Pinpoint 是一个开源的分布式追踪系统
pinpointagent2.2.2.tar 是 Pinpoint 的一个版本,Pinpoint 是一个开源的分布式追踪系统,专门用于对 Java 应用程序进行性能监控、日志记录和故障诊断。它可以帮助开发人员和运维人员追踪和分析微服务架构中服务之间的调用链,并进行性能分析。
Pinpoint 介绍
Pinpoint 提供了应用程序性能监控 (APM) 的功能,能够对 Java 应用进行分布式跟踪,并通过图形化的界面展示服务之间的调用关系和性能瓶颈。它支持多种协议,包括 HTTP、JDBC、Dubbo、Kafka 等,并且可以与 Prometheus、Grafana 等监控工具集成,提供实时的性能数据。
主要功能
分布式追踪:可以追踪一个请求在不同微服务中的执行过程,识别瓶颈和问题。
性能分析:通过聚合和展示服务调用的各种性能指标(如响应时间、错误率等),帮助优化系统性能。
调用链分析:支持查看请求的调用链,帮助排查故障或性能问题。
服务监控:展示服务的健康状况、请求流量、吞吐量等信息。
pinpointagent2.2.2.tar 具体内容
这个 .tar 包通常包含了 Pinpoint 的代理代码,用于集成到 Java 应用中以实现应用程序的性能监控。代理可以通过配置文件进行设置,支持通过 APM 服务器收集和处理应用的性能数据。对于 pinpointagent2.2.2 版本来说,以下是可能包含的内容:
1. pinpointagent.jar:核心代理库,包含了分布式追踪和性能分析的实现。
2. 配置文件:用于配置如何与 Pinpoint 服务器交互,以及要监控的服务的各种参数。
3. 文档和示例:帮助开发人员了解如何集成和使用 Pinpoint。
如何使用
1. 集成 Pinpoint Agent 到 Java 应用:将 pinpointagent 作为 Java 应用的代理,通常是通过设置 JVM 参数来启动:
bash
javaagent:/path/to/pinpointagent.jar
Dpinpoint.agentId=<youragentid>
Dpinpoint.applicationName=<yourapplicationname>
Dpinpoint.collector.ip=<collectorip>
Dpinpoint.collector.port=<collectorport>
2. 配置:编辑 Pinpoint 的配置文件,如 pinpoint.config,来指定 APM 服务器、代理 ID、应用名称等信息。
3. 启动应用:重新启动 Java 应用并查看 Pinpoint Web UI 中的监控数据。
版本更新内容
不同版本的 Pinpoint 可能会对代理功能进行修复或添加新功能,因此升级版本可能会带来更好的性能和支持更多的微服务框架。
如果你有具体的使用问题或想了解某个版本的特性,可以查看 [Pinpoint 的官方文档](https://pinpoint.apache.org/) 或检查该版本的发布日志。
相关文章:
Pinpoint 是一个开源的分布式追踪系统
pinpointagent2.2.2.tar 是 Pinpoint 的一个版本,Pinpoint 是一个开源的分布式追踪系统,专门用于对 Java 应用程序进行性能监控、日志记录和故障诊断。它可以帮助开发人员和运维人员追踪和分析微服务架构中服务之间的调用链,并进行性能分析。…...
H3C交换机远程登录基本配置
设备信息 H3C Comware Software, Version 7.1.070, Release 6312P02 Copyright (c) 2004-2021 New H3C Technologies Co., Ltd. All rights reserved. H3C S6520X-54QC-EI Telnet登录设备基本配置 1、开启telnet服务 system-view telnet server enable 2、telnet登录设备终…...
python关闭线程池来关闭线程
在 Python 中,使用线程池(如 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 或 multiprocessing.pool.ThreadPool)来管理和执行多个线程是一种常见的并发编程方式。关于关闭线程池以及关闭后线程的状态,以下是详细的解释和指导。 使用 …...
生成式AI:药学科普的新引擎
在信息爆炸的时代,药学知识的普及显得尤为重要。而今,生成式人工智能(Generative AI)正以其强大的内容生成和数据分析能力,悄然改变着传统的药学科普模式。它不仅能加速信息的传递,更能为患者提供个性化、易…...
洛谷 p3392 涂条纹
题目: 思路: 简单的模拟题,模拟题好麻烦,但是思路走好就可以。首先我们可以求出每一行,红,蓝,白的个数。涂蓝色和白色为了涂色更少,所以涂蓝色要选择第i行蓝色个数最多的࿰…...
64.基于SpringBoot + Vue实现的前后端分离-新闻资讯系统(项目 + 论文)
项目介绍 传统信息的管理大部分依赖于管理人员的手工登记与管理,然而,随着近些年信息技术的迅猛发展,让许多比较老套的信息管理模式进行了更新迭代,文章信息因为其管理内容繁杂,管理数量繁多导致手工进行处理不能满足广…...
Y3编辑器教程8:资源管理器与存档、防作弊设置
文章目录 一、资源管理器简介1.1 界面介绍1.2 资源商店1.3 AI专区1.3.1 AI文生图1.3.2 AI图生图1.3.3 立绘头像 二、导入导出2.1 文件格式2.2 模型导入2.2.1 模型制作后导出2.2.2 模型文件导入Y3编辑器2.2.3 Y3编辑器角色、装饰物模型要求 2.3 纹理导入2.4 材质贴图2.4.1 材质支…...
