docker-compose部署skywalking 8.1.0
一、下载镜像
#注意 skywalking-oap-server和skywalking java agent版本强关联,版本需要保持一致性
docker pull elasticsearch:7.9.0
docker pull apache/skywalking-oap-server:8.1.0-es7
docker pull apache/skywalking-ui:8.1.0
二、部署文件docker-compose.yaml
注意:权限chmod 777 /data/elasticsearch/data
version: '3'
services:es7:image: elasticsearch:7.9.0container_name: es7environment:- "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch- "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小volumes:- /data/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载- /data/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载ports:- 9200:9200- 9300:9300oap:image: apache/skywalking-oap-server:8.1.0-es7container_name: oapdepends_on: - es7links:- es7ports:- "11800:11800"- "12800:12800"healthcheck:test: [ "CMD-SHELL", "/skywalking/bin/swctl ch" ]interval: 30stimeout: 10sretries: 3start_period: 10senvironment:SW_STORAGE: elasticsearch7SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: es7:9200SW_HEALTH_CHECKER: defaultTZ: Asia/ShanghaiSW_TELEMETRY: prometheusJAVA_OPTS: "-Xms2048m -Xmx2048m"ui:image: apache/skywalking-ui:8.1.0container_name: uidepends_on: - oaplinks:- oapports:- "8088:8080" #为了防止8080端口冲突 这里用8088端口映射environment:SW_OAP_ADDRESS: http://oap:12800TZ: Asia/Shanghai
三、java agent部署
下载apache-skywalking-apm-8.1.0.tar.gz解压
启动应用
#注意需要整个java agent目录
java -javaagent:/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar \
-Dskywalking.agent.service_name=xxxtest \
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800 \
-jar spring-boot-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
相关文章:
docker-compose部署skywalking 8.1.0
一、下载镜像 #注意 skywalking-oap-server和skywalking java agent版本强关联,版本需要保持一致性 docker pull elasticsearch:7.9.0 docker pull apache/skywalking-oap-server:8.1.0-es7 docker pull apache/skywalking-ui:8.1.0二、部署文件docker-compose.yam…...
AI 总结的的 AI 学习路线
一、入门阶段:数学基础与编程语言 数学基础 线性代数 当年白纸黑字推演, 都是泪啊,草稿本都用了一卷。 学习向量、矩阵的基本概念,包括向量的加法、减法、点积和叉积,矩阵的乘法、转置等运算。例如,在计算…...
离散傅里叶级数(DFS)详解
1. 引言 离散傅里叶级数(Discrete Fourier Series, DFS)是信号处理领域中一项基础且重要的数学工具,用于分析和处理周期性的离散信号。它通过将离散时间信号表示为一组正弦和余弦的和,从而使得信号在频域上得到更清晰的描述。与连…...
Java 类加载机制详解
🧑 博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/literature?__c1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,…...
1.1 Beginner Level学习之“编写简单的发布服务器和订阅服务器”(第十一节)
学习大纲: 1. 编写发布服务器节点 在 ROS 中,节点是连接到 ROS 网络的可执行文件。我创建了一个名为 talker 的发布者节点,它会向一个主题 chatter 不断发送消息。 首先,进入你的工作包 beginner_tutorials(假设你已…...
AIQuora:开启论文写作新篇章
在这个信息爆炸的时代,学术写作已成为研究者不可或缺的技能。然而,面对繁重的写作任务,许多学者和学生常常感到力不从心。AIQuora,一个专业的文理工科论文智能写作助手,以其免费开题报告生成功能,为学术写作…...
【C语言】库函数常见的陷阱与缺陷(1):字符串处理函数
目录 一、 strcpy 函数 1.1. 功能与常见用法 1.2. 陷阱与缺陷 1.3. 安全替代 1.4. 代码示例 二、strcat 函数 2.1. 功能与常见用法 2.2. 陷阱与缺陷 2.3. 安全替代 2.4. 代码示例 三、strcmp 函数 3.1. 功能与常见用法 3.2. 陷阱与缺陷 3.3. 安全替代 3.4. 代…...
