1.JaCoCo 助您毁灭线上僵尸代码 | 京东物流技术团队
2.从入门到精通！源码探针一文搞懂JavaAgent，源码探针提升你的源码探针Java应用
3.程序插桩分类
4.从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
5.Skywalking源码探针启动
6.[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-目录结构
JaCoCo 助您毁灭线上僵尸代码 | 京东物流技术团队
随着业务系统的快速迭代，代码量的源码探针产出虽高，但实际被线上用户使用的源码探针代码量却常常被忽视。过量的源码探针域名秀源码代码不仅增加维护成本，更可能成为系统中的源码探针“僵尸代码”，消耗资源而不产生实际价值。源码探针如何准确判断代码的源码探针使用情况，进而安全地进行代码下线，源码探针成为了系统优化的源码探针关键。
大部分业务系统中，源码探针线上僵尸代码的源码探针普遍存在是常态。面对这种情况，源码探针传统的源码探针方法如询问产品经理或观察接口流量，往往难以给出精确的答案。针对这一问题，引入测试覆盖率工具 Jacoco，通过代码分析来识别并优化系统代码，成为了一个有效策略。
Jacoco 是一个测试覆盖率工具，利用 ASM 字节码增强技术在源代码中加入探针，以获取代码覆盖率信息。它通过在 Java agent 的 premain 方法中实现 ClassFileTransformer 接口，对加载的 Class 文件进行修改以增强源代码。这为识别和分析线上代码的使用情况提供了一个自动化且准确的途径。
实现 Jacoco 的实践步骤包括引入 jar 依赖、赋能 Rest 请求、嵌入 jacocoagent、资源预留、下载覆盖文件以及分析代码等。通过这些步骤，团队可以有效识别出僵尸代码，进而进行安全的代码下线，优化系统结构。
采用 Jacoco 进行代码分析后，京东物流技术团队在实践过程中取得了显著的好用的小程序系统源码成效。需求交付效率提升，需求交付周期缩短，开发阶段时长显著降低，人均需求吞吐量增加，自动化 bug 数减少，单测覆盖率提升，系统整体质量得到改善。这些成果表明，通过引入和应用 Jacoco 这样的工具，不仅能够有效识别并优化系统中的僵尸代码，还能带来整体工作效率和质量的提升。
综上所述，Jacoco 作为一种强大的测试覆盖率工具，为识别和优化线上僵尸代码提供了可行的解决方案。通过其在京东物流技术团队中的实践，我们可以看到其在提升系统效率、减少维护成本、优化代码质量方面的巨大潜力。在不断迭代的业务场景中，Jacoco 成为了推动系统优化、提升技术团队效能的重要工具。
从入门到精通！一文搞懂JavaAgent，提升你的Java应用
Java探针（JavaAgent）作为动态字节码增强技术的核心工具，对Java应用的开发与运维起到关键作用。本文旨在深入解析Java探针的强大功能与应用场景，为开发者提供全面了解与实战应用的指南。
JavaAgent本质上是Java提供的一种动态字节码增强技术，它通过在JVM启动时指定agent jar包，实现对运行中的Java应用程序的实时监控、性能分析与行为增强。其核心是Java Instrumentation API，允许开发者在字节码加载前或期间进行修改。
### Java探针的核心功能
1. **监控与诊断**：JavaAgent能实时监控应用的运行状态，提供诸如方法调用频率、执行时间与内存使用情况等信息，收藏类网站源码怎么找帮助开发者快速定位并优化性能瓶颈。
2. **性能调优**：通过JavaAgent动态注入性能监控代码，分析热点方法和关键路径，找出性能瓶颈，进行针对性优化。
3. **应用行为增强**：允许开发者在不修改源代码的情况下，通过字节码操作实现功能扩展，如添加日志、修改方法逻辑或动态加载新功能。
### JavaAgent的应用场景
1. **应用监控**：实时监控应用运行状态，对方法调用、执行时间与异常情况进行记录，助力性能调优与故障排查。
2. **安全审计**：实现对敏感操作的动态监控，记录关键行为，提升应用安全性。
3. **动态调试**：在运行时对应用进行调试与修改，无需停止或重新部署应用，提高开发与调试效率。
4. **运行时增强**：动态注入新功能或修改现有功能，提升开发灵活性与效率，无需重新编译代码。
### 使用与最佳实践
1. **创建JavaAgent**：通过创建包含Manifest文件的jar包，指定Premain-Class和Agent-Class，实现JavaAgent的基本功能。
2. **启动JavaAgent**：在启动Java应用时，使用-javaagent选项指定JavaAgent jar包，集成JavaAgent至应用启动流程。
3. **代码优化与调试**：利用JavaAgent提供的功能，优化代码性能，实现动态调试，提升开发效率与应用质量。
通过深度理解JavaAgent的原理与应用，开发者能够更高效地监控与优化Java应用，提升开发与运维的效率与质量。
程序插桩分类
程序插桩技术是高考直通车APP源码一种通过在被测程序中插入探针来获取控制流和数据流信息的测试手段。其分类主要依据探针插入的时间点，分为目标代码插桩和源代码插桩。
目标代码插桩是在程序运行时进行的，它依赖于对目标代码的分析，确定需要插入探针的特定位置。由于目标代码格式与操作系统相关，与特定编程语言和版本关系不大，这使得它在内存监控等应用场景中广泛应用。然而，由于目标代码缺乏完整的语法和语义信息，对代码词法语法分析的要求较高，因此在覆盖测试工具中，通常采用源代码插桩，以确保插桩的准确性和针对性。
源代码插桩则是在编译前进行，它对源文件进行词法和语法分析，确保插桩的精确执行。这种方法能够提供高精度的插桩，针对性强。但同时，源代码插桩需要直接操作源代码，增加了工作量，并且随着编程语言和版本的变化，可能需要对插桩代码进行相应的调整。在本文中，我们将主要讨论的程序插桩形式是指源代码插桩，它在测试中的应用更为广泛和深入。
