数据库单点 典型的做法是先垂直拆分再水平拆分，需要解决多数据源，数据分片，访问透明问题。...，数据增长量及数据库连接池 计算服务实现中对每一个数据库的访问量（TPS）； 每日日常数据的增长记录数及存储容量； 计算承载服务的应用集群对数据库连接数的需求，确保所依赖的每一个数据库的总连接数不超过数据库的承载能力...依赖治理 强弱依赖识别：对关键链路的应用进行调用链路的服务进行强弱依赖分析，识别出哪些是强依赖，哪些是弱依赖。 强依赖一般指此服务不可用，流程不能往下走，直接影响功能，否则为弱依赖。...强弱依赖关系梳理方式： 手工梳理 工具扫描 日志分析 「强弱依赖的治理：」 首先不合理的依赖先去除 强依赖是否是真正的核心业务依赖，如果不是，就变成弱依赖 「对于弱依赖，一般的处理方式：」 增加业务开关...涉及到的内容较为复杂，具体的不展开，这里想要强调的一点就是涉及到金钱的内容，需要额外做好分析，重点保障，核对等。
前言 计算公式：系统稳定性计算公式（年度）： （100 - (故障分钟数 / 全年的分钟总数 * 100)) % 说明： 期望一年能达到的系统稳定性为： 99.99%，允许出现问题的最长时间是：52.56...分钟； 期望一个季度能达到的系统稳定性为：99.99%，允许出现问题的最长时间是：17.28分钟。...运维监控，涵盖自上而下业务监控，应用监控，基础监控 2.1 有效性 2.1.1 监控数据采集、数据上报有效：数据采集失败、数据不能上报监控agent的监控采集器每天以报表形式发送到运维负责人，运维负责人进行修改
口诀：一堆（堆）希尔（希尔）快（快速）选（选择） 二、常见排序算法稳定性分析 1、堆排序稳定性分析 我们知道堆的结构是节点i的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点，大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点...在一个长为 n 的序列，堆排序的过程是从第 n/2 开始和其子节点共 3 个值选择最大（大顶堆）或者最小（小顶堆），这 3 个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。...但当为 n/2-1, n/2-2, ...1 这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。...由于多次插入排序，我们知道一次插入排序是稳定的，不会改变相同元素的相对顺序， 但在不同的插入排序过程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移动，最后其稳定性就会被打乱。...3 的稳定性打乱。
点击上方蓝字“轮子工厂”关注公号 后台回复“我要造轮子”获取100本经典图书 稳定性定义： 排序前后两个相等的数相对位置不变，则算法稳定。...稳定性得好处： 从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用 各排序算法的稳定性： 1、堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序不是稳定的排序算法； 2、基数排序、冒泡排序...二 选择排序 1、每个位置选择当前元素最小的； 2、在一趟选择中，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么交换后稳定性就被破坏了； 3、举个例子，序列5 8 5...但当为n /2-1, n/2-2, …1这些个父节点选择元素时，就会破坏稳定性。...有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了，而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没 有交换，那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了； 4、不稳定的排序算法。
