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没有 “流量防控”,还玩什么11

一、熔断&降级&限流&隔离 面对高并发的流量,我们通常会使用四种方式(熔断&降级&限流&隔离)来防止瞬时大流量对系统的冲击。而今天要介绍的这两款流量防卫兵,是专门用在这方面的。...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。...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。...5.1、流量控制 流量控制: 其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。...匀速排队模式原理图 基于调用关系的流量控制: 根据调用方限流。 根据调用链路入口限流:链路限流。 根据具有关系的资源流量限流:关联流量限流。

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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。...Hystrix 中最推荐的也是最常用的是线程池隔离。...限流&熔断&降级 队列削峰 — 完 — 图书推荐 《架构师修炼之道:思维、方法与实践》 张云鹏 著 互联网服务集群架构的方法论 来源于作者亲身的工作实践 量化分析技术细节 在本书中,作者总结出一套架构学习的体系...书中讲解的技术方法具有通用性,在其他互联网行业的软件开发中,也具有借鉴意义。...(扫码了解本书详情) 如果喜欢本文 欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐  小白数据分析师的快速上手指南 博文视点卓越书单丨Python技术成长加油站 培养一个数据人才需要多少年?

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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。...Hystrix 中最推荐的也是最常用的是线程池隔离。...5.1、流量控制 流量控制: 其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。...匀速排队模式原理图 基于调用关系的流量控制: 根据调用方限流。 根据调用链路入口限流:链路限流。 根据具有关系的资源流量限流:关联流量限流。...推论二: 当保持入口的流量是水管出来的流量的最大的值的时候,可以最大利用水管的处理能力。

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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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    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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    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...还有像引流,发布,流量切换都是在这层完成的。...我们还会用阻塞锁和304响应,如304响应适合如秒杀时一直点刷新按钮,而此时的一些异步加载数据没必要请求到服务端重新计算,此时就适合设置过期时间,如10s,10s内都返回304。...返回历史数据,阻塞锁。 这里会做监控和报警,首先要知道系统的状况,还应用实例存活,调用量,响应时间和可用率。调用量大了,可能就有恶意人刷你,你就要提前预警。

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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。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《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...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。...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。

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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。...资源动态调配与隔离 在11场景下如何保证数据同步的高可用,资源调配是重点。

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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。...资源动态调配与隔离 在11场景下如何保证数据同步的高可用,资源调配是重点。

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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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    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...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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    【SIGGRAPH 2017】山东大学陈宝权团队等用水做 3D 重建

    实验中,研究人员制作了一套简便的“3D 浸入装置”——用机械臂夹住物体,将物体浸入水槽,然后测量水位上升变化的曲线,得出沿当前角度浸入水中的物体的横截面。...以不同角度浸入物体,浸入次数越多,浸入转换重建的结果也越精确:(从左到右)浸入 100 次、500 次和1000 次的结果。...3D 浸入重建比较:(a)浸入期间的物体,(b)3D 打印的物体,(c)结构化光扫描重建的结果,(d)使用浸入机器进行 3D 重建的结果。...来源:irc.cs.sdu.edu.cn 不仅如此,为了改善浸入转化法数据采集速度较慢的问题——机械臂一步一步垂直浸入物体,而且必须每一步都读数,研究团队正在开发新的方法,比如连续浸入和读取,或者基于压缩感测的稀疏恢复技术...Graph. 36, 4, Article 79 (July 2017), 11 pages. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/3072959.3073693

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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。...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...,有效的支持了11上云这个目标。”

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    干货 | 数据为王,携程国际火车票的Sharding-Sphere之路

    这个问题,在互联网环境下,也比较严重,比如在一些促销活动中,订单量会有一个明显的飙升,这时候各个数据库不能达到分摊流量的效果,只有一个库在接收流量,会回到分库分表之前的状态。...根据实现方式的不同,可以分为代理和代理方式,下面列举了一些业界常见的中间件,如下表(截至于2021-04-08): 我们为什么最终选择了 Sharding-Sphere 呢?...,对业务能较少浸入 现有技术栈下的迁移成本,我们当前技术栈是SSM体系下 运维成本 高可用、高稳定性 减少硬件资源,不希望再单独引入一个代理中间件,还要考虑运维成本 丰富的埋点、完善的监控 四、...对于此类问题,通常推荐做法是,可以适当增加因子,在订单号中,存储创建年份信息,这样就可以知道对应那个表了;也可以年份适当进行延伸,比如每5年一次分表,那么这样调整后,一个group内的表应该相对很少,可以极大加快查询效能...shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ [2] 大众点评订单系统分库分表实践 https://tech.meituan.com/2016/11

