之前在healthcheck中介绍了怎样通过metrics lib往系统中增加一些简单的健康侦測.如今讲讲dropwizard metrics更重要的部分.记录系统的度量信息. dropwizard提供了多种度量方式:最简单记数counter,复杂点的实用于计算时间分布的histogram,用于计算速率的meter,以及同一时候有histogram和meter功能的timer.有兴趣能够去看看实现细节,类非常少,非常easy读懂. Metrics的报告方式和healthcheck非常相似.库自生

一.Metrics简介        应用监控系统Metrics由Metrics.NET+InfluxDB+Grafana组合而成,通过客户端Metrics.NET在业务代码中埋点,Metrics.NET会把收集到数据存储在InfluxDB数据库中,然后通过Grafana来展示监控数据.其中,InfluxDB服务端部署的版本号是1.3.1,Grafana部署的版本号是4.0.1.下面将结合这3个工具来介绍如何实现对应用的监控.        Metrics.NET移植自Java的metrics,

前言 Prometheus社区提供了大量的官方以及第三方Exporters,可以满足Prometheus的采纳者快速实现对关键业务,以及基础设施的监控需求. 如上所示,一个简单的应用以及环境架构.一般而言,我们通常会从几个层面进行监控指标的采集: 入口网关:这里可以是Nginx/HaProxy这一类的负载均衡器,也可以是注入Spring Cloud Zuul这一类框架提供的微服务入口.一般来说我们需要对所有Http Request相关的指标数据进行采集.如请求地址,Http Method,返回状

在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包.在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题.近期在学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识.以下是我做一个总结的笔记.后续会结合竞赛实操. 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 常直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设置内部参数.接收训练集和类别两个参数. predict():预测测试集类别,参数为测试集.

应用监控Metrics 一.Metrics简介        应用监控系统Metrics由Metrics.NET+InfluxDB+Grafana组合而成,通过客户端Metrics.NET在业务代码中埋点,Metrics.NET会把收集到数据存储在InfluxDB数据库中,然后通过Grafana来展示监控数据.其中,InfluxDB服务端部署的版本号是1.3.1,Grafana部署的版本号是4.0.1.下面将结合这3个工具来介绍如何实现对应用的监控.        Metrics.NET移植自J

Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库,它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能. 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型: Gauge:用于提供自定义度量. Counter:计数器,本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder. Histogram:直方图数据. Meter:统计系统中某一事件的响应速率,如TPS.QPS.该项指标值直接反应系统当前的处理能力 Timer:计时器,是Meter和His

Metrics是一个提供服务性能检测工具的Java类库,它提供了功能强大的性能指标工具库用于度量生产环境中的各关键组件性能. 度量类型 Metrics提供了以下几种基本的度量类型: Gauge:用于提供自定义度量. Counter:计数器,本质是一个java.util.concurrent.atomic.LongAdder. Histogram:直方图数据. Meter:统计系统中某一事件的响应速率,如TPS.QPS.该项指标值直接反应系统当前的处理能力 Timer:计时器,是Meter和His

<实战录>导语 前方高能!请注意本期攻城狮幽默细胞爆表,坐地铁的拉好把手,喝水的就建议暂时先别喝了:)本期分享人为云端卫士大数据工程师韩宝君,将带来Kafka-0.10 Consumer源码解析.本文3346字,大约需要花费8-10分钟时间阅读. Kafka在0.9版本之后,对Consumer进行了重新设计,本人也在网上看了一些Consumer源码解析博客,发现讲的都不是很详细,看过之后自己尝试去看源码的时候还是很费劲,本编将对kafka Consumer模块进行详细解析,一行一行代码的和大家

转载自:http://www.cocoachina.com/ios/20150723/12671.html 文章开头先援引一下Mattt Thompson大神在UIApearance里的一句话吧: 1 Users will pay a premium for good-looking software. 就如同大多数人喜欢看帅哥美女一样,一款App能不能被接受,长得怎样很重要.虽然大家都明白“人不可貌相”这个理,但大多数人其实还是视觉动物.用户体验用户体验,如果都让用户看得不爽了,又何谈用户体验

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高

阅读PDF版本 标题有点标题党了,这里说的容易犯错不是Spring AOP的错,是指使用的时候容易犯错.本文会以一些例子来展开讨论AOP的使用以及使用过程中容易出错的点. 几句话说清楚AOP 有关必要术语: 切面:Aspect,有的地方也叫做方面.切面=切点+增强,表示我们在什么点切入蛋糕,切入蛋糕后我们以什么方式来增强这个点. 切点:Pointcut,类似于查询表达式,通过在连接点运行查询表达式来寻找匹配切入点,Spring AOP中默认使用AspjectJ查询表达式. 增强:Advice,有

1.有数据,不出图 排查方法: 1)确保 php-gd 插件已安装 2) 确保rrdtool 的命令路径是正确的 3)确保php.ini中passthru函数是否开启,参数safe_mode 是否为off ganglia-web使用passthru函数来生成图像 2.打开ganglia监控的web界面,出现ganglia no matching metrics detected  解决方法 原因:/var/lib/ganglia/rrds中对各个节点相应的文件夹是小写,如果节点的hostname

在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包.在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题.学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识.这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记.另外,我也想把这篇笔记一直更新下去. 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 估计器,很多时候可以直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设置内部参数.接收训练集和类别两

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.jianshu.com/p/516f009c0875 在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的py

影响范围 Apache Tomcat 7.0.0 - 7.0.81 不受影响的版本 Apache Tomcat 8.x Apache Tomcat 9.x 漏洞分析 在Tomcat安装目录下的配置文件web.xml中的org.apache.catalina.servlets.DefaultServlet方法下如果该方法有如下代码,即表示Tomcat已开启PUT方法 <init-param> <param-name>readonly</param-name> <pa

Scikit-learn技巧(拓展)总结 本文转载自:http://www.jianshu.com/p/516f009c0875 最近看了<Python数据挖掘入门与实战>,网上有说翻译地不好的,但是说实话,我觉得这本书还是相当不错的.作者Robert Layton是sklearn的开发者之一,书中介绍了很多sklearn使用的技巧和拓展的方法.这里就书中关于sklearn的部分,还有自己学习sklearn的知识,我做一个总结的笔记.   1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类

最近看了<Python数据挖掘入门与实战>,网上有说翻译地不好的,但是说实话,我觉得这本书还是相当不错的.作者Robert Layton是sklearn的开发者之一,书中介绍了很多sklearn使用的技巧和拓展的方法.这里就书中关于sklearn的部分,还有自己学习sklearn的知识,我做一个总结的笔记.另外,我也想把这篇笔记一直更新下去. <Python数据挖掘入门与实战>.png 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 估计器,很多时候可以

一.Tomcat远程代码执行漏洞(CVE-2017-12615) 1.1       实验环境 操作机:windows 10                         IP:192.168.1.119 目标机:windows 7                           IP:192.168.1.102 1.2       漏洞介绍 2017年9月19日,Apache Tomcat官方确认并修复了两个高危漏洞,其中就有Tomcat远程代码执行漏洞,当存在漏洞的Tomcat运行在W

本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to