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monitor相关知识

• Guava监视器之Monitor

  前言：对于一个控制锁的业务场景来说，有简单的也有复杂的，最简单的就是判断一个对象是否是null。再复杂点就是对于一个复杂条件的判断。 判断的话如果是一个boolean类型，guava提供了一个监视器类来实现， 相比传统java提供的ReentrantLock,synchronized,他提供了很大的便利性。好，我们一探窥见。 1、Monitor介绍 此类旨在代替ReentrantLock。与使用的代码相比，使用的代码Monitor 不易出错且可读性强ReentrantLock，而不会造成明显的性能损失。 Monitor通过优化条件的评估和信号传递，
• Guava并发：使用Monitor控制并发

  Monitor就像java原生的synchronized, ReentrantLock一样，每次只允许一个线程执行代码块，且可重占用，每一次占用要对应一次退出占用。/**  * 通过Monitor的Guard进行条件阻塞  */public class MonitorSample {    private List<String> list = new ArrayList<String>();    private static final int MAX_SIZE = 10;    private Monitor monitor = new Mon
• Android monitor使用笔记

  Monitor工具 [之后再写一篇详细的] 1.简介：集成了在Android开发中、自动化测试过程中对应用调测的功能。比如监控内存泄漏。之后有时间单独写一个笔记。 2.功能 ①Devices ②DDMS 虚拟机调试监控服务 ③Logcat 命令行工具，写入和查看日志 ④uiautomatorviewer ⑤hierarchyview'er 可以生成应用控件数的清单 视图切换，在DDMS左边点击选择切换 选择设备下，应用的Activity 3.命令启动：切换到sdk/tools下执行monitor
• Android OkHttp 网络请求调试利器 - Monitor

  以下内容发布于 2019-03-02 修改了 HttpInformation 的 equals 方法实现方式，修复低版本的兼容性问题，并调整了下 UI，发布 v1.0.4 版本 以下内容发布于 2019-02-10 一、概述 Monitor 是我刚开发完成的一个开源项目，适用于使用了 OkHttp 作为网络请求框架的项目，可以拦截并缓存应用内的所有 Http 请求和响应信息，且可以以 Notification 和 Activity 的形式来展示具体内容 二、使用 项目主页：Android OkHttp 网络请求调试利器 - Monitor Apk下载：Android OkH

monitor相关课程

• 线程八大核心+Java并发底层原理精讲 掌握企业级并发问题解决方案 课程讲解并发技术的“三座大山”。“第一座大山”：八大核心基础，分为8个章节讲解，分而治之，逐个攻克，为“第二座大山“Java内存模型”做铺垫，“第三座大山“”死锁”落到常见的并发问题和企业级解决方案上，带你传授并发编程技巧，工作面试无忧。

  讲师：悟空 初级 2336人正在学习

• 应用Dubbo框架打造仿猫眼项目 理解微服务核心思想 Dubbo作为主流的微服务框架之一，为开发人员带来非常多的便利。本门课程结合“仿猫眼”项目，分别针对Dubbo中的重要特性、微服务中核心内容以及面试中的常见问题，进行归纳整理，强化讲解，为你提供从零到面试的一条龙服务。

  讲师：Allen 中级 1281人正在学习

• Java高并发之魂：synchronized深度解析 高并发问题向来是Java程序员进阶的重点，也是面试的难点。想要打通高并发的奇经八脉，synchronized是你不得不趟过的坑，本课程从synchronized，从使用方法到底层原理源码，娓娓道来。还对常见面试题和更深层扩展方面的思考，做出了讲解。本课程由浅入深，适合各阶段工程师观看。

