1.Messier - 简单易用的追踪Objective-C方法跟踪工具
2.å¦ä½å¨ASP.NET Core 6ä¸ä½¿ç¨è·è¸ªçå¬å¨
3.关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
4.Xmake实现真·路径追踪path tracing
5.Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析
6.分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库
Messier - 简单易用的Objective-C方法跟踪工具
欢迎来到Objective-C开发者们的福音——Messier，一款专为iOS应用性能跟踪量身打造的器源利器。它巧妙地填补了Time Profiler在展示时序信息方面的追踪空白，针对iOS开发者对性能优化的器源迫切需求而诞生。尽管AppleTrace在年已崭露头角，追踪但其易用性并未完全满足大家的器源Phpwap源码素材期待。为了简化工作流程，追踪提高效率，器源作者精心研发了Messier，追踪一套包括Tweak越狱插件、器源动态messier.framework库以及桌面端追踪软件的追踪完整解决方案。 在越狱设备上，器源Messier如同一位贴心的追踪向导，只需简单几步就能启动追踪：首先，器源将messier.framework添加到你的追踪Xcode项目中，点击Link Binary With Libraries。接着，在Project Scheme的Environment Variables中设置关键参数，如MessierEnableOnAppBoot、MessierInlineHook和MessierMainThreadMethodsOnly。py源码文件连接设备后，通过USB接口启动追踪，任务完成后，点击Fetch trace.json按钮，获取宝贵的性能数据。 对于非越狱设备，你可以在源码或MonkeyDev环境中进行配置，同样能享受到Messier的追踪服务。无论你的设备版本是iOS及以上，Messier都能无缝适配。遇到任何问题，我们鼓励你积极参与讨论，分享你的体验和见解，官方群组就在pose文件用于启动服务，执行SQL脚本创建表。在POM文件中引入Sleuth和Zipkin依赖。配置Zipkin服务地址及采样率（测试中设置为%）。每个服务配置才能实现全链路追踪。
引入Sleuth starter自动在调用中添加追踪信息。10101011的源码例如，OpenFeign接口调用会输出日志，显示traceId和spanId，传递至Zipkin。
登录Zipkin后台查看链路详情。使用浏览器访问http://localhost:，可按条件查询链路，展示调用链、每个跨度耗时，定位性能瓶颈，优化服务。
Zipkin展示动态链路图，直观显示服务间调用关系。利用traceId查询特定链路，获取详细信息。追踪可视化，有助于快速定位问题。
本文介绍了SpringCloud中链路追踪的基础使用，实践操作需在实际项目中深入探索与优化。棋牌接口源码
相关源代码可在GitHub上查找：master-microservice。
Android Activity Deeplink启动来源获取源码分析
Deeplink在业务模块中作为外部应用的入口提供，不同跳转类型可能会导致应用提供不一致的服务，通常通过反射调用Activity中的mReferrer字段获取跳转来源的包名。然而，mReferrer存在被伪造的风险，可能导致业务逻辑出错或经济损失。因此，我们需要深入分析mReferrer的来源，并寻找更为安全的获取方法。
为了深入了解mReferrer的来源，我们首先使用搜索功能在Activity类中查找mReferrer，发现其在Attach方法中进行赋值。进一步通过断点调试跟踪调用栈，发现Attach方法是由ActivityThread.performLaunchActivity调用的。而performLaunchActivity在调用Attach时，传入的referrer参数实际上是一个ActivityClientRecord对象的referrer属性。深入分析后，发现referrer是源码共享APP在ActivityClientRecord的构造函数中被赋值的。通过进一步的调试发现，ActivityClientRecord的实例化来自于LaunchActivityItem的mReferrer属性。接着，我们分析了mReferrer的来源，发现它最终是由ActivityStarter的setCallingPackage方法注入的。而这个setCallingPackage方法的调用者是ActivityTaskManagerService的startActivity方法，进一步追踪调用链路，我们发现其源头是在App进程中的ActivityTaskManager.getService()方法调用。
在分析了远程服务Binder调用的过程后，我们发现获取IActivityTaskManager.Stub的方法是ActivityTaskManager.getService()。这使得我们能够追踪到startActivity方法的调用，进而找到发起Deeplink的应用调用的具体位置。通过这个过程，我们确定了mReferrer实际上是通过Activity的getBasePackageName()方法获取的。
为了防止包名被伪造，我们注意到ActivityRecord中还包含PID和Uid。通过使用Uid结合包管理器的方法来获取对应的包名，可以避免包名被伪造。通过验证Uid的来源，我们发现Uid实际上是通过Binder.getCallingUid方法获取的，且Binder进程是无法被应用层干涉的，因此Uid是相对安全的。接下来，我们可以通过Uid来置换包名，进一步提高安全性。
总结，mReferrer容易被伪造，应谨慎使用。通过使用Uid来获取包名，可以提供一种更为安全的获取方式。此过程涉及对源代码的深入分析和调试，作者Chen Long为vivo互联网客户端团队成员。
Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统源码
Java超高精度无线定位技术--UWB (超宽带)人员定位系统深度解析
UWB (超宽带)技术，作为无线定位领域的革新，其独特性在于它通过发送和接收纳秒级甚至更短的极窄脉冲，实现了GHz级的超宽带通信，为高精度室内定位开辟了新纪元。它在工业自动化、安全监控和室内导航等领域展现出了卓越的性能。相较于传统窄带系统，UWB具备穿透力强、功耗低、抗多径干扰强、安全性高和系统复杂度低等优势，尤其在提供厘米级别的定位精度上，其应用潜力不可估量。
然而，UWB定位并非完美无缺。它依赖于密集的基站网络，每个定位点至少需要三个基站的支持，且对无线环境的遮挡较为敏感。尽管有这些局限，UWB在监狱看守所的智能化监控、医院的设备定位和高危化工厂的人员安全管理中，都发挥了关键作用。例如，监狱通过实时追踪犯人位置、智能预警越界，医院通过实时定位医疗设备，保障医疗安全，化工厂则能有效管理人员和设备，预防事故的发生。
UWB室内定位的实现，依赖于三个核心组件：UWB标签或设备，它们搭载定位芯片，发射UWB信号；UWB基站或接收器，分布在目标区域内，捕捉并解析信号；以及数据处理平台，对接收到的信号进行计算和分析，输出精确的位置信息。
UWB技术的优势在于其高精度定位，即使在多路径环境中也能保持稳定性能；其实时性使得位置信息更新迅速，且能有效处理多路径信号。它在室内环境中的应用广泛，如商场、医院、工厂等，为人员和物体的精确定位提供了强大支持。
在室内人员定位系统中，工厂人员定位不仅实现了物资、车辆的实时追踪与智能调度，还结合了人脸识别、智能考勤等功能，强化了人员管理。系统通过联动监控，智能分析人员行为，以实现可视化和智能化的生产环境管理。此外，车辆测距防撞报警功能，进一步保障了人员安全。
具体到系统功能，人员实时定位提供实时分布及统计，视频画面联动功能则让管理者能够快速掌握现场情况。设备与区域管理模块，确保了权限的精确控制和电子围栏的高效应用。巡检管理不仅记录任务进度，还通过智能考核工具，提升工作效能。而报警管理模块则从静止、超员、越界和紧急求救等多个维度，确保了人员和环境的安全。
UWB技术的超宽带特性，使得在追求精确度的同时，我们也要面对基站部署和环境适应性的挑战。然而，正是这些挑战推动着我们不断优化和改进，使得UWB在无线定位领域中占据重要一席，为未来的智能环境提供了无限可能。
