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ZooKeeper
...zookeeper.jmx.log4j.disableAppender true zookeeper.clientPort 2181 zookeeper.dataDir /var/lib/zookeeper zookeeper.log.dir /var/log/zookeeper zookeeper.maxSessionTimeout 40000 zookeeper.minSessionTimeout 5000 zookeeper.initLimit 10 zookeeper.syncLimit 5 zookeeper.tickTime 2000 zookeeper.serverTickTime 2000 3.2 增加ZooKeeper服务器数量 通过增加ZooKeeper服务器的数量,可以有效地分散负载,降低单个服务器的压力。不过要注意,要是集群里的节点数量一多起来,管理跟维护这些家伙可就有点让人头疼了。 3.3 数据分片 对于数据量过大的情况,我们可以通过数据分片的方式来解决。ZooKeeper这小家伙有个很实用的功能,就是它能创建namespace,就好比给你的数据分门别类,弄出多个“小仓库”。这样一来,你就可以按照自己的需求,把这些“小仓库”分布到不同的服务器上,让它们各司其职,协同工作。 java Set namespaces = curatorFramework.listChildren().forPath("/"); for (String namespace : namespaces) { System.out.println("Namespace: " + namespace); } 四、结论 总的来说,解决ZooKeeper服务器资源不足的问题,需要从优化配置、增加服务器数量和数据分片等多个角度进行考虑。同时呢,咱们也得把ZooKeeper这家伙的工作原理摸得门儿清,这样在遇到各种幺蛾子问题时,才能更顺溜地搞定它们。
2023-01-31 12:13:03
230
追梦人-t
Java
...虚拟机(JVM)内存管理,特别是永久代、元空间与老年代的概念及其作用后,我们可以进一步关注近年来Java社区对JVM性能优化和内存管理的新研究进展。例如,最近Oracle发布的JDK 17中,官方持续优化了G1垃圾回收器的性能,并引入了一些新特性以更好地支持大内存应用及容器化环境下的资源限制。 此外,对于元空间的管理和调优,由于其存储的是类的元数据信息,随着微服务架构和云原生应用的发展,大量动态加载类的情况日益增多,如何有效避免Metaspace溢出成为开发者关注的重点。有专家建议,可以通过设置-XX:MaxMetaspaceSize来限制元空间大小,并借助JDK提供的JMX接口进行监控和预警。 同时,针对老年代内存分配策略的研究也在不断深化,如ZGC(Z Garbage Collector)和Shenandoah等低延迟垃圾回收器的设计理念和实现细节,它们通过创新的并发标记和压缩算法,极大地降低了因内存回收导致的应用暂停时间,从而提升了系统的整体响应速度和稳定性。 综上所述,了解并掌握JVM内存区域的原理及最新发展动态,不仅有助于我们编写高效稳定的Java程序,更能适应现代软件开发中的复杂场景和高性能需求。建议读者继续跟踪阅读相关技术博客、官方文档更新以及行业会议分享,以便及时把握JVM内存管理领域的前沿技术和最佳实践。
2023-11-07 12:05:21
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逻辑鬼才
Apache Atlas
...数据时代,数据治理与管理的重要性日益凸显。Apache Atlas作为一款热门的开源数据治理工具,在帮助企业构建数据资产目录、实施数据血缘分析及确保合规性等方面发挥着关键作用。然而,有效的运维和监控策略是充分发挥其效能的基础。 近期,Apache Atlas社区不断推陈出新,发布了多个版本以优化性能并增强功能特性。例如,最新版Apache Atlas已支持更精细化的JMX监控,用户可以直接通过JMX接口获取详细的内存、线程池、服务调用等运行时数据,以便于进行深度性能分析和问题定位。 与此同时,业界也涌现出诸多针对Apache Atlas的第三方监控解决方案,如集成Prometheus和Grafana进行实时可视化监控,不仅能够展示Atlas的核心性能指标,还能实现预警通知,大大提升了运维效率和系统稳定性。 此外,对于企业级部署场景,结合Kubernetes或Docker等容器化技术进行资源调度和自动化运维,亦成为提升Apache Atlas集群整体性能和可用性的有效途径。专家建议,用户在实践中应结合自身业务需求和IT环境特点,灵活运用各类监控手段,并持续关注Apache Atlas项目动态与最佳实践分享,以期最大化利用这一强大工具的价值。
