项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
1,更多的静态资源:将代码中的大量枚举(容器加载时写入map,放入本地缓存),数据库中的定义表(定时任务放入缓存),固定配置,HTML文件等静态化处理,缓存起来!
客户端发送多个请求到服务器,服务器处理请求,有一些可能要与数据库进行交互,服 务器处理完毕后,再将结果返回给客户端。
某天收到频繁的告警邮件,定时任务调度失败,查看 xxl-job 的执行器列表是空的,但是服务又显示健康,查看历史任务执行记录发现执行器是依次递减,由于是线上服务,只能先重启,然后线程日志也没有,同时尝试访问服务的健康检查接口,发现健康检查接口访问不通,应该是服务已经挂了,但是因为服务配置的是 TCP 健康检查,握手其实没问题,所以没有检测出来服务异常(血淋淋的教训)。
岳毅,携程高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
导读:随着互联网的高速发展和信息技术的普及,企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长,AI 模型愈发复杂,在摩尔定律已经失效的今天,AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合,可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题,推荐或者不推荐,即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度,讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战,并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。
大型互联网需要面对高并发的访问用户,比如在天猫“双11”的时候,一分钟之内,有超过一千万的独立用户访问整个天猫系统,大规模的并发用户访问会对系统的处理能力造成巨大的冲击,系统必须要有足够强的处理能力才能够满足。同时有这么多用户来访问,产生了巨大的访问流量,对系统的抗压能力形成了考验。
系统设计得再好,如不能及时完成业务处理也不行。为什么不同业务有不同优化需求,以及常见的优化方式和问题有哪些。
近期学校集中通过pc、iptv等方式进行远程教育,对于后台的能力,普遍采用云计算架构。远程教育的特征主要有以下几点:
Nginx ("engine x") 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好,中国大陆使用nginx网站用户有:百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等
互联网特别是电商平台,阿里双11秒杀、还有12306春运抢票、以及平时各种节假日抢购活动等,都是典型的高并发场景。
在访问量上去以后,很多人会采用web集群的方式在满足逐渐增长的用户量。这时候就不得不面对一个问题,那就是在多个服务器下,每次请求都会因为负载均衡而分配到不同的服务器上。用户在登录服务器后,下一次请求被分配到另一个服务器上,这时候session不同步,用户就无法继续使用原先的session。下面我就聊聊如何解决这个问题。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储(Integrated Data Store,IDS) 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS (Information Management System)网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题,但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
DoorDash 是美国版的饿了么或美团外卖。基于 Python 2 和 Django 的单体应用无法持续,DoorDash 于是拆分单体应用,在对比 Kotlin、Java、Go、Rust、Python 3 后,他们确定用 Kotlin 写后端服务。
作者 | Matt Anger 译者 | 盖磊 策划 | 万佳 美国外卖平台 DoorDash 原先的代码库是基于 Django 的单体应用。之前这个平台对业务的支持能力已逼近天花板。为给送餐服务提供更坚实的基础,DoorDash 需要全新设计的技术栈。新平台应能很好地支撑企业的未来增长,并支持团队在构建中持续推陈出新,用上更好的模式。 原系统的每次发布都需更新大量的节点,这显著增加了所需的发布时间。并且每次部署中都有大量的提交,一旦部署存在问题,难以通过对分定位(Bisecting))发现具体导致问题
Nginx (“engine x”) 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,特点是占有内存少,并发能力强,事实上 nginx 的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好,中国大陆使用 nginx网站用户有:百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等
(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
1、数据保存在数据库中。处理时以处理器为中心,应用程序到数据库中检索数据再进行计算(移动数据到程序端)
1、Redis 可以用几十G内存来做缓存,Map不行,一般 JVM 也就分几个 G 数据就够大了
Memcached特点 协议简单,基于文本行的协议 基于Libevent的时间处理 内置内存存储方式 分布式缓存服务器(采用一致性哈希算法实现的客户端分布式,而非服务器端的分布式) 内存分配机制 -
对于网站建设者而言,服务器是一类令他们感到熟悉的事物,服务器具有运行速度快、节省能耗等优点,建设网站离不开租用服务器的环节,有时候出于特殊原因,服务器运行会出现错误或者不正常的情况。内部服务器错误是什么意思?如何解决?
