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没有 “流量防控”,还玩什么11

2018 年 11 月,Hystrix在其 Github 主页宣布,不再开放新功能,推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。但是 Hystrix 价值依旧很大,功能强大,国内很多一线互联网公司在使用。...近实时的监控、报警及运维操作。...支撑阿里的双十一核心场景,如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用。 完备的实时监控。 可以看到接入应用的单台机器秒级数据,以及集群的汇总情况。 广泛的开源生态。...流量整形 四、对比 4.1、隔离设计上对比 Hystrix Hystrix 提供两种隔离策略,线程池隔离和信号量隔离。 Hystrix 中最推荐的也是最常用的是线程池隔离。...4.3、实时统计的对比 Sentinel 和 Hystrix 都是基于滑动窗口进行实时统计,但 Hystrix 是基于 RxJava 的事件驱动模型,在服务调用成功/失败/超时的时候发布响应的事件,通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流

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11 的狂欢,干了这碗「流量防控」汤

2018 年 11 月,Hystrix在其 Github 主页宣布,不再开放新功能,推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。但是 Hystrix 价值依旧很大,功能强大,国内很多一线互联网公司在使用。...近实时的监控、报警及运维操作。...支撑阿里的双十一核心场景,如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用。 完备的实时监控。 可以看到接入应用的单台机器秒级数据,以及集群的汇总情况。 广泛的开源生态。...Hystrix 中最推荐的也是最常用的是线程池隔离。...4.3、实时统计的对比 Sentinel 和 Hystrix 都是基于滑动窗口进行实时统计,但 Hystrix 是基于 RxJava 的事件驱动模型,在服务调用成功/失败/超时的时候发布响应的事件,通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流

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11 的狂欢,干了这碗「流量防控」汤

2018 年 11 月,Hystrix在其 Github 主页宣布,不再开放新功能,推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。但是 Hystrix 价值依旧很大,功能强大,国内很多一线互联网公司在使用。...近实时的监控、报警及运维操作。...支撑阿里的双十一核心场景,如秒杀、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用。 完备的实时监控。 可以看到接入应用的单台机器秒级数据,以及集群的汇总情况。 广泛的开源生态。...Hystrix 中最推荐的也是最常用的是线程池隔离。...4.3、实时统计的对比 Sentinel 和 Hystrix 都是基于滑动窗口进行实时统计,但 Hystrix 是基于 RxJava 的事件驱动模型,在服务调用成功/失败/超时的时候发布响应的事件,通过一系列的变换和聚合最终得到实时的指标统计数据流

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flink实战-模拟简易11实时统计大屏

背景 在大数据的实时处理中,实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项,比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。...除了这个,还有一些其他场景的应用,比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等,其实做法都是类似的。 今天我们就做一个最简单的模拟电商统计大屏的小例子,我们抽取一下最简单的需求。...实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额 计算出各个分类的销售top3 每秒钟更新一次统计结果 实例讲解 构造数据 首先我们通过自定义source 模拟订单的生成,生成了一个Tuple2,第一个元素是分类...我们会把各个分类的总价加起来,就是全站的总销量金额,然后我们同时使用优先级队列计算出分类销售的Top3,打印出结果,在生产过程中我们可以把这个结果数据发到hbase或者redis等外部存储,以供前端的实时页面展示

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“天猫11”背后的流量治理技术与标准实践

作者 | 赵奕豪 (宿何):Sentinel & OpenSergo 开源项目负责人 一年一度的天猫 11 正在火热进行中,大家在疯狂买买买的过程中一定会有疑问:如何保障微服务在双十一的超级峰值下也能如丝般顺滑稳定...OpenSergo 涵盖的微服务治理关键领域: 流量治理与服务容错:流量路由、流量染色、全链路灰度、流量防护与自愈(流量控制、服务熔断、容错防抖) 微服务视角的数据库与缓存治理:端侧连接池治理、读写流量路由...我们从微服务流量的视角来看,可以粗略分为两类常见的运行时场景: 服务自身流量超过承载能力导致不可用。比如激增流量、批量任务投递导致服务负载飙高,无法正常处理请求。...Sentinel 在内部承载非常多的服务可用性与容错的场景,保障了近十年天猫 11 流量峰值的稳定。...5 展望 流量防护与容错是微服务流量治理中的重要的一环,同时 OpenSergo 还提供更广范围、更多场景的微服务治理标准与最佳实践,包括流量路由、流量染色、微服务视角的数据库治理、日志治理等一系列的微服务治理能力与场景

