u431291 / 9 小时前
Tracing 与 Metrics 的邂逅，提供更强大的 APM 能力
微服务监控领域，Tracing 借助 Metrics，可以在 APM 方面为开发运维人员提供更大帮助。本文采用 Elastic APM 和 Grafana 作为技术方案，分享借助 Metrics 对 Tracing 数据进行统计、分析与可视化，助力开发运维更高效 1.微服务 Tracing 与 Metrics 1.1.微服务监控三个领域：Tracing、Logging 和 Metrics 在微服务领域，很早以来就形成了 Tracing、Logging 和 Metrics 相辅相成，合力支撑多维度、多形态的监控体系。
超人汪小建 / 9 小时前
数学的公理化及抽象化
高度分工现如今社会进入了高度分工的阶段，人们干的事被越来越局限在某个领域，甚至是某个领域很小的范围内。人们受到的教育也越来越长，研究的问题也越来越细越来越深越来越抽象。现在要想诞生以前的全才几乎不太可能了，主要是因为以前很多方面学科都都还比较浅，很多现在看似很简单的成果都能载入史册。印象比较深的全才是冯诺依曼，想了解的可以看看天才的拓荒者。
肖奈 / 9 小时前
为什么 Java 程序员必须要懂类加载机制？
PhotoBy Instagram wonderful_places 问题 16 想要成为一名高级 Java 开发人员，光会写业务代码可不行。我们都知道 Java 源文件会被编译为 class 文件，然后在 Java 运行时类加载器负责加载 class 文件。那么你有没有想过，JVM 中有几种类加载器，它们是如何分工的，以及加载过程中经历了什么？ 答案说起类加载过程，我们首先得了解 ClassLoader 类加载器。
php-v / 9 小时前
深入浅出 Rust 异步编程之 Tokio
本文以 tokio 为例简单介绍 Rust 异步编程相关的一些知识。 首先让我们看看为什么使用 rust 来进行异步编程。这里 tokio 官方给出了一个性能测试的对比，可以看到 tokio 是性能最好，实际上运行这个基准测试的时候，tokio 性能更好的 2.0 版本尚未发布，否则估计性能还有很大提升。因此，我们可以认为需要非常极致性能的时候，我们可以选择 rust+tokio 来实现。
SharpChain / 9 小时前
Spring Cloud Docker 服务注册
微服务架构中的单个服务独立自治，互为依赖。犹如军队中的各个小队，所有的小队需要进行统一调配和管理，所以各服务需向注册中心报备信息，即服务注册。文章 Spring-Cloud 服务注册中心中已经介绍了注册中心相关内容，续接前文，介绍如何进行服务注册以及如何使用 Docker 布署等。 服务依赖Spring Cloud 中的注册中心以及服务注册等相关内容均是依赖 netflix，不同类型依赖于不同的 Jar 包，从而实现整体架构。
黑夜探路人 / 9 小时前
理解 OAuth 2.0 认证流程
编程技术宇宙 / 9 小时前
为什么用上了 HTTPS，还是被流量劫持？
1 广告再临 “老周，有人找你”一大早，361 杀毒公司的老周就被吵醒。今天的阳光很明媚，老周伸了伸懒腰，这才踱步走向工作室。 “是谁一大早的就来吵吵，坏了我的瞌睡”，听得出来，老周有点不太高兴。“咚咚～”，老周微微抬头一瞥，只见一甜美女子出现在工作室的门前。老周一下从座椅上弹了起来，三步并作两步，走到女子面前，作出欢迎的手势：“美女请进” 二人坐罢，老周扶了下镜框，又整理了一下格子衬衣...
虞大胆 / 9 小时前
金融行业 IT 运维监控体系的建设内幕
作者介绍 孙慷，现任某公司系统架构部资深 DBA，负责行业核心业务系统运营维护，主要涉及 Oracle、MySQL 等数据库管理、IT 运维管理工作。对数据库多业务场景性能优化有着丰富的实践经验，专注于数据库性能优化、IT 运维自动化工作。 此文基于笔者前东家（某金融行业龙头）的 IT 运维体系建设及自身经验积累铺展开来，解读 IT 运维监控体系建设内幕。
37丫37 / 9 小时前
Kerrigan：配置中心管理 UI 的实现思路和技术细节
简单好用一直是我不变的追求 去年写过一篇文章『中小团队落地配置中心详解』，介绍了我们借助 etcd+confd 实现的配置中心方案，这是一个对运维友好，与开发解耦的极佳方案，经过了一年多的实践也确实帮我们解决了配置文件无版本、难回滚、更新复杂等问题 这套配置中心解决方案的特点是，对整个配置文件进行管理，而非配置项，且在配置中心修改的配置，客户端可以实时自动更新。
涯之叶 / 9 小时前
贝叶斯公式的通俗讲解
本文素材来自芬兰政府官方免费发布的网络课程《人工智能简介》当中对贝叶斯原理的介绍course.elementsofai.com 现实世界中，很少有明确的事情。除了完美的信息，还有很多未知的可能性，从丢失信息到故意欺骗。 以自动驾驶汽车为例 - 你可以设定一个目标，从 A 到 B，以一种高效和安全的方式，遵循所有的交通法规。