智慧社区电子商务系统:实现社区资源的数字化管理
2.1vue技术 Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。 [5] 与其它大型框架不同的是,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项…...
精准提升:从94.5%到99.4%——目标检测调优全纪录
🚀 目标检测模型调优过程记录 在进行目标检测模型的训练过程中,我们面对了许多挑战与迭代。从初始模型的训练结果到最终的调优优化,每一步的实验和调整都有其独特的思路和收获。本文记录了我在优化目标检测模型的过程中进行的几次尝试&#…...
【LLM论文日更】| 训练大型语言模型在连续潜在空间中进行推理
论文:https://arxiv.org/pdf/2412.06769代码:暂未开源机构 :Meta领域:思维链发表:arxiv 研究背景 研究问题:这篇文章要解决的问题是如何在大语言模型(LLMs)中实现一种新的推理范式&…...
智能家居实训室中,STC单片机驱动的“互联网+”智能家居系统设计
一、引言 随着经济的快速发展,人们对家居环境的智能化、网络化需求日益增强,智能家居的研究也因此受到了国内外相关机构的广泛关注。STC单片机凭借其卓越的性能和广泛的应用领域,成为了智能家居系统设计的优选方案。作为一种先进的微控制器&…...
《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q - learning 算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的…...
三维模型中的UV展开是什么意思?它有什么优势?
UV展开涉及将三维模型的表面展开为一个或多个二维区域,以便将纹理图像正确地映射到模型上。这个过程类似于将一个立体物体的表面切割并平铺开来。UV坐标是用于在二维纹理图像中定位颜色和细节的坐标系统,U和V分别代表纹理图像的水平和垂直轴。 UV展开它…...
怎么在ubuntu系统上安装qt项目的打包工具linuxdeployqt
引言 安装linuxdeployqt方案一方案二 在ubuntu系统上开发的项目最后需要完成打包,qtcreator本身就用一个打包工具,在ubuntu系统上是linuxdeployqt。本文主要记录一下怎么在ubuntu系统上安装qt打包工具linuxdeployqt。 安装linuxdeployqt 前提是已经安装…...
SQL语句整理五-StarRocks
文章目录 查看版本号:SPLIT:insert 和 update 结合 select:报错:1064 - StarRocks planner use long time 3000 ms in memo phase:字段增删改: 查看版本号: select current_version(); current…...
【C#】try-catch-finally语句的执行顺序,以及在发生异常时的执行顺序
try-catch-finally语句 执行顺序 执行 try 块:程序首先尝试执行 try 块中的代码。如果在此期间没有发生异常,则跳过 catch 块,直接执行 finally 块(如果存在)。 发生异常时的处理: 如果在 try 块中发生了…...
【vue】vite + ts +vue3 安装pinia
vue3 TS 安装使用pinia状态管理_vue3 ts pinia-CSDN博客...
PointPillars:数据预处理
在 PointPillars 算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续 2D 卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤: 1. 点云划分为网格 将 3D…...
node.js的异步工作之---回调函数与回调地狱
回调函数:在 Node.js 中,很多 API 都是异步的,通常通过回调函数来处理操作完成后的结果。这种回调模式虽然非常高效,但会导致代码逐渐变得难以维护,尤其是当有多个异步操作嵌套时(即回调地狱)。…...
Mac Android studio 升级LadyBug 版本,所产生的bug
当Build 出现,这样的文字以后: Your build is currently configured to use incompatible Java 21.0.3 and Gradle 7.3.3. Cannot sync the project. We recommend upgrading to Gradle version 8.9. The minimum compatible Gradle version is 8.5. …...
椭圆曲线密码学(ECC)
一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学(Elliptic Curve Cryptography)是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统,由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA,ECC在相同安全强度下密钥更短(256位ECC ≈ 3072位RSA…...
Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具
文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
什么是EULA和DPA
文章目录 EULA(End User License Agreement)DPA(Data Protection Agreement)一、定义与背景二、核心内容三、法律效力与责任四、实际应用与意义 EULA(End User License Agreement) 定义: EULA即…...
SpringCloudGateway 自定义局部过滤器
场景: 将所有请求转化为同一路径请求(方便穿网配置)在请求头内标识原来路径,然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...
算法笔记2
1.字符串拼接最好用StringBuilder,不用String 2.创建List<>类型的数组并创建内存 List arr[] new ArrayList[26]; Arrays.setAll(arr, i -> new ArrayList<>()); 3.去掉首尾空格...
安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)
船舶制造装配管理现状:装配工作依赖人工经验,装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书,但在实际执行中,工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...
《C++ 模板》
目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板,就像一个模具,里面可以将不同类型的材料做成一个形状,其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式:templa…...
AI+无人机如何守护濒危物种?YOLOv8实现95%精准识别
【导读】 野生动物监测在理解和保护生态系统中发挥着至关重要的作用。然而,传统的野生动物观察方法往往耗时耗力、成本高昂且范围有限。无人机的出现为野生动物监测提供了有前景的替代方案,能够实现大范围覆盖并远程采集数据。尽管具备这些优势…...
在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)
考察一般的三次多项式,以r为参数: p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]; 此多项式的根为: 尽管看起来这个多项式是特殊的,其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...
