Linux作為一個強大的操作系統，提供了一系列內核參數供我們進行調優。光TCP的調優參數就有50多個。在和線上問題鬥智斗勇的過程中，筆者積累了一些在內網環境應該進行調優的參數。在此分享出來，希望對大家有所幫助。

調優清單

好了，在這裏先列出調優清單。請記住，這裏只是筆者在內網進行TCP內核參數調優的經驗，僅供參考。同時，筆者還會在餘下的博客裏面詳細解釋了為什麼要進行這些調優！

tcp_max_syn_backlog,somaxconn,tcp_abort_on_overflow

tcp_max_syn_backlog,somaxconn,tcp_abort_on_overflow這三個參數是關於
內核TCP連接緩衝隊列的設置。如果應用層來不及將已經三次握手建立成功的TCP連接從隊列中取出,溢出了這個緩衝隊列(全連接隊列)之後就會丟棄這個連接。如下圖所示:

從而產生一些詭異的現象,這個現象詭異之處就在於，是在TCP第三次握手的時候丟棄連接

就如圖中所示,第二次握手的SYNACK發送給client端了。所以就會出現client端認為連接成功，而Server端確已經丟棄了這個連接的現象！由於無法感知到Server已經丟棄了連接。
所以如果沒有心跳的話，只有在發出第一個請求后，Server才會發送一個reset端通知這個連接已經被丟棄了，建立連接后第二天再用，也會報錯！所以我們要調大Backlog隊列！

echo 2048 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog
echo 2048 > /proc/sys/net/core/somaxconn

當然了，為了盡量避免第一筆調用失敗問題，我們也同時要設置

echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_abort_on_overflow

設置這個值以後，Server端內核就會在這個連接被溢出之後發送一個reset包給client端。

如果我們的client端是NIO的話，就可以收到一個socket close的事件以感知到連接被關閉！

注意Java默認的Backlog是50

這個TCP Backlog的隊列大小值是min(tcp_max_syn_backlog,somaxconn,應用層設置的backlog),而Java如果不做額外設置，Backlog默認值僅僅只有50。C語言在使用listen調用的時候需要傳進Backlog參數。

tcp_tw_recycle

tcp_tw_recycle這個參數一般是用來抑制TIME_WAIT數量的,但是它有一個副作用。即在tcp_timestamps開啟(Linux默認開啟)，tcp_tw_recycle會經常導致下面這種現象。

也即，如果你的Server開啟了tcp_tw_recycle，那麼別人如果通過NAT之類的調用你的Server的話，NAT後面的機器只有一台機器能正常工作，其它情況大概率失敗。具體原因呢由下圖所示:

在tcp_tw_recycle=1同時tcp_timestamps(默認開啟的情況下),對同一個IP的連接會做這樣的限制，也即之前後建立的連接的時間戳必須要大於之前建立連接的最後時間戳，但是經過NAT的一個IP後面是不同的機器，時間戳相差極大，就會導致內核直接丟棄時間戳較低的連接的現象。由於這個參數導致的問題，高版本內核已經去掉了這個參數。如果考慮TIME_WAIT問題，可以考慮設置一下

echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_reuse

tcp_syn_retries

這個參數值得是client發送SYN如果server端不回復的話，重傳SYN的次數。對我們的直接影響呢就是connet建立連接時的超時時間。當然Java通過一些C原生系統調用的組合使得我們可以進行超時時間的設置。在Linux裏面默認設置是5,下面給出建議值3和默認值5之間的超時時間。

下圖給出了，重傳和超時情況的對應圖:

當然了，不同內核版本的超時時間可能不一樣，因為初始RTO在內核小版本間都會有細微的變化。所以，有時候在抓包時候可能會出現（3,6,12……)這樣的序列。當然Java的API有超時時間:

java:
 // 函數調用中攜帶有超時時間
 public void connect(SocketAddress endpoint, int timeout) ;

所以，對於Java而言，這個內核參數的設置沒有那麼重要。但是，有些代碼可能會有忘了設置timeout的情況，例如某個版本的Kafka就是，所以它在我們一些混沌測試的情況下，容災恢復的時間會達到一分多鍾，主要時間就是卡在connect上面-_-!，而這時我們的tcp_syn_retries設置的是5，也即超時時間63s。減少這個恢復時間的手段就是:

echo 3 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_syn_retries

tcp_retries2

tcp_retries2這個參數表面意思是在傳輸過程中tcp的重傳次數。但在某個版本之後Linux內核僅僅用這個tcp_retries2來計算超時時間，在這段時間的重傳次數純粹由RTO等環境因素決定，重傳超時時間在5/15下的表現為:

如果我們在應用層設置的Socket所有ReadTimeout都很小的話(例如3s),這個內核參數調整是沒有必要的。但是，筆者經常發現有的系統，因為一兩個慢的接口或者SQL，所以將ReadTimeout設的很大的情況。

平常這種情況是沒有問題的，因為慢請求頻率很低，不會對系統造成什麼風險。但是，物理機突然宕機時候的情況就不一樣了，由於ReadTimeOut設置的過大，導致所有落到這台宕機的機器都會在min(ReadTimeOut,(924.6s-1044.6s)(Linux默認tcp_retries2是15))后才能從read系統調用返回。假設ReadTimeout設置了個5min，系統總線程數是200，那麼只要5min內有200個請求落到宕機的server就會使A系統失去響應！

但如果將tcp_retries2設置為5,那麼超時返回時間即為min(ReadTimeOut 5min,25.6-51.2s),也就是30s左右，極大的緩解了這一情況。

echo 5 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_retries2

但是針對這種現象，最好要做資源上的隔離,例如線程上的隔離或者機器級的隔離。

golang的goroutine調度模型就可以很好的解決線程資源不夠的問題，但缺點是goroutine裏面不能有阻塞的系統調用，不然也會和上面一樣，但僅僅對於系統之間互相調用而言，都是非阻塞IO,所以golang做微服務還是非常Nice的。當然了我大Java用純IO事件觸發編寫代碼也不會有問題，就是對心智負擔太高-_-!

物理機突然宕機和進程宕不一樣

值得注意的是，物理機宕機和進程宕但內核還存在表現完全不一樣。

僅僅進程宕而內核存活，那麼內核會立馬發送reset給對端，從而不會卡住A系統的線程資源。

tcp_slow_start_after_idle

還有一個可能需要調整的參數是tcp_slow_start_after_idle，Linux默認是1，即開啟狀態。開啟這個參數后，我們的TCP擁塞窗口會在一個RTO時間空閑之後重置為初始擁塞窗口(CWND)大小，這無疑大幅的減少了長連接的優勢。對應Linux源碼為:

static void tcp_event_data_sent(struct tcp_sock *tp,
				struct sk_buff *skb, struct sock *sk){
	// 如果開啟了start_after_idle,而且這次發送的時間-上次發送的時間>一個rto，就重置tcp擁塞窗口
	if (sysctl_tcp_slow_start_after_idle &&
	    (!tp->packets_out && (s32)(now - tp->lsndtime) > icsk->icsk_rto))
		tcp_cwnd_restart(sk, __sk_dst_get(sk));
}

關閉這個參數后，無疑會提高某些請求的傳輸速度(在帶寬夠的情況下)。

echo 0 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_slow_start_after_idle

當然了，Linux啟用這個參數也是有理由的，如果我們的網絡情況是時刻在變化的，例如拿個手機到處移動，那麼將擁塞窗口重置確實是個不錯的選項。但是就我們內網系統間調用而言，是不太必要的了。

初始CWND大小

毫無疑問，新建連接之後的初始TCP擁塞窗口大小也直接影響到我們的請求速率。在Linux2.6.32源碼中，其初始擁塞窗口是(2-4個)mss大小，對應於內網估計也就是(2.8-5.6K)(MTU 1500)，這個大小對於某些大請求可能有點捉襟見肘。
在Linux 2.6.39以上或者某些RedHat維護的小版本中已經把CWND
增大到RFC 6928所規定的的10段，也就是在內網裡面估計14K左右(MTU 1500)。

Linux 新版本
/* TCP initial congestion window */
#define TCP_INIT_CWND		10

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總結

Linux提供了一大堆內參參數供我們進行調優，其默認設置的參數在很多情況下並不是最佳實踐，所以我們需要潛心研究，找到最適合當前環境的組合。

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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前言

RSA加密算法是一種非對稱加密算法，簡單來說，就是加密時使用一個鑰匙，解密時使用另一個鑰匙。

因為加密的鑰匙是公開的，所又稱公鑰，解密的鑰匙是不公開的，所以稱為私鑰。

密鑰

關於RSA加密有很多文章，但幾乎都只介紹了RSACryptoServiceProvider類的使用方法，如果只是走走看看，是沒問題的，但真的想使用時，就會發現，你沒有密鑰字符串。。。