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京东商品详情页应对“11”大流量的技术实践

【编者按】此文是根据京东资深Java工程师张开涛11月21日在msup主办的 into100沙龙第14期《京东商品详情页应对大流量的一些实践》演讲中的分享内容整理而成。...商品详情页涉及的服务 对于商品详情页涉及了如下主要服务: 商品详情页HTML页面渲染 价格服务 促销服务 库存状态/配送至服务 广告词服务 预售/秒杀服务 评价服务 试用服务 推荐服务...缓存前置后很多流量导不到你的业务层;即我们尽量让流量在前端处理掉,而不到达我们的业务层。 业务前置,像库存封装,我们会在Nginx+Lua做一些简单的处理。...还有像引流,发布,流量切换都是在这层完成的。...还有一种用的比较多的就是把线上的真实流量复制出来,然后在线上直接压测。我们直接把线上的流量定向一份来压测,来压测你的极限。还有页面埋点。压测量的时候要考虑是读还是写,还是读写压测。

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十三届11,一部电商流量变迁史

倘若从这样的视角来审视“11”,过去十几年中的进化和演变,其实就是一部简化版的电商流量变迁史。 01 PC时代的“压力测试” “11”代表的造节运动,本就是“压力测试”的结果。...庞大的流量红利,深度改变了电商市场的游戏规则,一年一度的11正式和疯狂挂钩。...2013年的11期间,茵曼、裂帛、阿卡等几家女装品牌包下了双十一当天东方卫视的所有广告,轮番播放各自品牌的TVC,试图借助11的契机“擦亮”品牌,获得大量的流量曝光。...中国互联网正式进入到了存量市场,流量焦虑迅速取代流量红利成为新的热门话题,电商市场的噩梦终于降临。折射到11的战场上,在销量数字持续增长的原则下,迅速出现了新的玩法: 一是11战线的拉长。...在回答这个问题之前,不妨先来复盘下兴趣电商的爆发逻辑:首先是流量维度上,当用户规模趋于饱和,为数不多的出路正是利用算法匹配用户需求,提升长尾内容的分发效率,进而占据更多的用户时长;其次是带货维度上,基于大数据的个性化推荐

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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...事实上为了保证稳定,往年 11 为了保证大促高峰能够平稳地过去,在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略,确保能够平稳度过流量高峰。...让历史订单能够实时检索 第二个被满足的业务层诉求就是节期间历史订单能被实时检索。这个功能也是过往在大促高峰时会被降级的功能。...在 2021 年的 11 12 中,ADB 3.0 真正实现了无论是否在峰值场景,都能让历史订单实时检索。 具体而言,ADB 3.0 解决了三方面的问题: 全量数据迁移与实时同步。

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java爬虫实时采集小说+springboot推荐算法+实现在线小说免费阅读推荐系统

总结,本文从系统建设涉及到的技术介绍到框架搭建,对系统涉及到的商品推荐算法给出了详细的设计流程及核心代码块,从整体上完成了本应用商品推荐系统的开发过程。...如何针对互联网各大小说阅读网站的小说数据进行实时采集更新,建立自己的小说资源库,针对海量的小说数据开展标签处理特征分析,利用推荐算法完成针对用户的个性化阅读推荐?...基于以上问题,本次小说推荐系统,建设过程主要分为小说推荐网站前端系统,小说运维管理后台系统,小说数据实时采集爬虫三个部分。...小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站,提供用户登录注册,小说阅读等功能,小说运维管理后台,提供管理员用户使用完成系统内部小说,用户等数据的管理,小说数据采集爬虫支持各大小说阅读网站的内容采集及更新...一、程序设计本次小说推荐系统主要内容涉及:主要功能模块:小说推荐网站前台,系统管理后台,小说爬虫采集平台主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js

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历经8年11流量洗礼,淘宝开放平台如何攻克技术难关?

淘宝开放平台(open.taobao.com)是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台,每天承载百亿级的API调用,百亿级的消息推送,十亿级的数据同步,经历了8年11成倍流量增长的洗礼。...特别是在11场景中,API调用基数大、调用者众多以及各个API的服务能力不一致,为了保证各个API能够稳定提供服务,不会被暴涨的请求流量击垮,那么多维度流量控制是API网关的一个重要环节。...在11场景中,也会有一些特殊的流量控制场景,比如单个API提供的能力有限,例如只能提供20万QPS的能力而实际的调用需求可能会有40万QPS。...11场景下,数据同步的流量是平常的数十倍,在峰值期间是百倍,而数据同步机器资源不可能逐年成倍增加。保证数据同步写入的平稳的关键在于流量调控及变更合并。...如何降低数据写入开销 在11场景下,数据同步的瓶颈一般不在淘宝内部服务,而在外部用户的DB性能上。数据同步是以消息的方式保证实时性。

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历经8年11流量洗礼,淘宝开放平台如何攻克技术难关?

