turbine

码农下载： https://git.oschina.net/forezp/SpringCloudLearning github下载： https://github.com/forezp/SpringCloudLearning ,记得star哦！ Spring Cloud Alibaba教程 Spring Cloud Alibaba教程：使用Nacos作为服务注册发现组件 Spring Cloud Alibaba教程：使用Nacos作为配置中心 Spring Cloud Alibaba教程：Sentinel的使用 Greenwich版本 Spring Cloud Consul 之Greenwich版本全攻略 spring cloud config将配置存储在数据库中 Spring Cloud Sleuth 之Greenwich版本全攻略 Spring Boot Admin 2.1.0 全攻略 Finchley版本 Spring Cloud Finchley; Spring Boot 2.0.3 史上最简单的 SpringCloud 教程 | 第一篇: 服务的注册与发现（Eureka）(Finchley版本) 史上最简单的SpringCloud教程 | 第二篇: 服务消费者（rest+ribbon）(Finchley版本) 史上最简单的SpringCloud教程 | 第三篇:

3 月，跳不动了？>>> Actuator 　　 　　Hystrix 除了可以实现服务容错之外，还提供了近乎实时的监控功能，将服务执行结果和运行指标，请求数量成功数量等等这些状态通过 Actuator 进行收集，然后访问 /actuator/hystrix.stream 即可看到实时的监控数据。 　　 添加依赖 　　 　　在需要开启数据监控的项目中添加 actuator 依赖。 <!-- spring boot actuator 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> 　　 配置文件 　　 　　在配置文件中开启 hystrix.stream 端点。如果希望所有端点暴露，配置为 '*' 。 # 度量指标监控与健康检查 management: endpoints: web: exposure: include: hystrix.stream 　　 启动类 　　 package com.example; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot

  我的博客： 程序员笑笑生 ,欢迎浏览博客！  上一章 SpringCloud基础教程(八)-Hystrix熔断器(上) 当中，我们介绍了Hystrix在分布式环境下，如何通过熔断、降级的方式解决了服务延迟或者故障出现的问题，本章我们将深入了解Hystrix的服务监控。 前言  当服务端因为网络延迟或故障出险问题时，我们可以通过Hystrix实现服务熔断，那么如何做到迅速的发现问题并且迅速的解决问题呢？熔断的监控工具有2款工具：Hystrix-dashboard和Turbine，Hystrix-dashboard是针对Hystrix进行实时的监控工具，通过Hystrix-dashboard我们可以直观的看到单个应用的服务信息。但是，在分布式的模式下，我们需要一个能够汇总所有的服务数据并直观的显示出来，这个工具就是Turbine。 一、健康检查  我们在 SpringCloud 基础教程(三)-Eureka 进阶 中提到了 Eureka是默认使用心跳机制来监测服务的健康与否的，我们通过在服务端引入actuator依赖，并修改yml配置，开启健康检查，能够查到服务是否正常，这里在需要被监测的服务组件中，开启监控也需要引入actuator： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Java运行状态分析2：线程状态及堆栈信息 基本概念 出现内存泄漏或者运行缓慢场景，有时候无法直接从业务日志看出问题时候，需要分析jvm内存和线程堆栈 线程堆栈信息主要记录jvm线程在某时刻线程执行情况，分析线程状态可以跟踪到程序出问题的地方 ​ 内存堆栈信息主要记录jvm堆中在某时刻对象使用情况，主要用于跟踪是哪个对象占用了太多的空间，从而跟踪导致内存泄漏的地方 跟踪线程信息 查看当前线程数量 actuator 1.x http://host:port/metrics/threads //当前进程的线程数 http://host:port/metrics/threads.daemon //当前进程后台驻留线程数 http://host:port/metrics/threads.peak //当前进程线程数峰值 2.x http://host:port/actuator/metrics/jvm.threads.daemon //当前进程后台驻留线程数 http://host:port/actuator/metrics/jvm.threads.live //当前进程的线程数 http://host:port/actuator/metrics/jvm.threads.peak //当前进程线程数峰值 hystrix