下面我們從獲取密鑰字符串開始逐步學習加密。

密鑰字符串

每個安裝過VisualStudio的電腦都可以找到一個文件—makecert.exe。

我電腦的makecert.exe地址：C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v7.0A\Bin\makecert.exe

makecert.exe是用來生成證書的程序，我們可以借用該程序來獲取密鑰字符串。

編寫生成證書的CreateCertWithPrivateKey函數，代碼如下：

 public static bool CreateCertWithPrivateKey(string subjectName, string makecertPath)
 {
     subjectName = "CN=" + subjectName;
     string param = " -pe -ss my -n \"" + subjectName + "\" ";
     try
     {
         Process p = Process.Start(makecertPath, param);
         p.WaitForExit();
         p.Close();
     }
     catch (Exception e)
     { 
         return false;
     }
     return true;
 }

調用證書生成函數，代碼如下：

string keyName = "Kiba518.Licence";//證書的KEY 
var ret = DataCertificate.CreateCertWithPrivateKey(keyName, @"C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v7.0A\Bin\makecert.exe");

剛剛生成的證書還存儲在WINDOWS的證書存儲區，現在我們通過證書的Key在證書存儲區查找到證書，並將其到出（導出時需要指定密碼），導出函數代碼如下：

public static bool ExportToPfxFile(string subjectName, string pfxFileName,
    string password, bool isDelFromStore)
{
    subjectName = "CN=" + subjectName;
    X509Store store = new X509Store(StoreName.My, StoreLocation.CurrentUser);
    store.Open(OpenFlags.ReadWrite);
    X509Certificate2Collection storecollection = (X509Certificate2Collection)store.Certificates;
    foreach (X509Certificate2 x509 in storecollection)
    {
        if (x509.Subject == subjectName)
        { 
            byte[] pfxByte = x509.Export(X509ContentType.Pfx, password);
            using (FileStream fileStream = new FileStream(pfxFileName, FileMode.Create))
            {
                // Write the data to the file, byte by byte. 
                for (int i = 0; i < pfxByte.Length; i++)
                    fileStream.WriteByte(pfxByte[i]);
                // Set the stream position to the beginning of the file. 
                fileStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
                // Read and verify the data. 
                for (int i = 0; i < fileStream.Length; i++)
                {
                    if (pfxByte[i] != fileStream.ReadByte())
                    { 
                        fileStream.Close();
                        return false;
                    }
                }
                fileStream.Close();
            }
            if (isDelFromStore == true)
                store.Remove(x509);
        }
    }
    store.Close();
    store = null;
    storecollection = null;
    return true;
}

調用導出函數，代碼如下：

DataCertificate.ExportToPfxFile(keyName, "Kiba518.pfx", "123456", true);

運行完導出函數后，我們打開Debug文件夾，可以看到證書已經被成功導出了，如下圖：

證書導出后，我們就可以通過讀取證書的信息，來獲取到公鑰和私鑰了。

X509Certificate2 x509 = X509Certificate2("Kiba518.pfx", "123456", X509KeyStorageFlags.Exportable);
string publickey = x509.PublicKey.Key.ToXmlString(false);//公鑰獲取
string privatekey = x509.PrivateKey.ToXmlString(true);//私鑰獲取

公鑰私鑰如下圖所示：

加密解密

得到密鑰字符串后，我們創建RSA的加密解密函數，代碼如下：

//加密
public static string RSADecrypt(string xmlPrivateKey, string enptStr)
{
    RSACryptoServiceProvider provider = new RSACryptoServiceProvider();
    provider.FromXmlString(xmlPrivateKey);
    byte[] rgb = Convert.FromBase64String(enptStr);
    byte[] bytes = provider.Decrypt(rgb, RSAEncryptionPadding.OaepSHA1);
    return new UnicodeEncoding().GetString(bytes);
}
//解密
public static string RSAEncrypt(string xmlPublicKey, string enptStr)
{
    RSACryptoServiceProvider provider = new RSACryptoServiceProvider();
    provider.FromXmlString(xmlPublicKey);
    byte[] bytes = new UnicodeEncoding().GetBytes(enptStr);
    return Convert.ToBase64String(provider.Encrypt(bytes, RSAEncryptionPadding.OaepSHA1));
}

