页面停留时间（Time on Page）简称 Tp，是网站分析中很常见的一个指标，用于反映用户在某些页面上停留时间的长短，传统的Tp统计方法会存在一定的统计盲区，比如无法监控单页应用，没有考虑用户切换Tab、最小化窗口等操作场景。 基于上述背景，重新调研和实现了精确统计页面停留时长的方案，需要 兼容单页应用和多页应用，并且不耦合或入侵业务代码。
通常情况下我们不会遇到前端性能监控的需求，但是当我们的关键项目真的有这个需求的时候应该怎么做呢？
前些日子，我所在的Team接到了一个“大活儿”，为我们公司某个服务（出于保密的原因，这里不能直说）做数据可视化及数据分析平台。
随着短视频的流行，用户在碎片化场景下消费的视频内容越来越多。短视频本身时长较短，首帧体验尤为重要。随着预加载、预下载、IP直通车等传统优化手段使用，首帧体验有了明显提升。但经过进一步的数据分析，在手Q中长尾中低端机上，首帧表现依然不够理想。首帧优化已经进入深水区，受Google ExoPlayer切换清晰度方案（不用重启解码器）的启发，我们探索出一种适合短视频场景的，基于Android平台的跨播放器解码器复用方案，对中低端机首帧性能提升明显。本文是对整体方案的介绍，希望能帮助大家在首帧优化方向上提供新的思
作者简介 建成，携程高级前端开发，对前端工程化、性能优化、效率提升等方面有浓厚兴趣。 背景 对于一款互联网产品来说，用户体验始终扮演着重要的角色，尤其是在后互联网时代，增量见顶，竞争方向逐渐转为存量用户，体验的好坏可能直接决定着一个用户的去留。 据统计，网页加载时间从 1 秒增加到 3 秒，跳出率就会提高 32％；如果网页加载时间从 1 秒增加到 6 秒，跳出率就会上升 106％。 基于此，携程金融前端团队对内部SSR应用的性能实施了一系列的治理，本文将从性能监测、数据处理与分析、优化之路等方面来分享。
传统上，软件的最终发布是个充满压力的过程，需要大量的手工配置、操作和团队配合。为了发布的可靠性，开发人员需要准备详尽的部署文档，然后再把相关信息同步给运维人员执行部署，由运维人员执行一系列个性化的发布脚本，部署完后还需要测试人员做详尽的手工验证。
App “耗电综合征” 当我们说一个 App 耗电的时候我们在说什么？ 我们可能是指 App 吃 CPU 导致系统掉电快，也可能是在说系统告警 App 后台扫描频繁消耗电量，还可能是在说使用 App 时手机发烫严重…… 是的，相对于 Crash、ANR 等常见的 APM 指标，Android App 电量优化更像是一个综合性的问题。 一方面，造成 App 耗电的原因是多种多样的，比如 CPU/GPU Load、屏幕、传感器以及其他硬件开销等，每个分类的排查思路是大相径庭的，再加上 AOSP 没有 “官方”
从配置中心角度来看，性能方面Nacos的读写性能最高，Apollo次之，Spring Cloud Config依赖Git场景不适合开放的大规模自动化运维API。
当我们用 K8s + Docker 容器化部署基于 SpringCloud 微服务时，根据实际业务需要，可能会对某些服务采取多节点实例部署，这样可以实现服务的负载均衡及高可用架构。但我们有时为了监控服务的稳定性，除了 K8s 平台提供的控制台监控以外，项目组内部也会针对微服务的稳定性提出监控的需求，来开发自己内部监控的平台，所以需要通过采集服务节点不同时刻的日志数据来分析服务的健康状态，从而实现对服务监控预警的目的。
本文带大家来了解一下云函数的冷热启动过程，以及面对云函数这种冷热启动模式，开发者需要注意哪些问题。 效果展示 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里的云函数冷热启动模式是什么意思。 冷启动是指你在服务器中新开辟一块空间供一个函数实例运行，这个过程有点像你把这个函数放到虚拟机里去运行，每次运行前都要先启动虚拟机加载这个函数，这是比较耗时的一个过程，所以云函数需要尽量减少自身冷
目录： 一、监控简介 二、监控策略 三、总结 一、监控简介 微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，大部分功能模块都是运行在不同的机器上，彼此通过服务调用进行交互，前后台的业务流会经过很多个微服务
TakinTalks稳定性社区专家团成员，前虎牙SRE负责人，资深运维专家和架构师，拥有20年软件开发、架构、运维、SRE经验。历任项目研发负责人、SRE负责人、架构师，事故管理委员会委员、基础保障部架构师委员会委员。熟悉基于微服务架构的直播业务、音视频业务、海外直播业务的稳定的保障体系。在混合多云架构、可观测性、预案、变更管控、AIOps等SRE领域有深入研究和丰富经验。参编信通院《信息系统稳定性保障能力建设指南》。
然后我们再来看一下腾讯云云函数文档里的简介 https://cloud.tencent.com/document/product/583/9199
1、用户通过kubectl或其他api客户端提交需要创建的pod信息给apiServer。 2、apiServer开始生成pod对象的信息，并将信息存入etcd，然后返回确认信息至客户端。 3、apiServer开始反映etcd中的pod对象的变化，其它组件使用watch机制来跟踪检查apiServer上的变动。 4、scheduler发现有新的pod对象要创建，开始为Pod分配主机并将结果信息更新至apiServer。 5、node节点上的kubelet发现有pod调度过来，尝试调用docker启动容器，并将结果回送至apiServer。 6、apiServer将接收到的pod状态信息存入etcd中。
