python与php哪个简单,python与PHP

　　分析Java编程和Python编程的区别。

　　Java和Python都是热门的编程语言。Java是2017年全球排名第一的编程语言，Python是2017年最受欢迎的编程语言。两者有本质区别。

　　版本

　　Java和Python都是开源语言，大多是Java代码的中文版，而Python主要是英文版。跨平台模式不同

　　Jva跨平台依靠各种类库提供各种平台接口，达到跨平台的效果。另一方面，Python的跨平台性是由语言本身的特性决定的，在很多平台上直接写Python代码就可以执行。面向对象的

　　Java语言的设计侧重于对象及其接口，提供了简单的类机制和动态接口模型。对象封装了它的状态变量和相应的方法，实现了模块化和信息隐藏。类提供了一个对象原型，继承机制允许子类通过使用父类提供的方法来重用代码。

　　与Java相比，Python以一种非常强大和简单的方式实现了面向对象编程。Python既支持面向过程的函数式编程，也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由只包含可重用代码的过程或函数构建的。在面向对象语言中，程序是由结合了数据和功能的对象组成的。

　　文件：n459.com/file/25127180-478863045

　　以下无关紧要。

　　分界线。

　　CNCF概述

　　cncf(CloudNativeComputing Foundation)，中文为“云计算基金会”，Cncf是Linux基金会下的一个基金会，可以理解为非营利组织。

　　当时在Google内部用来组织容器的Borg项目变成了开源。为了更好地发展这个项目，谷歌和Linux基金会一起成立了CNCF。与此同时，谷歌用Go语言重写了Borg，改名为Kubernetes，并捐赠给了CNCF。

　　简而言之，本组织的最初宗旨和愿景是：

　　云会计促进可持续发展。

　　帮助云本地技术开发者快速打造优质产品。

　　CCF通过构建社区和管理多个开源项目来促进技术和生态系统的发展。

　　高级电源管理

　　您应该听说过应用程序性能监控(APM)和分布式跟踪。后者是前者的子集。随着微服务的普及，分布式跟踪(distributed tracking)一词应运而生，主要是为了解决微服务架构中长请求链路导致的定位和监控困难的问题。目前该领域比较知名的产品有捷豹、飞利浦、Zipkin等。竞争非常激烈，但这带来了一个问题。每个人都有自己的数据收集标准和SDK，几乎都是基于Google dapper协议的，但是实现方式各不相同。为了解决这个问题，国外大神首先做了OpenTracing和OpenCensus。我们先来看看这两款产品。

　　开放式跟踪

　　OpenTracing开发了一个独立于平台和独立于制造商的协议标准，这使得开发人员可以轻松地添加或替换基本的APM实现。

　　2016年11月发生了一个里程碑式的事件。CNCF.io接受开放跟踪，这是CNCF的第三个项目。前两个已经很有名了。可见Kubernetes和Prometheus在开源界对APP和统一标准的重视，对统一标准的渴望。

　　遵循开放跟踪协议的产品包括Jaeger、Zipkin等。

　　中立开口

　　中国有句古话。现有的余老师在做什么？开放跟踪本身更快更受欢迎。为什么需要一个叫OpenCensus的项目？

　　为了补充背景知识，首先讨论了分散跟踪。APM其实包含了Metrics指标监控，比如cpu、内存、硬盘、网络等机械指标，grpc所需的延迟、错误率等网络协议指标。

　　首先这个项目有一个非常强大的zzdhmg。Google甚至分布式跟踪的基础论文都是Google提出的。可以说Google就是zzdhmg。

　　其次，开放中心最初的目标不是剥夺开放跟踪的工作，而是通过Go语言附带的度量收集、链接跟踪、配置文件工具来统一用户的使用。随着项目的进展，我的野心膨胀了，但从这个时候开始，我开始幻想为什么不统一其他语言的关联集合。然后项目组发现了开放跟踪。突然，正如我所说，谷歌，我们不玩标准。要不要打标准统一天下？【这里是作者的疯子】这样，开放中心的场景进一步扩大，不仅可以监测测量的基本指标，还可以进行开放跟踪的老银行的3354分布式跟踪。

　　一个足以成为zzdhmg的Google，再加上一个微软会惯坏的样子怎么样？你想离开吗？所以对于开放中心的发展，微软的直接参与打破了竞争平衡，间接导致了后来OpenTelemetry项目的诞生。

