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可串行化 数据库恢复 观测可序列化
可串行化 冲突可串行化是可串行化的充分条件 CLR Compensation Log Record 数据库恢复 分析阶段 graph TD A(把事务加入事务表)-->C(把已结束的事务剔除出事务表) 观测可序列化 很好的参考文章
90640发布于 2019-05-25 - 来自专栏运维开发故事
k8s的可观测性
概念 “可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过实际上，计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。 通常，人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究，分别是：日志收集、链路追踪和聚合度量。 结合k8s可观测性 度量（Metrics） 度量的主要目的是监控（Monitoring）和预警（Alert）。比如说，当某些度量指标达到了风险阈值时就触发事件，以便自动处理或者提醒管理员介入。 三者结合（Request-scoped,aggregatable events）三者结合可以理解为请求级别+聚合级别的事件，由此就形成了一个丰富的、全局的观测体系。
70630编辑于 2023-05-01 - 来自专栏JiekeXu之路
MySQL 8 主从延迟监控（复制可观测性）
大家好，我是 JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来看看 MySQL 8 主从延迟监控（复制可观测性），欢迎点击上方蓝字“JiekeXu DBA之路”关注我的公众号，标星或置顶，更多干货第一时间到达 : 54d83026-40eb-11ee-a5d3-c8cb9e32df8e:105184-105547 *************************** 8. row ************* :1-4,54d83026-40eb-11ee-a5d3-c8cb9e32df8e:1-137384,54d8329c-40eb-11ee-a5d3-c8cb9e32df8e:1-5,7b6bf4f0- :1-4,54d83026-40eb-11ee-a5d3-c8cb9e32df8e:1-138552,54d8329c-40eb-11ee-a5d3-c8cb9e32df8e:1-5" 结论 复制可观测性非常详细，并为 MySQL 8 提供了大量信息。也许现在是更改查看或监视复制方式的好时机。
1.3K20编辑于 2023-09-26 - 来自专栏EMQ 物联网
易操作、可观测、可扩展，EMQX如何简化物联网应用开发
本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面，与大家分享 EMQX 5.0 在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化，共同探索如何更快的利用这些优化搭建运维监控体系，为物联网业务带来更多助力。 配置热更新根据是否可在运行时修改，EMQX 5.0 的配置可以分成可热更新/不可热更新两种配置。 可热更新配置都可以通过 HTTP API 修改成功后立即生效，同时保证配置修改在集群间同步更新。 可观测性强大的日志功能日志为系统排错、优化性能提供可靠信息来源。EMQX 在日志数据过载或日志写入过慢时，默认启动过载保护机制，最大限度保证正常业务不被日志影响。 如前文提到，可操作性与可观测性的提升将使 EMQX 集群的运维工作变得更加轻松与高效，扩展性的增强则为用户定制更加符合自身需求的 EMQX 提供了便利。
1.1K00编辑于 2022-10-10 - 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 很早以前，我就在 Linux 上使用 /proc/、top、sar 等工具来排查问题，却从未意识到，“观测”竟然是一门独立的学问。 这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 这就合理了：调用 foo 十次产生约 8MB 的垃圾，加上我虚假分配的 10MB，共计约 108MB，就足够触发 GC 标记完 210MB 的内存。
7810编辑于 2026-03-25 2026年，MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测与可校验？
、可校验”。 可观测很多同步链路更需要关注的，不是任务失败本身，而是失败之前是否能被发现。 可校验同步过去，不等于结果就一定可信。 可观测，决定问题能不能及时被发现。可校验，决定结果能不能被业务信任。 NineData 产品提供三类交付模式，可适配从个人开发到企业核心业务的多类场景需求。
6810编辑于 2026-03-31- 来自专栏大数据文摘
用航拍和地面观测数据，DeepMind AI可完成在陌生区域导航
接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。 ?
