1.ApacheSkyWalking监控MySQLServer实战解析
2.Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置
3.apache rocketmq详解（二）实战之客户端代码实现
4.一文详解RocketMQ-Spring的源码源码解析与实战
5.分布式数据库中间件Apache ShardingSphere京东落地实战
6.Apache Iceberg + Arctic 构建云原生湖仓实战
ApacheSkyWalking监控MySQLServer实战解析
正文
Apache SkyWalking 在本月初发布了 SkyWalking Backend、UI 的实战9.2.0 版本 以及SkyWalkingJavaAgent 8..0 版本，其中就有笔者贡献的源码hutool-pose 部署
我们这里使用 docker compose 部署，docker-compose.yml 完整配置如下：
version: ‘3.8’services:
mysqld-exporter:
image: prom/mysqld-exporter:v0..0
container_name: mysqld-exporter
ports:
– :
environment:
– DATA_SOURCE_NAME=mysql_exporter:mysql_exporter@(mysql地址:)/
– TZ=Asia/Shanghai
otel-collector:
image: otel/opentelemetry-collector:0..0
container_name: otel-collector
command: [ “–config=/etc/otel-collector-config.yaml” ]
volumes:
– /opt/data/otel-collector-config.yaml:/etc/otel-collector-config.yaml
expose:
–
将docker-compose.yml 和otel-collector-config.yaml 配置文件上传到服务器并放到 /data/opt/ 目录下，实战执行 docker composeup -d 即可启动mysqld-exporter 和otel-collector 服务。源码
启动完成之后，实战元旦祝福源码html我们可以通过访问mysqld-exporter 服务/apache/skyw… 。源码之前看到过一句话，实战对技术有追求的源码开发者都应该去参与开源项目。
相关链接
github.com/prometheus/…opentelemetry.io/docs/concep…skywalking.apache.org/docs/main/v…以上就是实战Apache SkyWalking 监控 MySQL Server 实战解析的详细内容，更多关于Apache SkyWalking监控MySQL的源码资料请关注其它相关文章！
Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置
选择免费服务器平台，实战如华为云，源码安装CentOS系统，实战以便后续能够顺畅运行Docker和Apache SkyWalking相关组件。源码
利用宝塔面板，作为服务器管理界面，简化Linux管理流程。通过宝塔面板安装过程，确保系统配置正确，如开放端口。
安装Docker于宝塔面板中，便于后续部署Apache SkyWalking所需应用。
为部署Apache SkyWalking，首先确保使用特定版本的镜像，如elasticsearch:7.5.1和apache/skywalking-oap-server:6.6.0-es7，避免兼容性问题。下载agent源码包，准备后续的安装流程。
借助docker环境，安装并配置Elasticsearch，进行持久化存储设置，确保数据安全稳定。在服务器上启动Elasticsearch并验证其正常运行。
通过Docker安装Apache SkyWalking OAP，php源码技巧并指定Elasticsearch用于数据存储，完成部署。
接着安装SkyWalking UI，并设置端口为，避免与系统其他服务冲突。确保在华为云中开放相应端口。
应用接入部署中，Java应用接入以SpringBootDemo为例，通过Maven构建并打包应用，使用skywalkingagent实现监控功能，指定agent服务名和服务地址，启动应用时自动集成SkyWalking监控。
对于非Java应用接入，暂未详细说明，后续将补充相关流程。
访问SkyWalking UI，展示应用监控数据，包括拓扑图、API调用详情等，实现全链路监控功能。
总结，通过Docker环境部署Apache SkyWalking，实现应用监控与优化，简化服务器管理，并提供直观的可视化界面，便于监控应用性能与问题定位。
apache rocketmq详解（二）实战之客户端代码实现
Apache RocketMQ客户端实战详解
Apache RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴开源并最终成为Apache顶级项目。它强大且灵活，适用于实时处理、日志收集等场景，开源社区活跃，为开发者构建分布式系统提供了坚实基础。 要实现客户端生产者和消费者，cdp系统源码首先需要确保主题已创建，并处理异常。生产者负责将消息发送到指定主题，需处理jar包引用，如使用rocketmq-spring-boot-starter或rocketmq-client。配置文件中，Name-server地址应列出集群所有节点，消费者配置需指定group、发送超时时间和重试次数。 消费者部分，创建监听器接口实现类，根据业务逻辑创建多个业务实现类，核心是实现MessageListenerConcurrently接口。生产者方法则提供了丰富的功能，包括单项消息、同步异步发送、顺序消息等，以及带tag和时间间隔的消息发送。一文详解RocketMQ-Spring的源码解析与实战
