关于android图片缓存开源框架,被程序猿们津津乐道的应该是，Volley , Universal-Image-Loader 和 picasso。关于他们大家问的最多的问题是，到底Volley和UIL那个好？其实我也不知道哪个好，但是我可以帮大家分析分析，大家来评判一下：UIL之前我已近有文章详细分析过了，今天就我想带着对着两个框架的比较来从源码细节分析一下他们的差别。首先说说他们之间关于缓存部
1. 概述分布式链路追踪系统，链路的追踪大体流程如下：Agent 收集 Trace 数据。Agent 发送 Trace 数据给 Collector 。Collector 接收 Trace 数据。Collector 存储 Trace 数据到存储器，例如，数据库。本文主要分享【第四部分】 SkyWalking Collector 存储 Trace 数据。友情提示：Collector 接收到
简介 SkyWalking 创建与2015年，提供分布式追踪功能。从5.x开始，项目进化为一个完成功能的Application Performance Management系统。 他被用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是使用微服务架构，云原生或容积技术。提供以下主要功能：分布式追踪和上下文传输应用、实例、服务性能指标分析根源分析应用拓扑分析应用和服务依赖分析慢服务检测性能优化特性多语
SkyWalking是一个开源的应用性能监控系统，旨在帮助开发人员和运维团队更好地监控和管理分布式系统。它的整体架构分为四个部分：探针采集层、数据传输和逻辑处理层、数据存储层和数据展示层。首先，让我们来了解一下探针采集层。在分布式系统中，探针是用于监控应用程序的组件。SkyWalking提供了多种语言的探针，如Java、.NET、Node.js等，可以嵌入到应用程序中。这些探针会收集应用程序的性能
转载
2024-10-11 09:34:10
35阅读
Byte Buddy 应用demoskywalking agent 主要是在类加载之前通过Byte Buddy api 对类字节码文件进行修改（增强），从而完成对各种组件的链路跟踪。 文章目录Byte Buddy 应用demo前言一、Byte Buddy在skywalking中的应用1.agent（本文基于skywalking 8.7）二、Byte Buddy例子1.agent端1.服务端总结 前
转载
2024-09-09 11:54:24
40阅读
相信大家经过其他途径已经了解了skywalking的用途了，在此处再简单介绍一下。已经了解用途的朋友可以跳过。 简介SkyWalking 创建与2015年，提供分布式追踪功能。从5.x开始，项目进化为一个完成功能的Application Performance Management系统。 他被用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是使用微服务架构，云原生或容积技术。提供以下主要功
本文我们深入了解关于Elasticsearch存储，如我们写入Elasticsearch的数据是如何在节点上存储的。Elasticsearch的路径Elasticsearch主要有以下路径：path.home：运行Elasticsearch进程的用的的home目录，默认为Java系统属性user.dirpath.conf：Elasticsearch的配置文件目录path.plugins：Elast
转载
2024-07-21 09:29:03
119阅读
使用HTML5，通过创建 cache manifest 文件，可以轻松创建web应用的离线缓存。 什么事应用程序缓存？HTML5引入了应用程序缓存，这意味着 web 应用可进行缓存，并在没有因特网连接时进行访问。 应用程序缓存为应用带来三个优势：1.离线浏览 - 用户可在应用离线时使用它们2.速度 - 已缓存资源加载的更快3.减少服务器负载 - 浏览器将只从服务器下载更新过或更
refresh–可搜索但还未持久化数据写到一个新的segment 实现了1s(默认)的实时搜索。fsync --持久化提交（Commiting）一个新的段到磁盘需要一个 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘。flush --持久化所有在内存缓冲区的文档都被写入一个新的段，生成一个新的提交点。这个执行一个提交并且截断 translog 的行为在 Elasticsearch 被称作一次 flush
转载
2024-03-11 18:26:17
134阅读
