Serverless实战:打造个人阅读追踪系统
进入互联网时代,知识的获取成本变得前所未有的低廉,但是无论再好的知识,若是没有对个人产生价值的话,那也只不过是一种信息噪音而已。
在之前的一篇文章——《基于GitHub的敏捷学习方法之道与术》,其中提到使用GitHub Issue来管理自己的学习计划,于是就产生了这么一个想法——将我的稍后阅读列表跟GitHub结合起来,使用ZenHub丰富的图表功能将阅读体系进行追踪与可视化。
进入互联网时代,知识的获取成本变得前所未有的低廉,但是无论再好的知识,若是没有对个人产生价值的话,那也只不过是一种信息噪音而已。
在之前的一篇文章——《基于GitHub的敏捷学习方法之道与术》,其中提到使用GitHub Issue来管理自己的学习计划,于是就产生了这么一个想法——将我的稍后阅读列表跟GitHub结合起来,使用ZenHub丰富的图表功能将阅读体系进行追踪与可视化。
这篇文章深入探讨了现代内存管理中的漏洞利用技术,重点分析了堆布局操作的细节和在实际攻击中的应用场景。通过具体案例展示了如何构造和利用堆漏洞,揭示了内存分配机制中的潜在安全隐患。内容适合安全研究人员、漏洞挖掘工程师以及对内存安全和攻防技术感兴趣的技术爱好者,提供了深度学习和实践参考。
本文介绍了通过 Docker 配置 OpenTelemetry 和 Jaeger,实现分布式链路追踪。详细讲解了如何使用 OpenTelemetry Agent 和 Collector 配置尾部采样策略,识别慢请求和错误。结合 Prometheus 和 Grafana,构建全面的监控和追踪系统。提供了具体的 `docker-compose.yml` 配置文件示例,适合需要全链路可观测性的分布式应用开发环境。
本文介绍了如何在 OpenTelemetry 中使用 MDC(映射诊断上下文)实现日志与链路追踪的集成,帮助开发者快速定位问题。通过将 `trace_id` 等信息写入日志 MDC,实现日志和分布式追踪系统的无缝对接。在 Java 中结合 Logback 或 Log4j 并借助 OpenTelemetry agent,可以自动生成包含 MDC 的日志,便于多线程环境中的问题排查。
本文总结了如何在OpenTelemetry中实现自定义仪表化。作者介绍了如何使用OpenTelemetry SDK为应用程序创建自定义的追踪和指标,涵盖了如何定义新的Span和指标类型,以便捕获特定的业务逻辑数据。文章提供了代码示例,展示如何通过配置实现这些自定义功能。此外,还讨论了将数据导出到后端系统进行分析的步骤。
本文介绍了分布式追踪工具OpenTelemetry的基本概念和演变历程。作者详细探讨了追踪(Trace)、跨度(Span)及其在OpenTelemetry中的实现,包括如何利用Span来记录RPC调用、数据库操作和消息队列活动。文章还解释了上下文传播(Context Propagation)及其在同一进程和跨进程中的实现。最后,作者分享了如何使用Java注解为特定函数创建Span的方法。
这里介绍的并不是什么能一蹴而就获得超高安全性的傻瓜式方案,它需要你需要你有一定的技术背景跟时间投入,是一个长期的学习、实践与方案迭代的过程。另外如果你错误地使用了本文中介绍的工具或方案,可能反而会降低你的数据安全性,由此产生的任何损失与风险皆由你自己承担。
读代码比写代码还是更难一些,原因在于“写代码是在表达自己,读代码是在理解别人”。因为面对的项目多,项目的作者有各自的风格,理解起来需要花费不少的精力。
我从业这些年泛读、精读过的项目源码不算少了,陆陆续续的也写了一些代码分析的文章,本文中就简单总结一下我的方法。
在这篇文章中,我们将在Kubernetes中使用Grafana、Prometheus、Loki、Tempo、OpenTelemetry来搭建可观测性平台。其中Grafana作为操作面板,Prometheus、Loki、Tempo作为数据源,分别用来获取指标、日志以及跟踪数据。同时,我们还将使用Exemplars将trace_id与Java指标相关联,使用OpenTelemetry对应用进行检测。
随着微服务应用数量的增加,服务与服务之间的调用关系变得复杂,导致系统问题定位困难。链路追踪可通过唯一ID标记请求的整个调用链路,记录每个节点,快速定位问题。
很多人都去过医院拍过片,医院给到的胶片照片通常不易保存,在有需要查看病情发展或有需求做互联网远程问诊的情况下,就非常不方便。我们可以将数字化的影像资料做保存,已备不时之需。这里 Alliot 查阅了一部分资料,大致做一下介绍。Alliot 非医疗行内人士,因此全文仅与影像资料格式处置思路有关,不涉及任何医学相关内容与建议,可以放心阅读。