。
Facebook等大型互联网公司推动的服务器与数据中心、大数据工具的开源化项目类似,当大型互联网公司们在超大规模基础设施运营方面面临的挑战超出技术厂商的能力时,这些巨头就选择反客为主,成为创新技术的推动者和提供者。同样的情况也在信息安全领域中发生着。不少大型互联网公司经常会将自己开发的顶级安全工具开源,推动整个互联网的安全发展。 本月早些时候安全牛曾介绍过Google开源的web安全测试工具Firing Range、Nogofail以及Facebook开源的Osquery等。 事实上不仅Google、F
随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。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,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题。
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随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。
为了统一检索和规范 API,B站内部建立了一个统一的 bapis 仓库,整合所有对内对外 API。
作为谷厂出品的神书《SRE Google运维解密》, 笔者早有耳闻并断断续续阅读过部分内容,最近终于静心品阅了一遍(作为拖延症患者, 写完此文与阅读完原书已间隔约半年),里面的很多理念确实值得细细品味(部分章节没有实际操作空间,快读略过)。 5月底恰逢IT内部调整组织架构,其中一个开发运营团队顺手更名为了SRE,不求完美COPY谷歌文化,但求走出符合自己特色的站点可靠工程文化。试运行一段时间后,我想应该会再回头重温一下这本书,一定会有不同的理解。 个人理解SRE三个字母,S+R是一块内容,E是另一块。本文不
业界错误码的规范很多,但是阅读发现这些规范各不相同,甚至很多点相悖。前段时间查了很多资料、咨询过阿里百度等几家公司的同学整理出一份材料和同事分享交流过一轮,下面是一些汇总,这里是希望各路大神们不吝赐教,一起整理出一份最佳实践。
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
近20年是互联网技术飞速发展的20年。互联网业务的快速发展不仅直接带来了流量、安全等方面的不确定性,同时也促进了技术架构的快速演进——技术架构变得越来越复杂,而这些因素都将导致系统不可用发生概率的大幅度提升。当人类的工作、生活变得越来越依赖互联网时,一旦网站系统不可用,其造成的影响和损失就将难以想象。
因一业务需要,想要对API服务接口添加一些监控,以帮助跟踪应用程序的性能、问题和用户活动等。实现监控的方式有多种多样的方式,以下是一些常用的方法:
1. 业界案例 目前前端性能监控系统大致为分两类:以GA为代表的代码监控和以webpagetest为代表的工具监控。 代码监控依托于js代码并部署到需监控的页面,手动计算时间差或者使用浏览器的的API进行数据统计。 影响代码监控数据的因素有以下几种: 浏览器渲染机制; 浏览器对API的实现程度,比如performance API; 工具监控不用将统计代码部署到页面中,一般依托于虚拟机。以webpageTest为例,输入需统计的url并且选择运行次url的浏览器版本,webpageTest后台虚拟机对url进
但是,如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣,那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
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
随着互联网架构的扩张,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、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用,这些组件共同构成了繁杂的分布式网络,那现在
Istio 可以管理集群的出入口流量,当客户端访问集群内的应用时, Istio 可以将经过 istio-ingressgateway 的流量实现负载均衡和熔断等一系列功能。
在基于微服务的云原生架构中,客户端的一次服务调用,会产生包括服务和中间件在内的众多调用关系。对这些大量复杂的调用过程进行追踪,对于微服务的安全性分析、故障定位、以及性能提升等,有着重要的作用。
引言:最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的,篇幅太长,所以分了两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践,实践部分也没给出特别详细的步骤,因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 问题背景 微服务架构下,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求请求往往需要涉及到多个服务。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
导语 | 前端监控可以让你更了解自己的网站,更早地发现和解决存在的问题,再通过优化来提升网站的性能和体验。那么,如何衡量一个网站的好坏?有什么指标?性能数据如何采集?本文围绕这些问题和你一起探讨。 一、为什么要做前端性能监控 可能你也有过这样的经历: 有用户反馈你的网站很慢,然后你立马紧张地在浏览器上打开用户反馈的网站。经过检查,可能你的网站一切正常,也可能你的网站真的很慢,甚至打不开了。 有一天老板问你:“咱们的网站性能体验怎么样?”你该如何回答?“挺好的,很快,这个月没有发生过故障....”老板再
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。
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