60920发布于 2019-07-02 - 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有 0.00 99.80 平均时间: 7 3.99 0.00 0.40 0.00 0.00 95.61 平均时间: 8 1、ps 一下找到我们要采样的进程号 ps -ef | grep hello root 29835 29834 99 16:52 pts/8 00:14:07 /data/testing-cpps
53040编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
同样重要的是，你可以创建可重用的提示，将它们跨模型、任务和领域泛化。 让我们看下以下四种具体的提示模式。 同样，你必须做出明智的系统优化选择，无论是将流量从不必要的强大模型重定向，缓存可预测的响应，实时批处理查询，还是开发更小的专用模型。
21610编辑于 2025-06-08 - 来自专栏coderidea
8种常用的可扩展系统设计模式
在构建大型、可扩展的系统时，设计模式是实现高效、可靠架构的关键。 Ricky Ho在他的作品《Scalable System Design Patterns》中详细介绍了一系列可扩展性模式，并通过清晰的图解加以阐释。本文将深入探讨这些模式，提供一个全面的理解。 8. 执行协调器（Execution Orchestrator） 概念：智能调度器/协调器根据依赖关系图调度准备就绪的任务，在一群简单的工作者中执行。 结论 这些可扩展系统设计模式提供了一套解决方案，用于解决在构建大规模系统时常见的问题。理解和实施这些模式不仅可以提高系统的扩展能力和效率，还可以在面对未来挑战时提供强有力的支持。
64210编辑于 2023-12-19 2025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
选择一款适配自身架构的可观测平台，成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值，再通过3款可观测平台的深度对比，结合实战选型逻辑，助力企业精准落地可观测能力。 的一键下钻，无需跨工具切换，故障定位效率提升80%；兼容SNMP、JMX、NetFlow等200+协议，覆盖国产操作系统（麒麟OS、UOS）、国产数据库（达梦、人大金仓）、云平台（华为云、阿里云）、容器（K8s 特色能力整合APM、RUM、云拨测等8大子产品，基于OpenTelemetry构建全链路追踪，兼容Jaeger、Skywalking等开源生态；与腾讯云CVM、数据库等服务深度联动，部署效率提升40%， 中小企业可优先解决核心痛点：若为腾讯云用户，可选腾讯云TCOP（SaaS模式，按用量付费）；若需基础全栈观测，可先用开源工具搭建基础能力，再逐步升级至嘉为蓝鲸等企业级平台。 A：嘉为蓝鲸的核心优势集中在“复杂架构适配+业务深度关联+国产化合规”：混合架构场景：可同时兼容国产软硬件与多云环境，腾讯云TCOP聚焦腾讯云生态；业务可观测场景：嘉为蓝鲸可直接关联业务交易与IT故障，
25910编辑于 2025-11-19- 来自专栏爱可生开源社区
新特性解读 | MySQL 8 复制延迟观测新方式，更全面更精准
一直以来 MySQL 复制延迟观测是不完善的，既无法观测到真实的主从延迟，也无法支持复杂的复制拓扑环境，常用的 second_behind_master 指标更多是判断是否存在回放延迟，以及趋势变化。 你无法直观的观测到事务精确的延迟情况，因为 slave 无法获知事务在 master 上的提交时间。 MySQL 8 复制延迟观测的改进 ---- WL#7319 和 WL#7374 共同完善了复制延迟观测，WL#7319 Infrastructure for GTID based delayed replication QUEUEING_TRANSACTION_IMMEDIATE_COMMIT_TIMESTAMP FROM performance_schema.replication_connection_status MySQL 8 从根源上解决了过往版本缺少事务提交时间且无法传递的问题，PS 视图暴露更多观测点简化了观测方式，帮助工程师更精准的诊断复制延迟问题。
97230发布于 2020-03-13 蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 大家可以看到这张图，现阶段我把我们整个可观测相关的一些技术栈或者说一些软件，包括最近的 DeepFlow 也都放上去了，还有大家比较耳熟能详的 K8s、OTel、Prometheus 等等。 第三个是可扩展性，也是我刚刚一直在提到的一个点，拿 IPv6 来举例，就是一个主机之前是 IPv4，要扩展它 IPv6，这是一个很大的工作量。 整个体系的各个组件均具备可插拔性，整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。 可观测性的发展历程在可观测性的发展过程中，我们整理了相关的技术栈和软件，包括近期的 DeepFlow、广为人知的 Kubernetes（K8s）、OpenTelemetry（OTel）、Prometheus
89410编辑于 2024-09-27- 来自专栏自动化、性能测试
Appium自动化（8） - 可定位的控件属性
可定位的控件属性 ? 在后面会详细讲解下代码的使用哦！
74420发布于 2020-06-09 - 来自专栏实战docker
K8S环境快速部署Kafka(K8S外部可访问)
如何快速部署 借助Helm，只需少量操作即可部署kafka； kafka和zookeeper对存储都有需求，若提前准备了StorageClass，存储一事则变得十分简单 参考文章 本次实战涉及到的K8S StorageClass等前置条件，它们的安装和使用请参考： 《kubespray2.11安装kubernetes1.15》 《部署和体验Helm(2.16.1版本)》 《Ubuntu16环境安装和使用NFS》 《K8S 使用群晖DS218+的NFS》 《K8S的StorageClass实战(NFS)》 环境信息 本次实战的操作系统和软件的版本信息如下： Kubernetes：1.15 Kubernetes宿主机：CentOS 找到configurationOverrides，下图两个黄框中的内容原本是注释的，请删除注释符号，另外，如果您之前设置过跨网络访问kafka，就能理解下面写入K8S宿主机IP的原因了： ? 8. 再打开一个窗口，执行命令查看消费者group： .