2023-08-14 12:35:39
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岁月如歌-t
Apache Solr
...迎,用得越来越广泛,管理和维护它的工作也变得愈发繁琐复杂了。特别是对于大型系统而言,实时监控和性能日志记录显得尤为重要。这篇文章要手把手教你如何把Solr的实时监控和性能日志功能调校好,让你的系统稳如泰山,靠得住,一点儿都不含糊! 二、实时监控 实时监控可以帮助我们及时发现并解决系统中的问题,保证系统的正常运行。以下是配置Solr实时监控的步骤: 1. 添加JMX支持 Solr自带了JMX的支持,只需要在启动命令行中添加参数-Dcom.sun.management.jmxremote即可启用JMX监控。例如: bash java -Dcom.sun.management.jmxremote -jar start.jar 2. 安装JConsole JConsole是Java提供的一款图形化监控工具,可以通过它来查看Solr的各项指标和状态。 3. 启动JConsole 启动JConsole后,连接到localhost:9999/jconsole即可看到Solr的各种指标和状态。 三、性能日志记录 性能日志记录可以帮助我们了解Solr的工作情况和性能瓶颈,从而进行优化。以下是配置Solr性能日志记录的步骤: 1. 设置日志级别 在Solr的配置文件中设置日志级别,例如: xml ... 这里我们将日志级别设置为info,表示只记录重要信息和错误信息。 2. 设置日志格式 在Solr的配置文件中设置日志格式,例如: xml logs/solr.log %d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n 这里我们将日志格式设置为"%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n",表示每行日志包含日期、时间、线程ID、日志级别、类名和方法名以及日志内容。 四、结论 配置Solr的实时监控和性能日志记录不仅可以帮助我们及时发现和解决系统中的问题,还可以让我们更好地理解和优化Solr的工作方式和性能。大家伙儿在实际操作时,可得把这些技巧玩转起来,让Solr跑得更溜、更稳当,实实在在提升运行效率和稳定性哈!
2023-03-17 20:56:07
473
半夏微凉-t
HBase
...力。 3. 示例3 管理Compaction hbase(main):003:0> disable 'your_table' hbase(main):004:0> majorCompact 'your_table' hbase(main):005:0> enable 'your_table' 需要根据实际情况调整Compaction策略,避免频繁执行导致CPU飙升。 四、解决方案与优化策略 1. 负载均衡 合理设置Region大小,使用HBase的负载均衡器动态分配Region,减轻单个Server的压力。 2. 热点数据管理 通过二级索引、分片等手段,分散热点数据的访问,降低CPU使用率。 3. 定期监控 使用HBase的内置监控工具,如JMX或Hadoop Metrics2,持续跟踪CPU使用情况,及时发现问题。 4. 硬件升级 如果以上措施无法满足需求,可以考虑升级硬件,如增加更多CPU核心,提高内存容量。 五、结语 HBase服务器的CPU使用率过高并非无法解决的问题,关键在于我们如何理解和应对。懂透HBase的内部运作后,咱们就能像变魔术一样,轻轻松松地削减CPU的负担,让整个系统的速度嗖嗖提升,就像给车子换了个强劲的新引擎!你知道吗,每个问题背后都藏着小故事,就像侦探破案一样,得一点一滴地探索,才能找到那个超级定制的解决招数!
2024-04-05 11:02:24
432
月下独酌
Tomcat
...证书。 4.2 使用JMX远程管理 4.2.1 配置Tomcat JMX:在conf/server.xml中添加标签,启用JMX管理。 xml 4.3 最后的安全建议:始终确保你的SSH密钥安全,定期更新和审计服务器配置,以防止潜在的攻击。 五、结语 5.1 远程连接Tomcat虽然复杂,但只要我们理解其工作原理并遵循最佳实践,就能顺利解决问题。记住,安全永远是第一位的,不要忽视任何可能的风险。 希望通过这篇文章,你对Tomcat的远程连接有了更深入的理解,并能在实际工作中灵活运用。如果你在实施过程中遇到更多问题,欢迎继续探索和讨论!
