当你合并 pull 请求时，它可以在没有人干预的情况下将其投入到生产环境中。 在此期间，我们还对可伸缩性、可靠性、安全性和其他系统质量进行了改进。...因此，对 Tapas 的单个请求可能导致对其他 Cosmos 服务的数百个请求以及数千个 Stratum 函数调用。...在这些部分中，你通常首先要记录工作流状态的变化，然后执行使工作流向前推移的步骤，例如，执行 Stratum 函数或返回执行结果。...通过对工作进行优先级排序，即使在资源短缺的情况下，应用程序仍可以确保以较低的延迟处理最重要的工作。Cosmos 服务所有者可以允许最终用户设置优先级，或者在 API 层或工作流中自己设置优先级。...未来的规划 2021 年对 Cosmos 来说将是重要的一年，因为我们会将大部分工作从 Reloaded 转移到 Cosmos 中，这将带来更多的开发人员和更高的负载。
近年来，随着更多的公司纷纷迁移到云，数据库泄露事件变得异常普遍，而罪魁祸首通常是客户环境中的错误配置。在这种情况下，客户没有过错。...确切地说，Cosmos DB功能中的一系列缺陷造成了安全漏洞，允许任何用户可以下载、删除或操纵大量的商业数据库，以及对Cosmos DB底层架构执行读取/写入访问。...钻它的空子轻而易举，不需要其他登录信息（凭据）。 第一部分：窃取Cosmos DB客户的主密钥 首先，我们获得了对客户的Cosmos DB主密钥的访问权限。...第二部分：访问Cosmos DB中的客户数据 接下来，在收集Cosmos DB秘密信息后，我们表明攻击者可以利用这些密钥，对存储在受影响的Cosmos DB帐户中的所有数据进行全面的管理员级访问。...这些是长期存在的秘密信息；万一泄露，攻击者可以使用该密钥来泄露数据库内容。今天，微软已通知超过30%的Cosmos DB客户：他们需要手动轮换访问密钥以缓解这个风险。
这几种数据库在实现时做了不同的权衡，测试结果显示，Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时，他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。...根据 GigaOm 基准测试，在事务性能和价格方面，采用 Citus 分布式表的 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 优于 CockroachDB Dedicated 和 Yugabyte...微软首席软件工程师 Marco Slot 写道： GigaOM 使用 HammerDB TPROC-C 对 Azure Cosmos DB for PostgreSQL 和两个类似的托管服务产品（…）进行了基准测试...在不改变连接数的情况下，增加两者的仓库数量可以提升性能。...为了鼓励客户运行与其工作负载相匹配的基准测试，微软共享了辅助脚本，以便他们可以在 Azure Cosmos DB 上运行 HammerDB 基准测试。
同时传输也存在问题，网络带宽是有限的，块的大小与网络传输的边际是有关的，不可能无限的去增加块的大小，网络边际上的人拿不到新块的信息，也会降低去中心化的程度，这就是为什么POW不能在提高可靠性的情况下，提高...而BFT虽然去中心化较弱，但其效率和吞吐量高，也不需要大量的共识计算，非常环保节能，很符合Bystack侧链高TPS的性能需求 (1)跨链模型架构 在Bystack的主侧链协同工作模型中，包括有主链、侧链和...如果不进行这个等待不可逆的过程，很可能主链资产跨链后，主链的最长链改变，导致这笔交易没有在主链被打包，而侧链却增加了相应的资产。...这个函数内部较为复杂，主要作用就是遍历交易的输出，返回一个跨链交易的请求数组。具体看下这个函数。...跨链模型 vapor为主侧链模型，Cosmos为Hub-Zone的中继链模型。 5、参考建议 侧链使用bbft共识，非POW的情况下，无需等待10个交易确认，增快跨链速度。 作者：诗人
将视频质量计算视为一种服务 在Cosmos中，视频质量计算由一个名为视频质量服务(VQS)的独立微服务来执行。VQS的输入为两个视频：一个源视频及一个衍生视频，并返回衍生视频质量的度量值。...测量到的视频质量度量值可以是一个单一的输出值(例如，VMAF)；在明确要求计算的情况下(例如，VMAF和SSIM)，也可以返回多个感知视频质量的得分值。...图中并没有单独显示chunk的开始时间，但是，每个chunk的质量计算都是在资源可用的基础上独立地开始和完成(注释为3a和3b)。 3b.在所有chunk质量计算完成之后，Plato启动组装。 4....开始组装，对各质量指标分别调用装配层函数。与先前一样，各质量指标装配的起始时间可能会有所不同。这种分离式的计算允许部分计算失败，提前返回参数，可根据质量指标复杂度独立扩展。...Xia对性能分析的帮助。
