宜人贷分布式跟踪系统，基于 Google Dapper 论文实现。
项目名称“蝉”，取自《名贤集·七言集》“金风未动蝉先觉”，代表我们开发这个系统的初衷和思路，我们希望这套系统能够厘清复杂的业务系统中的调用关系，实现调用路径分析和调用链跟踪，对于业务系统中的性能瓶颈以及异常信息能够做到“先知先觉”，帮助开发人员更快的排查问题。
cicada的核心是调用链，通常来说，一个调用链是指一次业务请求涉及到的所有调用（包括方法调用、Http、SQL、IO...）。每次请求生成一个全局唯一的ID，通过这个ID将在分布在不同系统孤立的埋点数据串联起来，组合成调用链。
cicada的埋点坐标，为App、Service、Method。App代表当前埋点所在的业务系统名称，通常代表一个RPC服务；Service是埋点所在的接口名；Method为埋点的方法。
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学习目标： C语言 学习内容： 初识指针大小的决定因素；结构体简易用法并且结合所学创新 学习时间： 20分钟 学习产出： #include <stdio.h> int main()//指针的大小取决于地址线的大小，地址线的大小取决于电脑的位数64还是32 { printf("%d\n", sizeof(int*)); printf("%d\n", sizeof(char*));
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Problem Description Cicada is an insect with large transparent eyes and well-veined wings similar to the "jar flies". The insects are thought to have evolved 1.8 million years ago during the Pleistoce
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Cicada Time Limit : 1 sec, Memory Limit : 131072 KB Japanese 問題 B 蝉 問題文 N 君は毎日学校に通っているが，その道のりはとても長い．さらに今は暑い夏である．道中，蝉が五月蝿い．出来れば避けたいものである．ところで情報化が発達した現代社会においては，家に居ながらにしてどこに何匹の蝉がいるか調べることが出来る．その情報を使い，途中で出
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前言 在前两次的 cicada 版本中其实还不支持读取配置文件，比如对端口、路由的配置。 因此我按照自己的想法创建了一个 issue ，也收集到了一些很不错的建议。 最终其实还是按照我之前的想法来做了这个配置管理。 同时将 cicada 升级到了 v1.0.2。 目标 在做之前是要把需求想好，到底怎样的一个配置管理是对开发人员来说比较友好的？ 我认为有以下几点: 可以自定义配置，并且支持不同的环境
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Cicada is an insect with large transparent eyes and well-veined wings similar to the "jar flies". The insects are thought to have evolved 1.8 million years ago during the Pleistocene epoch. There are
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主要内容：一、从一个新闻门户网站案例引入,二、推算一下你需要分析多少条数据？,三、黄金搭档：分布式存储+分布式计算这篇文章聊一个话题：什么是分布式计算系统？ 一、从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。 比如说
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被别人指出问题时，别管别人能不能做到，看别人说的对不对，然后完善自己。别人能不能做到是别人的事情，自己能不能做到关系到自己能否发展的更好。——hustlihaifeng Go语言号称是互联网时代的C语言。现在的互联网系统已经不是以前的一个主机搞定一切的时代，互联网时代的后台服务由大量的分布式系统构成，任何单一后台服务器节点的故障并不会导致整个系统的停机。同时以阿里云、腾讯云为代表的云厂商崛起标志着
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数据存储容量的问题。 数据读写速度的问题。 数据可靠性的问题。 几种常见 RAID 的对比|名称|优点|缺点| |------|------|------| |RAID 0|使用 N 块磁盘的 RAID 0，将数据从内存写入磁盘时，将数据分成 N 块，并发写入，读取同理。所以，读写速度是单盘的 N 倍。|任何一块盘损坏，数据完整性破坏，数据不可用。| |RAID 1|数据写入磁盘时，将一份数据同时
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万法皆空，因果不空。 随着摩尔定律碰到瓶颈，越来越多的系统要依靠分布式集群架构来实现海量数据处理和可扩展计算能力。 区块链首先是一个分布式系统。 中央式结构改成分布式系统，碰到的第一个问题就是一致性的保障。 很显然，如果一个分布式集群无法保证处理结果一致的话，那任何建立于其上的业务系统都无法正常工作。 本章将介绍分布式系统中一些核心问题的来源以及相关的工作。
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一、介绍 HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成： NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，
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邂逅相遇 网络延迟 存之为吾 无食我数 —— Kyle Kingsbury, Carly Rae Jepsen 《网络分区的危害》（2013年） [TOC] 最近几章中反复出现的主题是，系统如何处理错误的事情。例如，我们讨论了副本故障切换（“处理节点中断”），复制延迟（“复制延迟问题”）和事务控制（“弱隔离级别”）。当我们了解可能在实际系统中出现的各种边缘情况时，我们会更好地处理它们。