2024-06-17 11:00:56
264
翡翠梦境
Tomcat
...队持续致力于优化内存管理机制,并在最新版本中提供了更为详尽的内存泄漏预防和检测功能。例如,在Tomcat 9及更高版本中,通过JMX(Java Management Extensions)可以实时监控各个Web应用程序的内存使用情况,以便开发者及时发现潜在的内存泄漏问题。 同时,社区内也有不少开发者分享了实战经验和技术文章,深入探讨了如何结合现代工具如MAT(Memory Analyzer Tool)、Arthas等进行内存泄漏的深度排查与分析。这些工具不仅能够帮助定位到具体的代码行和对象引用链,还能提供优化建议,助力开发者更好地理解和解决内存泄漏问题。 此外,针对特定场景下的内存泄漏,比如Spring框架下Bean生命周期管理不当导致的内存泄漏,业界也有多篇技术博客进行了详细解读,并提出了针对性的解决方案。在实际开发过程中,遵循设计模式、合理运用依赖注入以及严格管理对象生命周期,是防止内存泄漏的关键所在。 总之,随着技术的不断进步,我们拥有越来越多的工具和策略来应对Tomcat内存泄漏问题。然而,从根本上来说,提高对内存管理的理解,养成良好的编程习惯,才能确保我们的Java Web应用在面对复杂业务场景时依然能保持稳健高效的运行状态。
2023-03-15 09:19:49
290
红尘漫步
ZooKeeper
...信息内容,还有维持和管理会话这些日常必备操作。 3. 并发连接数 ZooKeeper能够同时处理的客户端连接数对其性能有直接影响。过高的并发连接可能会导致资源瓶颈,从而影响服务质量和稳定性。 4. 节点数量与数据大小 随着ZooKeeper中存储的数据节点数量增多或者单个节点的数据量增大,其性能可能会下降,因此对这些数据规模的增长需要持续关注。 三、ZooKeeper监控工具及其应用 1. ZooInspector 这是一个图形化的ZooKeeper浏览器,可以帮助我们直观地查看ZooKeeper节点结构、数据内容以及节点属性,便于我们实时监控ZooKeeper的状态和变化。 2. ZooKeeper Metrics ZooKeeper内置了一套丰富的度量指标,通过JMX(Java Management Extensions)可以导出这些指标,然后利用Prometheus、Grafana等工具进行可视化展示和报警设置。 xml ... tickTime 2000 admin.enableServer true jmxPort 9999 ... 3. Zookeeper Visualizer 这款工具能将ZooKeeper的节点关系以图形化的方式展现出来,有助于我们理解ZooKeeper内部数据结构的变化情况,对于性能分析和问题排查非常有用。 四、结语 理解并有效监控ZooKeeper的各项性能指标,就像是给分布式系统的心脏装上了心电图监测仪,让运维人员能实时洞察到系统运行的健康状况。在实际操作的时候,咱们得瞅准业务的具体情况,灵活地调整ZooKeeper的配置设定。这就像是在调校赛车一样,得根据赛道的不同特点来微调车辆的各项参数。同时呢,咱们还要手握这些监控工具,持续给咱们的ZooKeeper集群“动手术”,让它性能越来越强劲。这样一来,才能确保咱们的分布式系统能够跑得飞快又稳当,始终保持高效、稳定的运作状态。这个过程就像一场刺激的探险之旅,充满了各种意想不到的挑战和尝试。不过,也正是因为这份对每一个细节都精雕细琢、追求卓越的精神,才让我们的技术世界变得如此五彩斑斓,充满无限可能与惊喜。
2023-05-20 18:39:53
441
山涧溪流
ActiveMQ
... 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口,允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子,展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况: java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外,我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说,我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息,揪出隐藏的问题,然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能,那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略: - 增加消费者数量:当发现消息堆积时,可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑:检查消费者处理消息的逻辑,确保没有不必要的计算或等待,尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略:根据业务需求选择合适的消息持久化级别,既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进,新的挑战也会随之而来。因此,我们需要保持灵活性,随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示,让你在面对类似问题时更加从容不迫! --- 好了,以上就是我对于“监控消费者性能:消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发,让你的项目变得更高效、更稳当!要是你有任何问题或者想深入了解啥的,尽管留言,咱们一起聊一聊。
2024-10-30 15:36:10
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山涧溪流
Tomcat