Mysql索引原理及优化——岁月云实战笔记
根据Mysql索引原理及优化这个博主的视频学习,对现在的岁月云项目中mysql进行优化,我要向这个博主致敬,之前应用居多,理论所知甚少,于是将学习到东西,应用下来,看看是否有好的改观。 1 索引原理…...
AGCRN论文解读
一、创新点 传统GCN只能基于静态预定义图建模全局共享模式,而AGCRN通过两种GCN的增强模块(NAPL、DAGG)实现了更精细的节点特性学习和图结构生成。 1 节点自适应参数学习模块(NAPL) 传统GCN通过共享参数(权重…...
Python机器学习笔记(五、决策树集成)
集成(ensemble)是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。这里主要学习两种集成模型:一是随机森林(random forest);二是梯度提升决策树(gradient boosted decision tree)。 1…...
Kafka单机及集群部署及基础命令
目录 一、 Kafka介绍1、kafka定义2、传统消息队列应用场景3、kafka特点和优势4、kafka角色介绍5、分区和副本的优势6、kafka 写入消息的流程 二、Kafka单机部署1、基础环境2、iptables -L -n配置3、下载并解压kafka部署包至/usr/local/目录4、修改server.properties5、修改/etc…...
如何使用 Python 实现链表的反转?
在Python中实现链表的反转可以通过几种不同的方法。这里,我将向你展示如何使用迭代和递归两种方式来反转链表。 1. 迭代方法 迭代方法是通过遍历链表,逐个节点地改变其指向来实现反转的。 class ListNode: def __init__(self, val0, nextNone): …...
react跳转传参的方法
传参 首先下载命令行 npm react-router-dom 然后引入此代码 前面跳转的是页面 后面传的是你需要传的参数接参 引入此方法 useLocation():这是 react-router-dom 提供的一个钩子,用于获取当前路由的位置对象location.state:这是从其他页面传…...
Scala:正则表达式
object test03 {//正则表达式def main(args: Array[String]): Unit {//定义一个正则表达式//1.[ab]:表示匹配一个字符,或者是a,或者是b//2.[a-z]:表示从a到z的26个字母中的任意一个//3.[A-Z]:表示从A到Z的26个字母中的任意一个//4.[0-9]:表示从0到9的10…...
【数电】常见时序逻辑电路设计和分析
本文目的:一是对真题常考题型总结,二是对常见时序电路设计方法进行归纳,给后面看这个文档的人留有一点有价值的东西。 1.不同模计数器设计 2.序列信号产生和检测电路 2.1序列信号产生电路 2.1.1设计思路 主要设计思路有三种 1)…...
Spring IOCAOP
Spring介绍 个人博客原地址 Spring是一个IOC(DI)和AOP框架 Sprng的优良特性 非侵入式:基于Spring开发的应用中的对象可以不依赖于Spring的API 依赖注入:DI是控制反转(IOC)最经典的实现 面向切面编程&am…...
Scala中的隐式转换
package qiqiobject qqqqq {//给参数设置一个默认值:如果用户不传入,就使用这个值def sayName(implicit name:String"小花"):Unit{println(s"我叫:$name")}//需求:能够自己设置函数的参数默认值,而不是在代码…...
GESP 2024年12月认证 真题 及答案
CCF GESP第八次认证将于2024年12月7日上午9:30正式开考,1-4级认证时间为上午9:30-11:30,5-8级认证时间为下午13:30-16:30。认证语言包括:C、 Python和图形化编程三种语言,其中C和Python编程为1-8级,图形化编程为1-4级。…...
C++多态性
概念 C中的多态性是面向对象编程的一个重要特征,它允许我们通过一个基类的指针或引用来操作不同派生类的对象。多态性增强了代码的灵活性和可扩展性。主要分为两种类型:编译时多态(静态多态)和运行时多态(动态多态&am…...