然後我們測試一下加密解密，測試函數如下。

public static void RsaTest()
{
    string myname = "my name is Kiba518!";
    Console.WriteLine($"內容：{myname}");
    string enStr = RSAEncrypt(publicKey, myname);
    Console.WriteLine($"加密字符串：{enStr}");
    string deStr = RSADecrypt(privateKey, enStr);
    Console.WriteLine($"解密字符串：{enStr}");
}

運行結果，加密解密成功，如下圖所示：

長字符分段加密

Rsa加密有字節數限制，即待加密的字符串太長，系統就會拋出異常：【System.Security.Cryptography.CryptographicException:“不正確的長度】

Rsa加密具體限制內容如下：

待加密的字節數不能超過密鑰的長度值除以 8 再減去 11（即：RSACryptoServiceProvider.KeySize / 8 – 11），而加密后得到密文的字節數，正好是密鑰的長度值除以 8（即：RSACryptoServiceProvider.KeySize / 8）。

分段加密

為解決長字符加密的異常，我們採取分段加密的方法進行字符串加密，代碼如下：

//加密
public static String SubRSAEncrypt(string xmlPublicKey, string enptStr)
{ 
    RSACryptoServiceProvider provider = new RSACryptoServiceProvider();
    provider.FromXmlString(xmlPublicKey);
    Byte[] bytes = Encoder.GetBytes(enptStr);
    int MaxBlockSize = provider.KeySize / 8 - 11;    //加密塊最大長度限制
​
    if (bytes.Length <= MaxBlockSize)
        return Convert.ToBase64String(provider.Encrypt(bytes, false));
​
    using (MemoryStream PlaiStream = new MemoryStream(bytes))
    using (MemoryStream CrypStream = new MemoryStream())
    {
        Byte[] Buffer = new Byte[MaxBlockSize];
        int BlockSize = PlaiStream.Read(Buffer, 0, MaxBlockSize);
​
        while (BlockSize > 0)
        {
            Byte[] ToEncrypt = new Byte[BlockSize];
            Array.Copy(Buffer, 0, ToEncrypt, 0, BlockSize);
​
            Byte[] Cryptograph = provider.Encrypt(ToEncrypt, false);
            CrypStream.Write(Cryptograph, 0, Cryptograph.Length);
​
            BlockSize = PlaiStream.Read(Buffer, 0, MaxBlockSize);
        }
​
        return Convert.ToBase64String(CrypStream.ToArray(), Base64FormattingOptions.None);
    } 
}
//解密
public static String SubRSADecrypt(string xmlPublicKey, string enptStr)
{ 
    RSACryptoServiceProvider provider = new RSACryptoServiceProvider();
    provider.FromXmlString(xmlPublicKey);
    Byte[] bytes = Convert.FromBase64String(enptStr);
    int MaxBlockSize = provider.KeySize / 8;    //解密塊最大長度限制
​
    if (bytes.Length <= MaxBlockSize)
        return Encoder.GetString(provider.Decrypt(bytes, false));
​
    using (MemoryStream CrypStream = new MemoryStream(bytes))
    using (MemoryStream PlaiStream = new MemoryStream())
    {
        Byte[] Buffer = new Byte[MaxBlockSize];
        int BlockSize = CrypStream.Read(Buffer, 0, MaxBlockSize);
​
        while (BlockSize > 0)
        {
            Byte[] ToDecrypt = new Byte[BlockSize];
            Array.Copy(Buffer, 0, ToDecrypt, 0, BlockSize); 
            Byte[] Plaintext = provider.Decrypt(ToDecrypt, false);
            PlaiStream.Write(Plaintext, 0, Plaintext.Length); 
            BlockSize = CrypStream.Read(Buffer, 0, MaxBlockSize);
        } 
        return Encoder.GetString(PlaiStream.ToArray());
    }
}  

編寫分段加密測試函數如下：

public static void SubRsaTest()
{
    string myname = "my name is Kiba518!my name is Kiba518!my name is Kiba518!my name is Kiba518!my name is Kiba518!my name is Kiba518!my name is Kiba518!";
    Console.WriteLine($"內容：{myname}");
    string enStr = SubRSAEncrypt(publicKey, myname);
    Console.WriteLine($"加密字符串：{enStr}");
    string deStr = SubRSADecrypt(privateKey, enStr);
    Console.WriteLine($"解密字符串：{deStr}");
}

運行結果，加密解密成功，如下圖：

關於證書

文中創建的證書—Kiba518.pfx，就是https所使用的證書，換言之，https的證書就是個Rsa加密解密文件。

當然正式的可以在互聯網中被各大網站認可的證書，是需要權威機構認證的，這個機構叫做CA，這個機構頒發的證書是.crt後綴名；而我們的pfx後綴名的證書，學名叫做個人信息交換證書。