1. 理解JMX监控与Tomcat 嘿,朋友们!今天我们要聊聊一个让我头疼的问题——Tomcat的JMX监控无法连接。这事儿真的能急死人,尤其是晚上加班加到一半,服务器突然给你来个大错误,你却毫无头绪,干着急。 首先,咱们得搞清楚什么是JMX。JMX(Java Management Extensions)是一种标准的架构,用于管理和监控Java应用程序。这个功能让你可以通过MBeans(管理豆子)查看应用在运行时的各种情况,比如内存用得怎么样、线程都在干啥等等。对于像Tomcat这样的Web服务器,JMX简直就是个救星。它能让我们更清楚地知道服务器的状况,帮我们及时揪出并解决那些麻烦的问题。 但是,有时候这个“神”也会掉链子,尤其是在配置不当的情况下。今天咱们聊聊怎么搞定Tomcat里JMX监控连不上的烦人事儿。 2. 检查配置文件 先从最基础的地方入手吧——检查Tomcat的配置文件。在Tomcat的安装目录下,找到conf文件夹,打开catalina.sh(Linux/Mac)或catalina.bat(Windows)。我们需要确保其中包含了JMX相关的配置参数。通常,这些参数应该出现在文件的开头部分: bash JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false" 这段代码告诉JVM启动时加载一些系统属性,使得JMX服务能够正常运行。注意这里的端口号9010,这是JMX远程访问的端口。要是别的程序占用了这个端口,或者是防火墙不让访问,那JMX监控可就要闹脾气啦。 当然,这里只是个例子。实际配置可能会根据你的具体需求有所不同。比如,如果你需要启用SSL加密传输,就需要添加更多的配置项。另外,为了安全着想,还是开启身份验证功能吧,别直接设成false了。这样可以防止未授权访问。 3. 配置防火墙和端口 假设你已经正确设置了JMX相关参数,但还是无法连接到JMX服务,这时候就需要考虑网络层面的问题了。别忘了检查一下你的服务器防火墙设置,确保端口9010是开放的。 在Linux上,你可以使用以下命令查看当前的防火墙规则: bash sudo ufw status 如果端口没有开放,你需要添加一条新的规则: bash sudo ufw allow 9010 同样的,在Windows系统上,你也可以通过控制面板中的“Windows Defender 防火墙”来管理端口。 另外,如果你是在云平台上运行Tomcat,记得在云提供商的控制台里也开放相应的端口。比如,AWS的EC2实例需要在安全组中添加入站规则。 4. 使用JConsole进行测试 经过上面的步骤后,我们可以尝试用JConsole来连接看看。JConsole是一个图形化的JMX客户端工具,非常适合用来诊断和监控Java应用程序。 首先,确保你已经在本地安装了Java Development Kit (JDK)。然后,打开命令行窗口,输入以下命令启动JConsole: bash jconsole 启动后,你会看到一个界面,选择你的Tomcat进程ID(可以在任务管理器或ps -ef | grep tomcat命令中找到),点击“连接”按钮。要是没啥问题,你应该就能顺利打开JConsole的主界面,各种性能指标也都会一目了然地出现在你眼前。 如果连接失败,请检查控制台是否有错误提示。常见的问题包括端口被占用、防火墙阻塞、配置文件错误等。根据错误信息逐条排查,相信最终会找到问题所在。 5. 总结与反思 折腾了半天,终于解决了Tomcat JMX监控无法连接的问题。这个过程虽然有些曲折,但也让我学到了不少知识。比如说,我搞懂了JMX到底是怎么运作的,还学会了怎么设置防火墙和端口,甚至用JConsole来排查问题也变得小菜一碟了。 当然,每个人遇到的具体情况可能都不一样,所以在解决问题的过程中,多查阅官方文档、搜索社区问答是非常必要的。希望这篇文章能帮助大家少走弯路,更快地解决类似问题。
2025-02-15 16:21:00
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月下独酌
RocketMQ
...etMQ与JVM内存管理 在使用RocketMQ的过程中,例如生产者发送消息或消费者消费消息时,如果不合理地管理内存,也可能触发上述问题。比如,你要是突然一股脑儿地发好多好多消息,或者把一大堆消息都堆在那儿不去处理,这就像是给内存施加了巨大的压力。你想啊,内存它也会“吃不消”,于是乎就可能频繁地进行垃圾回收(GC),甚至严重的时候还会“撑爆”,也就是内存溢出啦。 java import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer; import org.apache.rocketmq.common.message.Message; public class RocketMQProducerExample { public static void main(String[] args) throws Exception { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup"); producer.start(); for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { // 这里假设发送海量消息,极端情况下易引发内存溢出 Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); producer.send(msg); } producer.shutdown(); } } 4. 针对RocketMQ的内存优化策略 面对这样的挑战,我们可以从以下几个方面着手优化: - 消息批量发送:利用DefaultMQProducer提供的send(batch)接口批量发送消息,减少单次操作创建的对象数,从而降低内存压力。 java List messageList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < BATCH_SIZE; i++) { Message msg = ...; messageList.add(msg); } SendResult sendResult = producer.send(messageList); - 合理设置JVM参数:根据业务负载调整JVM堆大小(-Xms和-Xmx),并选择合适的GC算法,如G1或者ZGC,它们对于大内存及长时间运行的服务有良好的表现。 - 监控与预警:借助JMX或其他监控工具实时监控JVM内存状态和GC频率,及时发现并解决问题。 - 设计合理的消息消费逻辑:确保消费者能及时消费并释放已处理消息引用,避免消息堆积导致内存持续增长。 5. 结语 总之,我们在享受RocketMQ带来的便捷高效的同时,也需关注其背后可能存在的性能隐患,尤其是JVM内存管理和垃圾回收机制。通过一些实用的优化招数和实际行动,我们完全可以把内存溢出的问题稳稳扼杀在摇篮里,同时还能减少GC(垃圾回收)的频率,这样一来,咱们的系统就能始终保持稳定快速的运行状态,流畅得飞起。这不仅是一场技术的探索,更是对我们作为开发者不断追求卓越精神的体现。在咱们日常的工作里,咱们得换个更接地气儿的方式来看待问题,把每一个小细节都拿捏住,用更巧妙、更精细的招数来化解挑战。大家一起努力,让RocketMQ服务的质量噌噌往上涨,用户体验也得溜溜地提升起来!
