1.部署Kafka监控
2.基于BF53x DSP处理器的监控监控μClinux开发详解目录
3.从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
4.Linux之字符设备驱动-poll方法（select多路监控原理与实现）
5.wvp-GB28181-pro的安装与调试
部署Kafka监控
在Kafka部署过程中，监控系统的系统系统设置至关重要。本文将简述搭建Kafka监控的源码源码实践经验，包括所选工具和环境配置步骤。监控监控
首先，系统系统确保Kafka实例在本地部署了三个实例，源码源码溯源码认证体系未使用Docker。监控监控监控方案选择了kafka_exporter、系统系统Prometheus和Grafana组合，源码源码详细选择理由可自行查阅网络资源。监控监控kafka_exporter在本地编译部署，系统系统因遇到go环境不匹配问题，源码源码最终选择源码编译，监控监控通过git克隆v1.7.0版本，系统系统设置goproxy以获取依赖库。源码源码编译过程中，对`go mod vendor`指令进行了修改，成功编译出kafka_exporter可执行文件，并针对多个Kafka实例制定了启动命令。
同时，为了监控系统负载，部署了node-exporter在Docker中，确保其固定IP以方便Prometheus的复杂的spring源码配置。node-exporter的IP设为..0.2，端口为。
接下来是Prometheus的部署。首先通过Docker拉取prom/prometheus镜像，配置文件中包含了Prometheus自身、node-exporter（.网段）和kafka_exporter（..0.1）的采集项。使用命令`docker run`启动Prometheus，监听端口，与node-exporter和kafka_exporter通信。
Grafana的安装则在另一个目录B中进行，设置了读写权限后通过Docker拉取grafana/grafana镜像。部署时，Grafana容器的IP设为..0.4，监听端口。登录Grafana后，首先添加DataSource，指向Prometheus实例，然后导入官网提供的Linux系统模板（如、），Kafka监控模板（如），以及Prometheus模板（）以设置Dashboard。
总结，大牛市源码通过这些步骤，成功搭建了Kafka的监控系统，包括本地部署的kafka_exporter、Docker中的node-exporter和Prometheus，以及Grafana用于可视化监控数据。
基于BFx DSP处理器的μClinux开发详解目录
视频监控系统的概述和Blackfin处理器的应用
视频监控系统的发展阶段经历了从模拟到数字，从单一功能到智能分析的过程。其发展趋势主要集中在高清化和智能化两个方向。高清化旨在提供更清晰的图像质量，满足更严格的监控需求；而智能化则通过深度学习和人工智能技术，实现自动识别、追踪等高级功能，提升监控系统的效率和准确性。
在智能视频监控系统中，Blackfin处理器发挥了关键作用。这类处理器以其高性能、低功耗和优秀的数字信号处理能力，成为智能监控设备的理想选择。其应用不仅限于监控核心处理器，还涉及图像处理、智能分析等关键环节。
Blackfin处理器的百川源码体系架构解析
深入探讨Blackfin处理器的基本特征、内核架构及其各部分的功能。包括内核结构、内存与总线结构，以及指令的并发操作，详细分析了不同型号的Blackfin处理器，如BF、BFx、BFx、BFx、BF//、BF//、BFx和BF，以展示其在不同应用领域中的优势。
构建嵌入式μClinux开发环境
阐述了嵌入式μClinux的概览，以及构建其开发环境的步骤。包括主机开发环境的搭建、交叉编译环境的建立，以及目标板的配置。详细介绍了GCC工具包的安装、GCC编译器和Binutils的使用，确保开发者能顺利进行代码的编译与调试。
移植Bootloader程序
深入分析了U-Boot体系结构及其编译、补码源码转换原理移植过程，包括板级配置、PLL设置、串口设置、SDRAM设置和Flash移植。详细解释了U-Boot的启动过程，包括处理器初始化、板级初始化以及μClinux的启动过程，最后介绍U-Boot映像的烧写与运行方法，确保系统能够成功启动。
μClinux的剪裁与配置
介绍了获取μClinux源代码、编译过程、烧写映像以及高级配置与剪裁的方法。详细讨论了内核高级配置、μClinux驱动程序配置和剪裁策略，以适应不同硬件平台的需求。同时，分析了μClinux的启动过程，为开发者提供深入理解的依据。
