metrics

版权声明：本文为CSDN博主「一碗小可爱」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接： https://blog.csdn.net/Ybulingbuling/article/details/98074918 26种常用的Java开源项目，适合所有程序员。 希望对正在学习的你一点帮助。谢谢 整理不易，建议收藏阅读。 1.分布式应用服务开发的一站式解决方案 Spring Cloud Alibaba Spring Cloud Alibaba 致力于提供分布式应用服务开发的一站式解决方案。此项目包含开发分布式应用服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。 依托 Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置，就可以将 Spring Cloud 应用接入阿里分布式应用解决方案，通过阿里中间件来迅速搭建分布式应用系统。 2. JDBC 连接池、监控组件 Druid Druid是一个 JDBC 组件。 1.监控数据库访问性能。 2.提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。 3.数据库密码加密。 4.SQL执行日志。 3. Java 的 JSON 处理器 fastjson fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON

JMeter如何收集获得服务器cpu，内存，磁盘，网络等相关资源使用率的信息 1. JMeter 自带的Monitor Results 监控 JMeter 自带的Monitor Results 在官网就有资料, ( http://jakarta.apache.org/jmeter/usermanual/build-monitor-test-plan.html ) The monitor was designed to work with the status servlet in Tomcat 5. In theory, any servlet container that supports JMX (Java Management Extension) can port the status servlet to provide the same information. 这个是原文， 我也没搞太懂，大概就是需要tomcat 或者 支持JMX 的servlet 都可以提供监控服务，详细的我也没有测试，应为我没有这个东西，对tomcat也不熟，所以。。。。 我大概说一下我的的理解： 1. 开启服务器自带的显示性能的页面 （官网的例子是 ：/manager/status 页面） 2. 在Jmeter 里面添加访问这个页面 3. 添加Monitor Result 监视器

前言 接下来的几篇文章我们来分析一下spring-boot-actuator 中在org.springframework.boot.actuate.metrics中的代码,如图: 这里的代码不仅多,而且还比较复杂(类与类之间的关联关系).我们的策略是一点一点的蚕食,本文就先来分析PublicMetrics的实现,关于这部分的类图如下: 本文只分析PublicMetrics, SystemPublicMetrics, TomcatPublicMetrics, DataSourcePublicMetrics.其他的实现–>CachePublicMetrics,MetricReaderPublicMetrics,RichGaugeReaderPublicMetrics 我们后续的文章进行讲解. 解析 PublicMetrics PublicMetrics,暴露指定的Metric通过MetricsEndpoint的接口.实现类应该小心metrics–> 它们提供了一个唯一的名字在application context中,但是它们不能在jvm,分布式环境时唯一的 该类只声明了1个方法,代码如下: // 返回表示当前的状态的indication 通过metrics Collection<Metric<?>> metrics(); 1 2 这里有必要说明一下Metric

循环神经网络在网络中引入了定性循环，使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失，而是继续存活，隐藏层的输入不仅包括上一层的输出，还包括上一时刻该隐藏层的输出。 RNN引入了隐状态h(hidden state)的概念,h可以对序列形的数据提取特征，接着再转换为输出。每步的参数都是共享的 在经典的RNN结构中，通常使用tanh作为激活函数。 存在以下结构： N vs 1 RNN结构和1 vs N RNN结构。 RNN的公式：h_t=f(Ux_t+Wh_(t-1)+b) RNN很难处理长程依赖问题，即无法学到序列中蕴含的间隔时间较长的规律。 循环神经网络的发展有两个方向：一是增加隐藏层的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向化及加深网络，如Bidirectional RNN和Reep Bidirectionsal RNN;两个结合引申出DBLSTM. LSTM规避了标准RNN中的梯度爆炸和梯度消失的问题。 LSTM的隐状态有两部分：一部分是ht,一部分是Ct,Ct是在各个步骤间传递的主要信息，长程传播。Ct在Ct-1的基础上遗忘和记住一些内容。 经典英文讲解：Understanding LSTM Networks LSTM:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # Codis-Proxy # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # 设置Codis产品名称/Auth。 product_name = " codis-demo " product_auth = " 123456 " 为客户端会话设置auth # 1。product_auth用于codis-dashboard之间的auth验证， # codis-proxy和codis-server。 # 2。session_auth与product_auth不同，它需要客户机 在处理任何其他命令之前发出AUTH 。 session_auth = " 123456 " 为admin(rpc)设置绑定地址，仅为tcp。 admin_addr = " 0.0.0.0:11080 " 为代理设置绑定地址，proto_type可以是“tcp”、“tcp4”、“tcp6”、“unix”或“unixpacket”。 proto_type =

