还有，低峰期我用不上这么高规格的实例，成本真的很高”，大客户向腾讯云MySQL团队诉苦，并期望能尽快给出解决方案。CPU弹性扩容功能就是这么来的。...很简单，就是客户只为业务高峰付费，无须为业务低峰期付费。我们一起来算一笔账： 假设客户使用北京地域32C 256G 通用型三节点，每天高峰期合计1h，其余23h为低峰期。...用户可在控制台上选择是否开启 CPU 弹性扩容功能，根据业务的需求和业务量动态地配置数据库的CPU资源，从而完成弹性扩展，应对高峰压力，确保数据库实例的高性能、高可用性和高稳定性。...自动扩容弹多少计多少，不弹不计费，可以完美实现“无需为低峰付费”这一理念。也就是说即便我们早早的在控制台开启了自动扩容，并不是马上就开始计费的，而是成功触发了扩容条件之后，才开始计费。...，保障线上业务稳定性。
在上一期《数据掘金者》中，主要介绍的是有别于传统日志的腾讯专有云日志平台。本期给大家带来是专有云中不可或缺的保险机制——容灾管理系统。...灾难发生后，信息系统或业务功能从停顿到必须恢复的时间要求。RTO 值越小，代表容灾系统的恢复能力越强，但企业投资也越高。 RPO：Recovery Point Object，恢复点目标。...往期 · 推荐 8.18腾讯全球数字生态大会，与您相约武汉 荣获两项认证！腾讯云WeCity未来城市再获新成就！ 运维平台第4期：数据掘金者 运维专题第3期：诊断专家
电商时代，出现了双11、1212等购物节，电商可以不断扩大自身业务系统的能力，但后台交易系统的处理逻辑复杂，往往会成为整个系统的瓶颈。...如何保障超过平常10倍业务流量的正常处理，我们经常听到一个中间件kafka。现在的业务系统离开了他，基本难以成长。来用实际案例看一下。...在IT系统里，我们也是一样，将上游业务系统的处理请求保存起来，下游的业务系统定期根据自己的处理能力来取出处理要求。就像下图，队列消息中间件就是蓄水池。 ?...2、在ecs-hadoop-0002下游业务系统收到了这条测试消息。 ?...点对点模式缺点：由下游业务系统主动从队列中取消息，消耗了处理资源；点对点优点：下游业务系统可以根据自己的处理能力来进行作业安排。
简介：传统的消息队列对业务方提出了更高的要求，我们期望提供的是一种以业务为重心的，面向服务的解决方案。...比如业务方监听到消息后，执行一系列的业务逻辑异常了，想要做业务补偿，我们的“基于 Kafka SDK 二次封装”的方案就没办法满足，只能要求消息发送方再发一次消息，但这又会影响其他消息监听者。...于是我们决定将消息列队封装成消息服务，对业务方提供切实的服务能力。...private String orderId; private String orderName; private Date createdAt; } 3.3 使消息收发变得简单 业务方可以在业务执行方法的任一处...// 发送消息 EventPublisher.publish(new OrderCreated()); 对于消息的监听，业务方只需关注业务逻辑的执行，屏蔽了 Offset 提交、重试等技术实现。
堆内内存配置太小 在EMR控制台进入“集群服务”，点击“HBase”，点击 配置管理 --> hbase-env.sh --> HeapsizeEMR默认值是1024，即1G，购买集群后需要根据业务调整...，一般建议regionserver内存占用机器40%-70%左右按业务需求和集群规划调整regionserver内存，并在业务低峰期滚动重启rs。...一般建议一个节点上所有进程的内存和不超过节点总内存的80%，下图示例中配置的读缓存为16Ghbase.bucketcache.ioengine offheaphbase.bucketcache.size 16384业务低峰期滚动重启...full gc，同时集群的写QPS较高，可以在hbase-site.xml中加入以下配置项hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit 0.8业务低峰期滚动重启
01▶ 进入正文探讨 由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂，导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误，统称为业务逻辑漏洞 JSRC 安全小课堂第125期，邀请到月神作为讲师就如何通过技术手段挖掘业务逻辑下的漏洞为大家进行分享...业务逻辑漏洞常见发生位置？ 京安小妹 ? 月神： 要是按细节来说，每一处都可以是发生位置。 每种类型的APP都有自己的常见漏洞位置。 例如购买，出售，每一条协议的关键参数。 ?...业务逻辑漏洞的分类？ 京安小妹 ? 月神： 本文中特定值指的是指当系统保存数据为int整型类型时：最大值/单价+1就是特定值了。...业务逻辑漏洞的案例分析 京安小妹 ? 月神： 一、 先来讲一个某外卖平台订餐的软件吧，我和朋友说我把这个软件订餐的数量改了，改成了负数结果成功了，然后他表示他尝试过并没有成功。...业务逻辑漏洞的防御手段 京安小妹 ?