继上周介绍了稳定性三大故障之一的ANR类故障后，本章继续介绍第二大类故障Crash/Tombstone及其分析定位方法。 1. Crash/Tombstone问题原因分析 2....Tombstone问题定位方法 本节主要讲解Tombstone问题的分析定位方法。 2.1 信号量分析法 信号机制是进程之间相互传递消息的一种方法，下表展示的是一些常见的信号种类。...通常是未对齐的数据访问所致。比如int型要4字节对齐，short型的2字节对齐。...深入分析栈地址 backtrace和stack:里面都是栈的调用信息。backtrace里面地址我们可以用脚本panic.py去反编译。那stack：里面的地址如何分析呢？...继介绍稳定性ANR类故障和Crash/Tombstone类故障后，下篇我们将围绕资源泄露类故障进行分析。
文章目录 一、离散时间系统稳定性 二、离散时间系统稳定性实际用法 一、离散时间系统稳定性 ---- 线性时不变 LTI 系统 , 如果 " 输入序列 " 有界 , 则 " 输出序列 " 也有界 ; 充要条件...: \sum^{+\infty}_{m = -\infty} |h(n)| < \infty 二、离散时间系统稳定性实际用法 ---- 实际用途 : 设计一个 滤波器 , 设计完 滤波器参数 后 ,
继介绍稳定性ANR类故障和Crash/Tombstone类故障后，本章将介绍第三大类故障资源泄露及其典型场景、分析定位和解决方法。...1 资源泄露问题原因分析 2 典型泄露场景 静态变量长期维持到大数据对象的引用，阻止垃圾回收； 非静态内部类会维持一个到外部类实例的引用，如果非静态内部类的实例是静态的，就会间接长期维持着外部类的引用...非静态内部类创建静态实例造成的内存泄漏 这样就在Activity内部创建了一个非静态内部类的实例，每次启动Activity时都会使用该实例的数据，这样虽然避免了资源的重复创建，不过这种写法却会造成内存泄漏...3 内存分析工具、常用命令及分析步骤 3.1 内存分析工具 Android Monitor MAT(MemoryAnalyzer Tool) 3.2 内存分析常用命令 adb shell getprop...导出当前应用hprof文件 adb shell cat /proc/meminfo //查看当前内存占用情况 hprof-conv from.hprof to.hprof //hprof文件转换 3.3 分析内存泄露步骤
基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法 【专利摘要】本发明公开了一种基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法，用于分析电力系统所能承受的最大时滞稳定裕度。...【专利说明】 基于W i rt i nger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法 技术领域 [0001 ]本发明涉及一种基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法，适用于 解决互联电力系统广域控制策略中的延时问题...由于远端信号的引入，信号的延时将变得不可避免，已有研 究表明，即使很小的时滞都可能对电力系统稳定性产生影响。因此考虑电力系统所能承受 的最大时滞，对于电网的安全稳定运行具有十分重要的意义。...一种基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法，其特征在于，包括如下 步骤： (1) 建立包含广域控制回路的时滞电力系统模型?...如权利要求1所述的基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法，其特征 在于，时滞电力系统模型式中：χ=[χι X。]1″， XI为系统状态变量;X。
一、持久化选rdb还是aof rdb可以一次将内存中的数据以快照方式写入到磁盘，文件不会太大； aof因为是不断的追加，所以越来越多，所以有aof rewrite的功能； 我们到底选rdb还是aof...我的建议，如果数据量超过100M，就用aof； 我看到生产场景将1.7G数据的配置为rdb，save配置又是默认的，结果是一次写入1G多的文件，磁盘压力非常大经常报警。...二、大促时稳定性保障 大促的时候因为流量比往常高几倍，甚至是几十倍，更需要保证系统稳定性。...1、避免触发全量主、从同步 Redis主从机制分全量同步、增量同步2种，在大促的时候如果触发主、从同步全量同步是非常危险的，在主上可能会阻塞请求，从因为也要将数据加载到内存中，所以也可能导致客户端报错，...在大促的时候，为了防止主从连接断开，这个也可以适当调整大小，具体参数自己的业务场景可以容忍的断开时间，这个涉及到数据一致性问题，一般不建议设为3个0，即永不超时并且缓冲区不限制大小。
