【qe影院源码】【bolt源码】【kingkong源码】修改grafana源码_grafana 源码
1.通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的修改原理
2.收藏 Kafka监控组件大全
3.开源爱好者月刊（第 8 期）：Apache 基金会的故事
4.部署Kafka监控
5.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
6..NET 6+Loki+Grafana实现轻量级日志可视化服务功能
通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的原理
最近几周，我投入了大量的源源码时间和精力，完成了UCloud服务和中间件迁移至阿里云的修改工作，因此没有空闲时间撰写文章。源源码不过，修改回忆起很早之前对ThreadLocal源码的源源码qe影院源码分析，其中提到了ThreadLocal存在向预先创建的修改线程中传递变量的局限性。恰好，源源码我的修改一位前同事，HSBC的源源码技术大牛，提到了团队引入了transmittable-thread-local（TTL）来解决此问题。修改借此机会，源源码我深入分析了TTL源码，修改本文将全面分析ThreadLocal和InheritableThreadLocal的源源码局限性，并深入探讨TTL整套框架的修改实现。如有对线程池和ThreadLocal不熟悉的读者，建议先阅读相关前置文章，本篇文章行文较为干硬，字数接近5万字，希望读者耐心阅读。
在Java中，没有直接的API允许子线程获取父线程的实例。获取父线程实例通常需要通过静态本地方法Thread#currentThread()。同样，为了在子线程中传递共享变量，也常采用类似的方法。然而，这种方式会导致硬编码问题，限制了方法的复用性和灵活性。为了解决这一问题，线程本地变量Thread Local应运而生，其基本原理是通过线程实例访问ThreadLocal.ThreadLocalMap来实现变量的存储与传递。
ThreadLocal与InheritableThreadLocal之间的区别主要在于控制ThreadLocal.ThreadLocalMap的创建时机和线程实例中对应的属性获取方式。通过分析源码，可以清楚地看到它们之间的联系与区别。对于不熟悉概念的读者，可以尝试通过自定义实现来理解其中的原理与关系。
ThreadLocal和InheritableThreadLocal的bolt源码最大局限性在于无法为预先创建的线程实例传递变量。泛线程池Executor体系、TimerTask和ForkJoinPool等通常会预先创建线程，因此无法在这些场景中使用ThreadLocal和InheritableThreadLocal来传递变量。
TTL提供了更灵活的解决方案，它通过委托机制（代理模式）实现了变量的传递。委托可以基于Micrometer统计任务执行时间并上报至Prometheus，然后通过Grafana进行监控展示。此外，TTL通过字节码增强技术（使用ASM或Javassist等工具）实现了类加载时期替换Runnable、Callable等接口的实现，从而实现了无感知的增强功能。TTL还使用了模板方法模式来实现核心逻辑。
TTL框架的核心类TransmittableThreadLocal继承自InheritableThreadLocal，通过全局静态变量holder来管理所有TransmittableThreadLocal实例。holder实际上是一个InheritableThreadLocal，用于存储所有线程本地变量的映射，实现变量的全局共享。disableIgnoreNullValueSemantics属性的设置可以影响NULL值的处理方式，影响TTL实例的行为。
发射器Transmitter是TransmittableThreadLocal的一个公有静态类，提供传输TransmittableThreadLocal实例和注册当前线程变量至其他线程的功能。通过Transmitter的静态方法，可以实现捕获、重放和复原线程本地变量的功能。
TTL通过TtlRunnable类实现了任务的封装，确保在执行任务时能够捕获和传递线程本地变量。在任务执行前后，通过capture和restore方法捕获和重放变量，实现异步执行时上下文的传递。
启用TTL的Agent模块需要通过Java启动参数添加javaagent来激活字节码增强功能。TTL通过Instrumentation回调激发ClassFileTransformer，实现目标类的字节码增强，从而在执行任务时自动完成上下文的捕捉和传递。
TTL框架提供了一种高效、灵活的方式来解决线程池中线程复用时上下文传递的问题。通过委托机制和字节码增强技术，TTL实现了无入侵地提供线程本地变量传递功能。kingkong源码如果您在业务代码中遇到异步执行时上下文传递的问题，TTL库是一个值得考虑的解决方案。