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    专访 | 阿里搜索事业部研究员徐盈辉:剖析阿里背后的强化学习技术

    11 推荐场景中,阿里巴巴使用了深度强化学习与自适应在线学习,通过持续机器学习和模型优化建立决策引擎,对海量用户行为以及百亿级商品特征进行实时分析,帮助每一个用户迅速发现宝贝,提高人和商品的配对效率...在阿里巴巴搜索事业部,搜索和推荐算法团队的研究重点是,电商平台下的智能化流量投放系统,消费者权益智能化分发系统。...其技术特点是运用多种机器学习技术,通过用户、query、商品以及对商家的理解,来提升搜索/推荐平台的流量投放效率。...2014 年 11 通过排序特征实时,引入商品实时转化率,实时售罄率模型进入搜索 match 和 rank,让售罄商品额无效曝光大幅减少,并实现了成交转化的大幅提升;2015 年 11 推出链路实时计算体系...,在特征实时的基础上,引入排序因子的在线学习,预测,以及基于多臂机学习的排序策略决策模型,在预热期和 11 大幅提升了搜索流量的成交转化效率;2016 年实时学习和决策能力进一步升级,实现了排序因子的在线深度学习

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    沉浸式媒体

    我们可以称之为沉浸式或浸入式的媒体。作为一种体验,人们对这方面的需求,或者愿望可以追溯到很远。广义上来说,通过音视频的技术,产生身临其境的感觉,就叫做浸入式的媒体。...前面就是采集部分,这部分并不是MPEG本身研究的范畴。采集完以后,投影展开虽然不会制订在标准里,但它跟标准是相关的。简单地像地图那样的展开, 我们都知道那样的效率不是很好,还有很多其他的办法。...那么整体传输的流量是非常大的,怎么才能够非常有效地在现有网络上逐步实现?需要一个有效的解决方案。另外就是延时问题。...当然,流量和延时可以有一定的互换性,如果传的东西非常多,可能延时就容易解决一些,转头的时候信息都能有。但是如果说没有那么大的流量,可以在FOV里传的质量非常高,而在其他地方,不需要传那么高质量。...不仅采集呈现,存储与传输,也有很大的挑战,压缩编码这部分仍然是会非常重要的,国际标准组织在这方面可能还是会发挥很大的作用。

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    面试如何保证数据一致性问题

    三.如何解决数据不一致 基本上使用Cache-Aside Pattern模式可以解决大部分场景,但是我们其实还可以优化,达到弱一致性,以及最终一致性的效果 延时删策略 删除缓存重试机制 读取binlog...异步删除缓存 延迟删策略,先删除缓存,再更新数据库,然后等待1秒,再次删除缓存,这个等待时间要根据业务处理时间适当调整,这样就是为了读请求带来的脏数据,可以再第二次删除掉,清除脏数据 删除缓存重试机制...,不管是使用删策略,还是Cache-Aside Pattern模式,如果第二步删除失败,都可能带来数据不一致问题, 因此我们就可以在删除的时候重复删除,当我们删除失败的时候,我们可以把删除的key放入到消息队列中...,然后消费消息队列的key,直到删除操作成功, 取binlog异步删除缓存,使用消息队列虽然可以,但是他会浸入我们的业务逻辑,因此我们可以采用binlog日志进行解耦重复删除,如下图 我们可以使用某种机制采集数据库的...binlog异步删除 如果是一主多从,采集所有的从库,可以收到一条消息,删除一次,也可以收到最后一台机器的binlog,再进行删除

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    大数据实时链路备战——数据双流高保真压测

    建设核心数据链路双机房,双流活。...2.2 双流憋坝的压测目标制定 压测目标设定,一般会参照历史峰值和市场预估,给出核心交易、流量主题链路峰值预估,例如22年11的1.2倍。...2.3 双流憋坝的压测方案 (1)交易的憋坝方式,通过停止同步任务憋单 ,交易双流架构图如下所示: 图1.交易双流架构图 (2)流量的憋坝方式,流量无损憋坝压测是通过停止采集服务写JDQ写集群的方式憋流...3.2 不参与压测的业务方的迁移方案 (1)切换集群: A、交易不涉及,交易从源头topic都是双流活,业务可以切换消费到不压测机房对应的topic即可 B、流量直接消费点击流吐出的topic,需要切换到无损压测集群...topic即可 B、流量不是消费采集服务直接吐出的topic,消费的是流量实时数仓及以下链路的topic,也是双流活,切换消费到压测机房对应的topic即可 04 总结 理解,首先 MCube

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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。...鲁班批量生产的创意Banner 在2016年11中,面对更为复杂的个性化需求,乐田及工程师们将全面升级后的个性化推荐完美地展现在11主会场中。...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

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