在《Serverless 音视频转码 —— 芒果 TV 落地实践（上）》中，我们回顾了芒果 TV 吴坚强老师在 techo 大会的精彩分享，芒果TV 音视频编解码业务团队通过使用腾讯云 Serverless 音视频转码服务，成本降低 45% 以上，引起大家的广泛关注，小伙伴们都跃跃欲试！ 本文我们将带领大家一起使用云函数 + COS + CLS + FFmpeg 构建高可用、并行处理、实时日志、高度自定义的视频转码服务。我们在此提供了两种方案，您可以直接用转码应用，一键部署，也可以通过 用函数的长运行方案
之前在 大规模场景下 Prometheus 的优化手段 中，我们想尽 "千方百计" 才好不容易把 Prometheus 优化到适配大规模场景，部署和后期维护麻烦且复杂不说，还有很多不完美的地方，并且还无法满足一些更高级的诉求，比如查看时间久远的监控数据，对于一些时间久远不常用的 "冷数据"，最理想的方式就是存到廉价的对象存储中，等需要查询的时候能够自动加载出来。
这篇图文并茂，高端大气上档次，思维缜密的文章，一看就和我平时的风格不同。对了。这不是我写的，是我家写一手好代码，炒一手好菜的男神架构师老公的大作，曾发表于技术公号，经本人授权转载，如有技术问题，我代为请他本人解答~~ 一、Java平台体系及应用场景 从1995年Sun Microsystems公司正式推出Java，到2006年时Sun公司将其开源，迄今为止已经有了20年的历史。Java本身已不仅仅只是一门面向对象的编程语言，而是由一系列计算机软件和规范形成的技术体系，这个技术体系提供了完整的跨平台开发与部署
也许你有听过一个问题，你这款 web 应用性能怎么样呀？你会回答什么呢？是否会优于海量 web 应用市场呢？本文就来整理下如何进行 web 性能监控？包括我们需要监控的指标、监控的分类、performance 分析以及如何监控。
一、基于aws lambda构建监控告警的思考二、什么是serverless？三、serverless解决了什么问题四、常见serverless应用场景五、为什么serverless淡出视野？六、参考
奈飞公司提出混沌工程实践后，伴随着业务上云，国内企业纷纷仿效，不少工具厂商也推出了相应的工具。但有些企业的运维部门在实践混沌工程时，主要是用工具厂商所提供的工具，或使用自研的工具，进行故障注入探索性测试。其间缺乏针对该企业以前所发生的生产环境线上事故设计混沌工程实验。这导致将“混沌工程实验”做成了场景较为简单和单一的针对基础设施层的“故障注入探索性测试”。其后果就是测试做了不少，但发现的未知的复杂系统的失效模式却不够多。另外这些测试与线上事故缺乏直接关联，导致难以体现混沌工程实践的价值。
众说周知，随着微服务技术架构的流行，应用程序在监控层面的复杂度越来越高，维护实施成本也同样增高，但技术发展到今天，解决的办法也随之出现了，今天我们要介绍的就是全链路监控。
Fundebug 的微信小程序监控插件在 0.5.0 版本已经支持监控 HTTP 请求错误，在小程序中通过wx.request发起 HTTP 请求，如果请求失败，会被捕获并上报。时隔一年，微信小程序插件已经更新到 1.3.1, 而且提供了一个非常有用的功能，支持监控 HTTP 慢请求。对于轻量级的性能分析，可以说已经够用。
etl-engine 监控面板 实现动态监控“任务执行成功率分析”、“API接口调用分析”、“调度运行时长”、“服务心跳分析”等功能，
前面我们完成了日志监控系统的搭建，这一节将会介绍在开发中比较紧密的应用服务监控的内容了。
本接口(CreateInstances)用于创建一个或多个指定套餐的轻量应用服务器实例。
登录【控制台】，选择【弹性MapReduce】进入左侧的【集群监控】，可以看到监控分为服务监控与主机监控
甘特图的主要作用是项目管理，可以用图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间，如下图
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库？有了腾讯云计算作为基础，我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成，而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
本次企点客服-电话客服3.2版本 共计更新/优化了14个功能点 快来看看新功能在哪里/怎么用！ 一、全自动化质检 | 二、系统坐席 | 三、新增SIP硬电话 | 四、总机号新增归属地信息 | 五、话费余额提醒 | 六、话务报表支持定时邮件发送报告 | 七、API接口能力 八、其他优化：1.事后整理优化 | 2.通话概览优化 | 3.坐席监控优化 | 4.通话接听提示音 | 5.高级话务功能 |6.咨询转接优化 |7.技能组呼损控制 全自动化质检 功能介绍：打造全新语音质检模块，实现全自
对于运维工程师来说，需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌，比如我当前的架构每秒并发是多少，我服务器最大能接受的并发是多少，是什么导致我的性能有问题；如果当前架构快达到性能瓶颈了，是横向扩容性能提升大，还是纵向扩容性能提升大。
2008 年 Netflix 在整体微服务化和数据中心迁移至 AWS 云的背景下，开始了在生产环境进行系统弹性的测试。最早为大家熟知的是 Chaos Monkey，一个在生产环境中随机选择并关闭服务节点的工具。它的名字来源于其工作的方式：如同一只野生、武装的猴子，释放到在数据中心，来造成严重的破坏。