收藏 Kafka监控组件大全
本文概述了用于监控Kafka系统的多种组件，包括Burrow、Telegraf、Grafana以及一些其他工具，如Kafka Manager、Kafka Eagle、Confluent Control Center和Kafka Offset Monitor。以下对这些工具进行了简要介绍。
Burrow是一个用于监控Kafka的组件，由Kafka社区的贡献者编写，主要关注于监控消费者端的情况。它使用Go语言编写，功能强大，但用户界面不提供，可通过GitHub获取二进制文件进行安装。
Telegraf是一个数据收集工具，与Burrow结合使用，用于收集Kafka监控数据，并将其存储到InfluxDB中，以便在Grafana中进行可视化展示。
Grafana是一个强大的数据可视化工具，允许用户创建仪表板，以直观地显示从Burrow收集的监控数据。通过配置Grafana，可以设置变量和图表，过滤集群并显示关键指标，如消费者滞后度、分区状态等。
Kafka Manager是一个受欢迎的监控组件，使用Scala编写，提供源码下载。它支持管理多个Kafka集群、副本分配、创建和管理Topic等功能，但编译过程较为复杂，netdxf源码且在处理大型集群时资源消耗大。
Kafka Eagle是一个由国人开发的监控工具，以其美观的界面和强大的数据展现能力受到推崇。它支持权限报警和多种报警方式，如钉钉、微信和邮件，还具备使用ksql查询数据的功能。
Confluent Control Center是一个功能齐全的Kafka监控框架，集成了多种监控和管理功能，但需购买Confluent企业版才能使用。官方文档提供了快速启动指南，但安装过程较为繁琐，需要引入特定的Kafka版本及其相关服务。
Kafka Monitor和Kafka Offset Monitor被认为是监控组件中的“炮灰”，具体信息不详。
综上所述，这些组件提供了从不同角度监控Kafka系统的能力，包括消费者监控、资源管理、性能分析和数据可视化等。选择合适的监控工具时，需要考虑功能需求、资源消耗和集成难度等因素。
开源爱好者月刊（第 8 期）：Apache 基金会的故事
八月十六日星期天，有幸参加Apache Local Community在北京的首场Meetup活动，感受到“社区大于代码”、“国际舞台的身份转换”、“从使用者到参与者”以及“开源需要核心理念”的力量。活动结束时，与适兕老师和线上相识的字节开源法务大佬进行了交流。微软大厦的开放氛围让人印象深刻，只需简单扫健康码即可进入。
回顾活动，ALC Beijing首场Meetup以“开源到底有多难？”为主题，为开源爱好者提供了一个深入探讨的平台。本月微栏从“Apache基金会的故事”出发，结合《所有人都看得见的体系源码工作：开源软件的铸造和维护》一书的推荐，完成了“月度之旅”。本刊以每月一刊的形式更新，借助GitHub、微信公众号、语雀和知乎等平台，旨在分享开源动态、投稿或推荐开源内容。
Apache Software Foundation，一个在美国成立的非营利性公共慈善组织，致力于推动开源软件社区的发展。成立于年，起初由一群被称为“Apache Group”的人创建，主要支持和维护开源HTTPD Web服务器。阿帕奇这个名字源于对美洲原住民阿帕克民族的尊重。阿帕奇族以其出色的战争策略和耐力而闻名。随着开发人员小组的迅速壮大，他们很快成为了“Apache小组”。
Apache基金会的组织架构旨在促进开源项目的治理和发展。组织包括理事会、项目团队、贡献者等角色，共同推动项目的前进。此外，该基金会还致力于维护和推广开源软件，促进全球开源社区的交流与合作。
开源软件正逐渐成为企业发展的核心驱动力。开发人员倾向于使用开源平台，因为他们可以访问、修改代码并参与社区建设。企业应建立开源项目的治理结构，构建承诺的社区，从而推动项目的成功与商业化。开源不仅带来了速度优势，还提升了安全性，成为企业技术战略的重要组成部分。
全球化时代要求开放的组织原则，这在早期文明中开始占据主导地位。从人类起源到工业革命，开放组织原则在全球决策、协作与包容性方面发挥了重要作用。然而，尽管全球化进程加速，仍存在一些包容性和协作性的挑战。
开源软件的生产方面面临着问题，用户往往喜欢使用开源软件，但在贡献方面却有所犹豫。为开源项目贡献代码、修复错误或提供改进意见是推动开源生态系统发展的关键。成为开源项目负责人需要建立声誉和获得其他维护人员的支持，这可以通过启动新项目或在现有项目中积累经验来实现。
GitHub、微软、谷歌和IBM加入开源安全基金会，展示了对开源安全的重视。持续交付基金会正式宣布Jenkins毕业，标志着Jenkins的成熟与社区承诺。JDK将搬迁至GitHub，为OpenJDK社区提供更多支持与资源。开源承担地震预警项目，展示了技术与开源合作的力量。