某项目边坡，高约28米，采用格构梁+锚杆支护方式，锚杆直径为22，格构梁尺寸为0.4mx0.4m，坡脚挡墙采用C15混凝土，边坡材料为填土+中风化泥岩，采用Midas-NX分析其稳定性。...12.png 13.png 六、边界约束 点击静力边坡分析--约束，将模型底部固结，两侧侧向进行约束。...七、施加自重 点击静力边坡分析--荷载--自重，施加重力加速度 八、求解设置 点击分析--新建，命名稳定性分析SRM,求解类型选择边坡稳定SRM，将边界条件、静力荷载拖入右侧激活组，点击分析控制，打开弧长法...九、求解结果查看 边坡稳定性系数：1.26 土体塑性应变云图如下所示，具体查看时可右键点击云图，点击自动范围。 14.png
稳定性考察批次和取样时间点 常规稳定性考察：通常要求同一品种每个规格至少考察1批。对于稳定性较差（如容易降解）的产品，应该根据该产品历史稳定性数据适当增加考察批数。...稳定性数据的评价 稳定性考察有助于发现产品稳定性变化趋势，确保产品在运输、储存和使用过程中的质量。...稳定性数据的趋势分析 趋势是通过一类典型的、随时间变化的数据来显示研究对象的发展动向。随时间变化的稳定性数据可以显示药品在说明书载明的储存条件下质量的变化动向。...通过分析稳定性数据的变化趋势，可以支持已批准产品的有效期，也可以为改便有效期提供依据。...药品生产企业应按品种、规格，每年至少进行一次稳定性数据的趋势分析，结合回顾分析，确定产品稳定性变化是否为典型或非典型结果，以支持确保药品质量的行为决策。
的出现频率及因此失败的任务数量居高不下，Spark计算引擎的整体性能与稳定性较差。...报表系统使用的是京东内部的数据可视化分析工具，可以实现每天定时邮件推送关于RSS任务数量统计、RSS任务运行明细、RSS集群整体处理Shuffle量的趋势等多种丰富的可视化定制图表。...但通过简单分析还是可以看到，External Shuffle Service在中小型数据量场景下相对具有优势，性能要优于不同架构的Remote Shuffle Service实现。...分析下来，测试结果基本符合预期。 然而，正如我们所知道的，Shuffle数据量极其庞大的复杂业务场景，才是Remote Shuffle Service大显身手的舞台。...FetchFailedException故障率的发生，显著提高了Spark计算引擎整体的性能及稳定性，为京东内部多个重点业务如黄金眼、商详、流量、供应链、公共数据等提供了稳定的技术支持，充分展示了Remote
SQL性能变差原因分析 SQL的性能变差，通常是在SQL语句重新进行了解析，解析时使用了错误的执行计划出现的。...重新分析（收集统计信息）了SQL引用的表和索引，或者表和索引统计信息被删除。 修改了与性能相关的部分参数。 刷新了共享池。 当然重启数据库也会使所有SQL全部重新解析。...3） 分区数据量不均匀： 对于范围和列表分区，可能存在各个分区之间数据量极不均匀的情况下。比如分区表orders按地区area进行了分区，P1分区只有几千行，而P2分区有200万行数据。...注意这里只讨论了突然变差的情况，而对于由于数据量和业务量的增加性能逐步变差的情况不讨论。 如何保持SQL性能的稳定 为保持SQL性能或者说是执行计划的稳定性，需要从以下几个方面着手： 1....修改隐含参数” _optim_peek_user_binds”为FALSE，修改这个参数可能会引起性能问题（这里讨论的是稳定性问题）。 4. 使用OUTLINE。
一、背景微信支付的账单系统是方便用户获取交易记录，针对不同的用户群，账单也分为三类：个人账单：针对普通用户群，这类用户特点是基数大，单个用户数据量小，使用账单系统主要是获取列表以及基础统计；商户账单：针对商户用户群...针对内存不足问题，我们首先确认系统当前的内存分布情况，具体数据如下：图片 进一步分析如下：ES节点内存主要是被JVM以及PageCache内存占用Jvm内存是被java独占，该部分内存是不会被回收PageCache...图片和之前分析CPU抖动问题一样，我们先确认CPU抖动系统在做什么。...，通过 cat /proc/buddyinfo 查看当前系统空闲内存的分布情况，如下图所示：图片分析上面数据可以得出，当前空闲内存有4G左右，86%的内存是0阶内存，大于等于2阶的高阶内存占比只有4%左右...在内存回收方面消耗；2、高阶内存不足优化：整理碎片化内存，保证有充足高阶内存，降低CPU在内存碎片整理消耗；经过上述优化措施后，ES系统的读写成功率达到99.999%，超出当前的可用性要求，保障ES在生产环境稳定性