其實它們沒有什麼區別，就是套的殼子不一樣，crt證書的殼子里多一些屬性，比如認證機構，有效期等等。但兩個證書的核心內容是一樣的，都是Rsa加密解密文件。

下面我們簡單了解下證書的導入。

導入證書

在運行窗口（window+r）輸入mmc打開microsoft管理控制台。

然後操作文件 -> 添加/刪除管理單元，選擇可用的管理單元中的證書點擊添加。

添加完管理單元，在右側控制台根節點會增加一個證書的根節點，如下圖：

然後，我們展開節點，找到【個人—證書】節點，然後【右鍵—所有任務—導入】。

然後按嚮導提示導入證書。

需要注意的是瀏覽導入證書的對話框，默認導入的是crt類型，我們需要點擊下拉菜單，選擇人信息交換選項，如下圖。

—————————————————————————————————-

到此Rsa加密解密的基本使用已經介紹完了。

代碼已經傳到Github上了，歡迎大家下載。

Github地址：https://github.com/kiba518/RsaDemo

—————————————————————————————————-

注：此文章為原創，任何形式的轉載都請聯繫作者獲得授權並註明出處！
若您覺得這篇文章還不錯，請點擊下方的【推薦】，非常感謝！

https://www.cnblogs.com/kiba/p/13141981.html

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Prometheus簡介

Prometheus是一個開源的監控報警系統，它最初由SoundCloud開發。

2016年，Prometheus被納入了由谷歌發起的Linux基金會旗下的雲原生基金會（ Cloud Native Computing Foundation），並成為僅次於Kubernetes的第二大開源項目。自此，它成為了一個獨立的開源項目，獨立於任何公司進行維護。

Prometheus擁有非常活躍的開發人員和用戶社區，目前在GitHub上已擁有三萬多的Star。

Prometheus特點

• 提供多維度數據模型，使用指標名稱和鍵值對標識的時間序列數據
• 提供靈活的PromQL查詢方式，還提供了HTTP查詢接口，可以很方便地結合Grafana等組件展示數據。
• 不依賴外部存儲，支持單節點的本地存儲。通過Prometheus自帶的時序數據庫，可以完成每秒百萬及的數據存儲，如果需要存儲大量歷史數據，還可以對接第三方的時序數據庫。
• 時間序列收集通過HTTP的拉取方式進行，並提供了開放的指標數據標準。
• 支持向中間網關推送時序數據，可以更加靈活地適用於多種監控場景。
• 支持通過動態服務發現和靜態文件配置獲取監控對象，目前已支持Kubernetes、Etcd、Consul等多種服務發現機制。
• 支持多種模式的圖形展示和儀錶盤。
• 大多數Prometheus的組件都是使用Go語言編寫的，這使得它們很容易以二進制文件的形式構建和部署。

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Prometheus架構

Prometheus生態圈由多個組件構成，其中許多組件是可選的：

• Prometheus Server：用於收集、存儲和查詢時間序列數據。通過靜態配置文件管理監控目標，也可以配合使用動態服務發現的方式動態管理監控目標，並從這些監控目標中獲取數據。它將採集到的數據按照時間序列的方式存儲在本地磁盤當中或者外部的時序數據庫中，可通過PromQL語言對數據的查詢以及分析。
• Client Library：為被監控的應用生成相應的指標(Metric)數據並暴露給Prometheus Server。當Prometheus Server 來拉取時，直接返回實時狀態的指標數據。
• Push Gateway：主要用於短期存在的Jobs。由於這類Jobs存在時間較短，可能在Prometheus Server來拉取數據之前就消失了。所以，Jobs可以直接向Push Gateway推送它們的指標數據，然後Prometheus Server再從Push Gateway拉取。
• Exporters：用於暴露已有的第三方服務的指標數據通過HTTP服務的形式暴露給Prometheus Server，比如HAProxy、StatsD、Graphite等等。Prometheus Server通過訪問該Exporter提供的Endpoint，即可獲取到需要採集的監控數據。
• Alertmanager：從Prometheus Server接收到告警后，會進行去除重複數據，分組，並路由到對收的接受方式，發出報警。Alertmanager的告警方式非常靈活，支持通過郵件、slack或釘釘等多種途徑發出告警。
• 一些其他的組件。

