其中一个缺点就是臭名昭著的“冷启动”(Cold Start)。在本文中,我们将介绍“冷启动”是什么,影响 Serverless 启动延迟的因素有哪些,以及如何减轻它们对应用程序的影响。
经过多年的演进,Java语言的功能和性能都在不断地发展和提高,但是冷启动开销较大的问题长期存在,难以从根本上解决。本文先讨论冷启动问题的根本原因,然后介绍一种新近提出的彻底解决Java冷启动问题的技术方案——Java静态编译技术。
最近看了一本书,今天打算和大家聊聊 Graal VM 和 Java静态编译这个东西:
我前几天发布的《从源码里的一个注释,我追溯到了12年前》这篇文章的文末,我提到了 JVM 的分层编译,C1,C2 什么的。
大家都知道,高并发系统有三把斧子:缓存、熔断和限流。但还有一把斧子,经常被遗忘在角落里,郁郁不得志,那就是预热。
随着容器技术的广泛应用,XaaS形式的概念层出不穷。从IaaS(Infrastructure as a Service)、PaaS(Platform as a Service)、SaaS(Software as a Service)到容器云引领的CaaS(Containers as a Service),再到火热的微服务架构,它们都在试着将各种软、硬件资源等抽象为一种服务提供给开发者使用,让他们不再担心基础设施、资源需求、中间件等等,在减轻心智负担的同时更好地专注于业务。FaaS是Functions as a Service的简称,它往往和无服务架构(Serverless Architecture)一同被提起。
在过去的十年中,我们很荣幸能够将服务器管理从我们手中抽象出来。对于我们想要的抽象程度,现在有多种选择。
很长一段时间没有更新,因为前阵子一直在研究云原生相关的项目,包括比较热门的Serverless,我们主要在关注Knative。后面我们会更新不少Knative的文章,还会上线Knative中文社区,并把它作为我们的云原生社区,把大家聚集起来,共同研究云原生技术。
一、基于aws lambda构建监控告警的思考二、什么是serverless?三、serverless解决了什么问题四、常见serverless应用场景五、为什么serverless淡出视野?六、参考
原文: https://hackernoon.com/cold-starts-in-aws-lambda-f9e3432adbf0
函数计算有冷启动的问题,如果启用VPC,还有VPC的启动时间,为了避免冷启动问题,可以通过预热程序来避免函数实例被销毁。此预热程序示例使用Cloudflare Worker,正好同时用预热程序支持Wordpress的定时任务。
Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。
本文着重分享Cloud Studio产研团队是如何使用腾讯云「云端开发环境 Cloud Development Environment - 简称CDE」来改进日常开发-调试-构建-运行的关键阶段的开发者体验。
JMH(Java Microbenchmark Harness)由OpenJDK团队开发,是一款基准测试工具。作为JDK官方的基准测试工具,在JDK9开始已内嵌。通常用于代码的性能调优,JMH开发者同样为JIT的开发者,得益于专业的JVM优化分析,JMH具有高精度的特点,适用于Java及基于JVM的语言。通常JMH能够统计程序的OPS(Opeartion Per Second,每秒操作量)、及TP99、平均差等,JMH测试的对象可以是方法级的,粒度更小、不限于REST API。
第0章 从云计算到Serverless 表0-1 云计算面临的问题和机遇 📷 图0-3 IaaS、PaaS、SaaS的区别 📷 2018年,Serverless的发展速度要比想象中的更快。在这一年,Google发布了Knative,一个基于Kubernetes的开源Serverless框架,具备构建容器、流量调配、弹性伸缩、零实例、函数事件等能力。AWS发布了Firecracker,一个开源的虚拟化技术,面向基于函数的服务,创建和管控安全的、多租户的容器。Firecracker的目标是把传统虚拟机的安全性和