踏足行业几年了，始终游离于中小型项目，由于项目用户较少，所以前端监控方面非常生疏，最近开始接收大流量项目，却对埋点，监控一无所知，深感惭愧，于是苦学几日，心得如下：
陈云，数数科技资深云原生研发工程师，专注于云原生在大数据场景下的应用探索。负责数数科技TE(新一代数据分析引擎)的云原生方向架构建设、优化和迭代。 背景 ThinkingEngine （简称“TE”）新一代数据分析引擎，由数数科技研发，提供一站式的数据应用服务。让数据分析能够覆盖全品类分析场景，帮助游戏公司专注在游戏本身的业务上，更好地挖掘数据价值。 我们常常会收到客户的反馈：在业务高峰时容易出现分析查询慢和卡顿的情况。造成这种现象的原因是查询引擎在业务高峰时资源瓶颈，查询只能排队等待。用户也采取过增加资源
作者简介 Harry，携程资深后端开发工程师，负责直连平台建设，关注系统高可用、数据驱动等领域。 一、前言 携程门票活动供应商直连平台（以下简称“直连平台”）通过API对接多个供应商的订单和商品系统，实现自动化信息同步和状态流转。 随着业务的高速发展，供应商的对接需求与日俱增，这不仅对直连平台接入供应商的上线效率提出更高的要求，同时供应商系统的物理网络限制、稳定性参差不齐等情况也给直连平台带来不小的挑战。 本文将从提高供应商接入效率和增强系统稳定性两个方面分享直连平台的实践经验。 二、背景 2.1 系统介绍
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尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提。
如果通过快速配置的方式进行购买云服务器，云服务器的初始密码将会以电子邮件和控制台站内信发送给您。
哨兵机制是用来解决主从同步Master宕机后的动态自动主从切换问题。 主要有以下作用
大家好，我是小卷聊开发。春暖花开即将到来，整理了13道Redis高频面试题，有些不全面还请谅解，感谢观看！！！
Web 函数（Web Function）是云函数的一种函数类型，区别于事件函数（Event Function），Web 函数通过支持原生的 HTTP/WebSocket 协议，兼容任意一种原生 Web 框架编写的 Web 服务，无需改造即可将传统项目部署到函数，保证和本地开发服务体验一致。 自 21 年 6 月推出以来，广受欢迎，数万传统 Web 项目轻松迁移到函数上，让老代码也能在 Serverless 基础设施上继续发光。然而，随着 Web 函数在更多场景得到应用，一些问题也逐渐暴露出来。 01 We
前面的文章有分析，Monitor 模块监控的内容分为 Hardware 和 Software 两位。
埋点上报是将应用层事件上传至上层平台的过程。比方说，在某购物网站上，用户点击了「收藏」按钮，此时，一个点击事件就生成了，这一事件会被上报至一个数据分析平台。这样，相关的数据分析师、产品经理、运营等同学便可以在数据分析平台，通过这些上报的事件数据分析，得出应用中可以优化的方方面面。由此可见，埋点上报是每个产品走向卓越的重要一环。
问题已经分析出来了，就是某个SQL阻塞了其他请求，那么如何找到这条SQL呢？有两种方式
前面我们已经学习了 Prometheus 的使用，了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示，通过 AlertManager 来进行报警，这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了，但是也仅仅局限于测试环境，对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方，其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用。
我的前文《构建MySQL自动化平台思路》中提过的MySQL平台自第一期上线后，一直都是顺风顺水的。
To B 和To C 业务产品的异同点。那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么….
TakinTalks稳定性社区专家团成员。2018年加入去哪儿网，目前负责去哪儿网CI/CD、监控平台和云原生相关平台建设。期间负责落地了去哪儿网容器化平台建设，协助业务线大规模应用迁移至容器平台，完成监控系统Watcher2.0的改造升级和根因分析系统落地。对监控告警、CI/CD、DevOps有深入的理解和实践经验。
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 携程目前拥有15000+座席，日均电话呼出量30W左右，在如此规模的呼叫中心外呼业务中，我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率，从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。 作为纯软平台，由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性，这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性：根据算法预测出将要空闲的座席人数
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