下面這張圖展示了Prometheus的架構和各個組件是如何交互和協作的:

其大概的工作流程是：

1. Prometheus Server直接從HTTP接口或者Push Gateway拉取指標(Metric)數據。
2. Prometheus Server在本地存儲所有採集的指標(Metric)數據，並在這些數據上運行規則，從現有數據中聚合和記錄新的時間序列，或者生成告警。
3. Alertmanager根據配置文件，對接收到的告警進行處理，發出報警。
4. 在Grafana或其他API客戶端中，可視化收集的數據。

Prometheus數據模型

Prometheus會將所有採集到的監控數據以時間序列的方式保存在內存數據庫中，並且定時保存到硬盤上。每一條數據由以下三部分組成：

• 指標（Metric）：由指標名稱和描述當前數據特徵的標籤組成。
• 時間戳（Timestamp）：一個精確到毫秒的時間戳。
• 數據值（Value）：一個float64的浮點型數據表示當前數據的值。

其中，指標(Metric)通過如下格式標識：

<指標名稱>{<標籤名稱>=<標籤值>, ...}

指標名稱(Metric Name)可以反映被監控數據的含義。指標名稱只能由ASCII字符、数字、下劃線以及冒號組成並必須符合正則表達式[a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*。
標籤(Label)反映了當前數據的特徵維度，通過這些維度Prometheus可以對數據進行過濾，聚合等操作。標籤的名稱只能由ASCII字符、数字以及下劃線組成並滿足正則表達式[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*。

比如：

prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"}

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指標類型

Prometheus定義了4種不同的指標類型(Metric Type)：

• Counter（計數器）
• Gauge（儀錶盤）
• Histogram（直方圖）
• Summary（摘要）

Counter（計數器）

Counter類型和計數器一樣，只增不減（除非系統發生重置），一般在定義Counter類型指標的名稱時推薦使用_total作為後綴。

比如，Prometheus Server中prometheus_http_requests_total, 表示Prometheus處理的HTTP請求總數：

# HELP prometheus_http_requests_total Counter of HTTP requests.
# TYPE prometheus_http_requests_total counter
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/label/:name/values"} 3
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query"} 5
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/api/v1/query_range"} 15
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/graph"} 3
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/metrics"} 23
prometheus_http_requests_total{code="200",handler="/static/*filepath"} 18
prometheus_http_requests_total{code="302",handler="/"} 1

Gauge（儀錶盤）

Gauge類型側重於反應系統的某一個瞬時的值，這類指標的數據可增可減。

比如，Prometheus Server中go_threads, 表示Prometheus當前go線程的數量：

# HELP go_threads Number of OS threads created.
# TYPE go_threads gauge
go_threads 13

Histogram（直方圖）

Histogram類型由 _bucket{le=” “}， _bucket{le=”+Inf”}, _sum， _count 組成，主要用於表示一段時間範圍內對數據進行採樣，並能夠對其指定區間以及總數進行統計，通常它採集的數據展示為直方圖。

比如，Prometheus Server中prometheus_http_response_size_bytes：

# HELP prometheus_http_response_size_bytes Histogram of response size for HTTP requests.
# TYPE prometheus_http_response_size_bytes histogram
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="100"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1000"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="10000"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="100000"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+06"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+07"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+08"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+09"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="+Inf"} 1
prometheus_http_response_size_bytes_sum{handler="/"} 29
prometheus_http_response_size_bytes_count{handler="/"} 1

Summary（摘要）

Summary類型由 {quantile=”<φ>”}， _sum， _count 組成，主要用於表示一段時間內數據採樣結果，它直接存儲了分位數據，而不是根據統計區間計算出來的。

比如，Prometheus Server中prometheus_target_interval_length_seconds：

# HELP prometheus_target_interval_length_seconds Actual intervals between scrapes.
# TYPE prometheus_target_interval_length_seconds summary
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.01"} 14.9986249
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.05"} 14.998999
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.5"} 15.0000428
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.9"} 15.0012009
prometheus_target_interval_length_seconds{interval="15s",quantile="0.99"} 15.0016468
prometheus_target_interval_length_seconds_sum{interval="15s"} 315.0013755
prometheus_target_interval_length_seconds_count{interval="15s"} 21

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安裝Prometheus Server

從官方網站（https://prometheus.io/download/）上找到最新版本的Prometheus Sevrer軟件包，如下圖：
根據自己的系統下載對應的壓縮包，這裏以Windows為例，下載prometheus-2.19.0.windows-amd64.tar.gz。