如果Elasticsearch估计某项操作会导致内存使用率超过断路器设置的上限，它会停止操作并返回错误。 默认情况下，父级断路器在 JVM 内存使用率达到 95% 时触发。...为了防止错误，官方建议在使用率持续超过 85% 的情况下，采取措施减少内存压力。...3、Elasticsearch 断路器报错示例 3.1 客户端请求报 429 错误 如果一个请求触发了一个断路器，Elasticsearch会返回一个错误，其 HTTP 状态代码为429。...} 熟悉Http 协议的同学都知道：在HTTP协议中，响应状态码 429 Too Many Requests 表示在一定的时间内用户发送了太多的请求，即超出了“频次限制”。...python 打印 DSL 部分截图 kibana DSL 执行类似如下截图： DSL 部分截图 我用 python 脚本实现，这种检索非常耗时，超时时间我设置的是：20000s，确保不超时且确保可以拿回结果
许多数据库支持多个存储引擎，其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如，一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能，另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。...在设计这些多存储引擎部署时，请考虑以下事项： 每个成员上的oplog可能需要设置不同的大小来负责不同存储引擎之间的吞吐量差异。...默认情况下，WiredTiger对所有集合使用Snappy块压缩，对所有索引使用前缀压缩。压缩默认设置可在全局级别配置，也可在每个集合和每个索引创建期间单独进行设置。...为什么我的数据目录中的文件大于数据库中的数据？ 数据目录中的数据文件（/data/db 默认配置中的目录）可能大于插入数据库的数据集。...我可以手动填充文档以防止更新期间的移动吗？ 在3.0.0版中更改。 使用MMAPv1存储引擎，如果文档大小增加，更新可能会导致文档在磁盘上移动。
因为那个时候公链就没有几个，大家谈来谈去还是比特币，以太坊等这些公链。这个时候搞公链的互联互通确实没有什么意义。...下面这个图是我在footprint上看到的最新公链市场份额数据，可以看到尽管以太坊还是当之无愧的老大，但是诸如Terra，BSC等公链都开始发力。...Cosmos致力于成为”区块链的互联网“，类比主流公链（如BSC、Avalanche）的发展路径可知，Cosmos生态内上线区块链网络的情况对其发展尤为关键。...下面这张图，来自map of zones，目前接入Cosmos生态的链已经超过40个，可以看到现在Cosmos生态已经做的很不错了。 Cosmos有几项核心的技术来实现它的野心。...总结 我们可以看到cosmos的生态越来越强大，慢慢在向着自己的伟大梦想（区块链宇宙）迈进。我个人认为cosmos未来会成为web3.0的重要组成部分，让我们一起拭目以待。
但是我将在微服务架构的背景下对其进行描述。 微服务架构 微服务体系结构：简要概述以及为什么要在下一个项目中使用它以及模块化单片软件体系结构真的死了吗?...另外，有时我们对读写操作有不同的一致性和吞吐量要求。 在这种用例中，我们可以使用CQRS模式。在CQRS模式中，系统的数据修改部分(命令)与数据读取(查询)部分分开。...它可以用作反向代理，将客户端请求路由到适当的后端微服务。它还可以支持将客户端请求的扇出扩展到多个微服务，然后将汇总的响应返回给客户端。它还支持基本的跨领域关注。 ?...在这种情况下，重试是没有意义的，并且浪费了宝贵的资源(线程被阻塞，浪费了CPU周期)。同样，一项服务的故障可能会导致整个应用程序级联故障。在这种情况下，立即失败是一种更好的方法。...如果在一定时间内的故障数量超过阈值，则它将跳闸并进入"打开状态"。 · 打开：来自微服务的请求立即失败，并返回异常。超时后，断路器进入半开状态。
现在数据堆积kafka的很多，消费不过来，会丢失一部分数据。目前节点的thread_pool 是200，调高了部分节点到300，效果不是特别明显。”...如上两个问题都和 “reject 429” 错误紧密结合在一起。 3、“429 拒绝请求”原因解读 当 Elasticsearch 拒绝请求时，它会停止操作并返回带有 429 响应码的错误。...当负载超过一定限度时，新的请求将会被拒绝。 写入请求最高内存上限 indexing_pressure.memory.limit 设置为堆内存的 10%。...被拒绝任务与已完成任务的比例很高，尤其是在搜索和写入线程池中，这意味着 Elasticsearch 会定期拒绝请求。...v=true&h=id,name,active,rejected,completed 即便上CPU被打满，依然没有出现 reject，需要更多并发请求压测 5、如何阻止或提前预防“429 拒绝请求”错误
