1.Skywalking源码探针启动
2.Android 基于 Choreographer 的源码渲染机制详解
3.从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
4.还在用Zipkin分布式服务链路追踪?来试试这个吧!
5.WebRTC PeerConnection源码分析1-main window/附：WebRTC源码级深度解析，进阶大厂高级音视频开发者课程
6.如何对后台应用进行优化：使用应用性能管理工具
Skywalking源码探针启动
深入SkyWalking
SkyWalking探针是分析集成到目标系统中的代理或SDK库，负责收集遥测数据，源码包括链路追踪和性能指标。分析探针的源码实现方式基于目标系统的技术栈，尽管方式各异，分析cpa诱惑源码但核心功能一致：收集并格式化数据，源码然后发送到后端。分析
Skywalking Java Agent采用Java premain作为其技术方案。源码该方案在启动时挂载，分析相比以agentmain挂载的源码方式更为灵活，但受限于不能修改父类、分析接口和字段等。源码Skywalking Agent整体结构采用微内核设计，分析核心代码为apm-agent-core，源码负责启动、加载配置、加载插件、修改字节码、记录调用数据并发送至后端。apm-sdk-plugin模块则是特定中间件的插件，遵循Skywalking插件规范，Maven模块化集成即可。
Skywalking的启动流程基于java-agent，核心启动方法为premain。主要步骤包括初始化配置、加载所有配置、加载插件、查找并转化插件定义为增强类、创建ByteBuddy实例、进行字节码增强、创建边缘类集合、处理跨模块类访问问题、保存修改后的字节码以及启动服务并注册关闭钩子。
总体而言，SkyWalking探针的启动流程通过预定义的代码结构和机制，实现了高效的源码 驾考 cs远程监控和性能分析，为开发人员提供了强大的工具来优化和管理复杂应用系统。
Android 基于 Choreographer 的渲染机制详解
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本文深入探讨了 Android 开发者可能不常接触，但在框架渲染流程中至关重要的 Choreographer 类。我们将从引入背景、简介、源码解析、与核心组件的关系以及手机厂商优化思路等方面进行详述，旨在帮助开发者深入了解程序每一帧运行的原理，以及提升对关键组件如 Message、Handler、Looper、MessageQueue、Measure、Layout、Draw 的理解。
了解 Choreographer 有助于开发者掌握渲染机制的核心，从而优化应用性能。Choreographer 在渲染链路中作为连接器，确保 App 以稳定的帧率运行，减少帧率波动带来的不适感。通过结合 Systrace 和 MethodTrace 工具，开发者能更直观地理解这一机制。
在演进过程中，引入了 Vsync、TripleBuffer 和 Choreographer 机制，以提供稳定的帧率输出，使得软件层和硬件层同步工作。Choreographer 的引入，配合 Vsync 信号周期调整，控制了每一帧的绘制操作时机，确保 App 在 Hz 刷新率下稳定运行。
Choreographer 承担着渲染流程中的重要角色，通过与 SurfaceFlinger、Vsync 和 TripleBuffer 的协同工作，确保了以 fps 的帧率稳定输出画面。这一机制不仅提高了用户体验，啊哈算法 源码下载还为开发者提供了优化应用性能的途径。
Choreographer 的初始化、单例初始化、构造函数等核心部分，以及 FrameHandler、Choreographer 初始化链等细节，均涉及到关键的代码逻辑和流程。通过源码解析，我们能深入理解 Choreographer 如何在 Android 主线程中组织和管理每一帧的绘制过程。
Choreographer 处理一帧的逻辑主要围绕 doFrame 函数展开，包括计算掉帧、记录帧绘制信息、执行回调等关键步骤。通过 Systrace 观察这一流程，可以清晰地了解 Choreographer 如何组织和优化每一帧的渲染。