2023-05-31 21:40:26
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半夏微凉
ActiveMQ
...频繁的高峰时段,内存管理啊、线程调度机制、网络信息传输这些环节,都可能暗戳戳地变成影响整体速度的“拖后腿”因素。 java // 创建ActiveMQ连接工厂 ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接并启动 Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话,并设置为事务性 Session session = connection.createSession(true, Session.SESSION_TRANSACTED); // 创建目标队列 Destination destination = session.createQueue("TestQueue"); // 创建生产者并发送消息 MessageProducer producer = session.createProducer(destination); TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, World!"); producer.send(message); // 提交事务 session.commit(); 以上是一个简单的ActiveMQ生产者示例,但真实的高并发场景中,频繁的创建、销毁对象及事务操作可能对性能产生显著影响。 3. 性能瓶颈排查策略 (1) 资源监控:首先,我们需要借助ActiveMQ自带的JMX监控工具或第三方监控系统,实时监控CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络流量等关键指标,从而定位可能存在的性能瓶颈。 (2) 线程池分析:深入到ActiveMQ内部,其主要的执行单元是线程池,因此,观察并分析ActiveMQ ThreadPool的工作状态,如活跃线程数、阻塞任务数等,有助于发现因线程调度问题导致的性能瓶颈。 (3) 消息堆积排查:若发现消息积压严重,应检查消费者消费速度是否跟得上生产者的发送速度,或者查看是否有未被正确确认的消息造成堆积,例如: java MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination); while (true) { TextMessage msg = (TextMessage) consumer.receive(); // 处理消息 // ... // 提交事务 session.commit(); } 此处,消费者需确保及时提交事务以释放已消费的消息,否则可能会形成消息堆积。 (4) 配置调优:针对上述可能的问题,可以尝试调整ActiveMQ的相关配置参数,比如增大内存缓冲区大小、优化线程池配置、启用零拷贝技术等,以提升高并发下的性能表现。 4. 结论与思考 排查ActiveMQ在高并发环境下的性能瓶颈是一项既具挑战又充满乐趣的任务。每一个环节,咱们都得把它的工作原理摸得门儿清,然后结合实际情况,像对症下药那样来点实实在在的优化措施。对开发者来说,碰到高并发场景时,咱们可以适时地把分布式消息中间件集群、负载均衡策略这些神器用起来,这样一来,ActiveMQ就能更溜地服务于我们的业务需求啦。在整个这个过程中,始终坚持不懈地学习新知识,保持一颗对未知世界积极探索的心,敢于大胆实践、勇于尝试,这种精神头儿,绝对是咱们突破瓶颈、提升表现的关键所在。 以上内容仅是初步探讨,具体问题需要根据实际应用场景细致分析,不断挖掘ActiveMQ在高并发下的潜力,使其真正成为支撑复杂分布式系统稳定运行的强大后盾。
2023-03-30 22:36:37
601
春暖花开
Apache Solr
...的服务端功能,如远程管理、JMX等; - 最后,定期更新solr到最新版本,以获取最新的安全补丁。 在实践中,我们可以尝试如下代码实现: java // 关闭JMX服务 String configPath = "/path/to/solr/home/solr.xml"; File configFile = new File(configPath); DocumentBuilder db = DocumentBuilderFactory.newInstance().newDocumentBuilder(); Document doc = db.parse(configFile); Element root = doc.getDocumentElement(); if (!root.getElementsByTagName("jmx").isEmpty()) { Node jmxNode = root.getElementsByTagName("jmx").item(0); jmxNode.getParentNode().removeChild(jmxNode); } TransformerFactory tf = TransformerFactory.newInstance(); Transformer transformer = tf.newTransformer(); transformer.setOutputProperty(OutputKeys.INDENT, "yes"); transformer.setOutputProperty("{http://xml.apache.org/xslt}indent-amount", "2"); DOMSource source = new DOMSource(doc); StreamResult result = new StreamResult(new File(configPath)); transformer.transform(source, result); 如果以上步骤无法解决问题,建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。 四、总结 总的来说,Apache Solr虽然强大,但在使用过程中也会遇到各种各样的问题。了解并搞定这些常见问题后,咱们就能把Solr的潜能发挥得更淋漓尽致,这样一来,工作效率蹭蹭上涨,用户体验也噌噌提升,妥妥的双赢局面!希望本文能对你有所帮助!