作者|风胜 来源|阿里技术 淘宝开放平台(open.taobao.com)是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台,每天承载百亿级的API调用,百亿级的消息推送,十亿级的数据同步,经历了8年11成倍流量增长的洗礼...特别是在11场景中,API调用基数大、调用者众多以及各个API的服务能力不一致,为了保证各个API能够稳定提供服务,不会被暴涨的请求流量击垮,那么多维度流量控制是API网关的一个重要环节。...在11场景中,也会有一些特殊的流量控制场景,比如单个API提供的能力有限,例如只能提供20万QPS的能力而实际的调用需求可能会有40万QPS。...11场景下,数据同步的流量是平常的数十倍,在峰值期间是百倍,而数据同步机器资源不可能逐年成倍增加。保证数据同步写入的平稳的关键在于流量调控及变更合并。...如何降低数据写入开销 在11场景下,数据同步的瓶颈一般不在淘宝内部服务,而在外部用户的DB性能上。数据同步是以消息的方式保证实时性。

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Apache Pulsar 在微信大流量实时推荐场景下的实践

作者 | 刘燊 编者按:本文整理自 8 月 Apache Pulsar Meetup 上,刘燊题为《Apache Pulsar 在微信的大流量实时推荐场景实践》的分享。...微信的业务场景包括推荐业务、风控、监控系统、AI 平台等。数据通过 SDK 和数据采集方式接入,经由 MQ、Kafka、Pulsar 消息中间件,其中 Pulsar 发挥了很大的作用。...中间件下游接入数据计算层 Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、TensorFlow 等计算平台,由于本次介绍实时推荐场景,因此较多使用 Flink 和 TensorFlow。...非持久化 Topic 在大流量实时推荐场景中有应用,但具体的应用场景必须满足“可容忍少量数据丢失”的要求。...: 团队还在实时推荐场景下优化了 Broker 缓存。

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Apache Pulsar 在微信大流量实时推荐场景下的实践

导语 本文整理自 8 月 Apache Pulsar Meetup 上,刘燊题为《Apache Pulsar 在微信的大流量实时推荐场景实践》的分享。...微信的业务场景包括推荐业务、风控、监控系统、AI 平台等。数据通过 SDK 和数据采集方式接入,经由 MQ、Kafka、Pulsar 消息中间件,其中 Pulsar 发挥了很大的作用。...非持久化 Topic 在大流量实时推荐场景中有应用,但具体的应用场景必须满足“可容忍少量数据丢失”的要求。...实践中有三种场景满足这一要求: 大流量 + 消费端处理能力不足的实时训练任务; 时效性敏感的实时训练任务; 抽样评测任务。...: 团队还在实时推荐场景下优化了 Broker 缓存。

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63分59秒1000亿,如何抗住11高并发流量

前言 今年 11 全民购物狂欢节进入第十一个年头,1 分 36 秒,交易额冲到 100 亿 !比 2018 年快了近 30 秒,比 2017 年快了近 1 分半!...这个速度再次刷新天猫 11 成交总额破 100 亿的纪录。 那么如何抗住 11 高并发流量?接下来让我们一起来聊聊高可用的“大杀器”限流降级技术。...计数器限流允许出现 2*permitsPerSecond 的突发流量,可以使用滑动窗口算法去优化,具体不展开。...在令牌桶算法中,只要令牌桶中存在令牌,那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限,因此它适合于具有突发特性的流量。...但是因为下一秒产生 Token 的速度是固定的,所以令牌桶允许出现瞬间出现 permitsPerSecond 的流量,但是不会出现 2*permitsPerSecond 的流量,漏桶的速度则始终是平滑的

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搜索,大促场景下智能化演进之路

2014年11,通过BI团队针对往年11的数据分析,发现即将售罄的商品仍然获得了大量流量,剩余库存无法支撑短时间内的大用户量。...,并将计算结果实时更新同步给主搜、商城、店铺内引擎、天猫推荐平台、流量直播间等下游业务。...第一次在11大促场景下实现了大规模的实时计算影响11当天的流量分配。 2014年11当天,Pora系统首次经受了11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年11链路实时体系大放异彩 2014年11实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。...图3 2015年11实时计算体系 3. 2016年11,深度学习+强化学习独领风骚 2015年11,在线学习被证明效果显著,然而回顾当天观察到的实时效果,也暴露出一些问题。

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推荐21-备战 11!蚂蚁金服万级规模 K8s 集群管理系统如何设计?

