。 APM Agent会采集Java应用的JVM，GC，服务调用，异常，外部调用，数据库访问以及其他中间件的指标数据，帮助用户全面掌握应用的运行情况。 APM应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM Agent会采集Java应用的JVM，GC，服务调用，异常，外部调用，数据库

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配置AdoptOpenJDK到PATH路径。 打开/etc/profile，在最后添加如下内容： export PATH=/usr/lib/jvm/adoptopenjdk-8-hotspot/jdk8u191-b12/bin:$PATH source /etc/profile 4)

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一、加载驱动有两种方法： 1、在代码中创建连接之前任意位置隐含装载：Class.forName("org.postgresql.Driver"); 2、在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest 二、调用函数创建数据库连接

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4)配置JDK和JMeter环境变量。 vi /etc/profile a.在倒数第三行插入如四行下内容。 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools

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n Java version:1.8.0_181,vendor:Oracle Corporation,runtime:/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.181.b15-5.h3.eu lerosv2r8.aarch64/jre Default

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sh”脚本，在脚本文件开头添加如下内容： vim /usr/local/mycat/bin/startup_nowrap.sh JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre 3.启动软件 1)执行以下命令，启动MyCat。 /usr/local/mycat/bin/startup_nowrap.sh 2)执行以下命令，连接MyCat。

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聚类分析找到问题根因。APM可以统计历史上体验好和差的数据并进行比对，同时记录可能导致应用出错的环境数据，包括出入参、调用链、资源数据、JVM参数等，基于EI（企业智能）引擎，对历史数据在线训练与警告预测。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键

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Chassis应用托管合理配置线程池参数 线程池是微服务的主要业务处理单元，合理的规划线程池不仅可以最大限度提升系统性能，还能防止异常情况导致系统无法给正常用户提供服务。线程池优化和业务自身的性能有很大关系，不同的场景参数设置不同，需要具体分析。下面分两种场景介绍。开始之前需要对业务的性能做一些基本的摸底，对常见的接口进行测试，查看时延。

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用户无需更改应用代码，只需要部署APM Agent包，修改相应的应用启动参数，就可以实现应用监控。 应用指标监控 无须配置，自动监控应用相关大量监控指标，如JVM、JavaMethod、URL、Exception、Tomcat、httpClient、Mysql、Redis、kafka等。 应用拓扑

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口的出方向否则对应数据无法上报，对应功能不可用。 8149：上报指标数据使用 8102：上报日志数据使用 8923：上报APM(调用链、JVM)指标使用 30200：ICAgent的控制端口 30201：ICAgent的控制端口 如果界面上点击升级操作失败，该怎么办？ 自定义集群

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M的Agent包部署到服务器，并且修改应用启动参数，就可以实现应用监控。 应用视角的指标监控：无须配置，自动监控应用相关大量监控指标，如JVM、JavaMethod、URL、Exception、Tomcat、httpClient、Mysql、Redis、kafka等。 应用拓扑自

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二、如何处理应用上/下线问题 那么有哪些优化措施，可以减少应用上/下线中流量的损失？ 2.1处理应用上线问题 应用上线发布主要问题是：其中一个原因是注册太早，过早的暴露了服务；另一个原因是一些应用初始化缓慢，若遇到大量流量，应用容易宕机。可以采取以下优化措施： 1.延迟注册：微服务应用可

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APM应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM Agent会采集Java、Python、Node.js、Go、Php和.Net应用的JVM，GC，服务调用，异常，外部调用，数据库访问以及其他中间件的指标数据，帮助用户全面掌握应用的运行情况。 调用链追踪 APM能够针对应用的调

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，产生随机失败的原因非常多。以Java微服务应用为例，造成请求超时这种随机失败的原因包括：网络波动和软硬件升级，可能造成随机的几秒中断；JVM垃圾回收、线程调度导致的时延增加；流量并不是均匀的，同时到来的1000个请求和1秒内到来的1000个请求平均分布对系统的冲击是不同的，前者

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后期的优化。 目标学员 合作伙伴运维人员 课程目标 掌握网络迁移、 主机迁移 、数据迁移、 数据库迁移 的实施与优化，鲲鹏应用移植与优化、云上应用运维与优化。 课程大纲 第1章 网络迁移实施与优化 第2章 主机迁移实施与优化 第3章 数据迁移实施与优化 第4章 数据库迁移实施与优化 第5章

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一周的流量预测，辅助缓堵治理 交通组织优化 结合城市路网通行规律，工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同时段的交通通行规律，给出道路组织优化措施建议 在线科学优化建议：通过AI信号优化辅助，提供可变车道、潮汐车道、相位优化等优化建议 线下优化手段多样：截流控制、速度控制、车道分配、右转渠化、掉头前移等

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区域 内存优化网络增强型 M3ne 2核 16GB X86计算 华北-北京四 内存优化网络增强型 M3ne 4核 32GB X86计算 华北-北京四 内存优化型 M3 2核 16GB X86计算 华东-上海一 内存优化型 M6 4核 32GB X86计算 华东-上海一 内存优化型 M7

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账号信息录入:前提条件 其他优化器选项:enable_sonic_hashagg 其他优化器选项:enable_sonic_hashagg 其他优化器选项:enable_sonic_hashagg 其他优化器选项:enable_sonic_hashagg 其他优化器选项:enable_sonic_hashagg

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接口自动化用例支持JsonPath高阶语法 开放用例管理等6个接口 测试用例，测试步骤文本限制增大到2000 体验优化 用例自定义属性较多场景下，页面布局优化 测试资产中心，优化用例集和资产名称存在遮挡的问题 问题修复 修复因子组合预览的时候，取值显示不对的问题 流水线 CodeArts

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Spark性能改进的各种优化技术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。

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