2023-05-31 15:50:32
496
山涧溪流-t
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...在每次提交到源码版本管理系统时触发 计划任务:预配置好的计划 手动:无论是通过CI服务器的管理界面还是脚本,用户可以手工执行CI工作流 代码审核 可在持续集成服务器里使用代码分析工具(例如Sonar)来执行自动代码审查 自动代码审查通过后,可发起一个人工代码审查,揪出那些自动审查无法找出的问题,即验证业务需求,架构问题,代码是否可读,以及是否易于扩展。 可灵活配置代码审核策略,例如:如果某些人没有审查代码便阻止对主干分支的任何提交。 最常用的工具是Gerrit 持续交付 简述 持续交付简称CD或CDE,是一种能够使得软件在较短的循环中可靠的发布的软件工程方法 与持续集成相比,持续交付的重点在于 交付,其核心对象不在于代码,而在于可交付的产物。 由于持续集成仅仅针对于新旧代码的集成过程执行来了一定的测试,其变动到持续交付后还需要一些额外的流程 持续交付可以看作为是持续集成的下一步,它强调的是,不敢怎么更新,软件是随时随快可以交付的 有图可看出,持续交付在持续集成的基础上,将集成后的代码部署到更贴近真实的运行环境的[类生产环境]中 目的 持续交付永爱确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中,它通过将每一次改动都会提交到一个模拟产品环境中,使用严格的自动化测试,确保业务应用和服务能符合预期 好处 持续交付和持续集成的好处非常相似: 快速发布。能够应对业务需求,并更快地实现软件价值 编码→测试→上线→交付的频繁迭代周期缩短,同时获得迅速反馈 高质量的软件发布标准。整个交付过程标准化、可重复、可靠 整个交付过程进度可视化,方便团队人员了解项目完成度 更先进的团队协作方式。从需求分析、产品的用户体验到交互、设计、开发、测试、运维等角色密切协作,相比于传统的瀑布式软件团队,更少浪费 持续部署 简述 持续部署 意味着:通过自动化部署的手段将软件功能频繁的进行交付 持续部署是持续交付的下一步,指的是代码通过审批以后,自动化部署到生产环境。 持续部署是持续交付的最高阶段,这意味着,所有通过了一系列的自动化测试的改动都将自动部署到生产环境。它也可以被称为“Continuous Release” 持续化部署的目标是:代码在任何时候都是可部署的,可以进入生产阶段。 持续部署的前提是能自动化完成测试、构建、部署等步骤 注:持续交付不等于持续集成 与持续交付以及持续集成相比,持续部署强调了通过 automated deployment 的手段,对新的软件功能进行集成 目标 持续部署的目标是:代码在任何时刻都是可部署的,可以进入生产阶段 有很多的业务场景里,一种业务需要等待另外的功能特征出现才能上线,这是的持续部署成为不可能。虽然使用功能切换能解决很多这样的情况,但并不是没每次都会这样。所以,持续部署是否适合你的公司是基于你们的业务需求——而不是技术限制 优点 持续部署主要的好处是:可以相对独立地部署新的功能,并能快速地收集真实用户的反馈 敏捷开发 简述 敏捷开发就是一种以人为核心、迭代循环渐进的开发方式。 在敏捷开发中,软件仙姑的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。 简单的说就是把一个大的项目分为多个相互联系,但也可以独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态 注意事项 敏捷开的就是一种面临迅速变化的需求快速开发的能力,要注意一下几点: 敏捷开发不仅仅是一个项目快速完成,而是对整个产品领域需求的高效管理 敏捷开发不仅仅是简单的快,而是短周期的不断改进、提高和调整 敏捷开发不仅仅是一个版本只做几个功能,而是突出重点、果断放弃当前的非重要点 敏捷开发不仅仅是随时增加需求,而是每个迭代周期对需求的重新审核和排序 如何进行敏捷开发 1、组织建设 也就是团队建设,建立以产品经理为主导,包含产品、设计、前后台开发和测试的team,快速进行产品迭代开发;扁平化的团队管理,大家都有共同目标,更有成就感; 2、敏捷制度 要找准适合自身的敏捷开发方式,主要是制定一个完善的效率高的设计、开发、测试、上线流程,制定固定的迭代周期,让用户更有期待; 3、需求收集 这个任何方式下都需要有,需求一定要有交互稿,评审通过后,一定要确定功能需求列表、责任人、工作量、责任人等; 4、工具建设 是指能够快速完成某项事情的辅助工具,比如开发环境的一键安装,各种底层的日志、监控等平台,发布、打包工具等; 5、系统架构 略为超前架构设计:支持良好的扩容性和可维护性;组件化基础功能模块:代码耦合度低,模块间的依赖性小;插件化业务模块:降低营销活动与业务耦合度,自升级、自维护;客户端预埋逻辑;技术预研等等; 6、数据运营与灰度发布 点击率分析、用户路径分析、渠道选择、渠道升级控制等等 原则、特点和优势 敏捷开发技术的12个原则: 1.我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。 2.即使到了开发的后期,也欢迎改变需求。 3.