例如DDL可以在业务低峰期使用pt-osc进行操作或者gh-ost，来进行操作。备份也要放到业务低峰期去做，当然也要做好监控和报警，对于未提交的事务要尽快提交，或者kill到没有commit的事务。...2、第二种情况:直接干掉DDL操作 则kill session1 选择业务低峰期执行 如果DDL执行到80%到90%。则kill session2 优先执行DDL 需要根据实际情况自行执行。...MDL不是洪水猛兽，DDL和备份需要跟业务方沟通后，在业务低峰期去执行，不要给开发DDL权限哦~ 做对MySQL的监控信息包括锁信息或者死锁信息。
另外也有很多中小型业务在接入时，发现在业务高峰期经常有一些慢请求毛刺。排查发现基本每次毛刺都伴随着 TTL 删除任务，CPU 毛刺明显。...我们结合业务的特点，支持自定义业务的高低峰期，在业务低峰期加速删除，充分利用 CPU 资源的同时避免对现有业务的影响。...以某个业务为例，业务请求量在凌晨处于低峰期，白天处于高峰期： 图片 为了不影响业务高峰期的服务质量，我们对 TTL 删除进行了限速，并在低峰期加快删除，TTL 数据删除情况如下： 图片 通过这个策略，我们充分利用了低谷期的...CPU 资源（晚上10点-第二天8点，CPU也没闲着）： 图片 同时保证了服务质量，不论是业务高峰期还是低峰期，请求延迟都保证平稳在 10ms 左右，且没有毛刺： 图片 总结 TTL 索引能够在后台自动会过期的数据进行清理...master/src/mongo/db/catalog/README.md#fair-ttl-deletion 图片 不过从目前已公布的资料和代码中，并没有看到后续的官方版本支持“通过设置时间窗口来控制删除高低峰期
问题描述 检查到云数据库Redis的资源利用率较低，如果业务生命周期已经稳定，并且没有增长的计划，可以适当调整实例的规格配置，降低成本。...【变更影响】 1.分片的删除操作，系统将自动均衡 Slot 配置，并且迁移数据，建议在业务低峰期进行操作， 避免迁移操作对业务访问造成影响。...2.阻塞命令BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH、SUBSCRIBE在扩缩容期间会存在1次或者多次命令失败（影响次数和分片数量相关）,请在操作前评估好对业务的影响。...3.开通“副本只读”功能的实例，在扩缩容期间，会有1次或者多次的命令失败（影响次数和分片数量相关）,请在操作前评估好对业务的影响。...实施步骤 在业务的低峰变更时间窗口，登入控制台-实例列表页面，点击【配置变更】-【删除分片】，在弹窗页面阅读变更说明，选择目标分片数量，确认退还费用后，单击【确定】即触发任务。
，85% 以上应用都接入了 HPA，借力 K8s 自动扩缩容所带来的优势，低峰期缩容 Pod 降低成本，高峰期可以扩容更多的 Pod，保障服务的稳定性。...方案二：基于弹性节点组的扩缩容方案 基于上面的分析，再次明确下我们对于集群节点扩缩容的要求： 低峰期缩容，意味着线上节点每天都会有很多的扩缩容操作，扩缩容过程中，要尽量减少对服务的影响。...下图为高低峰节点扩缩容示意图： 如图所示，高峰期应用 pod 扩容，固定节点组的资源不够，HPA 扩出的 pod 调度到弹性节点组。...小结 通过节点组的拆分和自定义控制器来控制 HPA 缩容时的 Pod 选择，我们成功的在核心在线业务的场景下，实现了每天低峰期大量的闲置节点资源回收，并且同时有效保障应用稳定性，上线以来未因缩容原因收到应用方的反馈...以我们美国区集群的一个核心业务节点组为例，每天低峰期的节点数量基本可以缩到 5 台以内，高峰期最大节点数可以扩到 30 台，每天节点组 CPU 总核数的上下波动在 10% 以上，由此节约下的资源成本非常可观
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了...