　　OpenTracin

　　g与OpenCensus

　　这是史蒂夫弗兰德斯的对比图。

　　功能性能

　　如你所见，OpenTracing和OpenCensus在功能和特性上各有利弊。OpenTracing支持更多的语言，与其他系统的耦合度相对较低；OpenCensus支持度量和分布式跟踪，从API层到基础设施层都支持。

　　开源社区

　　很难赢？我们来对比一下活跃社区。我去。好像还是半斤。你的用户群更广，我有谷歌和微软就够了。

　　所以从上面可以看出，两款产品确实很受欢迎，但是作为开源项目，这种竞争太耗费资源，对用户不友好。我们做什么呢

　　开放式遥测

　　所谓的说法就是：世界久了就会分裂，久了就会出现hsdlr:open telemetry就要诞生了。

　　两个产品合并首先要考虑什么？有经验的同学都知道怎么让两边用户继续用。因此，新项目的第一个核心目标是兼容OpenTracing和OpenCensus。

　　目前，OpenTelemetry的核心工作主要集中在三个部分：

　　规范的制定和协议的统一，包括数据传输和API规范，协议的统一包括HTTP W3C的标准支持和GRPC等框架的协议标准。

　　多种语言的实现和集成，用户可以使用SDK进行自动代码注入和手动嵌入，并提供对其他第三方库(Log4j、LogBack等)的集成支持。);

　　数据采集系统的实现目前基于OpenCensus服务，包括代理和采集器。

　　可以看出，OpenTelemetry的定位非常明确：数据采集有统一的标准和规范，数据如何使用、存储、显示和报警官方并不涉及。目前，我们推荐使用Prometheus Grafana存储和显示指标，使用Jaeger存储和显示分布式跟踪。

　　首先补充一下背景知识，之前提到了APM的两个监控子类：分布式跟踪和度量。其实还有第三种，即Logging日志。目前常见的日志收集平台有EFK和Fluentd。

　　从上图可以看出，缺少日志记录，主要有以下几个原因：

　　优先考虑上述三项核心任务，伐木目前处于相对较低的优先地位(P2)

　　日志一般通过三方平台收集。目前，对于如何将其与分布式跟踪和度量数据集成，还没有官方的设计。

　　大易通

　　有了以上背景知识，我们就可以达到OpenTelemetry的终极目标：实现作为APM终极数据采集解决方案的度量、追踪和日志的集成和统一。

　　跟踪：为请求从接收到处理的整个生命周期提供跟踪路径。一个请求通常要经过N个系统，所以也叫分布式链路跟踪。

　　度量：计数器、计量器、直方图指示器，如cpu、请求延迟、用户访问次数等。

　　日志记录：传统的日志记录提供了准确的系统记录。

　　这三者的结合可以形成统一的APM解决方案：

　　基于指标警报的异常检测

　　通过追踪定位特定的系统和方法。

　　根据模块的日志，最终定位错误细节和根本原因。

　　调整指标等设置，以便更准确地检测警报/问题。

　　如何整合？

　　在过去对APM的认识中，这三者是完全独立的，但随着时间的推移，人们逐渐发现了它们之间的联系。例如，我们可以将跟踪的TraceID键入到日志记录中，这样分布式链接跟踪和日志就可以链接在一起并相互通信。然而，仍然存在以下问题：

　　如何将指标与其他两个联系起来？

　　如何提供更多维度的关联，比如请求的方法名、URL、用户类型、设备类型、地理位置等。

　　关系如何保持一致，能否在分布式系统中传播？

　　在OpenTelemetry中，我们尝试使用Context为度量、日志和跟踪提供统一的上下文，所有这些都可以访问这些信息，并且上下文可以随着请求链接的深入继续向下传播。

　　在任务/请求的执行周期中可以访问上下文数据。

　　提供了统一的存储层来存储上下文信息，并确保它可以在各种语言和处理模型(如单线程模型、线程池模型、回调模型、Go例程模型等)下工作。).

　　多个维度的关联是基于元信息(标签)实现的，元信息由业务决定，比如用Env来区分是测试还是生产环境。

　　分布式上下文传播模式，如W3C的traceparent/tracestate头，GRPC协议等。

　　摘要

　　Google Dapper协议提出已经很多年了，江湖乱了很多年。这一次，谷歌和微软决心结束江湖之乱，对于未来分布式系统的监控来说，真的是天大的好消息。我们也有理由相信，在这两大巨头的带领下，项目会发展的越来越好，未来会有越来越多的开源项目、框架、平台出现。OpenTelemetry的原生使用将最终实现监测数据标准的统一。

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