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130 秒揭秘 EDAS 3.0 如何平滑应对突发流量高峰,为您的业务保驾护航

EDAS3.0的云原生架构是如何满足真实场景下的流控难题和单点故障引起的交易成功率下降的问题的?

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java安全编码指南之:异常处理

异常是java程序员无法避免的一个话题,我们会有JVM自己的异常也有应用程序的异常,对于不同的异常,我们的处理原则是不是一样的呢? 一起来看看吧。

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java安全编码指南之:可见性和原子性

java类中会定义很多变量,有类变量也有实例变量,这些变量在访问的过程中,会遇到一些可见性和原子性的问题。这里我们来详细了解一下怎么避免这些问题。

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面试官问我什么是JMM

一篇文章搞懂java内存模型、JMM三大特征、volatile关键字

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ARMS在APM工具选型中的实践

当前的系统在数字化转型需求以及互联网架构实施的影响下,越来越普遍地使用了微服务架构,我们在享受微服务带来的好处(开发效率高, 独立部署, 水平扩展, 故障与资源隔离等等)外,也带来测试,事务,应用监控等各方面的困难。

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用尽每一寸GPU,阿里云cGPU容器技术帮助人工智能提效降本

阿里云推出的cGPU容器技术,可以实现容器的安全隔离,业务之间不会互相干扰,各容器之间的故障不会相互传递,更安全、更稳定;同时对客户环境无侵入,如客户无需修改CUDA运行库等,就能让客户灵活地利用容器调度底层GPU资源。

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记 Arthas 实现一次 CPU 排查与代码热更新

线上代码经常会出现 CPU 占用过高的情况,按以往经验我会使用 top 指令,进一步借助于 jstack 去查看具体信息从而进行问题排查,但基本上都逃不过需要重新发包的局面,及时是一个增量包,应用也需要短暂停启。后来运维大兄弟让我试一下 Arthas,说是可以进行代码的热更新操作,正好来试一下。

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应用系统瓶颈排查和分析的思考-Arthas 实战

业务应用系统接入流程引擎来处理业务应用的流程执行,流程引擎提供多线程高性能异步化来执行流程元素的执行,但是如何设置流程引擎的线程池线程数执行,以及执行线程数和任务数,应用机器资源使用情况之间的关系如何,目前只能通过接入方的人工经验评估,比较粗泛评估,参数的合理性也很难直观的评估,现通过现有的应用系统默认的参数配置进行问题说明。

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携程微服务框架实践及思考

本文整理自作者于 2020 年云原生微服务大会上的分享《携程微服务框架实践及思考》,主要介绍了从携程自研框架遇到的问题,转到落地 Dubbo 微服务框架,携程是如何实践的,以及实践过程中遇到的问题;未来转型 service mesh 的道路上,dubbo 协议存在的问题,我们需要怎么样的协议层以及微服务 SDK 的定位。

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Arthas 初探--安装初步适用

由于在项目中遇到一种情况,某段代码在进行单元测试和在 tomcat 容器中运行的性能相差数百倍,因此需要分析在不同环境下某个方法执行的具体时间,从而确定问题。Arthas 可以做到无侵入的监控应用远行情况。

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用 Arthas 神器来诊断 HBase 异常进程

HBase 集群的某一个 RegionServer 的 CPU 使用率突然飙升到百分之百,单独重启该 RegionServer 之后,CPU 的负载依旧会逐渐攀上顶峰。多次重启集群之后,CPU 满载的现象依然会复现,且会持续居高不下,慢慢地该 RegionServer 就会宕掉,慢慢地 HBase 集群就完犊子了。

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