netdata

原文于2018年12月份发表在Javacodegeeks。 如 果你看到这里，那只是意味着你面临/曾经面临了一个至关重要的决定： 你应该选择软件测试来支持甚至开始你的职业生涯吗？ 软件测试适合您吗？你应该从哪里开始？你该怎么办？你为什么要这么做？还有一千多个问题…… 有许多文章向你保证为什么或为什么没有，你肯定也必须经历过它们。但我们在这里提供帮助，编制了一份全面的清单，可以帮助您做出决定。那么，让我们开始吧。 为什么选择软件测试作为职业道路？ 软件测试人员专为具有挑战性的工作环境而设计，如果您是喜欢接受新挑战的人，那么软件测试就适合您。 我们不只是声称这一点。软件测试每天都会带来很多挑战。在某些日子里，挑战是长时间工作，而在其他方面，挑战是一遍又一遍地重复相同的过程而不会感到疲倦，以便找到一个正在震动整个系统的错误。 软件测试人员喜欢挑战，他们有能力在大多数其他人之前发现错误。 你可以享受每一天的工作 软件测试是一个完全动态的领域。它在不断变化。在软件开发领域，没有一种技术可以长期统治世界。 作为一名软件测试人员，您将了解到您所在行业每天都会遇到的令人惊叹的新技术，并且还有机会与他们合作。由于单调的工作惯例，没有机会感到无聊。 除此之外，那些无法编码的人成为测试人员的神话日渐衰退。例如，许多自动化测试人员编写代码片段来自动化测试脚本。因此

对于维护、管理L inux 系统 来说， 它的性能 监控 非常重要， 特别是实时监控数据， 这个数据 有利于我们 判断服务器的负载压力，及时调整 资源 调配， 也有助于 更好的服务 于 业务。 所以，今天民工哥给大家 安利一款 Linux 性能实时监测工具 ： N e t d ata。 先搞张效果图大家先look look Netdata介绍 Netdata是一款Linux系统性能实时监控工具。是一个高度优化的Linux守护进程，可以对Linux系统、应用程序(包括但不限于Web服务器，数据库等)、SNMP服务等提供实时的性能监控。 Netdata用可视化的手段，将其被监控的信息展现出来，以便你清楚的了解到你的系统、程序、应用的实时运行状态，而且还可以与Prometheus，Graphite，OpenTSDB，Kafka，Grafana等相集成。 Netdata是免费的开源软件，目前可在Linux，FreeBSD和macOS以及从它们衍生的其他系统（例如Kubernetes和Docker）上运行。 Netdata仓库地址： https://github.com/netdata/netdata Netdata特性 1、友好、美观的可视化界面 2、可自定义的控制界面 3、安装快速且高效 4、配置简单，甚至可零配置 5、零依赖 6、可扩展，自带插件API 7、支持的系统平台广

界面酷炫，功能强大！这款 Linux 性能实时监控工具超好用！老斯机搞它！ 收录于话题 #打怪升级进阶之路 30个 点击上方“民工哥技术之路”，选择“设为星标” 回复“1024”获取独家整理的学习资料！ 对于维护、管理Linux系统来说，它的性能监控非常重要，特别是实时监控数据，这个数据有利于我们判断服务器的负载压力，及时调整资源调配，也有助于更好的服务于业务。所以，今天民工哥给大家安利一款 Linux 性能实时监测工具：Netdata。 先搞张效果图大家先look look Netdata介绍 Netdata是一款Linux系统性能实时监控工具。是一个高度优化的Linux守护进程，可以对Linux系统、应用程序(包括但不限于Web服务器，数据库等)、SNMP服务等提供实时的性能监控。 Netdata用可视化的手段，将其被监控的信息展现出来，以便你清楚的了解到你的系统、程序、应用的实时运行状态，而且还可以与Prometheus，Graphite，OpenTSDB，Kafka，Grafana等相集成。 Netdata是免费的开源软件，目前可在Linux，FreeBSD和macOS以及从它们衍生的其他系统（例如Kubernetes和Docker）上运行。 Netdata仓库地址： https://github.com/netdata/netdata Netdata特性 1、友好

