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如何快速实现一个基于Nginx网站的监控场景

一切从应用服务监控说起 小明所在的一家小型互联网创业公司一直将应用运行在阿里云上。该应用采用通用的分布式 Nginx+App 架构为用户提供电商数据统计的 webservice 服务。应用运行至今除偶发各类 Bug,性能问题以外,情况还算良好。 undefined 最近,小明的老板给小明布置了一个任务,希望把应用服务监控起来,以提高应用运行质量。老板的需求有三点: 1.先以应用服务监控为抓手,能 实时统计应用各类服务的调用次数 基于 a,实时统计各类服务各类返回值的次数,如 200,404,500,等。 基于 b,如果某类返回值调用超限,进行实时报警。 2.提供历史查询功能,能返回任意时段任意服务任意返回值调用次数统计。 3.以后未来公司各类定制的业务监控能快速扩展到该系统上,如各接口响应统计时间,用户特征统计等。 “方案尽量多快好省,而且搭建的监控平台最好就在阿里云上,数据不要外放在第三方云上,主要是为了公网流量成本和以后大数据分析作准备”,老板最后提到。 技术选项 小明接到任务以后开始着手进行技术选型。摆在他面前貌似可行的有三个选择,传统 OLAP 式处理方式,搜索引擎,以及实时计...

理论与现实的差异,多核心芯片软开发瓶颈何在?

随着手机市场竞争的白热化,手机芯片设计商为了创造出差异性,发布了 8 核心以上的 CPU。让手机芯片的核心数量一举超越主流笔电的 2 或 4 核心。然而,我们是否真的需要如此多的核心?是什么原因让我们无法彻底地发挥 CPU 的真本事? 中央处理器,CPU(Central Processing Unit),做为电脑的大脑,掌管着电脑所有运行的程序。为了让程序可以运行的更快更稳,电脑架构师们不断的思考着该如何设计出更好的 CPU 架构,让使用者得以享受更加快速、便利的电脑。 为了设计出更为出色的 CPU,工程师便想借由不断提高 CPU 的时脉,让 CPU 得以在一秒内执行更多的指令。随着科技的发展,时脉的确如工程师所愿,逐步的提高。从 1990 年代开始,CPU 的时脉从 60MHz,一举提升到 2000 年的 2000MHz。进步幅度之大,令人赞叹。 发展遇到瓶颈,多核心的时代来临? 到了千禧年,时脉的进展,却不再如此顺利。当 CPU 时脉发展到 4GHz 左右时,工程师发现,CPU 每秒所制造出的热,已经突破一般家用散热器可以负担的量。为了解决工程上的瓶颈,工程师开始将目光放在多核心架...

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