1. 监控原理 1.1 onerror 传统的前端监控原理分为异常捕获和异常上报.一般使用onerror捕获前端错误: window.onerror = (msg, url, line, col, error) => { console.log('onerror') // TODO } 1.2 promise 但是onerror事件无法捕获到网络异常的错误(资源加载失败.图片显示异常等),例如img标签下图片url 404 网络请求异常的时候,onerror无法捕获到异常,此时需要监听unhan

Vue & Sentry config.errorHandler https://cn.vuejs.org/v2/api/#errorHandler Vue.config.errorHandler = function (err, vm, info) { // handle error // `info` 是 Vue 特定的错误信息,比如错误所在的生命周期钩子 // 只在 2.2.0+ 可用 } demo https://sentry.xgqfrms.xyz/sentry/vue-web-app

近日看到一篇文章99%的程序都没有考虑的网络异常,开篇提到: 绝大多数程序只考虑了接口正常工作的场景,而用户在使用我们的产品时遇到的各类异常,全都丢在看似 ok 的 try catch 中.如果没有做好异常的兼容和兜底处理,会极大的影响用户体验,严重的还会带来安全和资损风险. 于是,笔者分析了 GitHub 上的一些开源微信小程序,发现大多数的代码异常处理确实是不够的. 登录接口只考虑成功的情况,没考虑失败的情况 //调用登录接口 wx.login({ success: function() {

Vue & Sentry & ErrorHandler import * as Sentry from '@sentry/browser'; import { Vue as VueIntegration } from '@sentry/integrations'; import ErrorHandler from './ErrorHandler.js'; import * as PACKAGE from '../package.json'; const env = process.env.

Vue & Sentry sourcemaps All In One vue & sentry & sourcemaps https://docs.sentry.io/platforms/javascript/guides/vue/sourcemaps/ https://docs.sentry.io/platforms/javascript/guides/vue/sourcemaps/uploading/ question 401 bug https://github.com/ge

zabbix_sender命令支持主动上报数据,web服务端添加对应机器和采集器即可. 2015年刚接触zabbix时候,用的上报sqlserver脚本是select数据后插入到临时表,bcp下载到本地txt,zabbix_sender在汇报数据. 最近需要一个网站留言数量查询图形,数据库是mysql的,10分钟统计一次,统计当前时间戳10分钟内count和. # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/7/16 10:49 # @Author : GuoYab

敲代码最糟心不过遇到自己和测试的环境都OK, 客户使用有各种各样还复现不了的问题,被逼无奈只能走到这一步:前端异常日志监控! vue官方文档如下推荐: 就是说, vue有错误机制处理errorHandler(错误机制处理也有errorCaptured),而Sentry利用这个钩子函数提供了集成. 那接下来就是使用了, 首先我们点一下上图中的官方集成四个大字,来到了sentry官方文档(中关于VUE的文档):https://sentry.io/for/vue/. Get Started! 鉴于我跟

本代码linux.window平台通用. 不过我遇到一个Windows2008缺少运行库的提示,可能这个是Python3.6开发的.需要安装vc2015运行库吧.我没调试成功. linux平台还可以监控load average,我在这里没写.以前方法比较笨,让shell执行uptime,awk过滤.我想用正则匹配第一个浮点数应该很简单. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #GuoYabin import os,sys,psutil,time

using System; using System.IO; using System.Net; using System.Text.RegularExpressions; namespace ConsoleApplication3 { class Program { static void Main(string[] args) { using (var listerner = new HttpListener()) { listerner.AuthenticationSchemes = Au

数据采集的工作模式可以分为被动模式(服务器端到客户端采集数据) 主动模式(客户端主动上报数据到服务器端) 服务器配置: DBHost=192.168.32.55 DBName= zabbix DBUser=zabbixuser DBPassword=zabbixpass DBSocket=/data01/mysql/mysql.sock StartTrappers=20 MaxHousekeeperDelete=5000 CacheSize=1024M StartDBSyncers=8 Tren

目的:为了能够快速定位到线上版本bug位置,经过比较之后,决定使用腾讯家的Bugly. 1.注册产品 官方文档使用指南 1.1 登录 - 使用 QQ 登录Bugly官网 没有账号就注册,要实名就实名,在此不做注册介绍. 注册登陆完找不到我的产品就点击左上角图标回到首页 找到我的产品 1.2 创建应用 按照要求添加应用名称.选择应用平台.产品类型.产品图标和描述信息. 保存后即创建成功. 2.开始代码集成操作 2.1 手动集成 下载 Bugly iOS SDK 拖拽Bugly.framework文

声明:内容转载他处,如有侵权,可协商下架 本主题虽然在其它地方讲了很多次,但还是有非常多新内容.因为很多东西正在做或者想要做.本次分享主要分为以下几个部分: WePY 的介绍 WePY 的用户 上面展示的 WePY 用户不是全部的数据.因为没有办法让 WePY 用户主动上报自己在使用 WePY,所以我只列了我知道的在使用 WePY 的公司,数据比较有限. 就我所知道的,最近有一个刷爆朋友圈的小程序 —— 腾讯疫苗,前端采用的 WePY,后端用了腾讯开源的 TARS 项目.微信支付内部也有大量小程

