重试是处理分布式系统中的部分或瞬态故障的基本机制。但重试也可能是危险的,如果做得不好,他们可以迅速将一个小错误升级为系统范围的中断。在这篇文章中,我们描述了我们如何在Linkerd 2.2里设计重试,使Linkerd能够在最小化风险的同时,自动提高系统可靠性。
原题:RESTful APIs tutorial: Learn key web service design principles
在构建分布式系统时,保证可靠性是一项关键任务。Linkerd 是一个功能强大的服务网格工具,通过其重试与超时机制,可以帮助应对临时错误和延迟问题,从而提高系统的可靠性。本文将深入探讨 Linkerd 中的重试与超时特性,以及它们如何帮助应对故障和提升用户体验。
当用户在设备上存储了电子标签信息时,可以通过命令将电子标签信息保存到文件中。该文件既可以保存在设备的存储介质中,也可以通过FTP协议保存在FTP服务器上,还可以通过TFTP协议保存在TFTP服务器上。
目前我们在公有云上买到的服务器,一般网卡类型都是virtio,这个可以通过ethtool -i eth1获取。
过去几年里,服务网格在 Kubernetes 生态中迅速成长。Service Mesh 的价值难以抗拒,然而对摩拳擦掌的用户来说,另一个基础问题就是:成本怎样?
Linkerd 服务网格解决的最重要问题之一是可观察性:提供服务行为的详细视图,Linkerd 对可观察性的价值主张是,它可以为你的 HTTP 和 gRPC 服务提供黄金指标,这些都是自动执行,无需更改代码或开发人员参与的。
系统写好了,能不能顺利上线?一般来说我们需要做一些压力测试来判断。比如系统预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八点,那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右,不过用户的访问量通常不会很平均,假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话,那么我们可以推断出项目要想顺利上线,RPS 至少应该达到 66+ 次,110+ 次更好。由此可见上线前用压力测试工具测试 RPS 是一个很重要的环节。
大部分新手在用jmeter做压力测试的时候,对一些性能术语十分模糊,直接导致的后果就是对测试出来的结果数据根本不能理解,更谈不上分析了。今天的文章就着重给大家解释一下压力测试中的一些专有名词
来自Linux内核文档。之前看过这篇文章,一直好奇,问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理,本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能,将这篇文章穿插入内。
前些天发现XEN虚拟机上的Nginx服务器存在一个问题:软中断过高,而且大部分都集中在同一个CPU,一旦系统繁忙,此CPU就会成为木桶的短板。
达梦数据复制(DATA REPLICATION)是一个分担系统访问压力、加快异地访问响应速度、提高数据可靠性的解决方案。将一个服务器实例上的数据变更复制到另外的服务器实例。可以用于解决大、中型应用中出现的因来自不同地域、不同部门、不同类型的数据访问请求导致数据库服务器超负荷运行、网络阻塞、远程用户的数据响应迟缓的问题。
ASP.NET Core 从 2.2 版本起,在 IIS 下可以使用 InProcess 模式提高性能,国外大神 Rick Strahl 对此有一片详细的文章。3年过去了,现在 ASP.NET Core 已经到了 5.0 版本,不同服务器之间的性能有什么变化呢?我们来一起看一下吧。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
前面文章中我们了解了如何使用 CLI 部署 Linkerd 控制平面和 Linkerd-viz 扩展,并在几分钟内收集指标是多么容易。在本章中,我们将详细了解这些指标,并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
对于网站运营人员来说。刚接触后台运营,每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙,外行看起来很牛X,实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下,那么 In Process 会比 Out Process 快;如果是 Self Host 那么使用 HttpSys 服务器会比 Kestrel 快。 那么真实结果是否如我们想象的那样呢?接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。
上周,安全公司Imperva报告称发现一起滥用 HTML5 标签 ping 属性的DDoS攻击,4小时内生成了7,000万流量请求。该ping属性旨在供网站用作通告用户跟随页面上给定链接的机制。ping通常只是单次行为,但Imperva发现,黑客找到了将ping放大成持续性数据流发动DDoS攻击的方法。
多路复用其实并不是什么新技术,它的作用是在一个通讯连接的基础上可以同时进行多个请求响应处理。对于网络通讯来其实不存在这一说法,因为网络层面只负责数据传输;由于上层应用协议的制订问题,导致了很多传统服务并不能支持多路复用;如:http1.1,sqlserver和redis等等,虽然有些服务提供批量处理,但这些处理都基于一个RPS(每秒请求数)下。下面通过图解来了解释单路和多路复用的区别。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章,取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率,但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者:Toshiaki Makita