业务高峰期值班我们要求接到问题立刻开始处理 识别问题的优先级 级别 描述 判断标准 举例 P0 重要且紧急 大范围的问题。影响 金钱 的问题。关键渠道核心路径的问题 多起用户反馈的问题。...在当前服务化架构的线上系统环境下，我们最看中的指标是系统的可用性，特别是核心业务流程的业务可用性。 因此最怕的是线上故障造成系统雪崩，导致长时间的不可用。...指挥者 对外通报进展 通报问题确认，影响范围通报预计的处理时间通报处理进展通报处理完成 处理者 提出止损方案拍板处理方案追究问题原因 通过报警，监控查找可能的根因，并提出三种方案供讨论确认使用降级方案，低峰期再修改代码...对外通报进展 通报问题确认，影响范围 通报预计的处理时间 通报处理进展 通报处理完成 处理者 提出止损方案 拍板处理方案 追究问题原因 通过报警，监控查找可能的根因，并提出三种方案供讨论 确认使用降级方案，低峰期再修改代码...如果是功能类故障，需要及时找到问题逻辑，修改代码，在当天的低峰期上线完成fix，恢复降级。如果是资源类故障，需要及时申请资源，完成扩容或者替换，恢复限流。
针对某些已有管理系统的业务，平台也提供了资源租赁策略，用户无需改动，便可快速接入。 平台借助docker技术，并解决了负载的监控调度、资源的弹性伸缩和分布式镜像管理等方面的问题。...3.2．弹性伸缩：水平伸缩和垂直伸缩 1）水平伸缩：基于业务负载状况，业务低峰期自动缩减容器量，高峰期自动扩容，业务上削峰填谷，资源所见即所得，维持资源高使用率的同时，也缓解了业务突发运维扩容的压力。...2）垂直伸缩：针对有状态的逻辑，每次的水平伸缩都会打乱原路由表，甚至会导致并发写脏数据的问题，平台使用单机资源垂直伸缩方案，在维护原路由信息的前提下，对单机资源做加减容器操作，盘活不可伸缩的母机低峰期的计算资源...2）配置隔离：一个镜像，多套配置，配置变更不会变动镜像，尽可能的减少对业务影响 价值依归 4.1．服务场景 平台当前服务多个业务，根据业务场景和计算的实时性划分了3种类型，每种类型都有相应的模型，作为监控调度...弹性平台优先保证在线服务型和在线计算型业务，尤其在节假日高峰期，平台会自动腾挪离线类型业务资源服务用户请求；针对离线计算业务，平台采用核时量化，实时水平和垂直伸缩业务计算力，资源上互补在线型业务。
redis超时杠上了服务监控系列文章服务监控系列视频背景经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期...我也是联系了云服务商那边也排查下是否还存在上次超时的原因，但其实还是有直觉，这次的原因和上次超时是不一样的（备注：上次超时是由于云服务商那边对集群的流量隔离做的不够好，导致其他企业机器流量影响到了我们的机器，且发生在业务低峰期...），这次发生在业务高峰期。...，很可能就导致缓冲区满了，而之前一次抓包分析为什么就没有这个问题呢，因为那是在业务低峰期，tcpdump丢包概率比较小。...完美解决于是，在业务低峰期将我们三台ecs服务进行了cpu配置提升，提升后效果很明显，超时在高峰期不见了，协程调度延迟也大大减少。