  讲师：悟空 入门 34254人正在学习

monitor相关教程

• 1.6 编写 DockerCompose.yml version: "3.8"services: cAdvisor: image: google/cadvisor:v0.33.0 container_name: cadvisor restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M networks: - monitor volumes: - /:/rootfs:ro - /var/run:/var/run:ro - /sys:/sys:ro - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro - /dev/disk/:/dev/disk:ro Prometheus: image: prom/prometheus:v2.19.2 container_name: prometheus restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M volumes: - ./prometheus/conf:/etc/prometheus:ro networks: - monitor depends_on: - cAdvisor ports: - "9090:9090" alertmanager: image: prom/alertmanager:v0.21.0 container_name: alertmanager restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M networks: - monitor ports: - "9093:9093" depends_on: - Prometheus volumes: - ./alertmanager/conf/config.yml:/etc/alertmanager/config.yml - ./alertmanager/templates:/etc/alertmanager/templates command: - '--config.file=/etc/alertmanager/config.yml' - '--storage.path=/alertmanager' - '--log.level=info' Grafana: image: grafana/grafana:7.0.5 container_name: grafana restart: always deploy: resources: limits: cpus: '0.20' memory: 500M networks: - monitor environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=123456 depends_on: - Prometheus ports: - "3000:3000"networks: monitor: name: monitornet driver: bridge在 compose 配置文件中，我们配置了容器的 cpu 和内存限制：... deploy: resources: limits: # cpu最多使用20% cpus: '0.20' # 内存最多使用500M memory: 500M...需要使用--compatibility兼容模式使它生效。# 启动docker-compose --compatibility up -d# 移除docker-compose --compatibility down# 重启docker-compose --compatibility restart
• 1.2 编写 prometheus 的配置文件 <code>prometheus.yml</code> # 全局配置global: # 每5s收集一次数据 scrape_interval: 5s # 每5s执行一次告警规则检测 evaluation_interval: 5s # 标记标签 external_labels: monitor: 'monitor'# 告警配置alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: ['alertmanager:9093']# 指定规则配置文件rule_files: - rules/*.yml# 数据抓取配置scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['prometheus:9090'] - job_name: 'cadvisor' static_configs: - targets: ['cadvisor:8080']
• 4. 使用早停策略 这个策略会使用到我们下节课学习到的回调函数，但是这也是方式过拟合产生的一种手段。它的思想比较简单：“如果你在验证集上的准确率或者损失持续没有提升，那么我就把你停止掉，不让你继续训练。”在 TensorFlow 之中，我们可以通过以下的回调方式来实现早停：callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss', patience=3)其中EarlyStopping的常用参数包括：monitor: 指定哪一个指标作为监控的标准，一般为损失或者准确率，这里是损失；patience：忍耐限度，如果经过了 patience 个 epoch ，monitor 指标还没有提升，那么会停止训练。于是我们可以将模型还原为之前的模型，同时在训练的代码中添加相应的早停回调。callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)history = model.fit_generator( train_data_generator, steps_per_epoch=TRAIN_NUM // BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_data=valid_data_generator, validation_steps=VALID_NUM // BATCH_SIZE, callbacks=[callback])在这里我们在训练的过程之中添加了一个EarlyStopping的回调。在训练结束后我们可以得到损失的准确率的曲线为：同时损失的曲线为：我们可以看到， 该模型在第 7 个 Epoch 就停止了继续训练，这是因为它的 Loss 在最近的两个 Epoch 并没有持续的提升，从而避免了后面不必要的训练过程。
• 2.1 构建监控管理端项目 打开 Spring Initializr ， Spring Boot 版本选择 2.2.5 ，Group 为 com.imooc ， Artifact 为 spring-boot-monitor-manager，生成项目后导入 Eclipse 开发环境。
• 2. 模型保存回调 模型保存的回调函数为：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( path, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, save_freq='epoch')这里只列出来了我们常用的参数，对于其中的每个参数，它们的作用如下：path: 保存模型的路径；monitor: 用哪个指标来评价模型的好坏，默认是验证集上的损失；verbose: 输出日志的等级，只能为 0 或 1；save_best_only: 是否只保存最好的模型，模型的好坏由 monitor 指定；save_weights_only: 是否只保存权重，默认 False ，也就是保存整个模型；save_freq: 保存的频率，可以为 ‘Epoch’ 或者一个整数，默认为每个 Epoch 保存一次模型；若是一个整数N，则是每训练 N 个 Batch 保存一次模型。
• 2.4 构建监控客户端项目 打开 Spring Initializr ， Spring Boot 版本选择 2.2.5 ，Group 为 com.imooc ， Artifact 为 spring-boot-monitor-client，生成项目后导入 Eclipse 开发环境。

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