信息量大且结构便利的日志调试和跟踪应用程序实践的理想方式
关于Python日志记录库，大部分开发人员都善于解释如何设置一个记录系统用于一个Python脚本。但是，几乎找不到如何设置Python日志记录库以在整个应用程序范围内使用，以及如何在所有项目模块中舒适地正确集成和共享日志记录信息的解释器。 在本文中，我将分享
云“战疫”：8天扩容100万核，我们是这样跟踪的
常见的监控手段为阈值监控，对业务形态比较熟练的开发、运维人员在指标上设置一个恰当的阈值，一旦偏离阈值，系统即发送告警到开发人员。 然而阈值设置的合理性不易判断。在数千万、上亿用户的场景下，阈值少设或多设 0.01% 都代表数千、上万人的体验受损，
跟踪.NET游戏站程序的 CPU 爆高分析
又是经典的 CPU 爆高问题，到目前为止，对这种我还是有一些经验可循的。 抓 2-3 个 dump 第一个：有利于算两份 dump 中的线程时间差，从而推算最耗时线程。 第二个：有时候你抓的dump刚好线程都处理完了，cpu 还未真实回落，所以分析这种dump意义不大，我是
物联网资产跟踪设计的5大思考
一、室内与室外 首先要考虑的一个问题是在哪里跟踪资产，因为这往往决定了跟踪设备将需要的通信链路的类型。一个跟踪货物在城市中运输的系统需要一个与跟踪仓库中资产位置的系统不同的链接。同样，国际覆盖可能需要与单一国家内简单的城市间覆盖不同的联系。