限流是一种通过控制系统对外提供的资源、服务或接口的访问数量或速率,以保护系统免受过载的一种策略。
文章发出来之后,有小伙伴问松哥有没有做性能比较,老实说,这个给落下了,所以今天再来一篇文章,和小伙伴们梳理比较小当我们利用 Native Image 的时候,Spring Boot 启动性能从参数上来说,到底提升了多少。
作者 | 冯嘉,华为云中间件首席专家、PaaS 云原生中间件团队负责人 编辑 | 褚杏娟 编者按:无论是云厂商还是应用企业,在谈到云计算时都不约而同提到了 Serverless。有的已经已经在核心业务上应用 Serverless;有的已经接受了 Serverless 的稳定性和效率,开始小试牛刀;但还有很多企业在观望,或者想要应用但不知道从哪里开始。 虽然已经发展十多年,经过多次迭代,但再次成为业内热议对象意味着 Serverless 已经发展到一定阶段,业内有了更多成果可以分享。在这篇文章中,作
距离上次发完年终总结已经有将近一个月的时间,这一个月来也面试了将近 40 位候选人,或多或少有了一些感想,后面会单独发篇文章跟大家聊一聊这个话题。
最近,我在YouTube上看了一个非常出色的开发人员的视频[1]。它的标题是“无服务器毫无意义”。虽然我非常喜欢该视频,但也不敢确定作者关于无服务器的观点是否完全正确,因此我想在本文中进行讨论。
在业务迭代开发过程中,系统的稳定性和可靠性变得越来越重要,其中,限流算法是一种非常重要的技术手段之一。
最近关于 Serverless 的讨论越来越多。看似与前端关系不大的 Serverless,其实早已和前端有了渊源,并且将对前端开发模式产生变革性的影响。本文来自阿里云前端工程师蒋航在 QCon 北京 2019 的分享,他从前端开发模式的演进、基于 Serverless 的前端开发案例以及 Serverless 开发最佳实践等方面,与大家探讨 Serverless 中的前端开发模式。
艳杰,腾讯高级前端开发工程师,云开发团队核心开发专注于中后台系统开发以及系统架构设计。
在上一篇文章中[常见面试题之缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿],忘记讲了一个概念——缓存预热,所以在这篇文章补充一下,开一个好头,预热嘛~~~。
Tech 导读 机器扩容后瞬间被高流量击穿,背后发生了什么?本文从实际案例入手,探讨在冷启动的场景下如何保护系统不被瞬间流量压垮。
Sentinel的流量控制是监控应用流量的 QPS 或 并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量⾼峰冲垮,从而保证高可用。
大型的分布式系统,业务一般会有高峰和低谷。就好比居民用电,全年峰谷时段按每日24小时分为 高峰 、 平段 、 低谷 三段各8小时。在系统架构中,设置集群的大小会有成本考虑,一般不会一直按照 高峰 时的规模运行,大多时间里集群规模都不如 高峰时段 大(规模越大,成本越高),那么当 高峰 来临时 ,就会有服务的 动态扩容 。
Serverless: 无服务器架构,即在无需管理服务器等底层资源的情况下完成应用的开发和运行,是云原生架构的核心组成部分。
来源 | QCon全球软件开发大会 嘉宾 | 林子熠 整理 | 李慧文 Java 语言自从诞生以来就被打上了“慢”的标签。经过 25 年的发展,Java 程序的峰值性能在实时编译(JIT)技术的支持下已能超越 C/C++ 程序,但实时编译仍无法解决冷启动速度慢的问题。在云原生的场景下,往往需要快速拉起新的服务以响应用户持续增长的请求,此时服务的启动时间就显得至关重要。 阿里探索了两种不同维度上的冷启动加速技术,经过双 11 大促的检验都取得了良好的效果:AppCDS 技术在传统 Java 环
if 快还是 switch 快?HashMap 的初始化 size 要不要指定,指定之后性能可以提高多少?各种序列化方法哪个耗时更短?