节点终态管理 随着业务诉求的变化,节点管理已不再局限于安装 docker / kubelet 等组件,我们需要实现如等待日志采集 DaemonSet 部署完成才可以开启调度的需求,而且这类需求变得越来越多...如下图所示,故障发现方面,采取 Agent 上报和监控系统主动探测相结合的方式,保证了故障发现的实时性和可靠性(Agent 上报实时性比较好,监控系统主动探测可以覆盖 Agent 异常未上报场景)。...这套面向终态的集群管理系统在今年备战 11 过程中,经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外,还应该提升集群整体资源利用率。...Node 监控分为硬件、系统级、组件级,硬件监控数据来自 IDC,系统级监控使用内部自研监控平台,组件(kubelet/pouch 等)监控我们扩展 NPD,提供 exporter 暴露接口给监控系统采集

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淘宝大数据体系之数据采集

UV(独立ip地址的浏览量)、PV(页数被查看的数量)解决了流量来源统计、页面流量统计的问题,但随着互联网业务的发展,这些分析数据已经远远不能满足用户细分研究的需求。 2、扩展信息。...采集脚本执行时,会向日志服务器发一个日志请求,将采集到的数据发送到日志服务器。在多数情况下,事件发生后会被立即执行,但在个别情况,会延迟发送。...并通过消息中间件,将数据送给实时、或离线大数据分析工具中。 三、APP端的数据采集方法 APP分为两种:纯Native APP、嵌入H5的Hybrid APP。...Native页面一般采用采集SDK进行日志采集,而H5的App则采用浏览器的页面日志采集方式进行采集。 四、高峰时期日志采集的处理办法 以11时段,客户端的日志采集量非常惊人,因此需要做特殊处理。...2、在实时处理方面,也做了很多优化,提高吞吐量。 3、延时上报。即让满足条件的日志被暂存在客户端,待流量下降后,再将数据上传到服务器端。

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聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

Olive流程图 正是在All-in无线后的这一年,个性化推荐开始在阿里逐步成长起来。 个性化推荐初逢11 2015年,个性化推荐第一次在11中大放异彩。...个性化推荐算法在11大放光芒,一个又一个令人瞠目的数字足以为证。个性化推荐的第一战场“11主会场”更是自11开展多年以来首次达到了个位数的跳失率,其引导人数和人均引导页面数都是前一年的2~3倍。...正是在2015年11之后,个性化推荐的故事开始为人们津津乐道。 个性化推荐再战11 2015年11之后,个性化推荐团队乘风起航,继续发力。...除了常规的个性化推荐之外,我们在2016年11开始尝试融合商家流量分配的个性化推荐。...随着用户对不同推荐场景的持续浏览和交互,推荐系统对于用户实时需求和意图的理解会越来越清晰,因此也可以更准确地为用户推荐更为合适的内容。

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谁顶住11的世界级流量洪峰?神龙架构负责人等9位大牛现场拆解阿里秘籍

---- 【新智元导读】今年11,天猫成交额再次刷新世界纪录,阿里巴巴核心系统100%上云,撑住了11的世界级流量洪峰。在这一流量战场上,阿里可谓是华山论剑的最大赢家。...“不是任何一朵云都能撑住这个流量。中国有两朵云,一朵是阿里云,一朵叫其他云。”1111日晚,阿里巴巴集团CTO行癫(张建锋)不久前表示。...据统计,去年2018年十一的时候,这样的实时推荐给商家的智能决策,90%都会被商家采用。...实时计算的系统层面,能够支持TPS、每天有超过万级别的在线实时在跑,每天处理超过10 Trillions of Records,包括实时分析、实时预警、实时搜索、在线机器学习、广告实时推荐,这些都是大数据和...还有被龙现比作倚天剑的自研交换机,自研交换机就是阿里在网络领域的一个重大的技术创新,实际上是就是网络界的去IOE,它承担了大部分的核心流量、网络流量,能够让大家感知不到网络的减速或“晃动”,使11平滑过去

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