从 DDC 嗅探器到 sddc_sdk_lib 的数据解析 之前的 DDC 协议介绍 主要讲了设备加入.退出以及维持设备状态,而 SDK框架 sddc_sdk_lib 解析 主要讲了 SDK 库的结构和如何使用这个库,DDC 协议嗅探器 则介绍了一个前端构筑报文,对于具体的消息报文没有详细的说明介绍. 这篇文章就着重讲一下消息报文的传输和处理流程.从之前写的 DDC 协议嗅探器 构建报文开始到嵌入式设备中 sddc_sdk_lib 对消息处理解析,全面的讲解下 message 消息在整个 Spi

前言 对于B/S模式的项目,基础的场景都是客户端发起请求,服务端返回响应结果就结束了一次连接:但在很多实际应用场景中,这种简单的请求和响应模式就显得很吃力,比如消息通知.监控看板信息自动刷新等实时通信场景,小伙伴们肯定会想到轮询或WebSocket的方式来搞定,可是单纯用轮询的方式有点耗资源,只用WebSocket的方式又有些浏览器或其他客户端不支持,所以如果自己从头来写的话,很多细节还得做处理:这个时候SignalR就该站出来了,封装的很给力,直接使用就行. 正文 1. SignalR简介 S

又过了一年 618,六月是公司一年一度的大促月,一般提前一个月各系统就会减少需求和功能的开发,转而更多去关注系统可用性.稳定性和管控性等方面的非功能需求.大促前的准备工作一般叫作「备战」,可以把线上运行系统想象成一辆车,大促即是它即将面临的一次严峻驾驶考验. 每次去长途自驾旅行时,我会把车送去对车况做一个全面的检测.汽车工业的历史有一百多年了,而车的构造组成部件又相对固定,已经形成了规范且全面的检查事项,我在保养检查手册上看到的检查项目包括: 轮胎 刹车 灯光 电瓶 油液 雨刷 底盘 电路 滤清

随着大数据时代的到来,分布式是解决大数据问题的一个主要手段,随着越来越多的分布式的服务,如何在分布式的系统中对这些服务做协调变成了一个很棘手的问题.今天我们就来看看如何使用C# ,利用开源对分布式服务做协调. 在对分布式的应用做协调的时候,主要会碰到以下的应用场景: 业务发现(service discovery) 找到分布式系统中存在那些可用的服务和节点 名字服务 (name service) 通过给定的名字知道到对应的资源 配置管理 (configuration management) 如何在

最近工作上有碰到sensor的相关问题,正好分析下其流程作个笔记. 这个笔记分三个部分: sensor硬件和驱动的工作机制 sensor 上层app如何使用 从驱动到上层app这中间的流程是如何 Sensor硬件和驱动的工作机制 先看看Accerometer +Gyro Sensor的原理图: 总结起来分四个部分(电源,地,通信接口,中断脚).电源和地与平台和芯片本身有关系,与我们分析的没有多少关系,根据sensor的特性保证sensor正常工作的上电时序.关于通信接口,sensor与ap之间通

枚举是java 5之后添加的一个重要特性,这个特性不能提高性能,但是能让java程序员写出更优雅的代码. 我之前看到过挺多介绍java枚举的不错的帖子,我也来参与以下这个话题. 1. 枚举基本用法 /** * 消息的类型,是请求还是回应 * @author leo * */ public enum ReqOrRes { req,res; } 这应该是枚举最简单的用法了,即使是这样简单的使用,也能给我们带来方便, ReqOrRes.req.name() == "req" ReqOrRes

本文将对Ceph的工作原理和若干关键工作流程进行扼要介绍.如前所述,由于Ceph的功能实现本质上依托于RADOS,因而,此处的介绍事实上也是针对RADOS进行.对于上层的部分,特别是RADOS GW和RBD,由于现有的文档中(包括Sage的论文中)并未详细介绍,因而本文或有语焉不详之处,还请读者多多包涵. 本文将首先介绍RADOS中最为核心的.基于计算的对象寻址机制,然后说明对象存取的工作流程,之后介绍RADOS集群维护的工作过程,最后结合Ceph的结构和原理对其技术优势加以回顾和剖析. 寻址流

转自: http://www.xuliangwei.com/xubusi/117.html   1.1为何需要监控系统 在一个IT环境中会存在各种各样的设备,例如:硬件设备.软件设备.其系统的构成也是非常复杂的. 多种应用构成负载的IT业务系统,保证这些资源的正常运转,是一个公司IT部门的职责.而要让这些应用能够稳定地运行,则需要专业IT人员进行设计.架构.维护和调优.在这个过程中,为了及时掌握基础环境和业务应用系统的可用性,需要获取各个组件的运行状态,如CPU的利用率.系统的复制.服务的运行.