经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几周到几个月,交付的时间间隔越短越好。 4.在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。 5.围绕被激励起来的个人来构建项目。 6.在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交谈。 7.工作的软件是首要的进度度量标准。 8.敏捷过程提倡可持续的开发速度。 9.不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。 10.简单使未完成的工作最大化。 11.最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。 12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。 特点: 个体和交互胜过过程和工具 可以工作的软件胜过面面俱到的文档 客户合作胜过合同谈判 响应变化胜过遵循计划 优势总结: 敏捷开发确实是项目进入实质开发迭代阶段,用户很快可以看到一个基线架构班的产品。敏捷注重市场快速反应能力,也即具体应对能力,客户前期满意度高 适用范围: 项目团队的人不能太多 项目经常发生变更 高风险的项目实施 开发人员可以参与决策 劣势总结: 敏捷开发注重人员的沟通 忽略文档的重要性 若项目人员流动太大,维护的时候很难 项目存在新手的比较多的时候,老员工会比较累 需要项目中存在经验较强的人,要不然大项目中容易遇到瓶颈问题 Open-falcon 简述 open-falcon是小米的监控系统,是一款企业级、高可用、可扩展的开源监控解决方案 公司用open-falcon来监控调度系统各种信息,便于监控各个节点的调度信息。在服务器安装了falcon-agent自动采集各项指标,主动上报 特点 强大灵活的数据采集 (自动发现,支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like(timestamp、endpoint、metric、key-value tags) ) 水平扩展能力 (支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询 ) 高效率的告警策略管理 (高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用 ) 人性化的告警设置 (最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期 ) 高效率的graph组件 (单机支撑200万metric的上报、归档、存储(周期为1分钟) ) 高效的历史数据query组件 (采用rrdtool的数据归档策略,秒级返回上百个metric一年的历史数据 ) dashboard(面向用户的查询界面,可以看到push到graph中的所有数据,并查看数据发展趋势 ) (对维度的数据展示,用户自定义Screen) 高可用 (整个系统无核心单点,易运维,易部署,可水平扩展) 开发语言 (整个系统的后端,全部golang编写,portal和dashboard使用python编写。 ) 监控范围 Open-Falcon支持系统基础监控,第三方服务监控,JVM监控,业务应用监控 基础监控指的是Linux系统的指标监控,包括CPU、load、内存、磁盘、IO、网络等, 这些指标由Openfalcon的agent节点直接支持,无需插件 第三方服务监控指的是一些常见的服务监控,包括Mysql、Redis、Nginx等 OpenFalcon官网提供了很多第三方服务的监控插件,也可以自己实现插件,定义采集指标。而采集到的指标,也是通过插件先发送给agent,再由agent发送到OpenFalcon。 JVM监控主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 业务应用监控就是监控企业自主开发的应用服务 主要通过插件完成,插件通过JVM开放的JMX通信端口,获取到JVM参数指标,并推送到agent节点,再由agent发送到OpenFalcon。 数据流向 常见的OpenFalcon包含transfer、hbs、agent、judge、graph、API几个进程 以下是各个节点的数据流向图,主数据流向是agent -> transfer -> judge/graph: SNMP 简述 SNMP:简单网络管理协议,是TCP/IP协议簇 的一个应用层协议,由于SNMP的简单性,在Internet时代得到了蓬勃的发展 ,1992年发布了SNMPv2版本,以增强SNMPv1的安全性和功能。现在,已经有了SNMPv3版本(它对网络管理最大的贡献在于其安全性。增加了对认证和密文传输的支持 )。 一套完整的SNMP系统主要包括:管理信息库(MIB)、管理信息结构(SMI)和 SNMP报文协议 为什么要用SNMP 作为运维人员,我们很大一部分的工作就是为了保证我们的网络能够正常、稳定的运行。