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彩票系统全套源码购买流程关键。
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。
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。
Skywalking源码探针启动
深入SkyWalking
SkyWalking探针是集成到目标系统中的代理或SDK库，负责收集遥测数据，包括链路追踪和性能指标。探针的实现方式基于目标系统的技术栈，尽管方式各异，但核心功能一致：收集并格式化数据，然后发送到后端。
Skywalking Java Agent采用Java premain作为其技术方案。该方案在启动时挂载，相比以agentmain挂载的方式更为灵活，但受限于不能修改父类、接口和字段等。Skywalking Agent整体结构采用微内核设计，核心代码为apm-agent-core，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。
[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-目录结构
在深入解读Cocos Cyberpunk源码之前，首先，让我们打开scene-game-start场景，启动游戏预览，进入游戏场景。点击START按钮，游戏正式开始。漫游摄像机将带你漫游整个场景，再次点击START，可以进入游戏。
在电脑端按ESC键或手机端点击设置按钮，查看操作说明。接下来，让我们浏览Cocos Cyberpunk项目的目录结构。在左下角的Assets窗口中，我们可以看到项目文件的分层。
首先，animations目录中仅包含用于场景漫游的摄像机动画文件。LightFX目录存储了光照贴图，这些是光照烘焙系统自动生成的，无需手动修改。res目录是整个游戏资源的集中地，包括动画、特效、模型、shader、UI、音效等资源。
resources目录则存放动态加载的资源，当前内容较少，随着游戏的完善，资源将会增多。scene目录包含了环境反射探针文件，与场景文件名对应的文件夹存放反射贴图。scene-development目录则包含一些用于单元测试的开发场景。
scripts目录存放所有游戏逻辑脚本，而src目录可能包含项目开发过程中的测试文件。test目录同样是用于测试的，存放的文件与项目无关。scene目录则是游戏主场景，而scene-game-start则为游戏启动场景，进行UI逻辑初始化，并加载游戏主场景。
自定义管线以编辑器扩展的形式存在，可将其移至项目中。管线对应自定义管线，通过在场景中新建节点并添加pipeline/graph/pipeline-graph.ts组件来查看可视化管线图。实时探针相关组件在反射探针节点上挂载，提供实时更新功能。
反射探针节点上的ReflectionUtils脚本组件实现了实时更新探针的逻辑，适用于需要实时探针的项目。此外，Cocos Cyberpunk还实现了SphereProjection修正，使得反射更符合物体形状。
静态遮挡剔除机制在Cocos Cyberpunk中实现，通过将可见关系预存入空间格子，渲染时直接查表获得渲染列表，极大提升效率。这一部分主要在scene场景中的static-occlusion-culling结点中处理。
机型适配策略在Cocos Cyberpunk中实现，根据设备性能选择渲染效果，确保流畅帧率。处理了不同设备上的效果调整，包括性能开关策略、机型分档策略，主要在href-settings.ts、gpu.ts和gpu-mobiles.ts文件中实现。
游戏逻辑方面，Cocos Cyberpunk包含完整的TPS游戏逻辑，init节点包含了特效、UI、对象池等节点，挂载的init.ts脚本组件确保游戏逻辑在主场景加载后持续运行。接下来，我们将对游戏逻辑相关源码进行深入解读。
Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析
Skywalking 8.9.1源码解析系列旨在深入探讨该版本的Skywalking-OAP及其探针Skywalking-java8.9.0。本文基于官方文档、博客和个人理解，对Skywalking进行简介和系统架构解析。
Skywalking是一款强大的分布式追踪系统，提供详尽的UI界面，可通过OpenTrace官方文档了解其Trace概念。核心功能包括性能监控和分布式追踪，以帮助开发者理解和优化应用程序的性能。
Skywalking的代码模块构建在微内核架构上，这种架构允许通过插件形式扩展核心功能，如IDEA和Eclipse的插件模式。SkyWalking Agent和OAP都采用微内核架构，利用ModuleManager管理组件和ModuleProvider，实现模块间的高效通信和功能扩展。
在通信方面，Skywalking探针和服务器主要通过Grpc进行数据交换，考虑到性能和数据丢失风险，有人提议用Kafka替代，但官方仅支持Grpc和SSL。Skywalking UI与后端的交互采用GraphQL，尽管restful更为常见，但GraphQL提供了更灵活的数据获取方式。
存储方面，Skywalking支持模块化存储选择，官方推荐内存数据库Es，但在线上环境中可能需要特定数据库支持。本地开发环境通常使用Mysql，生产环境将根据需求进行选择。数据库表结构会在后续文章中详细讨论。
数据流方面，Skywalking的数据经过OAL处理后入库，OAL层的具体作用官方未明示，但可能是为了进一步处理和优化数据。本文从整体架构深入到细节，助力需求文档和开发文档的完善。
