皮皮网

1.���񽡿�״̬���Դ��
2.一文读懂，服务服务硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
3.链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)
4.Spring Cloud Eureka源码分析之心跳续约及自我保护机制
5.springboot接口监控(springboot监控器)
6.C/S架构，健康监控健康监控超级稳定的状态状态体检系统源码PEIS源码

���񽡿�״̬���Դ��

       wmproxy是一个使用Rust语言开发的工具，它能够实现/tickbh/wmproxy

       github: /tickbh/wmproxy

       为什么我们需要主动式健康检查？主动式健康检查可以帮助我们更好地掌握系统的源码源码稳定性。例如，服务服务如果我们有一条连接不可达，健康监控健康监控android音乐播放源码连接超时设定为5秒，状态状态需要检测失败3次才认定为失败，源码源码那么从开始检测到判定失败需要秒。服务服务

       如果我们的健康监控健康监控系统是高并发的，每秒的状态状态QPS为，有3个地址需要检测，源码源码那么有1/3的服务服务失败概率。在秒内，健康监控健康监控我们会收到个请求，状态状态其中个请求会失败，如果这些是重要的数据，我们可能会丢失很多重要数据。

       如果客户端有重试机制，那么在失败时客户端会进行重试，系统可能会反复分配请求到不可达的系统，这可能导致短时间内请求激增，可能引发系统的雪崩。

       因此，主动了解目标端系统的稳定性至关重要。

       以下是没有主动健康检查的情况：

       当出现错误时，一个请求的平均时长可能会达到(1.4s + 5s) / 2 = (3.2s)，比正常访问多了(3.2 - 1.4) = 1.8s，节点的宕机会对系统的稳定性产生较大的影响。

       以下是主动健康检查的情况，它保证了访问后端服务器组都是正常状态。

       当服务器2出现问题时，主动检查已经检测出服务器2不可用，负载均衡时会选择已将服务器2摘除，因此系统的平均耗时为1.4s，系统依然保持稳定。

       健康检查的种类可以分为以下两类：

       在目前的系统中，我们需要从配置中读出所有需要健康检查的类型，即需要去重，gpsbd定位源码把同一个指向的地址过滤掉。配置可能被重新加载，所以我们需要预留发送配置的方式（或者后续类似nginx用新开进程的方式则不需要），此处做一个预留。

       部分实现源码定义在check/active.rs中，主要定义了两个类。我们在配置时获取所有需要主动检查的数据。

       主要的检查源码，所有的最终信息都落在HealthCheck的静态变量里：

       结语：主动检查可以及时地更早发现系统中不稳定因素，是系统稳定性的基石。它还可以通过更早发现因素来通知运维介入，我们的目标是使系统更稳定、更健壮，处理延时更少。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

       全网最全大数据面试提升手册！

       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的powc语言源码单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。cdn搭建源码

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。

链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)

       本文基于链桨开源master分支，分析xdb模块代码。最新commit为4eee7caeebc0febdc。

       xdb是基于区块链的去中心化存储系统，它实现了文件存储、文件摘要上链、副本保持证明、健康状态监控、文件迁移等功能。tidb源码事务在代码结构上，主要包含以下部分：

       blockchain模块：此模块负责实现xdb与区块链网络的交互。目前，xdb支持的区块链网络包括Xuperchain(xchain)和Fabric。以Xuperchain为例，xchain模块中的xchain.go文件包含了初始化xchain客户端的相关功能。

       client模块：作为xdb的客户端工具，client模块使得用户可以通过与xdb server进行交互来实现文件操作。具体实现细节在client/http/http.go文件中。

       cmd模块：这是xdb的命令行工具，通过client请求server服务，支持的功能包括文件上传、下载、查询等操作。关于cmd模块的详细用法，参考cmd/client/README.md文档。

