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阿里人都在使用的在线诊断工具—Arthas

导读:虽然已经有很多分析工具 jvisualvm,jstat,jmap,jstack,Memory Analyzer等。但可能不是大杂烩,或者线上无法分析等。所以看看arthas的功能,好用就用它了 Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱。当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决: 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? 怎么快速定位应用的热点,生成火焰图? Arthas支持JDK 6+,支持Linux/Mac/Windows,采用命令行交互模式,同时提供丰富的 Tab 自动补全功能,进一步方便进行问题的定位和诊断。 Arthas 的命令、功能在其官方文档有详细介绍,对于Arthas的使用我最近会出一个整...

构建实时数仓 - 当 TiDB 偶遇 Pravega

作者介绍: 王天宜,TiDB 社区部门架构师。曾就职于 Fidelity Investment,Softbank Investment,拥有丰富的数据库高可用方案设计经验,对 TiDB、Oracle、PostgreSQL、MySQL 等数据库的高可用架构与数据库生态有深入研究。 数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式,主要处理的是 T+1 的数据,随着互联网时代的到来,实时数据处理的场景日益增多,离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求,实时数仓建设已成必然趋势,这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。 实时数仓相较于离线数仓,主要处理的是 T+0 的数据,实时性更高,完美契合业务高效运转的需求。在架构上,实时数仓通常使用 Flink 来消费 Kafka 中的数据,将数据流实时的写入数据库中。这种方案虽然解决了数据处理的时效问题,但很多时候,由于 Kafka 没有落盘机制,可能在极端的情况造成消息队列中数据丢失。 针对上述问题,笔者调研了页面上的数据库与存储引擎,发现了能彻底解决...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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