我在研究HikariCP（一个数据库连接池）时无意间在HikariCP的Github wiki上看到了一篇文章（即前面给出的链接），这篇文章有力地消除了我一直以来的疑虑，看完之后感觉神清气爽。故在此做译文分享。接下来是正文数据库连接池的配置是开发者们常常搞出坑的地方，在配置数据库连接池时，有几个可以说是和直觉背道而驰的原则需要明确。1万并发用户访问想象你有一个网站，压力虽然还没到Facebook那个级别，但也有个1万上下的并发访问——也就是说差不多2万左右的TPS。那么这个网站的数据库连接池

我们谈到监控，一般设计到两个方面的内容： 服务器本身的监控。(比如：linux服务器的CPU，内存，磁盘IO等监控) 业务系统的监控. (比如：业务系统性能的监控，SQL语句的监控，请求超时 的监控，用户输入的监控，整个请求过程时间的监控，优化等等) # 服务器本身的监控说明：由于Java开源生鲜电商平台采用的是阿里云的linux CentOS服务器，由于阿里云本身是有监控预警的，但是我们不可能时刻去看，最好有集成自己的系统监控，最终在各种系统对比的过程中，选择了netdata这个.

技术栈全貌大数据平台技术栈下面自底向上介绍各个层的主要项目。1 采集层和传输层采集层 Sqoop 在hadoop和关系型数据库之间转换数据。 Flume Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。Flume Canal 数据抽取是 ETL 流程的第一步。我们会将数据从 RDBMS 或日志服务器等外部系统抽取至数据..