Tsar是淘宝的一个用来收集服务器系统和应用信息的采集报告工具，如收集服务器的系统信息（cpu，mem等），以及应用数据（nginx、swift等），收集到的数据存储在服务器磁盘上，可以随时查询历史信息，也可以将数据发送到nagios报警。 Tsar能够比较方便地增加模块，只需要按照 tsar 的要求编写数据的采集函数和展现函数，就可以把自定义的模块加入到tsar中。 安装 Tsar目前托管在GitHub上，下载编译安装步骤: [azureuser@mono tsar-master]$sudo wget -
tsar是淘宝自己开发的一个采集工具（类似于sar工具），主要用来收集服务器的系统信息（如cpu，io，mem，tcp等），以及应用数据（如squid haproxy nginx等）。
tsar（Taobao System Activity Reporter）可将收集到的数据存储在磁盘上，另外可以支持将数据存储到MySQL中，也可将数据发送到Nagios报警服务器。在展示数据层面，可以指定模块，并且支持对多条信息的数据进行Merge输出，如果带--live参数，还可以输出秒级的实时信息。tsar 可以监控CPU、IO、内存、TCP等系统状态，也可监控Apache、Nginx/Tengine、Squid等服务器状态。
几个星期前，我花了一个晚上阅读人类引爆的最大的核弹。 像往常一样，这让我想知道我是否可以用Wolfram语言做任何与此主题相关的事情。 在阅读了最大核弹的影响和半径这些影响的测量或观察后，我发现GeoGraphics非常方便实现这些。
这是一篇来源于阿里内部技术论坛的文章，原文在阿里内部获得一致好评。作者已经把这篇文章开放到云栖社区中供外网访问。文章内容做了部分删减，主要删减掉了其中只有阿里内部才能使用的工具的介绍，并删减掉部分只有通过阿里内网才能访问到的链接。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
平时的工作中经常碰到很多疑难问题的处理，在解决问题的同时，有一些工具起到了相当大的作用，在此书写下来，一是作为笔记，可以让自己后续忘记了可快速翻阅，二是分享，希望看到此文的同学们可以拿出自己日常觉得帮助很大的工具，大家一起进步。
jvm调优实战笔记之基础知识简介 I. 背景 java后端，提供了一个svg渲染的服务，在qps较大时，会出现频繁的gc，而此时的服务器性能本身并没有达到瓶颈（cpu,load,io都不太高）因此考虑调整一下jvm的相关参数，看是否可以提升服务性能 jvm相关参数记录 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000 -XX:+CMSParalle
NR,NR表示从awk开始执行后，按照记录分隔符读取的数据次数，默认的记录分隔符为换行符，因此默认的就是读取的数据行数，NR可以理解为Number of Record的缩写。
图 under the strange horizon by joeyjazz
平时的工作中经常碰到很多疑难问题的处理，在解决问题的同时，有一些工具起到了相当大的作用，在此书写下来，一是作为笔记，可以让自己后续忘记了可快速翻阅，二是分享，希望看到此文的同学们可以拿出自己日常觉得帮助很大的工具，大家一起进步。 闲话不多说，开搞。
表示从awk开始执行后，按照记录分隔符读取的数据次数，默认的记录分隔符为换行符，因此默认的就是读取的数据行数。
使用wrk模拟http压力打nginx时，发现压测过程中持续出现重传现象，而且在高压下和低压下都会出现不同程度的重传。
更多请参考：Linux sed 命令在新窗口打开 或者 Linux sed命令详解在新窗口打开
APT28 看来可以获得今年安全奥斯卡的史诗级失败奖了。因为他们对参加 CyCon 安全大会的专家们使用了鱼叉式钓鱼攻击。 本月初，APT28 对 CyCon的参会人员发动了这次攻击，CyCon 是北约联合防御中心（CCDCOE）和西点军校网络研究所合办的安全会议。 APT28 这次真的太蠢了，对安全圈一点敬意都没有 很显然，参加这次会议的基本都是安全圈的专家，对鱼叉钓鱼，恶意软件和 APT 组织都太了解了。 而 APT28 呢，他们是否使用了还没曝出的 0day漏洞，来让专家措手不及？然而并没有。他们
CMDB翻译过来，Configuration Management DataBase，其实也是配置管理的意思，但从实际情况看，CMDB的概念定义已经出现了很大的局限性，之前老王也专门写过一篇文章《如何理解CMDB的套路》来阐述过这个观点，今天我从我们团队自己的实践过程中的理解和角度再来呼应下，因为这一点理解不清楚，基础打不好，后续的自动化也好，DevOps也好，等等等等，都将无从谈起。