坦白的说,我的团队非常厌恶我对 Go 语言传道的方式,每当我们团队的代码库出现问题时,他们希望我用一种更委婉的方式提出。 我学会的第一门编程语言是 PHP,这是个优秀的语言,我可以用它很快地构建 Web 应用程序,这些应用程序也能够达到预期的效果。但是我注意到,为了使其可用,我会花费大量的时间来关注缓存。 我也发现自己依靠很多第三方库来做一些更复杂的任务,比如队列,Web Sockets 等等。我发现自己使用了 Pusher,RabbitMQ,Beanstalkd 等等。 这让人感觉有点不好。在使用 R
Nginx是一个高性能的HTTP,一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,在BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好。Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点(俄文:Рамблер)开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。————来源于百度百科
1、用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。
redis 提供 6种数据淘汰策略: 大体上:是可以从设置过期时间数组集里挑选最少使用的或者将要过期的或者任意数据淘汰,也可以禁止淘汰 具体的:
最近笔者在做的一个微服务项目中需要使用到Nginx,而作者之前从未接触到这一方面的技术,所以接下来的内容,我将以一个初学者的角度,为大家呈现关于Nginx的学习内容。看完本篇内容,你将收获如下“财富”:
上面是一些安全体系系统,如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统,如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务,如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢,是中间件服务,如MQS即队列服务,OCS即缓存服务等。
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错,此时,用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件,确定问题出在哪里?此外,问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起,例如,大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载,应用程序与数据库的连接发生中断。大量的磁盘操作引起的I/O中断。
在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题。同理,被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。
注:本文是从众多面试者的面试经验中整理而来,其中不少是本人出的一些题目,网络资源众多,如有雷同,纯属巧合!禁止一切形式的碰瓷行为!未经允许禁止一切形式的转载和复制,如有违反则追究其法律责任!
音视频服务器要解决的核心问题是一样的,因此无论哪个公司的服务,都不会从0开始码代码,都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务,到底有哪些路要走? 个人介绍 大家好,我是杨成立(忘篱),目前在阿里云负责RTC的传输网络,之前在蓝汛CDN负责直播的传输网络,这十年左右一直在做视频的后端服务,也是开源视频服务器SRS的作者,SRS目前是全球Top1的开源视频服务器。 后端服务都架构在云上,CDN的趋势也是边缘云,这是因为云计算成为各种服务的基础设施,当然也包括视频的后端服务。开发者可以便捷的直接使用云厂
过去十年,随着技术的颠覆性创新和新应用场景的大量涌现,企业IT架构出现了稳态和敏态的混合化趋势。
音视频服务器要解决的核心问题是一样的,因此无论哪个公司的服务,都不会从0开始码代码,都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务,到底有哪些路要走?本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中,我们邀请到了阿里云RTC传输网络负责人杨成立(忘篱)为我们从边缘云原生的角度详细解析RTC服务架构的演进。
1.1 用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)。
简单来说 Redis 就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。
能进入BAT 等一线大厂工作,是很多开发者们的目标与梦想,为帮助开发者们提升面试技能、高效通关一线互联网公司的面试,提炼总结了这份面试真题,一次整体放出送给大家。
【加州纽瓦克电 2022年11月10日】隶属神达集团,神雲科技旗下的服务器通路领导品牌TYAN®(泰安)今天宣布推出基于AMD EPYC™ 9004系列处理器架构,在产品能源使用效率以及运算性能方面全面提升,且专为下一代数据中心而打造的一系列服务器平台。
在上一篇博客我们介绍了 Nginx 一个很重要的功能——代理,包括正向代理和反向代理。这两个代理的核心区别是:正向代理代理的是客户端,而反向代理代理的是服务器。其中我们又重点介绍了反向代理,以及如何通过 Nginx 来实现反向代理。那么了解了Nginx的反向代理之后,我们要通过Nginx的反向代理实现另一个重要功能——负载均衡。
年前去过上海掌门集团(做无线wifi万能钥匙的那一家)和百度面试过一次,前者问了linux下gcc的malloc函数如何分配内存的,后者在二面时通过一个链表的数据结构也间接地问到了这个问题。我面试的职位是后台C++开发。 且不说面试会可能会遇到这个问题,我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝,排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长,和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露,其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性
网友说自己的小型网站部署服务器上,随着网站数据增多、访问量变大后,用什么办法解决大流量访问,扩容增配置还是动静分离呢?这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中,传统的方法是扩容增配,CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高,也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路,有了思路再去操作就容易很多了。
来源:https://www.tuicool.com/articles/JzQvUb 秒杀系统涉及到的知识点 高并发,cache,锁机制 基于缓存架构redis,Memcached的先进先出队列。 稍
比如有10件商品要秒杀,可以放到缓存中,读写时不要加锁。 当并发量大的时候,可能有25个人秒杀成功,这样后面的就可以直接抛秒杀结束的静态页面。进去的25个人中有15个人是不可能获得商品的。所以可以根据进入的先后顺序只能前10个人购买成功。后面15个人就抛商品已秒杀完。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
云计算原理与应用 云计算服务包括:google文件系统GFS,分布式计算编程模形MapReduce,分布式锁服务Chubby,分布式结构化数据表Bigtable,分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。 GFS提供了海量数据的存储和访问能力。 GFS 系统架构: 分为三类角色,client(客户端),Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器) 1,使用的是中心服务器模块,可以任意添加chunk server. 2,不实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑。
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