TCP通信协议是一种可靠的网络协议，它在通信的两端各建立一个Socket对象，从而在通信的两端形成网络虚拟链路，一旦建立了虚拟的网络链路，两端的程序就可以通过虚拟链路进行通信。
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。
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标，SkyWalking后端采用以下设计。
你可以记住以下几个核心要点：事件日志的职责是记录离散事件，通过这些记录事后分析出程序的行为；
然后你就得屁颠屁颠的去服务器看日志，日志量少还好点，多的话找起来太麻烦了。不太容易直接定位到关键地方。
OpenResty是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台，其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。
对于微服务实现或云原生架构来说，其中一个非常重要的点就是可观测性，分布式服务的本质决定了需要对它进行有效的度量与观测。
变更是软件系统进化的推动力，同时也是孕育风险的温床。如果一个系统没有了相应的迭代和变更，那这个系统就会逐渐失去了活性和价值。不过，随着系统进行了变更迭代，软件风险也会慢慢衍生，而规避变更引发的软件风险在质量保障领域是一个较大的挑战。通过对下面典型软件系统架构图分析，我们可提炼出3大类变更维度：
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。
MyBatis是Java的持久层框架，GitHub的star数高达15.8k，是Java技术栈中最热门的ORM框架之一。它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射，可以通过XML或注解来配置和映射原始类型、接口和Java POJOs为数据库中的记录。
skywalking 是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ，2017年加入 apache 孵化器。
好像就a了两道，有一道和昨晚做的字节跳动的一道超级像，都是求一个特别特别大的可能性种数，可是两次都不会。。
一个客户的生产环境中，由于灾备切换，将原有环境切换到灾备环境后出现了问题，在通过走nginx转发链路触发保存pdf的交易过程，会存在2分钟以上的等待时间，但是直接访问后端服务器地址，不会有耗时的问题，但是目前由于网络限制，业务无法直接访问服务机器，只有运维可以在内网直接操作验证，影响业务交易；
https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/helm/min-cluster-allinone/skywalking-min
当企业应用进入分布式微服务时代，应用服务依赖会越来越多，skywalking可以很好的解决服务调用链路追踪的问题，而且基于java探针技术，基本对应用零侵入零耦合。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
全链路压测从零开始系列的第一篇文章介绍了全链路压测的背景、定义、和传统压测的差异以及如何解决差异带来的不稳定性，落地要面临的挑战和完整的压测实践流程以及长期的能力建设演变，算是对全链路压测有了一个比较系统和全面的介绍。
OSI的七层体系结构概念清楚，理论也很完整，但是它比较复杂而且不实用。在这里顺带提一下之前一直被一些大公司甚至一些国家政府支持的OSI失败的原因：
如果使用e.printStackTrace();的话，打印在控制的信息分析不方便：
Zipkin是Twitter的一个开源项目，是一个致力于收集Twitter所有服务的监控数据的分布式跟踪系统，它提供了收集数据，和查询数据两大接口服务。 部署Zipkin环境的操作记录： 部署Zipkin，比较麻烦的是前期环境的准备，只有先把前期环境安装好了，后面的部署就顺利多了。（部署机ip为192.168.1.102） 一、环境准备： 1）java环境安装（Centos中yum方式安装java） -----------------------------------------------------
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。
本文是上篇文章《Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息获取》的后续。阅读完，再来看本文，效果会更佳哦。
我这边有一个系统，提供一个RPC接口去发送各种信息（比如短信、邮件、微信）等等渠道。我这边的系统架构是这样的：
微服务框架落地后，分布式部署架构带来的问题就会迅速凸显出来。服务之间的相互调用过程中，如果业务出现错误或者异常，如何快速定位问题？如何跟踪业务调用链路？如何分析解决业务瓶颈？...本文我们来看看如何解决以上问题。
将某个通用解决方案包装成成熟的工具包，是每一个技术建设工作者必须思考且必须解决的问题。本文从业内流行的既有工具包入手，解析实现思路，沉淀一般方法。为技术建设的初学者提供一些实践思路的参考。尤其是文中提倡的“去中心化”的协作模式，和“关键链路+开发接口”的开发模式，具有一定的实际落地意义。当然本文在行文中，不可避免存在一定主观偏见性，读者可酌情阅读。
对于一个系统来说，监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的，而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过，是不是有必要引入那么多组件，毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话，就有三个组件了（事实上就是：Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK）。
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
和市面上其它分布式链路追踪系统一样，Zipkin 也是根据 Google 论文《Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统》(https://bigbully.github.io/Dapper-translation/) 作为理论，进行设计。
记得之前写过一篇：《阿里巴巴 Java开发手册》读后感，之前自学时由于没怎么接触过打“日志”，所以《手册》中的“日志规约”我就先放一边去了。
所以就有了 Spring Cloud Sleuth ，并且提供了一套完整的服务跟踪的解决方案。
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服务点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前端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迟或错误都会引起整个请求最后的失败。
Viper 是.NET平台下的Anno微服务框架的一个示例项目。入门简单、安全、稳定、高可用、全平台可监控。底层通讯可以随意切换thrift grpc。
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
网络通讯在系统交互中是必不可少的一部分，无论是职场面试还是工作中都是绕不过去的，本节我们来谈谈 Java 网络编程中的一些知识和网络编程面试题。
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。
Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper的论文设计而来，由 Twitter 公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现，例如：Naver的Pinpoint、Apache的HTrace、阿里的鹰眼Tracing、京东的Hydra、新浪的Watchman，美团点评的CAT，skywalking等。
反射是Java底层框架的灵魂技术，学习反射非常有必要，本文将从入门概念，到实践，再到原理讲解反射，希望对大家有帮助。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说06-Sentinel限流熔断应用实践[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
大家好！我是"无敌码农"，最近几个月因为各方面原因公众号没有及时更新，在这里给持续关注本公众号的朋友们表示歉意！2021年我将调整好心态持续给大家输出有价值的技术干货。在接下来的一段时间我所撰写的技术内容将偏向于“云原生”技术相关的内容，主要会涉及Devops、Kubernetes、Service Mesh等内容。而之所以偏向于写这些内容，一方面是自己的兴趣，另一方面也是最近几年以Kubernetes为基础设施的“云原生”技术体系已经成为主流，作为一名研发人员如果只专注于业务代码的研发，而对程序运行的基础环境、架构体系缺乏足够的认识和了解，也是不利于成长和进阶的！
反射是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性；这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为 java 语言的反射机制。
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。
Elastic (ELK) Stack 是一个很庞大的技术栈体系，开源免费，群众基础大，应用领域非常广泛，在当下最热门的全观测性领域，ELK是绝对的首选技术栈。
soa和微服务之间的区别是什么? 相同点: 目的相同: 有序, 复用, 高效 开发技术选型都可以使用不同技术, go,c,java都可以互相通信协作 不同点: 网络结构: 微服务: 网状; SOA:
今天中午刚收到书面offer，距离面试完过去了24天...虽然审批流程如此漫长，但是不得不说快手的面试体验很棒和面试流程效率很高
Java面试中，经常会问到跟计算机网络知识相关的考点，有的小伙伴不是很明白。考察网络知识有什么意义？
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