       总的来说，xdb模块的代码结构清晰，功能全面，为去中心化存储提供了强大支持。通过本文的分析，可以更直观地理解xdb模块的实现原理和使用方法。

Spring Cloud Eureka源码分析之心跳续约及自我保护机制

       Eureka Server 判断服务不可用的机制是基于心跳续约的健康检查。客户端每秒发起一次心跳续约请求，服务端通过该机制检测服务提供者的状态。心跳续约的周期可以调整，通过配置参数来修改。客户端的续约流程主要在 DiscoveryClient.initScheduledTasks 方法中实现，其中 renewalIntervalInSecs=s，即默认周期为秒。续约线程 HeartbeatThread 调用 renew() 方法，将请求发送到 Eureka Server 的 "apps/" + appName + '/' + id 地址，以更新服务端的最后一次心跳时间。

       服务端在收到心跳请求时，调用 InstanceResource 类的 renewLease 方法进行续约处理。续约实现主要涉及两个步骤：从应用对应的实例列表中获取实例信息，然后调用 Lease.renew() 方法进行续约。续约过程更新了服务端记录的服务实例的最后一次心跳时间。

       Eureka 提供了一种自我保护机制，以避免因网络问题导致健康服务被误删除的情况。该机制在服务端收到的心跳请求低于特定比例（默认为%）时启动，以保护服务实例免于过期被剔除，保证集群的稳定和健壮性。开启自我保护机制的配置项为 eureka.server.enable-self-preservation，并默认开启。若服务客户端与注册中心之间出现网络故障，Eureka Server 会检测到低于%的正常心跳请求，进而自动进入自我保护状态。

       自我保护机制的阈值设置通过配置参数进行调整，具体计算公式为：（服务实例总数 * 0.）。例如，对于个服务实例，预期每分钟收到的续约请求数量为个。若实际收到的续约请求数量低于这个值，Eureka Server 将触发自我保护机制。此外，预期续约数量会随着服务注册和下线的变化而动态调整。当服务提供者主动下线时，需要更新客户端数量，反之则需增加。每隔分钟，自我保护阈值自动更新一次，以适应服务动态变化的场景。

       在 Eureka Server 启动时，通过 EurekaServerBootstrap 类的 contextInitialized 方法初始化 Eureka Server 的上下文，包括配置预期每分钟收到的续约客户端数量（expectedNumberOfClientsSendingRenews）。在 openForTraffic 方法中，初始化 expectedNumberOfClientsSendingRenews 和 numberOfRenewsPerMinThreshold 值，以确保自我保护机制正常运行。这些值会根据服务注册和下线情况动态调整，以维持系统的稳定性和准确性。

springboot接口监控(springboot监控器)

       Springboot2.0Actuator的健康检查

       在当下流行的ServiceMesh架构中，由于Springboot框架的种种优点，它特别适合作为其中的应用开发框架。

       说到ServiceMesh的微服务架构，主要特点是将服务开发和服务治理分离开来，然后再结合容器化的Paas平台，将它们融合起来，这依赖的都是互相之间默契的配合。也就是说各自都暴露出标准的接口，可以通过这些接口互相交织在一起。

       ServiceMesh的架构设计中的要点之一，就是全方位的监控，因此一般我们选用的服务开发框架都需要有方便又强大的监控功能支持。在Springboot应用中开启监控特别方便，监控面也很广，还支持灵活定制。

       在Springboot应用中，要实现可监控的功能，依赖的是spring-boot-starter-actuator这个组件。它提供了很多监控和管理你的springboot应用的HTTP或者JMX端点，并且你可以有选择地开启和关闭部分功能。当你的springboot应用中引入下面的依赖之后，将自动的拥有审计、健康检查、Metrics监控功能。

       具体的使用方法：

       “*”号代表启用所有的监控端点，可以单独启用，例如，health，info，metrics等。

       一般的监控管理端点的配置信息，如下：

       上述配置信息仅供参考，具体须参照官方文档，由于springboot的版本更新比较快，配置方式可能有变化。

       今天重点说一下Actuator监控管理中的健康检查功能，随时能掌握线上应用的健康状况是非常重要的，尤其是现在流行的容器云平台下的应用，它们的自动恢复和扩容都依赖健康检查功能。

       当我们开启health的健康端点时，我们能够查到应用健康信息是一个汇总的信息，访问时，我们获取到的信息是{ "status":"UP"}，status的值还有可能是DOWN。