目前而言基本的自己理解的中控多线程脚本无非就是两种 1. 主代码作为脚本功能的载体 另外开辟一个线程作为和中控保持联系 的部分(下面只是思路 无法直接运行) Import "zm.luae" zm.Init /* 该思路下的基本流程 从UI界面获取到云账号 和 本地的配置信息---->根据自己的情况决定是上传当前配置到云端还是直接从云端读取配置信息----> 开始脚本的运行 脚本的主代码负责脚本的主要功能 脚本开启一个单独的多线程来负责与中控的交互---->通过多线程 我们把主代码里面、 的当前脚本运行状态 比如正在签到 正在切换账号等状态上传到中控 然后从中控端下载 中控的运行指令和对应的配置信息----> 通过 多线程的共享变量 主代码活得了中控的运行指令和云配置的内容 然后根据这2个信息来决定如何运行 */ // 随便定义了一些常见的变量 变量内容没有任何意义 Dim intX,intY,结果,arr,brr,线程状态 Dim 找图_账号登陆界面 =array(22,57,526,318,"Attachment:手机按键图标.png","101010",0,0.8,100,"手机按键图标" ) Dim 找图_登陆成功界面() =array(22,57,526,318,"Attachment:手机按键图标.png","101010",0,0.8,100,"手机按键图标" )

性能测试中最容易被误解的部分之一就是 负载测试 。大多数人认为所有性能测试就是负载测试，但这是不准确的。有许多类型的测试组成 性能测试 。在进行负载测试之前要考虑的问题之前，让我们仔细研究一下负载测试的基本信息。 LoadRunner 的基本一种定义： 负载测试是许多并发用户运行同一程序，以查看系统基础结构是否在不影响功能或性能的情况下处理了负载。 还有一种说法将 负载测试 解释为： 负载测试是性能测试的子集。比如说性能测试相当于 Microsoft Office ，而负载测试就是 Word 。 Word 只是 Office 的一个组成部分。 Word 与 Excel 一起被大量使用。它们可能是 Office 使用最频繁的两个组件。 以下是准备进行负载测试时要考虑的N种策略。 针对正确的测试量 首先，不要在没有实际需要的情况下进行大规模测试。无需向软件施加超出实际预期的压力。 当然产生环境比预期拥有更高的流量负载始终是一件好事，但要保持现实和高效，应该专注于评估应用程序在生产中将遇到的正确工作负载。 以方便取决于周期性性事件，网站或APP可能会在一个以上高峰或高峰负载时间内遇到流量峰值。但是建议在着重负载测试之前首先通过模拟或者监控正常一天的吞吐量来开始负载测试。 这里的关键词是 吞吐量 ，这是另一个经常被误解的性能测试。系统吞吐量是指系统在单位时间内所处理的信息量

执行下列命令，安装netdata依赖包 yum install zlib-devel gcc make git autoconf autogen automake pkgconfig 安装netdata，需要root wget http://firehol.org/download/netdata/releases/v1.0.0/netdata-1.0.0.tar.gz 解压netdata的安装包 接用浏览器访问： http://服务器:19999 即可进入主界面 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4375265/blog/4658367

arthas 是一个 Java 开源诊断神器。 今天分享一个非常重要的命令 watch ，官网定义这个方法的功能如下：让你能方便的观察到指定方法的调用情况。能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。 由于涉及到比较多的命令参数和 ognl 表达式的应用，内容比较多，所以分了上下两期，上主要讲官网 Demo 内容，下主要讲实践。顺道说一下，官网的文档标题和实际 Demo 有几处不太一致的地方，大家如果要学习的话，以 Demo 代码展示为主就好。 主要参数 参数名称 参数说明 class-pattern 类名表达式匹配 method-pattern 方法名表达式匹配 express 观察表达式 condition-express 条件表达式 [b] 在方法调用之前观察 [e] 在方法异常之后观察 [s] 在方法返回之后观察 [f] 在方法结束之后(正常返回和异常返回)观察 [E] 开启正则表达式匹配，默认为通配符匹配 [x:] 指定输出结果的属性遍历深度，默认为 1 arthas命令watch观察方法调用（上） 点击观看视频 特别说明 watch 命令定义了4个观察事件点，即 -b 方法调用前, -e 方法异常后， -s 方法返回后， -f 方法结束后 4个观察事件点 -b 、 -e 、 -s 默认关闭， -f 默认打开

