Spring Boot 与 Kubernetes 云原生微服务实践
杨波
前携程 / 拍拍贷技术总监,微服务技术专家
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课程目录
已完结/共 94 讲
第一章:课程介绍和案例需求 (5讲)
第十章:项⽬复盘、应用和扩展环节 (2讲)
第十一章:附录 Staffjoy 项目源代码解析 (8讲)
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Spring Boot 与 Kubernetes 云原生微服务实践
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当前播放: 56 | 集中异常监控和Sentry
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01 | 课程介绍
02 | 背景说明
03 | 课程目标和主要内容
04 | 课程案例需求
05 | 课程补充说明
06 | 为何采用微服务架构?
07 | 架构设计和技术栈选型
08 | 数据和接口模型设计:账户服务
09 | 数据和接口模型设计:业务服务
10 | Dubbo、Spring Cloud和Kubernetes该如何选型(上)
11 | Dubbo、Spring Cloud和Kubernetes该如何选型(中)
12 | Dubbo、Spring Cloud和Kubernetes该如何选型(下)
13 | 技术中台到底讲什么?
14 | Staffjoy项目结构组织
15 | 谷歌为何采用单体仓库(Mono-Repo)?
16 | 微服务接口参数校验为何重要?
17 | 如何实现统一异常处理?
18 | DTO和DMO为什么要互转?
19 | 如何实现基于Feign的强类型接口?
20 | 为什么框架层就要考虑分环境配置?
21 | 异步处理为何要复制线程上下文信息?
22 | 为你的接口添加Swagger文档
23 | 主流微服务框架概览
24 | 网关和BFF是如何演化出来的(上)
25 | 网关和BFF是如何演化出来的(下)
26 | 网关和反向代理是什么关系?
27 | 网关需要分集群部署吗?
28 | 如何设计一个最简网关?
29 | Faraday网关代码解析(上)
30 | Faraday网关代码解析(下)
31 | 生产级网关需要考虑哪些环节?
32 | 主流开源网关概览
33 | 安全认证架构演进:单块阶段(上)
34 | 安全认证架构演进:单块阶段(下)
35 | 安全认证架构演进:微服务阶段
36 | 基于JWT令牌的安全认证架构
37 | JWT的原理是什么?
38 | JWT有哪两种主要流程?
39 | Staffjoy安全认证架构和SSO
40 | 用户认证代码剖析
41 | 服务调用鉴权代码剖析
42 | 如何设计用户角色鉴权?
43 | Spring Boot微服务测试该如何分类?
44 | 什么是契约驱动测试?
45 | 什么是测试金字塔?
46 | 单元测试案例分析
47 | 集成测试案例分析
48 | 组件测试案例分析
49 | Mock vs Spy
50 | 何谓生产就绪(Production Ready)?
51 | Spring Boot如何实现分环境配置
52 | Apollo vs SpringCloudConfig vs K8s ConfigMap
53 | CAT vs Zipkin vs Skywalking(上)
54 | CAT vs Zipkin vs Skywalking(下)
55 | 结构化日志和业务审计日志
56 | 集中异常监控和Sentry
57 | EFK & Prometheus & Skywalking + Kubernetes 集成架构
58 | 本地开发部署架构和软件需求
59 | 手工服务部署和测试(上)
60 | 手工服务部署和测试(中)
61 | 手工服务部署和测试(下)
62 | SkyWalking调用链监控实验
63 | Docker和Docker Compose简介
64 | 容器镜像构建Dockerfile解析
65 | Docker Compose服务部署文件剖析
66 | 将Staffjoy部署到本地Docker Compose环境(上)
67 | 将Staffjoy部署到本地Docker Compose环境(下)
68 | 到底什么是云原生架构?
69 | Kubernetes背景和架构
70 | Kubernetes有哪些基本概念(上)
71 | Kubernetes有哪些基本概念(下)
72 | 理解Kubernetes节点网络和Pod网络
73 | 深入理解Service和ServiceDiscovery
74 | NodePort vs LoadBalancer vs Ingress
75 | 本地测试Kubernetes部署文件剖析
76 | 本地测试Kubernetes环境搭建
77 | 将Staffjoy部署到本地Kubernetes环境(上)
78 | 将Staffjoy部署到本地Kubernetes环境(下)
79 | 生产环境Kubernetes部署文件剖析
80 | 阿里云Kubernetes环境创建
81 | 将Staffjoy部署到阿里云Kubernetes环境
82 | Kubernetes应用动态配置实验
83 | Kubernetes应用金丝雀发布实验
84 | 阿里云资源释放
85 | 课程复盘
86 | 项目扩展和应用
87 | Account服务
88 | Company服务
89 | Mail、SMS和Bot服务
90 | Faraday服务
91 | WhoAmI服务
92 | WWW服务
93 | 前端应用
94 | 结课测试&结束语
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全部留言(5)

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何小事儿
ELK 划分了日志级别后查询也很方便啊,kibana的watcher的告警配置也有webhook也不错。所以问题是什么情况才会用sentry呢?

作者回复: 和人一样,工具也有专长专攻,ELK是通用数据存储和查询服务,专长是基于关键字的海量搜索,同时通过搭配一些插件以后,它也可以做一些异常日志监控之类的工作,但这个不是ELK的专长。 Senty是专门用来干异常日志监控的,它的核心就是围绕异常日志来建模和设计的,它有很多的异常日志监控特性,包括智能错误分析,归类汇总,自动分配告警到相关团队等等,这些虽然理论上ELK也能实现,但是实现成本比较高。 建议详细阅读sentry.io的官方文档,然后实际本地安装尝试一下。

2020-09-29
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阿斯蒂芬
想起N年前做了一套“日志监控系统”,定时扫描日志,对日志内容进行分析,聚合,根据频次,重要程度等做邮件之类的告警,其实细节还不少,想不到现在都有这么智能化的系统了,是该好好利用,感谢老师分享

作者回复: Sentry是一个很不错的错误监控平台,深入研究可以学到不少技术和设计思想。

2020-05-26
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John
波波 這個logging 怎麼能保證performance呢 尤其如果需要實時進行數據分析的話 比如每秒transaction特別大 我又需要用elk進行實時數據分析 謝謝

作者回复: Sentry是异常监控(error tracking)和告警平台,和普通日志比起来,异常日志相对少。Sentry可以独立部署,内部有各种优化(缓存/异步/限流/分组等),保证高性能处理异常日志。 如果要做普通日志采集或者分析的话,ELK是不错选择,ELK可以分布式部署,根据你的容量可以按需扩容。

2019-08-21
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统一异常监控平台——sentry

作者回复: sentry一个好东东,推荐使用。

2020-03-21
穿针土豆丝
没想到还有这种好东西,我们目前的方式是将异常日志,通过运维落到kafka里面,然后异步的去消费,然后邮件通知。在线查看就通过kibana🤣
2022-07-17
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