无论是性能测试环境还是生产环境中,我们经常会遇到响应时间过长的慢调用问题。响应时间是性能评估的一个重要指标,会对最终用户产生直接影响。一个产品是快是慢,响应时间是最直观的感受。其中最让人感到头痛的偶发慢调用问题,算是最难解决的一类问题,那么如何去排查这类问题呢?
稳定压倒一切,没有稳定就没有生成。国家是如此,业务系统也是如此。老子说,“治大国若烹小鲜”,治理系统也是要做到同样,要掌握火候,精选食材,用料恰当,辅以煎炒烹炸煮,则方能出一盘好菜。
随着分布式技术的发展与演进,微服务技术成为了大型分布式IT架构的必然选择。从本质上来讲,微服务是一种架构风格,将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用,应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建,可以独立部署、独立迭代,也可能根据业务负载独立的水平扩展。微服务思想以及相关的技术为IT架构的发展带来了一系列深刻的变革。
有时候,由于业务的复杂性,在JVM中拼装一些数据,会造成资源的极大浪费。举个例子,从MySQL中查询出一个List,然后在代码里循环查询数据库,进行一些字段的填充。
可以随意使用任何熟悉的工具排查。只要问题能重现,排查就不会太难,最多就是把程序调试到各种框架源码,所以这也是为何面试都会问源码,不求都看过,但要有思路知道如何去看能解决问题。
先说结论,我支持将逻辑写在 Java 等应用系统中。 背景:今天只讨论一种应用模式,就是最普遍的,前端实时调用后端web服务,服务端经过DB的增删改查作出响应的应用。至于离线数据分析,在线规则引擎模板执行,流式计算等不在本次讨论范畴。 重SQL开发的场景 先看一个例子吧。用经典的 Controller Service DAO 开发模式描述。 city表city_namecity_code student表student_namecity_codestudent_id score表student_idsc
上述配置文件的参数可以在 com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties 和 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties中找到;
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
最近时运不佳,几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题,周六又来了一个性能问题。
最近公司的下单接口有些慢,老板担心无法支撑双11,想让我优化一把,但是前提是不允许大改,因为下单接口太复杂了,如果改动太大,怕有风险。另外开发成本和测试成本也非常大。对于这种有挑战性的任务,我向来是非常喜欢的,因为在解决问题的过程中,可以学习到很多东西。
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能,包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中,UAV可以根据应用实例画像;其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像;基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
来源:blog.csdn.net/weixin_44730681/article/details/107944048
很多系统的优化最后往往是对 DB 的优化,比如索引优化、并发控制,但如果提前剧透本次优化过程,其实最终只调整了一个bit,并且性能几乎翻倍,猜测很多人会觉得这是标题党在吊胃口,说实话剧情如此翻转笔者也没猜到。
摘要: 1.3.1新增 httpTimeout 配置选项,支持监控 HTTP 慢请求,同时修复了记录的 HTTP 响应时间偏小的 BUG。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。最新的Android平台中(Android 2.3起),新增加了一个新的类,叫StrictMode(android.os.StrictMode)。这个类可以用来帮助开发者改进他们编写的应用,并且提供了各种的策略,这些策略能随时检查和报告开发者开发应用中存在的问题,比如可以监视那些本不应该在主线程中完成的工作或者其他的一些不规范和不好的代码。
摘要:介绍宜信智能运维平台UAVStack的设计思想、技术架构和核心功能,及落地实践经验。
最新的Android平台中(Android 2.3起),新增加了一个新的类,叫StrictMode(android.os.StrictMode)。这个类可以用来帮助开发者改进他们编写的应用,并且提供了各种的策略,这些策略能随时检查和报告开发者开发应用中存在的问题,比如可以监视那些本不应该在主线程中完成的工作或者其他的一些不规范和不好的代码。
原文链接:https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
随着微服务以及容器技术的发展,系统软件的构建方式也随之发生了改变,微服务调用关系错综复杂,传统的监控方案很难满足当下应用场景的需求,指标、链路追踪以及日志目前已经成为了云原生应用的“必备品”,当把它们集成在一起时,需要拥有一个更加成熟的现代化可观测体系来支撑,以便了解应用系统内发生的事情。通过可观测性体系的建立,我们可以更好的去洞察监控数据,从而能够更快速的做问题定界以及根因定位,降低 MTTR。
以前弄项目的时候,也没配置druid性能监控,但是随着用户的增多,有的时候网站访问慢了,就想知道哪个地方遇到了性能问题,然后好对方法以及sql进行优化,该加索引的加索引,该缓存的去缓存。
虽然 HikariCP 的速度稍快,但是,Druid能够提供强大的监控和扩展功能 ,也是阿里巴巴的开源项目。
手上管理的其中一个Hadoop集群,承接着大量的数据流量,一直以来运行平稳,最近突然发现集群有时会出现MR作业运行缓慢,put文件至HDFS偶发速度慢的问题,像大数据集群这种问题,有点疑难杂症的味道,本次也是经历了10多个小时的定位才真正把问题解决。
