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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。...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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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。...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。...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。

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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。...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。...Sentinel 可以基于QPS/并发数进行流量控制,也可以基于调用关系进行流量控制。 基于 QPS 进行流量控制有以下几种方式: 直接拒绝: 当QPS 超过一定阈值时,直接拒绝。...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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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。...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。...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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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。...只是所有人都明白,互联网新生流量的增长,远远赶不上流量需求的增长,11销售额不断创新高的同时,电商注定会遇到流量见顶、增长放缓的瓶颈。...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。

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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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数据告诉你:面对11,线下商机何在

芝麻科技授权转载 微信:Smart_Business 每年的11都呈愈演愈烈之势,今年11,天猫成交额更是达到了前所未有的912亿。 线上的购物狂欢对实体商业究竟有什么影响?...实体商业在11的大背景下,还有没有可以挖掘的商机? 11为实体商业带来了大量的销售机会。...研究数据涉及北京、武汉、深圳重点商圈的男装、女装、化妆品店在“11”前一个周末(11月7日、11月8日)的客流及客群画像与“11”前三周的对比。由芝麻科技的客流分析系统有数提供研究所需数据。...根据对客流量、入店量的统计,11给实体商业带来了大量的客流和潜在的销售机会,如果品牌门店能够做出有针对性的营销活动,将有很大机会抢夺线上流量,将客流量转化为销售量。...11前,女装店吸引了大量老顾客,她们对品牌熟悉,更愿意在门店里长久停留选购(从平均5.3分钟提升至8.5分钟),或是为即将到来的线上抢购做准备,品牌如果能满足老客们已有的购买意愿,将有可能促成她们的线下购买

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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。...11的包裹量从1.52亿到今年的12.98亿,大概提升了8倍,然后11包裹签售破亿时间点从原来的9天到今天我们只需2.4天就可以完成一个包裹的投递。...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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封杀火炬红包,发布新能力,微信要力推电商小程序杀进 11

11 月 2 日晚,微信一颗深水炸弹在 11 前爆炸,小程序连发 2 大超级能力:小程序内可直接打开内嵌网页;小程序可关联 500 个公众号。最大的获益方显然指向电商小程序。...微信要在 11 搅乱阿里的好戏?再想想当年,微信红包是如何在支付宝安枕无忧、乐享春晚的时候突然蹿红的,从而实现由红包及支付,由支付及保险金融的狂奔,最终一路杀入阿里的腹地。...小程序跳转网页发生在电商的核心场景可以是,商户在小程序做好优惠活动诱导,用户跳转进入电商网页进行商品选购,然后自行转回小程序完成支付。...我们甚至可以幻想起某种微信 11 的场景,当社交立减金在各大群如雪花般飞舞,当红包卡券优惠大促,当各大公众号的商品导购内容同时登场,并吸引用户纷纷进入小程序电商,进入各自的网站,微信的 11 同样可以有模有样...对于电商而言,小程序最重要的是让它们看到了那种「山头小口,仿佛若有光」的可能性,微信以目前这种自组织的方式、自发的能力会不会在 11 收到奇效呢?拭目以待吧。

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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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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?...是否是名师打造,是否是行业标杆 更新迭代频率,最好是更新相对频繁,维护较积极的 流行度问题,偏向于流行度广、社区活跃的中间件 性能问题,性能能满足我们的要求 使用成本 学习成本、入门成本和定制改造成本 弱浸入性...,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、...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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