Context and Problem Baiscally the system behaves normally when the amount of data is small, but the system becomes unstable as the amount of data increases, at the same time, we have more and more components. Some issues are not visible with usual tesing, although we have big data testing,but it’s not enough. Solution By intorducing Chao Engineering, we could involve some faults manully, for example, like network latency, limited memory, full disk, damaged databas,etc.……

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最近经常看到back-pressure这个词，所些想要深入了解一下，以下是学习的一点心得。

什么是back-pressure

back-pressure这个词是来源于工程概念，当气流或液体在管道中运输时，由于管道变细或者受到其他阻碍，导致出现了下游向上游的逆向压力，这种情况就称为back pressure，也称作向后的压力。

在计算机行业，back pressure 通常用来描述当数据在传输中由于下层的buffer满了，导致上层服务无法继续接收数据的现象。

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在工作中我们经常会遇到以下问题：

• 有个方法的入参没有打印，不知道用户输入了什么
  
• 有个错误日志没有打印堆栈，只是打印了error.getMessage()，不知道上下文
  
• 某个接口响应时间很慢，不知道哪一步有问题
  
• 不知道是在哪一步创建了很大的ArrayList,或都HashMap
  
  

等等这一系列的问题，如果你没有遇到过这样的问题，停下来想一想要如何解决呢？
如果你遇到过这样的现象，那么你又是如何解决的呢？加日志然后重启服务器吗？

本文就是要介绍一个神器让你不用重启服务器就可以解决以上问题，它就是Btrace,以下是一个简单的demo，我们一起来看下Btrace的强大功能。

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现在一些新的概念层出不穷，什么微服务，云计算，虚拟化都不再是什么热词了，现在又流行Service Mesh，AI等等；今天我们不谈这些高大上的概念，我们聊些接地气的，聊些我们在开发中经常遇到的 checkbox,toggle啊之类的，一定认你有所收获。

问题描述

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