Sysdig是一个全面的开源系统活动监控，捕获和分析应用程序。它具有强大的过滤语言和可自定义的输出，以及可以使用称为chisels 的Lua脚本扩展的核心功能。
应用程序通过访问内核来工作， 内核允许它查看每个系统调用以及通过内核传递的所有信息。这也使其成为监视和分析系统上运行的应用程序容器生成的系统活动和事件的出色工具。
核心Sysdig应用程序监视其安装的服务器。但是，该项目背后的公司提供了一个名为Sysdig Cloud的托管版本，可以远程监控任意数量的服务器。
独立应用程序可在大多数Linux发行版上使用，但在Windows和macOS上也可用，功能更为有限。除了sysdig命令行工具，Sysdig还带有一个csysdig带有类似选项的交互式UI 。
在本教程中，您将安装并使用Sysdig来监视Ubuntu 16.04服务器。您将流式传输实时事件，将事件保存到文件，过滤结果以及浏览csysdig交互式UI。
最近很多朋友跟我抱怨：为了公司数据好看，老板一个劲地想要数据可视化，以为可视化就是画画图表这么简单，可苦了自己天天加班做数据，但其实老板根本不懂可视化！
确实，数据可视化无疑是当今最火热的词，不管是做什么数据，似乎都要拿来做一下可视化才行，但很多人都对数据可视化没有一个具体的概念，也不知道该如何实现可视化。所以，话不多说，下面就带大家由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。
科学可视化、 信息可视化和可视分析学三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。
广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。
好的数据库规范有助于减少软件实现的复杂度，降低沟通成本，本铁律主要涵盖了建库建表、建索引、写 SQL、ORM 映射等方面的处理约定。
这篇文章将介绍什么是分布式事务，分布式事务解决什么问题，对分布式事务实现的难点，解决思路，不同场景下方案的选择，通过图解的方式进行梳理、总结和比较。
相信耐心看完这篇文章，谈到分布式事务，不再只是有“2PC”、“3PC”、“MQ的消息事务”、“最终一致性”、“TCC”等这些知识碎片，而是能够将知识连成一片，形成知识体系。
介绍分布式事务之前，先介绍什么是事务。
事务提供一种机制将一个活动涉及的所有操作纳入到一个不可分割的执行单元，组成事务的所有操作只有在所有操作均能正常执行的情况下方能提交，只要其中任一操作执行失败，都将导致整个事务的回滚。
简单地说，事务提供一种“ 要么什么都不做，要么做全套（All or Nothing）”机制。
多队列网卡顾名思义就是由原来的单网卡单队列变成了现在的单网卡多队列。多队列网卡是一种技术，最初是用来解决网络IO QoS （quality of service）问题的，后来随着网络IO的带宽的不断提升，单核CPU不能完全处满足网卡的需求，体现最为明显的就是单核CPU处理不了网卡大量的数据包请求（软中断）而造成大量丢包，其实当网卡收到数据包时会产生中断，通知内核有新数据包，然后内核调用中断处理程序进行响应，把数据包从网卡缓存拷贝到内存，因为网卡缓存大小有限，如果不及时拷出数据，后续数据包将会因为缓存溢出被丢弃，因此这一工作需要立即完成。剩下的处理和操作数据包的工作就会交给软中断，高负载的网卡是软中断产生的大户，很容易形成瓶颈。但通过多队列网卡驱动的支持，将各个队列通过中断绑定到不同的CPU核上，以满足网卡的需求，这就是多队列网卡的应用。
常见的有Intel的82575、82576，Boardcom的57711等，下面以公司的服务器使用较多的Intel 82575网卡为例，分析一下多队列网卡的硬件的实现以及Linux内核软件的支持。
一、多队列网卡硬件实现
图1.1是Intel 82575硬件逻辑图，有四个硬件队列。当收到报文时，通过hash包头的SIP、Sport、DIP、Dport四元组，将一条流总是收到相同的队列。同时触发与该队列绑定的中断。
从事服务端开发，少不了要接触网络编程。epoll 作为 Linux 下高性能网络服务器的必备技术至关重要，nginx、Redis、Skynet 和大部分游戏服务器都使用到这一多路复用技术。
epoll 很重要，但是 epoll 与 select 的区别是什么呢？epoll 高效的原因是什么？
如何构造出成千上百万的攻城士兵，是高并发测试的关键。而传统压力测试工具设计的时候并不是针对高并发测试设计的。针对高并发场景，传统压力测试工具往往自身是性能瓶颈。为适应高并发趋势，我们设计了TCPBurn，用于无状态协议的高并发压力测试，瞬间可以创造出任意多的攻城的精兵猛将。
我们以消息推送服务为例，来模拟海量用户并发场景。千万并发连接测试相关的公开资料很少，据说要达到C10M（千万连接）并发，需要从根本上解决内核自身的问题。我们的实验希望验证linux服务器环境下Nginx能否承受千万连接的考验。
4.安装R
step1：登录R的官方网站
https://www.r-project.org/
5.安装RStudio
step1：打开RStudio官方网站 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ 点击Free下的Download
在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止于此，它的价值不仅仅存在于技术上，更重要的是改变了以往同步处理消息的思路（比如进行IM消息历史存储时，传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库，这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作，但互联网大并发环境下就是灾难）。
MQ消息中间件可以理解一个水池，水池的这头是消息生产者，水池的那头是消息消费者，生产者和消息者无需直接对接，这将带来很多好处：业务解耦、架构分布式化等，生产者和消费者互相完全透明。
但市面上的MQ消息中间件产品很多，作为IM系统中必不可少的一环，我们该如何选型？那么请继续阅读本文。