本文介绍如何通过Java Agent探针将Java应用接入SkyWalking实现无侵入式监控。主要内容包括：下载SkyWalking发行版获取agent目录；启动时通过-javaagent参数挂载探针，并配置服务名、OAP地址等参数；验证UI中是否出现服务数据。文章还简要说明Agent工作原理（类加载拦截、字节码增强、数据采集上报）、常见问题排查方法，以及生产环境配置建议（采样率、路径管理等）。

本文介绍如何通过Java Agent探针将Java应用接入SkyWalking实现无侵入式监控。主要内容包括：下载SkyWalking发行版获取agent目录；启动时通过-javaagent参数挂载探针，并配置服务名、OAP地址等参数；验证UI中是否出现服务数据。文章还简要说明Agent工作原理（类加载拦截、字节码增强、数据采集上报）、常见问题排查方法，以及生产环境配置建议（采样率、路径管理等）。

摘要： Apache SkyWalking 是一个开源的可观测性平台和 APM 系统，专为微服务与云原生架构设计，提供分布式追踪、指标分析、日志管理、服务拓扑等一体化能力。其核心优势包括无侵入探针、多语言支持、云原生友好及高性能低开销。SkyWalking 通过 Agent、OAP Server、存储层和 UI 组件协作，实现全链路监控与故障诊断。相比 Zipkin、Prometheus 等工具，

摘要： Apache SkyWalking 是一个开源的可观测性平台和 APM 系统，专为微服务与云原生架构设计，提供分布式追踪、指标分析、日志管理、服务拓扑等一体化能力。其核心优势包括无侵入探针、多语言支持、云原生友好及高性能低开销。SkyWalking 通过 Agent、OAP Server、存储层和 UI 组件协作，实现全链路监控与故障诊断。相比 Zipkin、Prometheus 等工具，

流处理的核心概念包括微批处理与连续处理两种执行模型、窗口操作机制、状态管理和容错语义。微批处理通过将数据流切分为小批次处理，具有高吞吐但延迟较高；连续处理则逐条处理数据，实现毫秒级延迟但容错更复杂。窗口操作通过滚动、滑动和会话窗口将无界流划分为有限块进行计算。状态管理需要处理跨事件信息的存储和访问，支持有状态计算。容错语义分为至多一次、至少一次和精确一次三个级别，其中精确一次需要分布式快照和事务性

Spark MLlib 模型调优核心指南 Spark MLlib 提供了完整的模型选择与调优工具链，主要包括三大组件： ParamGridBuilder - 构建超参数搜索空间，支持网格搜索和随机搜索 CrossValidator - 采用K折交叉验证（推荐5-10折），适合中小数据集 TrainValidationSplit - 单次训练-验证拆分，适用于大数据集场景 典型工作流包括：构建特征工

本文介绍了使用MapReduce模型实现TopN分析的算法设计。该方案通过两阶段处理：Map阶段计算局部TopN，Reduce阶段聚合全局TopN，适用于电商排行、社交网络分析等场景。文章详细展示了Java实现代码，包括使用优先队列维护TopN列表的Mapper和Reducer逻辑，以及数据项的封装处理。该算法能高效处理大规模数据的排名分析，通过参数N可灵活控制输出结果数量。

本文解析了实时数仓架构Kafka→Flink→数据湖→OLAP的全链路实现方案：1）Kafka作为数据缓冲层，需配置合理分区和压缩策略；2）Flink实现实时ETL处理，支持Exactly-Once语义；3）数据湖选型对比（Hudi/Iceberg/Paimon），Paimon深度集成Flink流批一体处理；4）OLAP引擎（StarRocks/Doris）提供亚秒级查询，通过物化视图加速分析。生

RocketMQ MQTT：云边端一体化消息平台 Apache RocketMQ 5.0+原生支持MQTT协议，实现物联网终端与云端消息系统的无缝连接。该架构将MQTT协议栈直接集成到RocketMQ Broker中，支持MQTT 3.1.1/5.0完整特性（QoS 0/1/2、遗嘱消息、保留消息等），同时保留RocketMQ的高吞吐（百万级TPS）和持久化存储优势。 核心特点： 协议转换：MQT

摘要：本文深入解析JDK8的JVM类加载机制，涵盖五阶段模型（加载、验证、准备、解析、初始化）的核心流程和双亲委派模型。重点介绍JDK8使用元空间替代永久代的变革，以及类数据共享优化技术。文章还提供监控工具使用指南、常见异常处理方案，并探讨自定义类加载器实现和Tomcat类加载体系等扩展应用场景。通过理解类加载机制，开发者能有效解决依赖冲突、实现性能优化和构建模块化系统。全文包含流程图和代码示例，