[b]Spring 监听器[/b] 
1.监听器是一个专门用于对其他对象身上发生的事件或状态改变进行监听和相应处理的对象,当被监视的对象发生情况时,立即采取相应的行动。 
2.监听器其实就是一个实现特定接口的普通java程序,这个程序专门用于监听另一个java对象的方法调用或属性改变,当被监听对象发生上述事件后,监听器某个方法立即被执行。 
[b]java            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-20 14:05:35
                            
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            1 Metrics-Server部署Metrics-Server是集群核心监控数据的聚合器,用来替换之前的heapster。容器相关的 Metrics 主要来自于 kubelet 内置的 cAdvisor 服务,有了Metrics-Server之后,
用户就可以通过标准的 Kubernetes API 来访问到这些监控数据。
Metrics API 只可以查询当前的度量数据,并不保存历史数据。
M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Metrics 快速入门关于Metrics更多的内容可以查看 metrics-getting-started代码地址因为每个例子涉及代码较多,且包含测试用例,如果都贴到文章中内容过多,所以只贴出了部分代码。全部的代码在这里: https://gitee.com/daifyutils/springboot-samples。此篇文章所属模块为:base-metrics什么是MetricsMetrics            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark 监控 Metrics 的深入探讨
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理和机器学习等场景。为了确保 Spark 应用程序的高效运行,监控其性能指标 (metrics) 是至关重要的。本文将介绍 Spark 监控 metrics 的基本概念,并通过代码示例来演示如何实现监控。
## Spark Metrics 的重要性
在分布式系统中,性能优            
                
         
            
            
            
             文章目录1. RememberMe 基本使用2. RememberMe 登录流程源码分析步骤1:AbstractAuthenticationProcessingFilter#doFilter 登录请求认证步骤2:AbstractAuthenticationProcessingFilter#successfulAuthentication 认证成功处理步骤3:AbstractRememberMeS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享,对什么是 Metrics、如何使用 Metrics 两大问题进行了详细的介绍,并对 Metrics 监控实战进行解释说明。什么是 Metrics?Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述之前所介绍的流处理API,无论是基本的转换、聚合,还是更为复杂的窗口操作,其实都是基于DataStream进行转换的,所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层,我们可以不定义任何具体的算子(比如map,filter,或者window),而只是提炼出一个统一的“处理”(process)操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达,可以自定义处理逻辑,所以这一层接口就被叫作“            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Prometheus Spring Boot Metric
Prometheus is an open-source monitoring and alerting toolkit that is widely used in the world of DevOps. It allows you to collect metrics from your applications and in            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-30 03:57:20
                            
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            Flink Metrics 简介Flink Metrics 是 Flink 集群运行中的各项指标,包含机器系统指标,比如:CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC 以及任务运行组件(JM、TM、Slot、作业、算子)等相关指标。 Flink 一共提供了四种监控指标:分别为 Counter、Gauge、Histogram、Meter。 Flink 主动方式共提供了 8 种 Report。 使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink 接入最近更新时间:2022-08-22 14:02:28   我的收藏本页目录:操作场景前提条件操作步骤产品接入查看监控告警接入 在使用 Flink 过程中需要对 Flink 任务运行状态进行监控,以便了解 Flink 任务是否正常运行,排查 Flink 故障等。 Prometheus 监控服务对 push gateway 做了集成,支持 Fli            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            微服务(三)Actuator监控、Spring Security、Ribbon客户端负载均衡前言1. Actuator监控2. spring security完全配置3. Ribbon客户端负载均衡 前言Eureka有个自我保护机制。 这里的自我保护机制不是对eureka来说的,而是对每个服务来说。从上一篇文章中,我们知道在默认情况下,Eureka Server在一定时间内,没有接收到某个微服务            
                
         
            
            
            
              在任何工作中,学会使用各种各样的工具,将会给我们的工作带来很大的帮助,在安全行业也不例外。安全行业内可使用的工具有很多,有免费的也有收费的,有监控工具、杀毒软件、数据包捕获工具等,本文为大家推荐几款高效且开源的网络安全工具,希望对你们有用。  1、开源网络安全监控工具-Zeek  Zeek的前身是bro,是一款性能良好的开源网络安全监控工具,可以实时分析网络流量,帮助用户检测网络活动、安全威胁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink Metrics简介Flink Metrics是Flink集群运行中的各项指标,包含机器系统指标,比如:CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC以及任务运行组件(JM、TM、slot、作业、算子)等相关指标。Flink Metrics包含两大作用: (1)实时采集监控数据。在Flink的UI界面上,用户可以看到自己提交的任务状态、时延、监控信息等等 (2)对外提供数据手机接口。用户可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-01 20:07:38
                            
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            Ganglia监控系统是UC Berkeley开源的一个项目,设计初衷就是要做好分布式集群的监控。监控层面包含资源层面和业务层面,资源层面包含cpu、memory、disk、IO、网络负载等,至于业务层面因为用户能够非常方便的添加自己定义的metric。因此能够用于做诸如服务性能、负载、出错率等的监            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            http://blog.csdn.net/xiao_qiang_/article/details/8671699            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kubernetes (K8S) 是一个用于管理容器化应用程序的开源平台,监控应用 metric 是保障应用程序健康运行的重要一环。在 K8S 中,我们可以使用 Prometheus 和 Grafana 等工具来实现应用监控。下面我将指导你如何在 K8S 中监控应用 metric。
### 实现 K8S 监控应用 Metric 的步骤
| 步骤 | 操作 |
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                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言今天本应放一首适合高考气氛的歌的,但是既然受疫情影响推迟了,还是老老实实写点技术相关的吧。对于实时的流式处理系统来说,我们需要关注数据输入、计算和输出的及时性,所以处理延迟是一个比较重要的监控指标,特别是在数据量大或者软硬件条件不佳的环境下。Flink早在FLINK-3660就为用户提供了开箱即用的链路延迟监控功能,只需要配置好metrics.latency.interval参数,再观察Tas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            flink1.12.0学习笔记第 7 篇-监控与优化 flink1.12.0学习笔记第1篇-部署与入门flink1.12.0学习笔记第2篇-流批一体APIflink1.12.0学习笔记第3篇-高级APIflink1.12.0学习笔记第4篇-Table与SQLflink1.12.0学习笔记第5篇-业务案例实践flink1.12.0学习笔记第6篇-高级特性与新特性flink1.12.0学习笔记第7篇-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            metric是路由算法用以确定到达目的地的最佳路径的计量标准,如路径长度。常用的metric 路由算法使用了许多不同的metric以确定最佳路径。复杂的路由算法可以基于多个metric选择路由,并把它们结合成一个复合的metric。常用的metric如下: 路径长度: 路径长度是最常用的路由metric。一些路由协议允许网管给每个网络链接人工赋以代价值,这种情况下,路由长度是所经过各个链接的代价总            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spring Boot中的Actuator是什么?在Spring Boot中,Actuator是一种用于监控和管理应用程序的工具。它提供了一些额外的端点和功能,使开发人员能够更好地了解和控制他们的应用程序。Actuator提供了以下功能:指标收集:Actuator可以收集并显示有关应用程序的指标,例如内存使用情况、线程数、请求处理时间等。这些指标可以帮助开发人员了解应用程序的运行状况,从而更好地进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-27 15:18:25
                            
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