PyODBC: Python 与数据库连接的桥梁
PyODBC: Python 与数据库连接的桥梁 介绍 在现代的开发环境中,数据是核心要素之一。几乎所有的应用程序都需要与数据库进行交互。在 Python 中,pyodbc 是一个非常常用的库,它提供了一种简便的方法,通过 ODBC(开放数据…...
服务器风扇静音改造:揭秘线序定义的通用破解技巧——以IBM SystemX 3630 M4为案例
1. 为什么服务器风扇这么吵? 服务器风扇的噪音问题困扰着很多运维人员和家庭实验室用户。我拆解过几十台不同品牌的服务器,发现这个问题的根源在于服务器的散热设计理念与家用电脑完全不同。 服务器在设计时优先考虑的是稳定性和散热效率,而不…...
SCI期刊AI率要求越来越严:一二区5%以下该怎么降
SCI一二区期刊AI率卡到5%以下,我的论文差点废了——后来这么救回来的 2026年开年,身边三个同学的SCI投稿被拒,理由都一样:AI-generated content detected。不是内容不行,是AI率没过关。 我的判断很直接:S…...
国密SM9在微服务网关中TPS骤降42%的真实案例,从ASN.1编码冗余到ZKP预计算的7步性能修复清单
第一章:SM9国密算法在微服务网关中的性能瓶颈全景图 SM9作为我国自主设计的基于身份的密码算法(IBC),其双线性对运算、私钥生成与密文解封等核心操作天然引入显著计算开销。当部署于高并发、低延迟要求的微服务网关(如…...
Comsol 中微环谐振腔的环形波导耦合:波束包络与波动光学模块对比
Comsol微环谐振腔,环形波导耦和。 对比波束包络和波动光学两个不同模块。在光学领域,微环谐振腔因其独特的光学特性在众多应用中发挥着关键作用,比如光滤波、光传感等。而 Comsol 作为一款强大的多物理场仿真软件,为我们深入研究微…...
FastAPI流式响应性能断崖式下跌?3个隐藏内存泄漏点,资深工程师连夜修复的5行关键代码
第一章:FastAPI 2.0 异步 AI 流式响应 面试题汇总FastAPI 2.0 原生强化了对异步流式响应(StreamingResponse)的支持,尤其在大语言模型(LLM)推理、实时 token 生成、语音转文字等 AI 场景中成为高频考点。面…...
GTE文本向量助力智能写作:文本分类与情感倾向双重把关
GTE文本向量助力智能写作:文本分类与情感倾向双重把关 1. 智能写作的核心挑战:内容质量的多维评估 在内容创作领域,我们常常面临一个基本矛盾:如何同时保证文本的专业性和情感表达?传统写作辅助工具往往只能解决单一…...
c++ 字符大小写转化
#include <iostream> using namespace std;int main() {char a;cin >> a;//a-z-97-122//A-Z-65-90//差32//小写转大写 if(97<(int)a && (int)a<122){a(int)a-32;cout << a; return 0; }//大写转小写 if(65<(int)a && (int)a<90)…...
MySQL迁移到达梦数据库:DMP文件转换的3种方案对比(附性能测试数据)
MySQL到达梦数据库迁移实战:DMP文件转换方案深度评测 在国产化替代浪潮下,越来越多的企业开始将MySQL数据库迁移至达梦等国产数据库平台。作为国产数据库的领军者,达梦DM8在性能、安全性和兼容性方面表现出色,但迁移过程中数据类型…...
基于PLC的智能饲喂系统设计:开启现代养殖自动化新篇章
基于PLC的智能饲喂系统设计 本设计包括设计报告,任务书,模拟工程仿真。本设计的制作智能饲喂是现代物流系统的重要组成部分,是代替人工饲喂的可行性计划,由自动控制与管理系统、配料系统、送料系统、自动统计系统、触摸屏监控系统…...
ZeroOmega多代理管理功能全解析:实现智能网络访问控制的核心方案
ZeroOmega多代理管理功能全解析:实现智能网络访问控制的核心方案 【免费下载链接】ZeroOmega Manage and switch between multiple proxies quickly & easily. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/ZeroOmega ZeroOmega作为一款开源的多代理管理…...