火箭MQ与Spring Boot整合详解：源码解析与实战 本文将带你深入理解在Spring Boot项目中如何运用rocketmq-spring SDK进行消息收发，同时剖析其设计逻辑。此SDK是开源项目Apache RocketMQ的Spring集成，旨在简化在Spring Boot中的消息传递操作。 首先，我们介绍rocketmq-spring-boot-starter的基本概念。它本质上是一个Spring Boot启动器，以“约定优于配置”的理念提供便捷的集成。通过在pom.xml中引入依赖并配置基本的配置文件，即可快速开始使用。 配置rocketmq-spring-boot-starter时，需要关注以下两点：引入相关依赖和配置文件设置。生产者和消费者部分，我们将分别详细讲解操作步骤。 对于生产者，仅需配置名字服务地址和生产者组，redisson源码推荐然后在需要发送消息的类中注入RocketMQTemplate，最后使用其提供的发送方法，如同步发送消息。模板类RocketMQTemplate封装了RocketMQ的API，简化了开发流程。 消费者部分，同样在配置文件中配置，然后实现RocketMQListener，以便处理接收到的消息。源码分析显示，RocketMQAutoConfiguration负责启动消费者，其中DefaultRocketMQListenerContainer封装了RocketMQ的消费逻辑，确保支持多种参数类型。 学习rocketmq-spring的最佳路径包括：首先通过示例代码掌握基本操作；其次理解模块结构和starter设计；接着深入理解自动配置文件和RocketMQ核心API的封装；最后，通过项目实践，扩展自己的知识，尝试自定义简单的Spring Boot启动器。 通过这篇文章，希望你不仅能掌握rocketmq-spring在Spring Boot中的应用，还能提升对Spring Boot启动器和RocketMQ源码的理解。继续保持学习热情，探索更多技术细节！分布式数据库中间件Apache ShardingSphere京东落地实战
文章标题：分布式数据库中间件Apache ShardingSphere京东落地实战 文章内容： Apache ShardingSphere作为一款开源的分布式数据库中间件，为企业提供了数据水平&垂直拆分、分布式事务、数据服务治理、数据安全等需求的一系列解决方案。京东作为其主要推动者，通过一系列实战落地，展示了Apache ShardingSphere在互联网应用架构和云服务架构中的强大功能。以下是对Apache ShardingSphere的介绍及京东落地实战的具体内容。 一、Apache ShardingSphere概述 Apache ShardingSphere是一个分布式数据库中间件生态圈，自年开源以来，monitor源码讲解不断升级、重构并进入Apache基金会孵化器。它由京东集团主导，多家公司与社区共同参与贡献，旨在满足互联网应用架构和云服务架构的多样化需求。生态圈由数据分片、分布式事务、数据库治理三大核心功能组成，支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等多模式连接，提供清晰的管控界面，以及Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar等接入端。 二、Apache ShardingSphere核心功能&接入端 1. **数据分片**：通过多种策略实现数据库表的高效切分，包括哈希取模、范围划分、标签分类、时间范围以及复合分片等，支持复杂业务场景下的数据组织与管理。2. **分布式事务**：提供跨数据库事务管理，确保数据一致性，支持复杂业务逻辑的执行。
3. **数据库治理**：实现配置信息动态统一管理、调用链与拓扑图、高可用管理、数据脱敏安全、权限控制等强大功能，提升数据库管理效率与安全性。
4. **接入端**：包括Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和即将推出的Sharding-Sidecar，满足不同应用场景需求，实现与底层数据库的无缝连接与管理。
三、Apache ShardingSphere京东落地实战
在京东的实际应用中，Apache ShardingSphere展示了其在解决业务复杂性、性能优化、数据安全等方面的强大能力。通过引入ShardingSphere作为分布式数据库中间件，京东实现了业务系统的高性能扩展与优化，同时确保了数据的一致性和安全性。落地过程中，针对SQL兼容性、分布式主键生成、业务分片键值注入和性能优化等关键问题，ShardingSphere提供了完整的解决方案，确保了业务的稳定运行。 四、Apache ShardingSphere迭代与规划 随着技术的发展与应用需求的变化，Apache ShardingSphere不断进行迭代与优化，拓展新的功能与应用场景。未来规划将更注重性能优化、安全性提升、以及与现代云服务架构的深度融合，以满足不断发展的业务需求。 五、写在最后 Apache ShardingSphere作为一个开放的开源项目，鼓励社区的积极参与与贡献。通过实际落地案例的分享，可以更直观地了解其在解决分布式数据库问题时的灵活性与实用性。希望更多开发者能够加入Apache ShardingSphere的生态系统，共同推动分布式数据库技术的发展。Apache Iceberg + Arctic 构建云原生湖仓实战