这里的标签可以在Grafana直接看到： 如果是命令行，可以使用logcli labels 查询。 日志流选择器（即第一部分：标签匹配） =: 完全匹配 !=: 不匹配 =~: 正则表达式匹配 !...** 如果你将查询的--limit 参数（默认为30）设置为一个较大的数，比如 10000，那么 logcli 会自动将此请求分批发送到 Loki，默认的批次大小是 1000。...日志量大推送错误 当你搭建完成 promtail，并且启动发送日志到 loki 的时候很有可能会碰到这个错误，因为你要收集的日志太多了，超过了 loki 的限制，所以会报429。...Grafana只显示1000行日志 1000行日志有时候1s钟的日志量都没有，需要显示更多可修改Grafana数据源的以下配置。 我的经验是大于10000行Grafana就会变得非常卡。...注： Storage中bolt-shipper与bolt的区别： Loki2.0版本之后，对于使用boltdb存储索引部分做了较大的重构，采用新的boltdb-shipper模式，可以让Loki的索引存储在
一、为什么要使用MySQL线程池 在介绍为什么要使用线程池之前，我们都知道，随着DB访问量越来越大，DB的响应时间也会随之越来越大，如下图： 3.png 而DB的访问大到一定程度的时候，DB的吞吐量也会出现下降...2、对系统起到保护作用 线程池技术限制了并发线程数，相当于限制了MySQL的runing线程数，无论系统目前有多少连接或者请求，超过最大设置的线程数的都需要排队，让系统保持高性能水平。...c、group中的thread线程检查队列的请求，如果队列中有请求，则进行处理，如果没有请求，则休眠，一直没有被唤醒，超过thread_pool_idle_timeout后就自动退出。线程结束。...2、修改高可用探测脚本，将达到线程池最大活动线程数返回的错误做异常处理，类似于当作超过最大连接数的场景（备注：超过最大连接数只告警，不进行自动切换） （三）慢SQL引入的问题 随着对拨测超时的问题的深入分析...我使用脚本，并发发起12个线程请求，每个线程请求都运行select sleep(2)，那么在Group1和Group2都空闲的情况下，运行情况如下： 2018-03-18-20:23:53 2018-03
(conditions)，根据不同状态设置不同的SLO： 总 SLO = service1.SLO1 weight1 + service2.SLO2 weight2 + … 为什么要有 SLO，设置 SLO...指的是没有崩溃的情况下打开并使用移动 APP 的用户百分比。...：是指请求尚未超过给定 DB 吞吐量，却被 DB 吞吐量限制，导致错误码 •吞吐量错误率：是在给定的一小时间隔内，给定 DB 的吞吐量失败请求总数除以总请求数。...那么，公式示例为： 吞吐量目标% = 100% -平均吞吐量错误率 一致性目标 SLI 为： 一致性违规率：是指在给定的 DB 中，在给定的一小时间隔内，对所选的一致性级别(按总请求数划分)执行一致性保证时无法发送的成功请求...（没有超过多长时间才算不可用一说）百分比 不可用的定义可以是： •该 Host 实例没有网络连接 •该 Host 实例 无法执行读写 IO，且 IO 在队列中挂起。
更高级的限流器设计 上篇教程学院君给大家演示了如何通过 Redis 的字符串数据结构实现限流器，其中需要用到两个字符串键值对：一个用于设置单位时间窗口内的请求上限，另一个用于在这个时间窗口内对请求数进行统计...在这种情况下，当新请求进来后，依然会对请求总量做自增统计，所不同的是，当之前进入的请求被处理后，则释放掉这部分的请求总量。这样一来，请求总量就不再是只增不减，而是动态变化的。...两种设计能够支持的最高并发量是一致的（假设前一个版本所有请求在同一个时间点涌入），但是显然，后一种实现的限流器大大提高了系统总的吞吐量，因为请求进进出出，只要同一时间点的总数不超过上限即可，而不是单位时间内累计的总数...方法指定并发请求上限，再通过 then 方法定义两个回调函数，第一个回调执行的是未触发并发上限时的正常业务逻辑，第二个回调执行的是触发并发上限后返回 429 响应的异常处理逻辑。...不过，如果需要的话，你是可以在处理完请求后，去更新 Redis Hash 数据结构中的当前请求统计数的，只是这里没有提供这种实现罢了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 下面的都是整理别人的加上自己的一些思考，有什么不对请多多指教。 1.公式： 响应时间(RT)是指系统对请求作出响应的时间。...吞吐量一般指相当一段时间内测量出来的系统单位时间处理的任务数或事务数（我的理解，请求无非是读或者写。...50～100QPS——DB极限型 大部分的关系型数据库的每次请求大多都能控制在0.01秒左右，即便你的网站每页面只有一次DB请求，那么页面请求无法保证在1秒钟内完成100个请求，这个阶段要考虑做Cache...500～1000QPS——内网带宽极限＋Memcache极限型 由于Key/value的特性，每个页面对memcache的请求远大于直接对DB的请求，Memcache的悲观并发数在2w左右，看似很高，但事实上大多数情况下...，首先是有可能在次之前内网的带宽就已经吃光，接着是在8K QPS左右的情况下，Memcache已经表现出了不稳定，如果代码上没有足够的优化，可能直接将压力转嫁到了DB层上，这就最终导致整个系统在达到某个阀值之上