分布式系统为了保证系统稳定性,在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作,常见的限流算法有:
软件开发中,除要写出正确的代码之外,还需要写出高效的代码。这在并发编程中更加重要,原因主要有两点。首先,一部分并发程序由串行程序改造而来,其目的就是提高系统性能,因此,自然需要有一种方法对两种算法进行性能比较。其次,由于业务原因引入的多线程有可能因为线程并发控制导致性能损耗,因此要评估损耗的比重是否可以接受。无论出自何种原因需要进行性能评估,量化指标总是必要的。在大部分场合,简单地回答谁快谁慢是远远不够的,如何将程序性能量化呢? 这就是本节要介绍的 Java 微基准测试框架JMH。
当系统上线时,缓存内还没有数据,如果直接提供给用户使用,每个请求都会穿过缓存去访问底层数据库,如果并发大的话,很有可能在上线当天就会宕机,这种情况就叫“系统冷启动”,因此我们需要在上线前先将数据库内的热点数据缓存至Redis内再提供出去使用,这种操作就成为"缓存预热"。
Vite是一个快速、轻量级的前端构建工具,它可以让开发者更高效地进行前端开发。相比于其他构建工具,Vite的特点在于快速的冷启动、模块热替换和按需编译等功能。下面我们将详细探讨Vite的优势和如何使用它。
有很多方法可以增强系统的可扩展性,本文将讨论无服务器技术,该技术可以将企业的生产力和可扩展性提升到新的水平。
JMH 是在 method 层面上的 benchmark,精度可以精确到微秒级,是对热点函数进行优化时,对优化结果进行定量分析的工具。
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数,在业务其他服务可以支撑的情况下,您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理,例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景,由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
独立于项目外的 服务流量控制台,可以用于熔断 防止服务崩溃无响应,服务重启,流量限制等
北京时间今天凌晨如期在.NET Conf 上发布.NET Core 3.0,Keynotes 由Scott Hunter 主演,主要围绕.NET Core 3.0的新特性和社区展开。
5.执行测试时首先进行冒烟测试,然后对主功能流程进行测试,包括客户端的单个功能模块,及功能业务逻辑功能交互,回归测试;
下载代码示例 您编写一个托管应用程序来亲身体验一下 – 您会觉得其速度较慢。您的应用程序在功能上是正常的,但其性能有很多不足。您想诊断出性能问题并解决这些问题,但您的应用程序正在生产环境中运行,导致您无法安装探查器或中断它。或者,您应用程序的使用范围可能不够广泛,无法证明购买 Visual Studio 探查器来进行 CPU 分析是合理的。 幸运的是,Windows 事件跟踪 (ETW) 可以缓解这些问题。此强大的日志记录技术内置在 Windows 基础结构的多个部分中,并且 Microsoft .NET
在“云”的概念还没有产生之前,开发者购买物理机,并在其上部署应用程序,企业将购买的机器放置数据中心,其网络、安全配置均需要专业的技术人员管理,在这种高成本运营模式下,虚拟化技术应运而生。
9 月 4 日(周五)15:00 Tencent Serverless Hours 系列在线免费分享会(第九期)即将举办,届时将有腾讯云函数产品经理 Alfonso 带来《消除冷启动,预置并发助力云函数更“快”》的精彩分享! 预置并发支持并发实例按配置预先启动,提前“预热”函数,为业务高峰提前准备计算资源,降低冷启动、并发实例及业务代码初始化引起的耗时。 直播时间: 9 月 4 日(周五)15:00 扫描海报二维码,预约报名! One More Thing 立即体验腾讯云 Serverless Dem
今天,抽空,我给大家介绍一下限流。目前关于限流的框架和工具都比较多,比如 Redis、阿里的 Sentinel、Nginx、OpenResty 等。今天我先给大家介绍一个简单的限流,单机限流方法。
上一篇我们讲了java的引用机制,今天我们来一下和它有关的app性能优化(其实也不是很大)。
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