构建μClinux应用系统
构建了根文件系统并生成根文件系统，配置根文件系统，以及自动运行脚本文件，为开发者提供了构建应用系统的详细步骤。这一步骤是将操作系统与实际应用结合的关键，确保系统能够稳定运行。
驱动程序开发
详细介绍了编写驱动程序的方法，包括GPIO、I2C、图像采集、SPORT接口以及SPI接口的驱动程序设计。这些驱动程序是构建系统功能的关键组件，涵盖了硬件与软件的紧密集成。
MPEG-4视频编码的实现与优化
探讨了MPEG-4视频编码算法，包括编码框架、结构和优化策略。通过分析XVID视频编码程序，提供了算法优化的基本原则，涉及L1存储器、Memory DMA、视频专用指令、SAD优化、插值优化和DCT/IDCT优化，以提升视频编码效率和质量。
FFMPEG在Blackfin处理器上的应用
解释了FFMPEG框架结构及其编译过程，详细描述了基于FFMPEG开发视频编码和解码程序的方法，为开发者提供了高效处理多媒体数据的工具。
网络摄像机开发实例
分析了网络摄像机的功能、硬件设计和软件设计，以及其发展趋势。特别关注了高清化、智能化和标准化，探讨了如何在Blackfin处理器上实现网络摄像机的开发，以满足现代监控系统的需求。
总结与参考文献
从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
在后端软件行业的快速变迁中，从SOA到微服务、从业务一体化到中台战略、从虚拟化到云原生，技术更新速度日新月异。这种变革背后的核心动力在于硬件发展的瓶颈，促使行业转向追求软件的规模化效益。现代后端软件工程师面临的挑战之一是如何对服务性能有全面的理解，而APM（Application Performance Monitoring）工具成为了解决这一问题的关键。
APM的基本构成包括指标性统计、分布式追踪和日志记录。指标性统计，如服务的吞吐量、成功率、流量等，是对单个指标或数据库的分析。分布式追踪则关注一次请求的全过程，从客户端发起到服务完成，甚至涉及业务流程，如商品订购流程，追踪请求的流转轨迹。日志记录则是程序运行过程中产生的信息收集，提供实时的事件记录。
随着技术的发展，性能监控工具的使用变得越来越普遍。早期，开发人员可能需要自己构建监控系统，但这既耗时又费力。SkyWalking等APM系统应运而生，旨在简化性能监控的实现，减少重复工作。
在SkyWalking中，dotnet探针的设计遵循核心规范。dotnet探针主要基于DiagnosticSource实现，这提供了一种消息的生产者消费者模型，使得事件可以在任意地方被接收。微软官方库中，如HttpContext、HttpClient、SqlClient等，都预留了性能打点，以捕获关键事件。第三方库如gRPC、CAP、SmartSql也提供了同样的功能。
开发人员可以通过适配SkyWalking，为自己的库添加性能打点，即向DiagnosticSource发送事件信息。这涉及到创建自定义采集器，监听特定事件，并将数据发送到数据中心。
探针的核心代码在于监听消息，其关键在于DiagnosticListener，它实现了消息的监听与数据的上报。监听的事件由特定的Processor负责处理，这些Processor实现了ITracingDiagnosticProcessor接口，具体负责数据的收集与转换。
两个有代表性的Processor示例展示了如何实现这一过程。一个针对AspNetCore请求管线，监听并收集请求相关的事件；另一个是针对System.Net下的通用.mysql.cj.jdbc.Driver, ...
mybatis映射:map-underscore-to-camel-case: true
HTTP服务器设置:server: port:
HTTPS配置:enabled: false, key-store: xxx.jks, key-store-password: password
SIP服务器配置:IP: ..1., port:
在实际操作中，务必根据具体需求调整这些配置。务必注意，由于篇幅限制，部分详细教程链接和编译过程中的具体步骤已省略，建议查阅完整的文档或教程以确保每个环节的正确执行。 最后，对于媒体参数获取和测试，推荐使用Apifox查询接口index/api/getServerConfig，以及强大的测试工具GB_ServerPlatform，通过其Client目录下的工具进行平台信息查看和实时视频播放测试。通过以上详细的安装步骤和配置指南，相信您已经对WVP-GB-pro的安装与调试有了一定的理解。接下来，可以根据这些信息逐步实施，确保监控系统的顺利集成和运行。