为什么要添加乐观锁 正常情况下获取奖品、然后把奖品更新给指定用户是没问题的。...压测 在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Jmeter压测)： 500并发 500总请求数 平均响应时间331ms 发放成功数为...WHERE code='奖品码' 如果获取失败，则当前无可用奖品，提示未中奖即可 使用Redis的情况下并发访问是通过Redis的lpop()来保证的，该方法是原子方法，可以保证并发情况下也是一个个弹出的...压测 在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Redis连接池代销100，Jmeter压测)： 500并发 500总请求数 平均响应时间...48ms 发放成功数100 吞吐量497.0/s 结论 可以看到Redis的表现是稳定的，不会出现超发，且访问延迟少了8倍左右，吞吐量还没达到瓶颈，可以看出Redis对于高并发系统的性能提升是非常大的!
默认情况下服务返回500状态码是不会重试的 指令配置proxy_next_upstream设置当连接upstream服务器集群中的某个服务器第一次失败时，指定在哪些情况下将请求传递到下一个服务器语法：proxy_next_upstream...# 在与服务器建立连接，向其传递请求或读取响应头时发生超时;invalid_header # 服务器返回空的或无效的响应;http_500 # 服务器返回代码为500的响应;http_502 # 服务器返回代码为...404的响应;http_429 # 服务器返回代码为429的响应（1.11.13）;non_idempotent # 通常，请求与 非幂等 方法（POST，LOCK，PATCH）不传递到请求是否已被发送到上游服务器...Context:http, server, locationproxy_next_upstream_tries 设置重试的最大次数，若超过重试次数，也不再重试，默认为0，即不做限制（proxy_next_upstream_timeout...的次数，包括第一次后之后所有重试之和；proxy_next_upstream_timeout：设置重试最大超时时间，默认 0 表示不限制，该参数指的是第一次连接时间加上后续重试连接时间，不包含连接上节点之后的处理时间对
rehash相关 Redis里的hash容量到一定程度的时候，会做渐进式的rehash，Redis有没有提供一些可以配置，让我可以指定hash的大小，这样可以防止hash在较大的情况下，发生多次rehash...每处理客户端请求，如果需要rehash，每次请求都会触发迁移数据，也就是说只要有请求进来，即使没有命中哈希表1的key，也会触发迁移一部分数据到哈希表2。...如果内存超过了maxmemory，但没有设置淘汰策略，会发生什么？ 新写入的数据，会给客户端返回写入失败。 那什么情况下，Redis才会OOM？...为什么推荐只使用 db0，从而减少 SELECT 命令的消耗，select命令为什么会坑？...不是，请求进来先查布隆过滤器，布隆没有，直接返回。布隆存在，查缓存，查DB，同时在布隆里设置标记数据存在。查缓存和查DB，看你缓存是否有数据，有的话只查缓存就可以，不需要查DB。
由于 maxWait=0 表示无限等待，在请求速度大于处理速度的情况下等待队列会越排越长，最终业务上的表现就是业务接口大量超时，流量越大造成实际吞吐量反而越低。...因为在网络异常下 socket 没有办法检测到网络错误，这时连接其实已经变为“死连接”，如果没有设置 socket 网络超时，连接就会一直等待 DB 返回结果，造成新的请求都无法获取到连接。...这里特地唠叨一下，配置 maxActive 千万不要好大喜多，虽然配置大了看起来业务流量飙升后还能处理更多的请求，但切换到 DB 视角会发现其实连接数的增多在很多场景下反而会减低吞吐量，一个非常典型的例子就秒杀...接到问题后我们第一时间排查 DB 发现并没有异常，也没有慢查记录，并且日志中的大部分 SQL 都能匹配索引，测试执行都在毫秒级。...至此问题还是一筹莫展，还好高手在场，想到用 strace 跟踪 SQL 请求前后干了什么，最后发现记录慢查日志开始和结束之间有写日志操作，这里的写日志是同步的并且在特定情况下正好触发了另一个问题导致写日志非常慢
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