架构是软件系统的“基础结构”，从不同的角度或维度，可以将系统划分为不同的结构，比如：业务逻辑的角度，物理部署的角度，开发规范的角度等等。框架关注的是“规范”，而架构关注的是“结构”。...更加科学的度量方式：任何一家互联网公司，都有流量的低峰期和高峰期，在低峰期停机1分钟和高峰期停机1分钟，对业务影响的结果完全不同。...综上所述，在回答SLA指标时，先说明N个9 和 影响请求量占比，再结合实际业务场景回答。
有关月末结算过程的更多信息，请参见一般工厂期末结算 的业务流程文档。 请注意，月末结算只能每月执行一次。 ? KKS2生产订单差异计算 在这个步骤中，计算生产订单差异。...检查业务数据 选择 2. 选择执行。 生产订单差异结转到本期的财务会计和利润分析中. CJB2生成结算规则 该事务自动在该项目中生成结果分析代码和结算规则。
（用在监控业务指标上很合适，比单纯的阈值监控好用，因为某些指标可能在周末或者凌晨是低峰期，单纯阈值告警可能有遗漏情况发生） ? 表达式写法: ?
迁移需要避开业务高峰期，无法持续高负载迁移，需要较长时间才能完成。考虑到以上种种条件及限制，我们最终采用自研冷热数据分离的方案。 方案设计 基本原则、目标 用户体验无感知。...元数据直接保存进 HBase； 分片数据保存时，根据元数据保存的路由信息，决定保存至 HBase 或对象存储； 取数据时，元数据直接从 HBase 中获取，同时提供冷热的路由信息决定如何获取分片数据； 每日低峰期由定时任务触发处理最后修改时间为...整个迁移任务在夜间运行时，会经历多个不同的工况，需要能在不同时刻控制不同的运行速率，如： 运行初期，线上业务处于次低峰期，需要限速运行。 运行中后期，线上业务处于低峰期，可以全速运行。...该阶段是业务次低峰期，用户使用量仍不算太低，限速执行。 大约 1 个半小时后，增量方案处理完毕，处理回收站里的增量方案，由于部分方案是无效的，任务生产速度下降。...08:00，业务低峰期结束，迁移任务停止分发，执行期逐渐缩容回 1 台。 一整晚迁移数据量在 0.3TB~0.4TB 之间。
首先，不管是离线、在线还是实时，都有明显的波峰波谷现象；其次，三种场景的计算量高低峰时间不一样，离线高峰期是零~ 六点之间，实时的高峰期在白天。...如果大数据计算集群是固定大小，就会出现低峰期的浪费情况，并且由于在线、实时和离线是不同集群低峰期也不能互相借用资源。...如果集群按照高峰期资源需求固定下来，那么，低峰期之时便会浪费很多资源。通过测算，大概计算资源的会浪费 20%-30% 左右。 为了解决这个问题，我们提出了弹性计算资源管理项目。...弹性计算资源管理是通过三个手段协同来实现的，首先是自研弹性扩缩容服务，实现高低峰资源弹性管理机制和策略；其次是利用公有云按需 / 竞价类型实例，实现弹性资源池；最后是通过 Yarn 调度改造实现高优作业的保障...待低峰期过去，可以通过按需实例、竞价实例进行缩容；如果有临时非高优先级的任务需求，可以弹起竞价实例，因为这些任务可以容忍抖动；等高峰期来临的时候，可以通过按需实例和竞价实例进行扩容，高优任务，通过 Yarn
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