除了主要内容——工具和实践,这篇文章也对 “谈谈 Ops” 系列做一个汇总,提供一个访问入口。之前几篇,从一个纯粹 dev 狭窄的视角,谈了谈自己对 Ops 的一些认识:
在往下继续以前,如果没有看过前面的文字,不妨移步阅读,因为上面的内容对下面的内容做了一定程度的铺垫。
现在在写的这一篇文字,我准备是最后一篇,主要谈论这样几个事情:一个是工具,另一个是实践。我依然还是从 dev 的视角,而不是从一个专业运维的视角来记叙。
工欲善其事,必先利其器。我在主要且通用的工具 [……]阅读全文
一个纯正程序员的啰嗦
除了主要内容——工具和实践,这篇文章也对 “谈谈 Ops” 系列做一个汇总,提供一个访问入口。之前几篇,从一个纯粹 dev 狭窄的视角,谈了谈自己对 Ops 的一些认识:
在往下继续以前,如果没有看过前面的文字,不妨移步阅读,因为上面的内容对下面的内容做了一定程度的铺垫。
现在在写的这一篇文字,我准备是最后一篇,主要谈论这样几个事情:一个是工具,另一个是实践。我依然还是从 dev 的视角,而不是从一个专业运维的视角来记叙。
工欲善其事,必先利其器。我在主要且通用的工具 [……]阅读全文
最近忙于一些新做的项目,由于新入手,就想着往最佳实践去靠,也寻找一些可以借鉴的模板。其中前端的部分,有很成型的模板可以借鉴。大幅度减少了自己调查和集成的工作量。但是仔细看看,发现这里头的概念太多了,各种开源的库和工具,有人说 “前端玩的是广度” 是有道理的。
这个新项目并不算特别复杂,大致的技术是基于 React+Redux 的,但是大体上集成完毕以后,完成了几个 demo 的代码之后,粗粗地过了一遍,除了传统意义上的 HTML+CSS+JavaScript(遵循 ECMAScript 6 的标准)三大件,居然涉及到了那么多技术,把自己吓了一跳:
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是因为最近团队里的数据分析师(data analyst)向我抱怨,为了分析数据,要跑 job,要执行 pipeline,要用 Spark 来算结果,但是期间遇到各种问题,虽然我们一起研究问题的解决方法,但是依然非常耗时而且令人沮丧。这些问题大多并非数据本身的问题,而是工程问题。换言之,我认为数据分析师的价值在于数据思维,他们有我们软件工程师不具备的数据敏感性,他们能从海量的数据中获得有价值的信息——但是如今他们却陷入了因为工具问题而导致才华无法施展的境地,确实令人叹息。而工具的问题,正是应该由软件工程师来解决的。
上班同车的同事 Kai 和我说,现在和几年前不同的是,“全民 dev 化” 了。除了 [……]阅读全文
在这里可以找得到这些工具的列表,虽然官网上免责声明为 “The tools described in this section are unsupported and experimental in nature and should be used with that in mind. They might not be available in future JDK versions.”,但实际上这些工具还是非常有用的,尤其可以站在 JVM 的角度来定位问题。我在此简单罗列一些常用的工具和命令,以及相应的执行结果示例。如果你经常和 JVM 打交道,最好对这些工具的常用命令熟记。
jst
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JDB
JDB 是基于文本和命令行的调试工具,Jikes 在 JDB 的基础上提供了 GUI。熟悉 JDB 还是有价值的,很多情况下需要我们在命令行下完成简单的 debug 问题定位。
jdb -classpath bin com.xx.Example jdb -connect com.sun.jdi.SocketAttach:hostname=myhost,port=8000 jdb -connect "com.sun.jdi.CommandLineLaunch:main=Hello 1 2 3"
我们可能更熟悉使用下面这样的方式来进行调试,但本质上就是在使用 JDB:
-agentlib:jdwp=tran
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