《调优》专题

1. 简介 在前面的文章中，我们分析了 Dubbo SPI、服务导出与引入、以及集群容错方面的代码。经过前文的铺垫，本篇文章我们终于可以分析服务调用过程了。Dubbo 服务调用过程比较复杂，包含众多步骤，比如发送请求、编解码、服务降级、过滤器链处理、序列化、线程派发以及响应请求等步骤。限于篇幅原因，本篇文章无法对所有的步骤一一进行分析。本篇文章将会重点分析请求的发送与接收、编解码、线程派发以及响应

扩展说明 服务提供方和服务消费方调用过程拦截，Dubbo 本身的大多功能均基于此扩展点实现，每次远程方法执行，该拦截都会被执行，请注意对性能的影响。 约定： 用户自定义 filter 默认在内置 filter 之后。 特殊值 default，表示缺省扩展点插入的位置。比如：filter="xxx,default,yyy"，表示 xxx 在缺省 filter 之前，yyy 在缺省 filter 之后

对于普通的服务器进程，我们可以很方便的使用宿主机上的各种工具来调试；但容器经常是仅包含必要的应用程序，一般不包含常用的调试工具，那如何在线调试容器中的进程呢？最简单的方法是再起一个新的包含了调试工具的容器。 来看一个最简单的 web 容器如何调试。 webserver 容器 用 Go 编写一个最简单的 webserver： // go-examples/basic/webserver packag

Scala 函数 Scala的解释器在解析函数参数(function arguments)时有两种方式： 传值调用（call-by-value）：先计算参数表达式的值，再应用到函数内部； 传名调用（call-by-name）：将未计算的参数表达式直接应用到函数内部 在进入函数内部前，传值调用方式就已经将参数表达式的值计算完毕，而传名调用是在函数内部进行参数表达式的值计算的。 这就造成了一种现象，每

当您在分析和调试复杂的程序时，无数个函数在不同的代码文件中相互调用，如果这时候能够准确地知道哪个文件中的具体哪个函数正在执行，对于调试是十分有帮助的。您可以使用 runtime 或 log 包中的特殊函数来实现这样的功能。包 runtime 中的函数 Caller() 提供了相应的信息，因此可以在需要的时候实现一个 where() 闭包函数来打印函数执行的位置： where := func() {

当想知道一个进程在做什么事情的时候，可以通过strace命令跟踪一个进程的所有系统调用。 1、运行 php start.php status 能看到workerman相关进程的信息 如下： Hello admin ---------------------------------------GLOBAL STATUS-----------------------------------------

多CPU与CPU间调度 SMP(对称多处理器)系统中，所有的CPU共享全部资源(总线，内存，I/O等)，最大的特点就是所有资源共享，多个CPU之间没有区别。 NUMA(非一致内存访问)的基本特征是具有多个CPU节点，每个CPU节点由多个CPU组成，并且具有独立的本地内存与I/O槽口等。因此，虽然每个 CPU都可以访问整个系统的内存，但是访问本地节点内存的速度远远高于访问其它节点的内存。详见《SMP

因为VS Code只是实现了一个通用的(未知语言)调试器界面，所以他不能和真正的调试器直接通信，而是通过一个所谓的调试适配器使用一个抽象的写入协议来通信。我们称这个协议为VS Code Debug Protocol（简写为CDP）。 一个调试适配器是一个单独的可执行程序，它和真正的调试器通信并且将抽象的CDP装换为针对调试器的具体的调试协议。 为了避免本地防火墙的问题，VS Code通过标准输入/

1. 功能说明 Dorado是分布式通信框架，并不包括性能监控系统，但更细粒度服务性能数据必须来自于框架的数据采集。通常使用监控系统的API上报数据的做法是，在起始和结束的位置埋点，由监控服务来计算耗时做数据统计，但我们平时在运维时经常遇到的一个问题就是，“为什么我的请求调用端比服务端耗时高出那么多”、“为什么框架上报耗时与我在接口实现中的耗时差异很大”。其实一个请求从发起到收到返回，中间经历了好

一般情况下我们部署的 Pod 是通过集群的自动调度策略来选择节点的，默认情况下调度器考虑的是资源足够，并且负载尽量平均，但是有的时候我们需要能够更加细粒度的去控制 Pod 的调度，比如我们内部的一些服务 gitlab 之类的也是跑在Kubernetes集群上的，我们就不希望对外的一些服务和内部的服务跑在同一个节点上了，害怕内部服务对外部的服务产生影响；但是有的时候我们的服务之间交流比较频繁，又希望

kube-scheduler是 kubernetes 系统的核心组件之一，主要负责整个集群资源的调度功能，根据特定的调度算法和策略，将 Pod 调度到最优的工作节点上面去，从而更加合理、更加充分的利用集群的资源，这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由。如果一门新的技术不能帮助企业节约成本、提供效率，我相信是很难推进的。 调度流程 默认情况下，kube-scheduler 提供

RR 调度算法实现 RR调度算法的调度思想 是让所有runnable态的进程分时轮流使用CPU时间。RR调度器维护当前runnable进程的有序运行队列。当前进程的时间片用完之后，调度器将当前进程放置到运行队列的尾部，再从其头部取出进程进行调度。RR调度算法的就绪队列在组织结构上也是一个双向链表，只是增加了一个成员变量，表明在此就绪进程队列中的最大执行时间片。而且在进程控制块proc_struct

目标 学习将轨迹栏绑定到OpenCV窗口 使用函数cv2.getTrackbarPos()；cv2.creatTrackbar() 通过调节滑动条来设定画板颜色。 1.1窗口显示颜色，三个滑动条来设置RGB的颜色 1.2当滑动滑动条时，窗口颜色实时发生改变，默认窗口为黑色。 1.3cv2.getTrackbarPos()参数详情： 1.3.1滑动条的名字 1.3.2滑动条被放置窗口的名字 1.3.

当 M600 智能手表短时未使用时，它的屏幕将自动变暗。您也可手动调暗屏幕。 若要调暗屏幕 将手掌放在屏幕上直至此手表振动。 若要唤醒屏幕 轻触屏幕 或 在您的前方快速抬高 M600。 或 短时按下任一按钮。 请注意，调暗屏幕适用于 Always-on screen（保持启用屏幕）功能打开时。如 Always-on screen（保持启用屏幕）功能关闭，当 M600 智能手表未使用一段时间时，它的

outputs/exec 插件的运用也非常简单，如下所示，将 logstash 切割成的内容作为参数传递给命令。这样，在每个事件到达该插件的时候，都会触发这个命令的执行。 output { exec { command => "sendsms.pl \"%{message}\" -t %{user}" } } 需要注意的是。这种方式是每次都重新开始执行一次命令并退