6.4K21发布于 2020-05-26 - 来自专栏charlieroro
Istio可观测性
Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics，日志，分布式链路跟踪以及可视化展示。 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用 raw.githubusercontent.com/istio/istio/release-1.7/samples/addons/jaeger.yaml 可以参考此处修改采样率 访问Jaeger 上面部署的Jaeger对应的k8s prometheus.istio-system.svc.cluster.local:9090 url: http://prometheus.istio-system.svc.cluster.local:9090 同样地，为名为kiali的k8s
3.2K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏后台全栈之路
腾讯 tRPC-Go 教学——（8）通过泛 HTTP 能力实现和观测 MCP 服务
tRPC-Go 教学——（5）filter、context 和日志组件 腾讯 tRPC-Go 教学——（6）服务发现 腾讯 tRPC-Go 教学——（7）服务配置和指标上报 腾讯 tRPC-Go 教学——（8） 通过泛 HTTP 能力实现和观测 MCP 服务 MCP 应用场景简介 LLM的MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司主导开发的一种开放协议， 就本例子来说，从日志中我们可以观测到，Cursor 向 /mcp/sse 发起了一个 GET 请求，然后 mcp-go 返回了以下数据： event: endpoint data: /mcp/message 原文标题：《腾讯 tRPC-Go 教学——（8）通过泛 HTTP 能力实现和观测 MCP 服务》 发布日期：2025-04-18 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer
1.3K30编辑于 2025-04-19 - 来自专栏云原生技术呱呱
可观测建设总结
一 可观测架构1 可观测数据处理架构设计流水日志日志index以及检索（es）监控指标（组件模调+业务指标）告警指标（参考监控指标，分别划分不同场景的阈值+告警级别+处置方法=sla）处理架构选型推荐开源 2 系统可观测白盒：描绘出系统架构，以及系统的数据流链路，在数据链路上关键处打点上报日志+指标3 用户可观测黑盒：决定以什么方式告知用户异常（push？ 二 可观测前置条件1 服务状态感知 （client视角，结构化日志、模调指标）2 服务状态采集（数据server视角，es，普米）3 展示平台（grafana，es）4 告警=事件告警（无状态）+指标告警 （有状态）三 观测维度1 业务观测流量时延错误饱和度（特定状态）2 资源监控系统自身第三方依赖、中间件3 性能监控（业务定义的关注性能）4 租户状态跟踪（大客户监控面板）5 全景监控大盘
44330编辑于 2022-07-14 - 来自专栏charlieroro
BCC(可观测性)
BCC(可观测性) 目录 BCC(可观测性) 简介 动机 安装 安装依赖 安装和编译LLVM 安装和编译BCC windows源码查看 BCC的基本使用 工具讲解 execsnoop opensnoop btrfs, xfs, zfs*) biolatency biosnoop cachestat tcpconnect+tcpaccept+tcpretrans runqlat profile BCC的开发 可观测性 p 185 # trace PID 185 only profile 推荐使用strace和perf trace命令 BCC的开发 本节介绍使用Python接口进行BCC的开发，包括两部分：可观测性和网络 可观测性 Lesson 1. Hello World 执行examples/hello_world.py，并在另一个会话中执行一些命令(如ls)，此时会打印"Hello,World!". # . 13 "en_US.UTF-8" 20 "~" 70 "#%^,~:-=?
3.7K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elastic可观测解决方案8.9：发布可观测AI助手
Elastic可观测解决方案团队非常高兴地宣布，在8.9版本中发布Elastic可观测AI助手的初始（技术预览版）版本。 Elastic可观测AI助手将生成式AI融入以下用户工作流程中：针对日志信息的Elastic AI助手：提供使用生成式AI查找日志消息详细信息的含义并帮助您查找相关消息的能力视频内容针对APM错误的Elastic
1.6K51编辑于 2023-07-29
腾讯云开发者
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