Choreographer 与 APM（应用性能监控）工具相结合，提供了丰富的性能监控接口，如 FrameCallback 和 FrameInfo，帮助开发者监控和优化应用性能。此外，Choreographer 还与 MessageQueue 和 Looper 等核心组件紧密关联，通过自定义 MessageLogging 等特性，增强了性能监控和优化能力。
针对移动事件优化、后台动画优化、帧绘制优化、应用启动优化以及高帧率优化，手机厂商通过修改源码，实现了对 Choreographer 的定制化增强，提高了系统性能和用户体验。这些优化策略展示了 Choreographer 在现代移动设备中的重要作用。
总之，Choreographer 是 Android 渲染链路中的关键组件，它通过稳定的帧率输出、优化的渲染流程以及与核心组件的高效协同，为开发者提供了强大的VHMS销售系统源码工具，以提升应用性能和用户体验。深入理解 Choreographer，将有助于开发者在实际应用中实现性能优化，实现更流畅、高效的移动应用。
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。java fcs校验 源码
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httpclient，同样监听特定事件，以构建完整的请求上下文，并生成标准的tracing信息。
通过安装SkyWalking并加入探针，后端服务的性能数据将被收集并上传至OAP平台进行分析，最终提供直观的APM信息。这一过程不仅简化了性能监控的实施，还极大地提高了数据分析的效率与准确性。建议读者亲自尝试安装SkyWalking，体验探针在实际服务中的应用。
还在用Zipkin分布式服务链路追踪?来试试这个吧!
微服务架构的兴起，为全球企业带来了转型的机遇与挑战。微服务的双刃剑效应，在带来诸多优势的同时，亦对运维、性能监控及错误排查提出了严峻考验。面对大型项目中服务节点的繁多与请求链路的复杂，分布式系统的APM管理系统应运而生，旨在帮助理解系统行为，分析性能问题，快速定位和解决问题。
APM系统，全称Application Performance Monitor，是用于监控和管理应用程序性能的工具。谷歌的Dapper论文，作为最早的APM系统原型，为开发者和运维团队提供了强大支持。基于Dapper原理，Pinpoint、SkyWalking等出色APM框架相继问世。SpringCloud官网也集成了一套基于Zipkin的系统：Spring Cloud Sleuth。
APM系统的基本原理主要围绕Google Dapper设计的几个核心概念：Span（请求的基本工作单元）与Trace（一次完整的调用链路，包含多个Span的树状结构，具有唯一的TraceID）。通过spanId、parentId，请求的每个链路得以串联。每次请求从发起至服务器开始，至返回response结束，每个span共享相同的唯一标识trace_id。
在选择APM框架时，主要需考虑以下几方面：探针的性能、收集器的可扩展性、全面的调用链路数据分析能力、对开发的透明性以及对应用拓扑的完整展现。Zipkin、Pinpoint与SkyWalking等框架各有优劣，SkyWalking凭借其在探针性能、开发透明性与数据分析能力上的优势，以及部署的便利性，成为了中小型企业的理想选择。
SkyWalking是一款提供分布式追踪功能的系统，自年起发展成为完整的APM解决方案。它适用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是在使用微服务架构、云原生或容积技术的场景。SkyWalking提供了分布式追踪与上下文传输、应用实例与服务性能指标分析、根源分析、应用拓扑分析、应用和服务依赖分析、慢服务检测、性能优化等主要功能。
其特色包括多语言探针或类库支持、Java自动探针，无需修改源码即可追踪和监控程序、社区提供的其他多语言探针、.NET Core与Node.js支持、多种后端存储选择、与OpenTracing API协同工作、轻量级、完善功能的后端聚合与分析、现代化Web UI、日志集成以及应用、实例和服务的告警。
为了使用SkyWalking，需要先确保Linux环境中的Elasticsearch服务已启动，并开放相应端口。安装过程分为三步：下载安装包、安装Skywalking的OAP服务和WebUI、部署微服务探针。在完成安装后，通过访问WebUI（默认端口为）可查看服务实例的性能监控、服务拓扑图、请求链路追踪信息与表格视图。