       要想查看详细的应用健康信息需要配置management.endpoint.health.show-details的值为always，配置之后我们再次访问，获取的信息如下：

       从上面的应用的详细健康信息发现，健康信息包含磁盘空间、redis、DB，启用监控的这个springboot应用确实是连接了redis和oracleDB，actuator就自动给监控起来了，确实是很方便、很有用。

       经过测试发现，details中所有的监控项中的任何一个健康状态是DOWN，整体应用的健康状态也是DOWN。

       Springboot的健康信息都是从ApplicationContext中的各种HealthIndicator

       Beans中收集到的，Springboot框架中包含了大量的HealthIndicators的实现类，当然你也可以实现自己认为的健康状态。

       默认情况下，最终的springboot应用的状态是由HealthAggregator汇总而成的，汇总的算法是：

       Springboot框架自带的HealthIndicators目前包括：

       有时候需要提供自定义的健康状态检查信息，你可以通过实现HealthIndicator的接口来实现，并将该实现类注册为springbean。你需要实现其中的health()方法，并返回自定义的健康状态响应信息，该响应信息应该包括一个状态码和要展示详细信息。例如，下面就是一个接口HealthIndicator的实现类：

       另外，除了Springboot定义的几个状态类型，我们也可以自定义状态类型，用来表示一个新的系统状态。在这种情况下，你还需要实现接口HealthAggregator，或者通过配置management.health.status.order来继续使用HealthAggregator的默认实现。

       例如，在你自定义的健康检查HealthIndicator的实现类中，使用了自定义的状态类型FATAL，为了配置该状态类型的严重程度，你需要在application的配置文件中添加如下配置：

       在做健康检查时，响应中的HTTP状态码反应了整体的健康状态，（例如，UP对应,而OUT_OF_SERVICE和DOWN对应）。同样，你也需要为自定义的状态类型设置对应的HTTP状态码，例如，下面的配置可以将FATAL映射为（服务不可用）：

       下面是内置健康状态类型对应的HTTP状态码列表：

       本文主要介绍了Springboot中提供的应用健康检查功能的使用方法和原理，顺带介绍了一点Actuator的内容。主要的内容来自springboot2.0.1的官方文档和源码，还有一些自己的想法，希望多多支持。

       SpringBoot+Druid整合Druid监控页面的数据源功能没有信息

       这个是正常情况，spingboot启动的时候没有连接数据，所以这里就是这样。红色div块一直存在，代码里写死的。没办法。还有druid现在有spring-boot-starter了，不用这样配置了

SpringBoot2对接prometheus

       该监控特点：

       prometheus

       Kibana

       范围监控数据接口：,结果如下：

怎么给springboot接入cat监控

       首先我们需要找到Tomcat目录下面的Conf文件夹。找到server.xml文件，将其打开。找到这句话只需要将这个修改为即可修改成功后，重新启动服务器。看看，只需要输入localhost即可访问Tomcat主页了。

C/S架构，超级稳定的体检系统源码PEIS源码

       体检系统源码PEIS源码，基于C/S架构设计，专为大型体检中心和医院体检科提供稳定、全面的管理解决方案。此系统实现体检业务的全流程信息化，包括预约登记、收费、临床检查、总检等，支持健康体检、职业病体检、从业人员体检、妇女儿童体检等多样化服务。

       开发技术方面，PEIS源码使用C#语言开发，借助VS进行编码，数据库选用SQLSERVER ，确保系统的高效稳定运行。

       PEIS源码具备多项特色功能，包括体检数据分析统计、历次结果对比，与院内医疗系统深度融合，支持个性化体检套餐设定，智能体检模板和结果建议，构建个人健康档案，提供健康管理，VIP客户关系管理，异常值提醒和随访，多格式自定义体检报告。

       系统功能模块划分明确，包括体检管理、客户关系管理、健康档案管理以及体检微信系统。体检管理模块负责基础数据维护、体检预约、体检报告生成等；客户关系管理模块涵盖客户信息管理、个性化设定、客户随访等；健康档案管理模块提供健康评估、体检计划、门诊预约服务；体检微信系统则为用户提供体检信息查询、预约、缴费、报告查看等便捷服务。