引言:最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的,篇幅太长,打算分两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践,实践部分也没给出特别详细的步骤,因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
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。
Behave!是一款针对浏览器页面活动的监控插件,广大研究人员可以利用Behave!来对Web页面的各种活动和行为进行监控,目前该项目仍处于开发阶段。
摘要 1、饿了么大数据为什么选择cassandra 2、 Cassandra的基本原理 3、饿了么cassandra实践 4、 Cassandra和大数据离线平台的结合 Cassandra历史 Goo
最近,在测试目标网站https://target.com的过程中,作者通过综合其Web应用存在的开放重定向、路径遍历和CSRF漏洞,最终实现了账户劫持。
今天一大早就看到了一篇文章,叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的: 工程数据,譬如工单数量,SLA可用性,基础资源,故障率,报警统计 业务数据,譬如业务DashBoard,Trace调用链,业务拓扑切换,业务指标,业务基准数据,业务日志挖掘 数据可视化 当然,这篇文章谈的是运维都有哪些数据,哪些指标,以及数据呈现。并没有谈及如何和大数据相关的架构做整合,从而能让这些数据真的变得活起来。 比较凑巧的是,原先百度的桑文峰的分享也讲到日志的多维度分析,吃完饭的时候,一位优酷的朋友也和我探
在军事、安防、监控领域,从输入视频中检测物体的任务扮演者关键的角色。姿态变化、衣着、背景杂斑、光照、容貌等因素会使这个任务变得更具挑战性。
最近花了一点时间阅读了《SRE Goolge运维解密》这本书,对于书的内容大家可以看看豆瓣上的介绍。总体而言,这本书是首次比较系统的披露Google内部SRE运作的一些指导思想、实践以及相关的问题,对于我们运维乃至开发人员都有一定的借鉴意义。
在之前的 『K8S生态周报』 和 《搞懂 Kubernetes 准入控制(Admission Controller)》 等文章中,我曾提到过 Kyverno 这个云原生策略引擎项目,很多小伙伴在后台私信我说对这个项目比较感兴趣。这篇文章我们专门来聊聊 Kyverno 吧。
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案,其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3],功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能:
在微服务框架中,一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果,每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。在微服务比较少的时候,某一个服务出现问题我们可以很快排查出来。现在一个项目中微服务很多而且调用关系复杂,某一个服务出现问题我们很难能够排查出来。Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了分布式跟踪解决方案,它大量借用了 Google Dapper、Twitter Zipkin 和 Apache HTrace 的设计。
微服务 - 也称为微服务架构 - 是一种构建方式,它将应用程序构建为松散耦合服务的集合,具有完整的业务功能。微服务架构允许连续交付/部署大型复杂应用程序。本文将概述自动微服务测试工具和最佳实践。
对工程师而言,可观测性能够让大家抓住技术趋势,深入理解云原生技术和分布式系统。让开发工程师理解基础设施,让系统和网络工程师理解应用。云原生时代,全栈能力是一个工程师自我修养的重要部分,当然也是大家未来职业道路中升职加薪的保证。
微服务的生态和实践已经比较成熟,其设计方法、开发框架、CI/CD工具、基础设施管理工具等,都可以帮助企业顺利实施微服务。然而,微服务远没有达到完美,它在架构、开发、基础设施方面仍然面临新的挑战。
本文介绍了云原生概念概括为4个要点:微服务、容器化、DevOPS、持续交付,以及与云原生安全的关联。
在现代 Web 开发中,性能优化是一个关键的方面。用户期望快速加载的网页,而慢速的加载和响应时间可能导致用户流失和不良的用户体验。为了满足用户的需求,我们需要准确地测量和分析网页的性能,并采取相应的优化措施。
目前业界常用的指标就是:白屏、首屏、domready和pageloaded四个指标,在usual-index.html中, 我们通过performance API获取到响应的指标值。
相信有接触前端开发的大神们都听说过Google官方的PageSpeed Tools,这个网页载入速度检测工具有在线版本也有一个 Chrome 扩展,叫PageSpeed Insights,在此之前,Jeff 了解的更多是雅虎的 Yslow 。不过在Jeff 使用过 PageSpeed Insights 后,感觉更加容易上手——因为人家PageSpeed Insights 有中文!下面就介绍一下PageSpeed Insights。 Google官方的PageSpeed Tools的两个版本 在线版:http
在分布式架构中,一个复杂的应用被拆分为多个小而独立的服务,每个服务都运行在自己的进程中,并通过轻量级的机制(如HTTP RESTful API)进行通信。每个服务都围绕一个特定的业务功能进行构建,并可以独立地进行开发、部署和扩展。
无服务器计算或函数即服务(FaaS)正在不断,亚马逊正在通过将Lambda扩展到边缘设备和内容分发网络来推动创新。IBM, Microsoft和Google在公共云中拥有自己的FaaS产品,有超过六个开源无服务器项目正在引起开发人员的注意。预计今年将出现这一细分市场中出现的新平台。
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