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WebRTC PeerConnection源码分析1-main window/附：WebRTC源码级深度解析，进阶大厂高级音视频开发者课程
当前音视频行业蓬勃发展，WebRTC作为优秀的音视频开源库，广泛应用于各种音视频业务中。对于高级音视频开发者而言，掌握业务适用性改造能力至关重要。深入学习与分析WebRTC，从中汲取有益经验，对开发者而言具有极高的价值。
本文基于WebRTC release-源码及云信音视频团队的经验，主要探讨以下问题：ADM（Audio Device Manager）架构解析、启动流程分析、数据流向解析。本文聚焦核心流程，旨在帮助开发者在有需求时快速定位相关模块。
ADM架构解析
在WebRTC中，ADM（Audio Device Manager）的行为由AudioDeviceModule定义，实现则由AudioDeviceModuleImpl提供。通过架构图可以看出，AudioDeviceModule全面规定了ADM的所有行为。AudioDeviceModule的主要职责在于管理音频设备的采集与播放。
AudioDeviceModule由AudioDeviceModuleImpl实现，包含音频设备实例audio_device_和音频缓冲区audio_device_buffer_。audio_device_负责与具体平台的音频设备交互，audio_device_buffer_用于存储音频缓冲区数据，是与AudioDeviceModuleImpl中的audio_device_buffer_同一对象。AudioDeviceModuleImpl通过AttachAudioBuffer()方法将audio_device_buffer_传递给平台实现。
音频缓冲区AudioDeviceBuffer包含play_buffer_与rec_buffer_，分别用于播放与采集音频数据。AudioTransport接口定义了向下获取播放与传递采集数据的核心方法。
关于ADM扩展的思考
在WebRTC实现中，主要关注硬件设备的实现，对于虚拟设备的支持不足。但在实际项目中，往往需要外部音频输入/输出支持。这可以通过在AudioDeviceModuleImpl中引入虚拟设备，实现与真实设备的切换或协同工作，简化了设备管理。
ADM设备启动时机与流程
ADM设备启动时机并不严格，通常在创建后即可启动。WebRTC源码中会在SDP协商后检查是否需要启动相关设备，根据需求启动采集或播放设备。启动流程涉及InitXXX与StartXXX方法，最终调用平台实现。
关于设备停止
了解启动过程后，设备停止逻辑与启动逻辑大体相似，主要涉及相关方法的调用。
ADM音频数据流向
音频数据发送核心流程涉及硬件采集、APM处理、RTP封装、网络发送等步骤。数据接收与播放则包括网络接收、解包、解码、混音与播放，整个流程清晰且高效。
如何对后台应用进行优化：使用应用性能管理工具
优化后台应用的关键在于有效识别和解决性能瓶颈。在缺乏应用性能管理工具（APM）时，通过调试和源码阅读找出问题变得复杂，尤其在团队协作和大型项目中。APM工具如New Relic，能实时监控和分析应用性能，通过收集运行数据在后台揭示应用运行状况，重点分析五个维度。
Apdex指标衡量用户对应用性能的满意度，将应用响应时间与理想时间T进行比较，分为满意、体验不佳和无法接受三种表现。New Relic作为常用工具，其基础版免费且功能丰富，适合小型Web应用，而专业版则针对中大型应用提供更多高级功能。以Django应用的博客为例，我们可以通过New Relic进行安装和配置，设置后几分钟，后台即可展示应用的性能数据。
在New Relic后台，我们可以观察到服务器响应时间、Python运行时间和数据库消耗等信息，以及Apdex值和吞吐量。对于性能优化，大型应用可能需要重点关注数据库，而对于我的博客，优化焦点可能是减少应用逻辑执行时间。New Relic还提供了函数级的详细分析，帮助我们找出耗时的部分，并考虑使用缓存等技术提升性能。同时，New Relic还提供了页面渲染时间的深入分析，有助于发现并优化页面加载速度。