解壓后當前目錄會包含默認的Prometheus配置文件promethes.yml：

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

暫且不做修改，雙擊prometheus.exe即可啟動，如下圖：

訪問http://localhost:9090/graph，就可以看到Prometheus自身的監控數據：

尾聲

Prometheus的大致介紹已經告一段落了，但是只是萬里長征的第一步，Prometheus的更多強大功能和使用方法還等待我們去挖掘。

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前後端分離

在傳統的web應用開發中，大多數的程序員會將瀏覽器作為前後端的分界線。將瀏覽器中為用戶進行頁面展示的部分稱之為前端，而將運行在服務器，為前端提供業務邏輯和數據準備的所有代碼統稱為後端。 由於前後端分離這個概念相對來說剛出現不久，很多人都是只聞其聲，不見其形，所以可能會對它產生一些誤解，誤以為前後端分離只是一種web應用開發模式，只要在web應用的開發期進行了前後端開發工作的分工就是前後端分離。 其實前後端分離並不只是開發模式，而是web應用的一種架構模式。在開發階段，前後端工程師約定好數據交互接口，實現并行開發和測試；在運行階段前後端分離模式需要對web應用進行分離部署，前後端之前使用HTTP或者其他協議進行交互請求。 前後端分離原則，簡單來講就是前端和後端的代碼分離也就是技術上做分離。推薦的模式是最好直接採用物理分離的方式部署，進一步促使進行更徹底的分離。不要繼續以前的服務端模板技術，比如JSP ，把Java JS HTML CSS 都堆到一個頁面里，稍複雜的頁面就無法維護。

好處

這種分離模式的方式有幾個好處：

•前後端技術分離，可以由各自的專家來對各自的領域進行優化，這樣前端的用戶體驗優化效果會更好。•分離模式下，前後端交互界面更加清晰，就剩下了接口和模型，後端的接口簡潔明了，更容易維護。•前端多渠道集成場景更容易實現，後端服務無需變更，採用統一的數據和模型，可以支撐前端的web UI\ 移動App等訪問。

前後端分離意味着，前後端之間使用 JSON 來交流，兩個開發團隊之間使用 API 作為契約進行交互。從此，後台選用的技術棧不影響前台。 前後端分離並非僅僅只是前後端開發的分工，而是在開發期進行代碼存放分離、前後端開發職責分離，前後端能夠獨立進行開發測試；在運行期進行應用部署分離，前後端之間通過HTTP請求進行通訊。前後端分離的開發模式與傳統模式相比，能為我們提升開發效率、增強代碼可維護性，讓我們有規劃地打造一個前後端並重的精益開發團隊，更好地應對越來越複雜多變的Web應用開發需求。 前後端分離的核心：後台提供數據，前端負責显示。

常見的前端

AngularJS

Angular JS (Angular.JS) 是一組用來開發 Web 頁面的框架、模板以及數據綁定和豐富 UI 組件。它支持整個開發進程，提供 Web 應用的架構，無需進行手工 DOM 操作。 AngularJS 很小，只有 60K，兼容主流瀏覽器，與 jQuery 配合良好。

數據綁定可能是 AngularJS 最酷最實用的特性。它能夠幫助你避免書寫大量的初始代碼從而節約開發時間。一個典型的 Web 應用可能包含了 80% 的代碼用來處理，查詢和監聽 DOM。數據綁定使得代碼更少，你可以專註於你的應用。

傳統來說，當 Model 變化了。 開發人員需要手動處理 DOM 元素並且將屬性反映到這些變化中。這個一個雙向的過程。一方面，Model 變化驅動了 DOM 中元素變化，另一方面，DOM 元素的變化也會影響到 Model。這個在用戶互動中更加複雜，因為開發人員需要處理和解析這些互動，然後融合到一個 Model 中，並且更新 View。這是一個手動的複雜過程，當一個應用非常龐大的時候，將會是一件非常費勁的事情。

特性二：模板

在 AngularJS 中，一個模板就是一個 HTML 文件。但是 HTML 的內容擴展了，包含了很多幫助你映射 Model 到 View 的內容。

HTML 模板將會被瀏覽器解析到 DOM 中。DOM 然後成為 AngularJS 編譯器的輸入。AngularJS 將會遍歷 DOM 模板來生成一些指導，即，directive（指令）。所有的指令都負責針對 View 來設置數據綁定。

