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相见恨晚!Java 线上问题定位,从未如此简单

有没有这样一种感受,自己写的代码在开发、测试环境跑的稳得一笔,可一到线上就抽风,不是缺这个就是少那个反正就是一顿报错,线上调试代码又很麻烦,让人头疼得很。阿里巴巴出了一款名叫Arthas的工具,可以在线分析诊断Java代码,着实让人眼前一亮。 一、Arthas 是什么? Arthas(阿尔萨斯) 是阿里开源的一个Java在线分析诊断工具 二、Arthas 能解决啥问题? 在日常开发上线过程中,我们多多少少都会遇到下边这些问题,苦于无法在线调试,只能通过老鸟的经验来硬分析bug,效率上不去还总开口问别人答疑解惑,多少有些不好意思。 这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception? 我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了? 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况? 有什么办法可以监控到JVM的实时运行状态? 线上代码有错误,不想重新发布?那能不能改class文件替换一下? 三、Arthas两种安...

刚哥谈架构(六)-大数据的文件存储

上一次我们谈到了各种类型的数据库,今天我们来谈谈在大数据,尤其是Hadoop栈下的数据和文件的存储。 我们知道为了解决大数据的存储和处理问题,google最先设计了推出了Map/Reduce的算法,而hadoop就是Google的map/reduce的开源实现。Hadoop主要由分布式的文件系统HDFS(参考Google的GFS)和Map/Reduce计算这两块。但随着Spark等更强大的计算引擎的出现,很少再有人使用Hadoop的Map/Reduce来做计算了,但是对于海量数据/文件的存储,除了HDFS,还真没有更多更好的选择。所以我们就来看看在Hadoop下,文件存储的各种选项。 原始文本文件 首先,我们什么都不需要做,HDFS提供分布式的文件存储,那么我们就直接把原始的文本文件存储在HDFS上就好了。通常我们会使用诸如txt,csv,json,xml等文本格式的文件存储在HDFS上,然后由各种计算引擎加载,计算。 HDFS是按照块来存储文件的,缺省的设置一个块的大小是64M,那么假定我的文本文件是1G,它会被分成16个分区,由计算引擎(Spark,Map/Reduce)来并行的处...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。