本文深入探讨了云原生湖仓（Cloud Native Lakehouse）的构建实践，特别关注了Apache Iceberg和Arctic这两款技术在实现这一目标中的关键角色。基于云平台的湖仓设计旨在利用弹性扩缩容、低成本存储及低运维成本，但同时也面临挑战。Arctic作为数据湖管理系统的开源选项，提供了自我管理功能和开箱即用的湖仓体验，尤其适合构建流批融合的湖仓架构。
湖仓一体是现代数据处理架构的创新，结合了数据湖和数据仓库的功能，以适应新兴业务对多样数据的处理需求。虽然Hive等工具在早期有所贡献，但它们并不能完全满足流批统一的需求。 Iceberg等项目在处理结构化数据上有所突破，但构建完整的生产级湖仓一体还需配合其他管理组件，如Arctic，来解决表管理等问题。
在云原生环境中，湖仓一体与云计算的无缝结合尤为重要。云技术大大降低了运维成本，使得云原生湖仓设计成为可能。然而，从传统数仓转型到云原生湖仓过程中，企业需要克服技术差异和架构迁移的挑战。
Apache Iceberg以其适合云场景的特性脱颖而出，特别在数据湖表格式选择上。Iceberg的数据湖表设计解决了高效处理结构化数据的问题，但配合Arctic的管理系统，可以提供全面的湖仓管理，包括元数据管理、持续优化和统一表管理。
在实战部分，本文将展示如何在AWS云平台上基于Iceberg和Arctic构建云原生湖仓。首先，通过创建S3存储桶、VPC和EC2云主机搭建环境，然后部署Arctic AMS，并配置Iceberg Catalog。通过Flink和Spark任务演示数据入湖、查询和自动优化功能，展示了Arctic的易用性和性能优化能力。
总结来说，本文通过详细的步骤和案例，展示了Iceberg和Arctic如何携手构建云原生湖仓，帮助企业高效管理结构化和非结构化数据。对于数据湖、湖仓一体和相关技术有兴趣的读者，可以通过联系社区获取更多信息和交流。
Flink介绍-《Fink原理、实战与性能优化》
在数据处理的进化版图上，Apache Flink以其独特的魅力脱颖而出，作为一款专为高吞吐量、低延迟和高性能设计的分布式流处理框架，它在实时数据世界中扮演着至关重要的角色。相较于传统的单体架构（集中式存储，维护复杂</）和微服务架构（独立服务，数据仓库繁复</），Flink以Lambda架构和有状态流计算为核心，为我们提供了一种更为高效且灵活的解决方案。 凭借其卓越的性能，Flink不仅支持实时流处理，还能够无缝整合批量计算，特别是在引入Google Dataflow模型后，它的吞吐量和延迟控制达到了前所未有的高度。Flink的亮点在于其强大的状态管理和分布式快照技术，即使在面对异常情况，也能保证数据处理的正确性和一致性，这是其在竞争激烈的流处理领域的一大亮点。 与其他框架相比，Flink的独特之处在于其独一无二的集成特性</，它超越了Spark和Storm，支持事件时间窗口计算，确保时序信息的准确。1.4版本引入的状态管理进一步提升了性能，使得处理复杂流传输变得更为灵活。Flink通过轻量级分布式快照机制实现容错，同时利用Save Points技术避免数据丢失，为实时推荐、欺诈检测和数仓分析等关键应用场景提供了强大支持。 Flink的架构设计精巧，分为API&Libraries、Runtime核心和物理部署三层。API层提供了DataStream和DataSet API，让用户可以方便地进行高级或基础的数据处理。Runtime核心则是分布式计算服务和任务调度的核心驱动力，Task Operator的转换则确保了计算的高效执行。物理部署层面，Flink兼容本地和云环境，适应各种部署需求。整个系统由JobManager（Master）和TaskManager（Worker）构成，通信基于Akka，用户可以提交任务并实时监控运行状态。 JobManager负责全局的调度和资源管理，而TaskManager则负责任务执行和资源的高效利用，多线程设计进一步提升了CPU的利用率，TaskManager通过资源共享实现更高的性能。Flink的世界，是性能与灵活性的完美结合，等待着你来探索和实践。实践篇（四）：Apache jena SPARQL endpoint及推理
Apache Jena是用于构建语义网和链接数据应用的开源Java框架。在本文中，我们探讨如何利用Jena解决使用D2RQ开启endpoint服务时的两个主要问题：无法直接通过endpoint发布RDF数据到网络上以及不支持推理。
首先，我们介绍Jena的核心组件，包括用于存储RDF数据的TDB、提供RDFS、OWL和通用规则推理机的组件，以及SPARQL服务器Fuseki。TDB在单机环境下提供高效RDF存储性能，而Fuseki则为SPARQL查询提供了多种运行模式。
实践环节中，我们通过下载并配置Jena的最新版本来开启Fuseki服务器，使用TDB存储RDF数据，以及在Fuseki中配置owl推理。通过在Fuseki中加载数据和本体文件，以及创建配置文件，可以实现SPARQL查询和推理操作。例如，查询**《功夫》的所有属性，并利用OWL推理机获取**演员信息。
接着，我们进行规则推理实战，通过创建规则文件和修改配置文件，实现定义规则和推理过程。利用Fuseki的SPARQL查询功能，我们可以查询特定规则下得出的结论，如找出喜剧演员。
总结部分，我们讨论了使用Jena开启endpoint服务、提供高效查询及加入推理引擎的方法。Jena提供命令行工具和API接口，允许开发者使用Java进行开发。实践篇的下一篇文章将结合前面的练习，介绍如何实现一个简易问答程序。