正是这种状态和关联的元数据存储在事务⽇志中。 事务数据流 数据流在抽象层⾯上有四种不同的类型 在Producer发起提交（或中⽌）之后，协调器开始两阶段提交协议。...Producer将数据写⼊⽬标Topic所在分区 在Coordinator的事务中注册新的分区后，Producer将数据正常地发送到真实数据所在分区。...但这种设计是有问题的，可能引起的问题包括： 备份数据丢失 备份数据不⼀致 7.1 数据丢失 使⽤HW值来确定备份进度时其值的更新是在下⼀轮RPC中完成的。...7.2 Leader和Follower数据离散 除了可能造成的数据丢失以外，该设计还会造成Leader的Log和Follower的Log数据不⼀致。...offset,然后更新下游数据的时候用消费位移做乐观锁拒绝旧位移的数据更新。
（四）安全设计在安全设计中，要做好系统安全设计、部署与操作系统安全、数据安全、网络安全这几个方面。二、分布式系统稳定性建设路径那我们在实际工作中怎样进行建设呢？需要做两件事：需求分析和实现分析。...（一）稳定性建设需求分析需求分析可以分为确认分析对象主体和确定服务需求两部分。确定对象主体：对象主体通常可以是一个应用系统，通常以独立的应用系统为分析对象，如聊天软件。...（二）稳定性建设实现分析进行需求分析后，我们在来进行实现分析，1、服务实现流程分析需要分析明确服务的实现流程，如服务实现的UML活动图、UML序列图或者业务依赖流程图。...针对具体的服务类型，还需要针对性的开展依赖分析，如数据库依赖、系统间的协作关系、硬件服务依赖、基础技术服务依赖等。...，需要多个技术团队的协同保障系统稳定，所以需要统一的系统化稳定性管理能力作为“连接器”实现多个团队的协同透明化作战，并进一步通过故障应急结果数据复盘，数据化风险趋势以确定建设重点，标准化故障管理流程，以提升故障管理效率
软件系统的稳定性，主要决定于整体的系统架构设计，然而也不可忽略编程的细节，正所谓“千里之堤，溃于蚁穴”，一旦考虑不周，看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件系统的崩溃。...软件系统的稳定性，主要决定于整体的系统架构设计，然而也不可忽略编程的细节，正所谓“千里之堤，溃于蚁穴”，一旦考虑不周，看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件系统的崩溃。
时不时还是会出现测试结果发现性能落后，但开发跟进分析后发现是测试数据波动导致的误报的情况。这种情况对测试和开发同学的工作效率都造成影响。...但经过开发定位问题，发现依然是数据波动导致的误报。 图2webgl性能测试结果 这次，开发同学和测试同学决定刨根问底找到影响数据波动的根本原因。...规范“有效落后”门限值 注：达到该门限值才认为是有效落后，开发跟进分析。 6个用例当中，GUIMark3 GM3_JS_Compute的波动最大。...所以我们对GUIMark3 GM3_JS_Compute进行了4次测试（每次10组测试值）验证数据波动范围： 图7优化后数据波动情况 图8优化后数据波动情况 结论： 1、单次测试10组数据的最大最小值偏差月...1帧； 2、多次测试10组数据的平均值波动在0.5帧左右； 3、多次测试所有数据的最大最小值偏差1.95帧。
稳定性对产品的重要性不言而喻。 而作为质量保障，在稳定性测试方面的探索也在不断演化。...稳定性测试的场景设计简单，和线上实际运行有较大的出入。带来的直接结果是稳定性测试发现的问题比较有限，做完之后仍然没有特别大的信心。 图片 那稳定性测试究竟该如何做？别人在怎么做？...波动情况必须在恒定的压力下进行验证，如果是波动的压力，出现吞吐量波动或者响应延迟的长尾现象会难以捕捉分析，难以区分是业务的问题还是服务的问题，为性能问题定位带来较大难度。...02 对稳定性测试三个阶段的定义 目前稳定性测试采用的性能测试场景设计使用混合场景模式，基于产品业务模型或用户行为来定义场景，包括产品的典型业务、典型业务之间的组合关系、典型业务之间的比例等，这里不详细介绍...在某产品的稳定性测试的压力变化阶段发现在压力变化时出现少量请求错误，且响应时间增幅很大。 原因是在压力突增的时候出现数据库连接数不够用，导致请求出现失败。
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