本篇文章记录了一次接口慢查问题排查过程,该问题产生的现象迷惑性较高。同时由于问题偶发性高,排查难度也比较大。排查过程从 druid 数据源“导致”的一个慢查现象作为切入点,逐步分析,排除诸多可能性后仍无解。之后重新审视故障现象,换个角度分析,找到了问题根因。最后对问题原因进行了验证确认,结果符合预期。到此,排查过程算是结束了,本文对问题进行记录归档。
Fundebug 的微信小程序监控插件在 0.5.0 版本已经支持监控 HTTP 请求错误,在小程序中通过wx.request发起 HTTP 请求,如果请求失败,会被捕获并上报。时隔一年,微信小程序插件已经更新到 1.3.1, 而且提供了一个非常有用的功能,支持监控 HTTP 慢请求。对于轻量级的性能分析,可以说已经够用。
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。
这篇博文后,提到了不少引导的说辞和技巧,如果能把面试官的提问引导到事先准备好的亮点上,一方面确实可以更有效地耗费面试时间,另一方面也能最大程度地挖掘和展示自己的亮点。
Redis是一种基于键值对(Key-Value)的NoSQL数据库,Redis的Value可以由String,hash,list,set,zset,Bitmaps,HyperLogLog等多种数据结构和算法组成。Redis还提供了键过期,发布订阅,事务,Lua脚本,哨兵,Cluster等功能。Redis执行命令的速度非常快,根据官方给的性能可以达到10w+qps。那么本文主要介绍到底Redis快在哪里,主要有以下几点:
(一)Beats是什么? Beats是elasticsearch公司开源的一款采集系统监控数据的代理agent,它可以发送不同类型的数据到elasticsearch中,也可以行将采集完的数据发送到logstash中转,然后在推送到elasticsearch中,目前还在发展中,与成熟的监控系统zabbix和ganglia相比就界面看起来爽了点,系统功能还是有点弱,不过与elasticsearch全文搜索框架集成后,数据查询过滤功能非常强悍,还是非常有前途 的,在ELKB中,各个框架角色如下: Be
在精读了Matrix的源码之后,我发出了赞叹和吐槽两种声音。值得赞扬的是,「这个APM框架的设计思路确实鬼斧神工,有很多值得Android开发者学习的地方,深入了解它,能够扩宽我们的编程视野。」 令人吐槽的就是,「从文档的丰富性,代码的可读性,代码的注释量,开源的一条龙服务等方面讲,他们做的还不太好。」 作为国内的顶尖开发团队,这些方面与国外的顶尖开源开发团队还是有不小的差距。
在我们过往的测试及生产问题的分析中,常常可以发现应用执行数据库操作导致出现性能问题的情况。而这些情况中最常见的原因是SQL执行时,索引未能恰当的使用,例如未建索引、SQL条件没有利用索引、索引失效等。这些问题往往占据了性能问题的60%~80%原因。
日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材^_^。
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。
1、继承 Thread 类:定义一个类继承自 Thread 类,并重写其 run() 方法来定义线程执行的任务。然后创建该类的实例并调用 start() 方法启动线程
前段时间遇到一个棘手问题,mq消费速度突然从30/s变成1/s,而且还持续了很长的一段时间,吓得我赶紧动手排查问题。但是mq消费速度慢的原因,可能有很多种(例如mysql、jvm、redis、mq、代码问题等)。为了可以快速定位问题点,博主直接通过Arthas工具进行问题的排查和追踪。
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
静态逆向解析 : 静态解析 APK 安装文件 , 反编译 APK 文件 , 然后反汇编 Dex 字节码文件 , SO 动态库文件 ; 分析这些二进制文件细节 ;
和 Mysql 的慢查询类似,RPC 服务调用也会有慢请求。通过本篇文章你可以了解到一个RPC调用的执行过程,从而能快速定位问题
虽然 HikariCP 的速度稍快,但是,Druid能够提供强大的监控和扩展功能,也是阿里巴巴的开源项目。 Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池,在功能、性能、扩展性方面,都超过其他数据库连接池,包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource等等等,秒杀一切。 Druid 可以很好的监控 DB 池连接和 SQL 的执行情况,天生就是针对监控而生的 DB 连接池。 Spring Boot 默认数据源 HikariDataSource 与 JdbcTem
摘要 在那个年代,Java那么纯真,她自由、直接、透明、简单、高效,像匕首一样锋利,像战士一样勇猛,像农夫一样朴实,吃饭就是吃饭,捧起碗来喝酒,甩开膀子抓肉。而现在,什么都拉开架摆足谱儿,生怕别人说自
由于Druid不断升级,导致很多的配置都发生了不同的变化,使用老配置会导致一些监控失效。本文存在的意义就是记录一个可用的版本,后面升级均可参考本文进行修改
昨晚把美拍架构负责人洪小军在Qcon上的『九个月实现破亿用户的可扩展架构』分享看了一遍(其实那场QCon我也在现场,但是当时小军这个会场实在太多人了,而且当时北京还没开空调又热又闷,所以我就挑了个凉快的会场去听了哈哈),感觉有不少值得学习的地方,在这里记录一下,强烈建议大家把视频从头到尾看一遍,不要只看ppt。尤其是身在创业公司且公司业务发展速度比较快的同学。 总的一个中心思想是在不同阶段选择最适合自己的方案。这句话说起来简单,但是背后的各种辛酸泪以及血的教训只有亲历者才能理解了。下面我们从各个角度分别来看
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代码的正确性是实现策划案的基本,是功能的基本要求,所以上线需要检查自己负责的代码是否有问题。包括规范问题,逻辑问题,是否符合需求,以及设计的合理性。
在日常工作中,应用出现性能问题是不可避免的,绝大部分公司都没有专门的性能团队,出现问题还是需要我们自己去排查处理,所以掌握基本的性能知识和技能就显得很有必要,也是开发工程师进阶的必要条件,能否快准狠的定位解决问题,也是对知识、技能和能力的检验。
该说不说!小编做的这些功能,最讨厌的就是优化!某些前辈大佬写的代码小辈我实在不敢恭维!那逻辑!那sql!
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