Grafana Labs完成万美元的B轮融资，GitHub ReadMe项目旨在分享和强调开源故事，DIA通过代币销售筹集资金，推动开源DeFi数据平台的发展。第二届中国开源科学软件创意大赛火热进行，强调开源软件在科学研究中的价值。Gitee支持国内开源发展，展示了技术基础设施建设的重要性。
开源软件许可证家族中的BSD许可证，对软件使用和分发施加了最低限制。允许源代码和二进制形式的重新分发，同时包括免责声明，保护了软件提供者的权益。
在开源软件领域，Gitpod提供了浏览器上的协作式开发环境，Pyre-check作为高性能的Python类型检查器，PhotoDemon则是一款免费的Windows照片编辑器。Microsoft开源内容丰富，包括Visual Studio Code、TypeScript等知名项目，展示了其在开源领域的贡献。开源安全基金会加强行业合作，确保开源软件安全性。ZDNet开源专栏提供了更多洞察与建议，推荐《所有人都看得见的工作》一书，深入探讨了开源软件社区的动态。
本刊每月更新，聚焦开源动态，提供知识共享的平台。欢迎通过GitHub Issue分享想法、新内容和推荐，共同构建更加繁荣的开源生态。
部署Kafka监控
在Kafka部署过程中，监控系统的设置至关重要。本文将简述搭建Kafka监控的实践经验，包括所选工具和环境配置步骤。
首先，确保Kafka实例在本地部署了三个实例，未使用Docker。监控方案选择了kafka_exporter、Prometheus和Grafana组合，详细选择理由可自行查阅网络资源。kafka_exporter在本地编译部署，因遇到go环境不匹配问题，最终选择源码编译，通过git克隆v1.7.0版本，设置goproxy以获取依赖库。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，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Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
见字如面，大家好，我是小斐。延续前文，本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。
首先，我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作，访问地址分别为：...:/ 和 ...:/。
以node_exporter数据采集器为例，先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据，需在该主机安装node_exporter采集器。
在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息，具体操作为：在scrape_configs下添加job_name，指定静态目标，添加...:目标。
配置文件配置完成后，由于是静态的，需要重新加载配置文件，重启Prometheus以生效。
在targets中查看是否已抓取到目标，根据上图可见，...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性，点击blogs.com/weskynet/p/领取本地安装包，包括源码。
解压Loki至本地后，根据文档配置文件。注意配置文件中的retention_period应为小时的整数倍。更多Loki配置信息，请参考grafana.com/docs/loki/l页面。
启动Loki服务，推荐在控制台操作以确保稳定运行。启动命令为：xxx.exe --config.file=配置文件.yaml。若条件允许，您也可将Loki服务挂载到Windows中，方法参考另一篇文章，了解如何挂载Elasticsearch等至Windows服务。
创建测试案例，使用基于.NET6的webapi服务。在此服务中，引用serilog包，并在appsetrings配置文件中添加日志输出配置，分别输出至控制台与Loki，并配置日志标签用于查询和规则匹配。
在启动项内注册serilog日志服务，确保自动关联配置文件。在控制器中新增日志写入测试方法，注入日志服务，输出不同类型的日志。
运行程序后，通过Swagger接口测试日志写入，控制台将显示日志输出。在Grafana中，通过数据源设置连接Loki，配置Loki部署地址（默认为本地），并测试连接成功。接下来，使用Explore菜单进行日志查询，预设查询区间，选择标签与标签值进行搜索，根据时间区间查询对应日志。同时，可以以Json形式查看日志，或进行关键字查询。
如果您需要配套的安装包和源码，可扫描下方二维码，或搜索公众号Dotnet Dancer，回复Loki获取所有内容。本文至此结束，希望对您的日志管理与分析工作有所帮助。