filebeat搜集的速度跟不上日志打印的速度问题：filebeat读取k8s container日志，生产到kafka过程中，出现丢数据。如下图实际生产了1w+日志，但只生产了5746条 定位：因为是EFK流程，首先，需要确定是生产还是消费出现了问题，直接kafka命令行使用另外的消费组消费同一topic的kafka数据，得出的数据与kibana查的数据一致，说明消费没问题。其次，因日
Skywalking8+elasticsearch7链路追踪平台搭建环境Java：JDK11.0.10 skywalking:8.1.0 elasticsearch:7.12.0安装包下载(所有安装包都包含)：链接：https://pan.baidu.com/s/1E7n7HAy_GtH3eou1mxIn7g提取码：oczp安装包名：jdk-11.0.10_linux-x64_bin.tar.gz
1. 概述本文主要分享 SkyWalking Collector Storage 存储组件。顾名思义，负责将调用链路、应用、应用实例等等信息存储到存储器，例如，ES 、H2 。友情提示：建议先阅读 《SkyWalking 源码分析 —— Collector 初始化》 ，以了解 Collector 组件体系。FROM https://github.com/ap
SVN Berkeley DB Cannot allocate memory
SVN官方文档:
http://subversion.apache.org/faq.zh.html
http://subversion.apache.org/faq.zh.html#bdb-cannot-allocate-memory
http://subversi
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。这种方式
转载
2024-06-22 06:45:35
102阅读
一、前言这一章谈一谈SpringMVC，虽然前面已经写过一篇了，也许又有新的理解呢？温故而知新嘛…二、SpringMVC概念1. 什么是SpringMVCSpringMVC是一个MVC框架，用来简化基于MVC架构的web应用程序的开发。 它是Spring基本架构的一部分，属于SpringFrameWork的后续产品，和Spring无缝衔接，因此在和Spring整合时不需要太多的配置。2. 什么是M
Elasticsearch-如何控制存储和索引文档(_source、_all)_source:可以在索引中存储文档。_all:可以在单个字段上索引所有内容。1. 存储原有内容的_source_source字段按照原有格式来存储原有的文档。这一点可以看到匹配某个搜索的文档，而不仅仅是他们的ID。_source字段的enabled可以设置为true或者false，来指定是否需要存储原始的文档。默认情况
转载
2024-07-30 10:58:14
36阅读
1. 概述本文主要分享 SkyWalking Collector 启动初始化的过程。在分享的过程中，我们会简单介绍 Collector 每个模块及其用途。ps ：Collector 是 SkyWalking 的 Server 端。整体如下图 ：FROM https://github.com/apache/incubating-skywalking2. CollectorBoot
转载
2024-04-29 21:56:51
38阅读
目录1. 调用链简介2. 环境3. K8S 集群部署 nfs 环境3.1 创建命名空间3.2 创建 NFS3.3 创建 StorageClass4. K8S 安装 ES5. 安装 skywalking5.1 安装 Helm5.2 初始化 skywalking 的 charts 配置5.3 配置 skywalking 的 vaules 配置参数5.4 helm 安装 skywalking 8.4.0
转载
2024-02-12 21:38:28
278阅读
微服务架构被企业级开发广泛采用，而随着业务迅速发展，服务数量也呈现爆炸式的增长。日常开发过程中一套测试环境可能包含成千上百个服务。在协作过程中等待环境、抢占环境、验证冲突已成为常态。而长期发展导致的技术债和基础架构复杂度又非常高，复制多套环境存在较高难度，工程师日常协作只能在等待中苦不堪言。在 Zadig V1.11.0 版本中推出了环境自测模式，工程师可以基于一套含全量服务的基准环境低成本搭建独
转载
2024-04-04 09:39:04
60阅读
elasticsearch 的操作，可以 通过 postman或 apipost进行。介绍 索引是ElasticSearch存放数据的地方，可以理解为关系型数据库中的一个数据库。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细
转载
2024-02-22 12:14:20
247阅读