1、Graphics2D和Graphics的区别 此 Graphics2D 类扩展Graphics 类，以提供对几何形状、坐标转换、颜色管理和文本布局更为复杂的控制。它是用于在Java(tm) 平台上呈现二维形状、文本和图像的基础类。 tips：总而言之Graphics2D是Graphics的加强版，增强了一些高级操作。 2、setRenderingHint的具体用处 为呈现算法设置单个首选项的值。提示类别包括对呈现过程中的呈现质量和总时间/质量折衷的控制。 tips：对呈现图像效果处理方式进行设置，例如抗锯齿、颜色、差值等各种效果的处理算法。（我现在主要觉得抗锯齿有用，以后会有不同的感受吧。）下面是两个对比图。 未开启抗锯齿 开启抗锯齿 下面是代码实现： BufferedImage image = new BufferedImage(260, 80, BufferedImage.TYPE_INT_BGR); //获取Graphics2D对象 Graphics2D graphics = image.createGraphics(); //开启文字抗锯齿 graphics.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_TEXT_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_TEXT_ANTIALIAS_ON); //设置字体 Font

1、管理节点配置 增加主机解析 vi /etc/hosts 192.168.2.121 master 192.168.2.122 node1 192.168.2.123 node2 停止防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 配置yum源 cd /etc/yum.repos.d/ wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo vi /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo [Kubernetes] name=Kubernetes Repo baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/ gpgcheck=0 gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg enabled=1 wget https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg rpm --import yum-key.gpg 使用阿里云静像加速器 tee /etc/docker

Percona监控和管理（PMM）是一个用于管理和监控MySQL和MongoDB性能的开源平台。 它由Percona与托管数据库服务，支持和咨询领域的专家合作开发。 PMM是一个免费的开源解决方案，您可以在自己的环境中运行，以实现最大的安全性和可靠性。 它为MySQL和MongoDB服务器提供全面的基于时间的分析，以确保您的数据尽可能高效地工作。 包含以下模块： 1）PMM Client安装在您要监视的每个数据库主机上。它收集服务器指标，一般系统指标和查询分析数据，以获得完整的性能概述。收集的数据发送到PMM服务器。 2）PMM Server是PMM的核心部分，它聚合收集的数据，并以Web界面的表格，仪表板和图形的形式呈现。 一. 安装PMM Server 查找pmm server 镜像 ➜ ~ docker search pmm - server NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED percona / pmm - server Percona Monitoring and Management - PMM Serv… 68 perconalab / pmm - server PMM Server dev repo 6 perconalab / pmm - server - openshift 1 perconalab / pmm -

目录 简介 环境说明 静态配置 重新加载配置文件 基于文件发现配置 重新加载配置文件 添加主机测试 基于DNS的A记录 修改配置文件 重新加载配置文件 基于DNS的SRV记录自动发现 修改配置文件 重新加载配置文件 动态添加解析测试 简介 在实际的配置中，经常会遇到增加或者减少监控主机的状况，如果每次都需要修改 prometheus.yml 配置文件，实在是太麻烦了。 此时就需要配置自动发现，而 prometheus 只是很多种的自动发现 支持: 基于公有云 基于私有云 基于文件，file的自动发现 基于DNS 的自动发现，分为SRV解析自动发现和A记录解析的自动发现 ........等等，有很多类型，本文中介绍基于静态文件 和 DNS 的自动发现 环境说明 增加一台 10.0.20.12 node_export 主机及 DNS 使用的是 bind9 如需 bind9 文档， 点击这里是bind9文档 以下的所有演示都是案例，可根据自己的情况做变更。 静态配置 简单讲解下直接修改 prometheus.yml 主配置文件中的静态配置。 修改配置如下: [root@es01 config]# cat prometheus.yml global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s alerting: alertmanagers:

Percona Monitoring and Management ( PMM )是一款开源的用于管理和监控 MySQL 和 MongoDB 性能的开源平台 通过PMM客户端收集到的DB监控数据用第三方软件Grafana画图展示出来 PMM提供了对MyISAM、 InnoDB 、TokuDB和 PXC /Glarera的监控，另外也提供了Query Analytics的功能，可以 检视执行了哪些SQL指令，并对执行效能较差的语法进行优化。另外在新版本还支持了MySQL复制拓扑图结构构造 1 安装 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo yum clean all yum makecache yum install -y epel-release yum install docker -y systemctl start docker docker pull percona/pmm-server:latest 查看镜像 [root@jenkins opt]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE docker.io/percona/pmm-server latest