我們要理解 AuguarJS 並不把模板當做 String 來操作。輸入 AngularJS 的是 DOM 而非 string。數據綁定是 DOM 變化，不是字符串的連接或者 innerHTML 變化。使用 DOM 作為輸入，而不是字符串，是 AngularJS 區別於其它的框架的最大原因。使用 DOM 允許你擴展指令詞彙並且可以創建你自己的指令，甚至開發可重用的組件。

特性三：MVC

針對客戶端應用開發 AngularJS 吸收了傳統的 MVC 基本原則。MVC 或者 Model-View-Controll 設計模式針對不同的人可能意味不同的東西。AngularJS 並不執行傳統意義上的 MVC，更接近於 MVVM（Model-View-ViewModel)。

特性四：依賴注入（Dependency Injection，即 DI）

AngularJS 擁有內建的依賴注入子系統，可以幫助開發人員更容易的開發，理解和測試應用。

DI 允許你請求你的依賴，而不是自己找尋它們。比如，我們需要一個東西，DI 負責找創建並且提供給我們。

特性五：Directives（指令）

指令是我個人最喜歡的特性。你是不是也希望瀏覽器可以做點兒有意思的事情？那麼 AngularJS 可以做到。
指令可以用來創建自定義的標籤。它們可以用來裝飾元素或者操作 DOM 屬性。

2. React

React 是一個用於構建用戶界面的 JAVASCRIPT 庫。
React 主要用於構建UI，很多人認為 React 是 MVC 中的 V（視圖）。
React 起源於 Facebook 的內部項目，用來架設 Instagram 的網站，並於 2013 年 5 月開源。
React 擁有較高的性能，代碼邏輯非常簡單，越來越多的人已開始關注和使用它。
使用 React 可以將一些簡短、獨立的代碼片段組合成複雜的 UI 界面，這些代碼片段被稱作“組件”。

React特點

1. 聲明式設計 −React採用聲明範式，可以輕鬆描述應用。

2. 高效 −React通過對DOM的模擬，最大限度地減少與DOM的交互。

3. 靈活 −React可以與已知的庫或框架很好地配合。

4. JSX − JSX 是 JavaScript 語法的擴展。React 開發不一定使用 JSX ，但我們建議使用它。

5. 組件 − 通過 React 構建組件，使得代碼更加容易得到復用，能夠很好的應用在大項目的開發中。

6. 單向響應的數據流 − React 實現了單向響應的數據流，從而減少了重複代碼，這也是它為什麼比傳統數據綁定更簡單。

Vue.js

Vue.js（讀音 /vjuː/, 類似於 view） 是一套構建用戶界面的漸進式框架。

Vue 只關注視圖層， 採用自底向上增量開發的設計。

Vue 的目標是通過盡可能簡單的 API 實現響應的數據綁定和組合的視圖組件。

Kotlin

Kotlin 是一種在 Java 虛擬機上運行的靜態類型編程語言，被稱之為 Android 世界的Swift，由 JetBrains 設計開發並開源。

Kotlin 可以編譯成Java字節碼，也可以編譯成 JavaScript，方便在沒有 JVM 的設備上運行。

在Google I/O 2017中，Google 宣布 Kotlin 成為 Android 官方開發語言。

5. Flutter

Flutter 由 Google 的工程師團隊打造，用於創建高性能、跨平台的移動應用。Flutter 針對當下以及未來的移動設備進行優化，專註於 Android and iOS 低延遲的輸入和高幀率。

Flutter 可以給開發者提供簡單、高效的方式來構建和部署跨平台、高性能移動應用；給用戶提供漂亮、快速、jitter-free 的 app 體驗。

Flutter 的主要組件:

• 一個高度優化， mobile-first 2D 渲染引擎 (保護對 text 優秀的支持 )

• 一個 functional-reactive 框架 (可選的，你也可以引入你自己的框架)

• 一組 Material Design 部件 (可選的，你也可以引入你自己的部件)庫 ，工具，和一個用於 Atom 的插件。

6. .Net

.NET是 Microsoft XML Web services 平台。XML Web services 允許應用程序通過 Internet 進行通訊和共享數據，而不管所採用的是哪種操作系統、設備或編程語言。Microsoft .NET 平台提供創建 XML Web services 並將這些服務集成在一起之所需。對個人用戶的好處是無縫的、吸引人的體驗。

這個不用說了，很大一部分人一直在用，而且作為master語言。但是對於微服務程序，感覺更適合於前端應用或者一些輕量級企業級的開發。

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