闻茂泉，阿里巴巴计算平台事业部大数据基础工程团队SRE运维专家。通过阅码场平台将日常工作中积累的一些性能分析方面的经验，与打造的性能分析的工具跟大家一起做个分享。系统性能分析ssar工具已经开源到了龙蜥社区。
说起性能分析就不得不提到《性能之巅》这本书，它是业界里程碑式的经典书籍。在书中第4章观测工具部分，Brendan告诉我们观测工具主要包括：计数器(Counters)、跟踪(Tracing)、采样(Profiling)和监控(Monitoring)几大类。
Cisco Talos最近发现了知名黑客组织74（又名Tsar Team，Sofacy，APT28，Fancy Bear…）的一种新型恶意行动，具有讽刺意味的是，这次行动中的使用的诱饵文件是一份有关美国网络冲突会议的Word文档。美国网络冲突会议由美国军事科学院，军事网络研究所与北约的网络军事学院和网络防御中心合作而共同开展，所以从这个文档的性质出发，我们认为这次行动主要针对网络安全从业人员或者是感兴趣的人。与之前发起的行动不同，这次的文档不包含Office exploit，也不包含0day，只有一个恶意的
收到研发反馈，TCP重传严重。主机报文重传是TCP最基本的错误恢复功能，它的目的是防止报文丢失
导语：运维可以说是世界上最紧张且强度最大的工作之一，每个杂乱无章的问题背后都需要我们的深入的抽丝剥茧。尤其是当你面对的问题直接与收入业务、海量服务运营挂钩时，可谓是肾上腺素瞬间飙升。压力的存在可能诱发
vmstat、sar（sysstat工具包）、mpstat、oprofile、nicstat、dstat、iotop、tsar、iostat 掌握几个即可，功能大同小异（个人常用的是 dstat、sar）。
排查出问题并找到根本原因加以解决，个人认为是一件很成就感的事情。曾经有人问过我：“你是怎么想到问题出现在xxx的？又是怎么确认根本原因是xxx的？”，我只能轻描淡写的回答：“靠经验”，然后感觉这个逼装得还可以。其实这里说的“靠经验”是很模糊的，一直以来大家可能都觉得排查问题要靠经验，但是又说不出具体通过什么样的经验排查出了问题，最后让排查问题逐渐变成了一门玄学。其实问题排查工作往往遵循一些通用且不成文的实践规则，并不是一门所谓的玄说，结合自身经历、总结，希望能为大家的实际工作带来助益。
大家好，我是易安！今天我们谈一谈运维相关的话题，配置管理，专业一点就叫作 CMDB（Configuration Management DataBase）。
由于业务应用 bug(本身或引入第三方库)、环境原因、硬件问题等原因，线上服务出现故障 / 问题几乎不可避免。例如，常见的现象包括请求超时、用户明显感受到系统发生卡顿等等。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
很好的一本书，读完大受启发。没有讲具体的技术，就像武功秘籍，提升的是认识和见识。1-4章讲运维的基础，5-7章讲效率和稳定性方面的实践，8-9章讲云计算方面的思考和实践，10章讲个人成长与趋势热点分析。最后拓展讲了一下个人成长和趋势热点的关系。
数据库性能优化需要从多个方面进行综合考虑。 例如：系统资源是否充足、资源模型的设计（高性能 vs 大存储）、表的设计以及规划、SQL改写和优化等等，本文只要介绍adb sql的优化
这是作者新开的一个专栏，主要翻译国外知名的安全厂商APT报告文章，了解它们的安全技术，学习它们溯源APT组织的方法，同时锻炼作者的英语能力，希望对您有所帮助。第一篇文章主要分享Linux系统下针对性的APT攻击及技术要点，并结合作者经验及相关资料简单总结溯源部分APT组织的方法。
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
转自: GitHub/architect-awesome , 大体结构如下(更新时间: 2018-06-22)
原文地址： https://github.com/xingshaocheng/architect-awesome 《后端架构师技术图谱》 更新于20180513 数据结构 队列 集合 链表、数组 字典、关联数组 栈 树 二叉树 完全二叉树 平衡二叉树 二叉查找树（BST） 红黑树 B-，B+，B*树 LSM 树 BitSet 常用算法 排序、查找算法 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 归并排序 希尔排序 堆排序 计数排序 桶排序 基数排序 二分查找 Java 中的排序
文件包含漏洞即：file inclusion 属于代码注入漏洞，为了减少重复代码的编写，引入了文件包含函数，通过文件包含函数将文件包含进来，直接使用包含文件的代码；简单来说就是一个文件里面包含另外一个或多个文件
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