本文主要内容：处理 Java异常 的几种情况下的错误示范和正确示范。用 Java 处理异常不是一件容易的事，幸好对于测试来讲，没有那么多悬而不决的场景，只要开发之前进行简单的 异常约束 基本能解决所有问题。 本文将向演示最重要的一些处理 Java异常 的场景，用来入门或改善异常处理。异常是程序执行期间的异常情况。 永远不要在catch块中毁灭异常 错误示范： catch (NoSuchMethodException e) { return null; } 永远不要直接返回 null 而不是处理异常，它会清除掉异常信息并导致错误。如果不了解失败的原因，那么将来就难以发现问题从而更快解决问题。 声明可能抛出的特定检查异常 错误示范： public void test() throws Exception { } 尽量避免使用上面的代码，必须声明该方法可能引发的特定检查异常。如果用户有许多已检查的异常，则必须将其覆盖在用户的异常中，并将信息附加到异常消息中。 正确示范： public void test() throws SpecificException1, SpecificException2 {3 } 不要catch exception，而需要catch特定的子类 错误示范： try { someMethod(); }catch (Exception e) { LOGGER

1.安装依赖 # yum install zlib-devel libuuid-devel libmnl-devel gcc make git autoconf autogen automake pkgconfig -y 2.下载 # git clone https://github.com/firehol/netdata.git 在 https://github.com/netdata/netdata/releases 下载对应版本的tar包 3.安装 a、方式一 tar包安装 # tar -zxvf netdata-v1.11.1.tar.gz # cd netdata-1.11.1_rolling/ # ./netdata-installer.sh b、方式二 yum安装 默认epel源里附带netdata的rpm包，可以直接安装 # yum inistall netdata -y 修改配置 # vim /etc/netdata/netdata.conf [web] web files owner = root web files group = root bind to = 127.0.0.1 修改为 bind to = 172.16.40.24 注意：在安装的时候注意查看19999端口是否被占用，如被占用可能会导致服务启动异常 4.检查服务 # systemctl

TC 从0开始学习一下tc，traffic control。 基本概念 报文分组从输入网卡(入口)接收进来，经过路由的查找， 以确定是发给本机的，还是需要转发的。如果是发给本机的，就直接向上递交给上层的协议，比如TCP，如果是转发的， 则会从输出网卡(出口)发出。网络流量的控制通常发生在输出网卡处。虽然在路由器的入口处也可以进行流量控制，Linux也具有相关的功能， 但一般说来， 由于我们无法控制自己网络之外的设备， 入口处的流量控制相对较难。我们主要将重点放在出口处的流量控制。 队列 流量控制的一个基本概念是队列(Qdisc)，每个网卡都与一个队列(Qdisc)相联系， 每当内核需要将报文分组从网卡发送出去， 都会首先将该报文分组添加到该网卡所配置的队列中， 由该队列决定报文分组的发送顺序。因此可以说，所有的流量控制都发生在队列中。 有些队列的功能是非常简单的， 它们对报文分组实行先来先走的策略。有些队列则功能复杂，会将不同的报文分组进行排队、分类，并根据不同的原则， 以不同的顺序发送队列中的报文分组。为实现这样的功能，这些复杂的队列需要使用不同的过滤器(Filter)来把报文分组分成不同的类别(Class)。 Linux在实现TC的时候，对“队列”进行了抽象。基本上它维护了两个回调函数指针，一个是enqueue入队操作，一个是dequeue出队操作