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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

(备注:原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/b8Jiqj_SXM1acckTPyv57g) 作者:孙梦瑶 概述: 将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比,为实时计算平台和业务提供数据参考。 1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试),有管理平台、常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注,具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性,对事件窗口有很好的支持,目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用

Java日志正确使用姿势

前言 关于日志,在大家的印象中都是比较简单的,只须引入了相关依赖包,剩下的事情就是在项目中“尽情”的打印我们需要的信息了。但是往往越简单的东西越容易让我们忽视,从而导致一些不该有的bug发生,作为一名严谨的程序员,怎么能让这种事情发生呢?所以下面我们就来了解一下关于日志的那些正确使用姿势。 正文 日志规范 命名 首先是日志文件的命名,尽量要做到见名知意,团队里面也必须使用统一的命名规范,不然“脏乱差”的日志文件会影响大家排查问题的效率。这里推荐以projectName_logName_logType.log来命名,这样通过名字就可以清晰的知道该日志文件是属于哪个项目,什么类型,有什么作用。例如在我们MessageServer项目中监控Rabbitmq 消费者相关的日志文件名可以定义成messageserver_rabbitmqconsumer_monitor.log。 保存时间 关于日志保存的时间,普通的日志文件建议保留15天,若比较重要的可根据实际情况延长,具体请参考各自服务器磁盘空间以及日志文件大小作出最优选择。 日志级别 常见的日志级别有以下: DEBUG级别:记录调试程序相关的...

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