摘要: ###前言 今天开始聊一聊python3的asyncio。关于asyncio,大家肯定都有自己的理解,并且网上大神也把基础概念也解释的比较透彻。 本文写作的初衷,主要是理解asyncio的原理并且实现一遍。 话不多说,我们开始! ###一、知识准备 ● 理解进程、线程、协程。简单来说,这三个都是为了 阅读全文
posted @ 2021-12-20 10:43 it排球君 阅读(2457) 评论(0) 推荐(0)
摘要: nginx迁移到k8s中,access_log中的upstream_addr只记录service_ip。为了更方便的链路追踪,怎么记录pod_id?本文主要分享怎么利用nginx-ingress-controller来记录真实pod_id 阅读全文
posted @ 2025-12-08 13:55 it排球君 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 当初项目的本意是为了监测中心机房到全国各地(主要是省会与重要城市)的ping速率而创建,目标ip地址是根据某个ip网站爬取,而现在该网站已经下线了,导致目标ip无法获取,再加上所用组件版本已经年久失修,最后是本人懒惰~~,导致项目已经不可用很久了 今年勤奋战胜懒惰,又重新占领高地,想着把该项目 阅读全文
posted @ 2025-11-27 10:43 it排球君 阅读(441) 评论(1) 推荐(1)
摘要: 前言 上一小节描述了metrics、traces,本小节来把log也加进去,并且做一个traces与log的联动 当查看日志的时候,可以同时跳转到对应的jaeger,查看分段trace情况 应用服务 本次要测试的应用服务架构为 a.py-->b.py 业务服务会往对应的目录打印日志,并且日志包含了t 阅读全文
posted @ 2025-11-20 11:11 it排球君 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 jaeger的架构演变 在之前的描述中,一直使用jaeger:all-in-one来做数据存储与展示,jaeger:all-in-one就是将collector、query、ui、storage等等功能的大杂烩,在调试与测试环境中,非常方便,但是在生产环境肯定是不能这样用,本节就来 将其拆分成 阅读全文
posted @ 2025-11-18 10:46 it排球君 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 经过上一节,opentelemetry的基本操作都已经融会贯通,但是有位老哥提出疑问?我的代码都已经写完了,为了添加全链路,还需要重构之前的代码吗?那这个代价太大了。那本章就来讨论一下opentelemetry的注入的问题 本小节主要关注python注入 使用装饰器 使用装饰器的好处就是非常灵 阅读全文
posted @ 2025-11-12 10:52 it排球君 阅读(148) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 前言 某天一位业务研发老哥跑来咨询 研发老哥:我的服务出现了504,但是不太清楚是哪个环节报错,每次请求需要访问4个微服务、2个数据库、1个redis、1个消息队列。。。 苦逼运维:停停停,不要再说了,目前不支持链路追踪,只能手动帮你一个服务一个服务的排查了 先请老哥大概描述了一下业务逻辑以及访问方 阅读全文
posted @ 2025-11-10 10:50 it排球君 阅读(217) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 孤立森林,一种非常高效快速的异常检测算法 开始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest rng = np.ran 阅读全文
posted @ 2025-10-17 10:20 it排球君 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 彩笔运维勇闯机器学习:KNN算法,它也是分类中的一种 开始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_spli 阅读全文
posted @ 2025-10-13 10:51 it排球君 阅读(247) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 前言 本文讨论的GBDT算法,也是基于决策树 开始探索 scikit-learn 老规矩,先上代码,看看GBDT的用法 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassi 阅读全文
posted @ 2025-09-26 10:45 it排球君 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 彩笔运维勇闯机器学习,今天我们来讨论一下lasso回归,本期又是一起数学推理过程展示 坐标下降法 目标找到一组参数,使目标函数值最小。比如\(f(x,y)=3x^2+5xy+10y^2\),要找到\(x,y\)使得\(f(x,y)\)取值最小 \[x_j^{(k+1)} = \arg \min 阅读全文
posted @ 2025-09-22 10:19 it排球君 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)