因此监控,控制,管理各种网络设备成了我们日常的工作 优点和好处 优点: 简单易懂,部署的开销成本也小 ,正因为它足够简单,所以被广泛的接受,事实上它已经成为了主要的网络管理标准。在一个网络设备上实现SNMP的管理比绝大部分其他管理方式都简单直接。 好处: 标准化的协议:SNMP是TCP/IP网络的标准网络管理协议。 广泛认可:所有主流供应商都支持SNMP。 可移植性:SNMP独立于操作系统和编程语言。 轻量级:SNMP增强对设备的管理能力的同时不会对设备的操作方式或性能产生冲击。 可扩展性:在所有SNMP管理的设备上都会支持相同的一套核心操作集。 广泛部署:SNMP是最流行的管理协议,最为受设备供应商关注,被广泛部署在各种各样的设备上。 MIB、SMI和SNMP报文 MIB 管理信息库MIB:任何一个被管理的资源都表示成一个对象,称为被管理的对象。 MIB是被管理对象的集合。 它定义了被管理对象的一系列属性:对象的名称、对象的访问权限和对象的数据类型等。 每个SNMP设备(Agent)都有自己的MIB。 MIB也可以看作是NMS(网管系统)和Agent之间的沟通桥梁。 MIB文件中的变量使用的名字取自ISO和ITU管理的对象表示符命名空间,他是一个分级数的结构 SMI SMI定义了SNNMP框架多用信息的组织、组成和标识,它还未描述MIB对象和表述协议怎么交换信息奠定了基础 SMI定义的数据类型: 简单类型(simple): Integer:整型是-2,147,483,648~2,147,483,647的有符号整数 octet string: 字符串是0~65535个字节的有序序列 OBJECT IDENTIFIER: 来自按照ASN.1规则分配的对象标识符集 简单结构类型(simple-constructed ): SEQUENCE 用于列表。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“structure”类似。一个SEQUENCE包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型 SEQUENCE OF type 用于表格。这一数据类型与大多数程序设计语言中的“array”类似。一个表格包括0个或更多元素,每一个元素又是另一个ASN.1数据类型。 应用类型(application-wide): IpAddress: 以网络序表示的IP地址。因为它是一个32位的值,所以定义为4个字节; counter:计数器是一个非负的整数,它递增至最大值,而后回零。在SNMPv1中定义的计数器是32位的,即最大值为4,294,967,295; Gauge :也是一个非负整数,它可以递增或递减,但达到最大值时保持在最大值,最大值为232-1; time ticks:是一个时间单位,表示以0.01秒为单位计算的时间; SNMP报文 SNMP规定了5种协议数据单元PDU(也就是SNMP报文),用来在管理进程和代理之间的交换。 get-request操作:从代理进程处提取一个或多个参数值。 get-next-request操作:从代理进程处提取紧跟当前参数值的下一个参数值。 set-request操作:设置代理进程的一个或多个参数值。 get-response操作:返回的一个或多个参数值。这个操作是由代理进程发出的,它是前面三种操作的响应操作。 trap操作:代理进程主动发出的报文,通知管理进程有某些事情发生。 操作命令 SNMP协议之所以易于使用,这是因为它对外提供了三种用于控制MIB对象的基本操作命令。它们是:Get、Set 和 Trap。 Get:管理站读取代理者处对象的值 Set:管理站设置代理者处对象的值 Trap: 代理者主动向管理站通报重要事件 SLA 简述 SLA(服务等级协议):是关于网络服务供应商和客户之间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语 一个完整的SLA同时也是一个合法的文档,包括所涉及的当事人、协定条款(包含应用程序和支持的服务)、违约的处罚、费用和仲裁机构、政策、修改条款、报告形式和双方的义务等。同样服务提供商可以对用户在工作负荷和资源使用方面进行规定。 KPI 简述 KPI(关键绩效指标):是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 KPI可以是部门主管明确部门的主要责任,并以此为基础,明确部门人员的业绩衡量指标,建立明确的切实可行的KPI体系,是做好绩效管理的关键。 KPI(关键绩效指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标,是绩效计划的重要组成部分 转载于:https://www.cnblogs.com/woshinideyugegea/p/11242034.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/anqiongsha8211/article/details/101592137。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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