服务器性能监控是监控系统资源的过程,例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
QPS:全名 Queries Per Second,意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够响应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
对于幂等且没有主体的路由,您可以编辑服务配置文件(service profile)并将 isRetryable 添加到可重试路由:
最近在一个客户的项目拓展和做过程中,希望客户在IDC中自建的容器服务能够部分使用云上的容器服务,基于IDC环境和虚拟机上的容器服务之间,做了一些静态和动态的性能对比测试。测试过程终于到一些问题,针对问题前后经过多轮分析对比,在问题定位和分析上的一些总结,希望能供大家借鉴。
网络基础设施和网站安全公司 Cloudflare 周四透露,它减轻了迄今为止记录的最大的容量分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。
应用程序升级或变更时,配置文件与数据库均可保留(使用sqlite方式时不保留任何信息)
我们做性能测试时,尽可能的降低网络延迟时间,这样RT时间才会无限的接近我们的服务器处理时间
下表和图形显示了不同 CPU 数量和不同请求大小的 HTTP 请求数量,以千字节(KB)为单位。
1. rx-checksumming:校验接收报文的checksum。
性能测试必知名词 QPS:每秒查询率 RPS:每秒用户请求率 HPS:每秒用户点击率 后面的我再介绍 性能测试流程 需求分析——熟悉业务 明确性能测试指标 了解整体软件功能、架构 制定测试计划,做好工作量评估 编辑测试用例 搭建环境(包括监控)、脚本开发 执行测试 测试结果分析与调优 分析依据:结果图表 分析思路:服务器硬件瓶颈->网络瓶颈->服务器OS瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)->应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法) 输出测试报告与结果跟踪
Meta 的无服务器平台 XFaaS“每天要处理来自数十个数据中心区域的 10 万多台服务器上的数万亿次函数调用。”
导语:STGW作为公司七层接入网关,在云和自研业务中承担多种网络协议接入与转发的功能,由于业务数量庞大、接入形式多样、网络环境复杂,会遇到一些很有挑战的疑难杂症。某次业务出现了流量突然下降,此时用户侧也有延迟上升和重试增多的问题。在团队自研的秒级监控助力下,我们从CPU软中断热点入手追查,发现了内核listen port哈希机制存在消耗过高问题,但热点只出现在部分核心上,接着在网卡多队列、内核Receive Packet Steering(RPS)上发现了负载均衡策略的缺陷,找出最终原因后我们在硬件和
参考:http://loveyan.blog.51cto.com/829079/745164
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
使用 Service Mesh Interface 的 Traffic Split API 很容易将故障注入应用程序。TrafficSplit 允许您将一定比例的流量重定向到特定后端。这个后端是完全灵活的,可以返回任何你想要的响应——500 秒、超时甚至疯狂的有效载荷。
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
这一年是2012年.PHP和Ruby on Rails作为渲染Web应用程序的最高服务器端技术而备受瞩目。但是,一个大胆的新竞争者掀起了一场风暴 - 一个能够处理1M并发连接的人。这项技术不过是Node.js,从那以后一直稳步增长。
性能测试流程是指在进行性能测试时所遵循的一系列步骤和阶段,以确保对系统的全面测试和评估。性能测试流程的具体步骤可能会因组织、项目和测试需求而有所不同。
SuperBenchmarker 是ㄧ个开源的类似于Apache ab的压力测试命令行工具。
应用程序故障注入(failure injection)是混沌工程(chaos engineering)的形式之一,我们在其中人为地增加微服务应用程序中某些服务的错误率,以查看这对整个系统有什么影响。传统上,你需要在服务代码中添加某种类型的故障注入库,以便进行应用程序故障注入。值得庆幸的是,服务网格为我们提供了一种注入应用程序故障的方法,而无需修改或重新构建我们的服务。
出于简单性和可组合性的原因,Linkerd 本身没有提供内置的 Ingress 控制器。Linkerd 旨在与许多现有的 Kubernetes Ingress 解决方案一起使用。
互联网基础设施公司 Cloudflare 表示,已化解了迄今为止所记录的最大规模的容量耗尽分布式拒绝服务(DDoS)攻击。
导语|春节期间腾讯大部分业务进入流量备战的紧张时刻。压测相比于监控而言,是更具主动性的筹备手段。通过高负载、真实流量的预演,探测系统的瓶颈和发现风险,是服务质量保障体系的重要一环。云压测主要聚焦在压测平台的发压端基础能力构建,本文作者张泽强分享云压测备战春节期间从压测模型选型、用例编写、测试数据构建到压测报表分析的压测方案。期望对你有帮助。 目录 1 背景与挑战 2 解决方案 2.1 压测模式选型 2.2 压测用例编写 2.3 测试数据构造 2.4 压测报表分析 3 实践案
第一篇 理解 Java GC 中我们学习了不同GC算法的处理过程,GC是如何工作的,什么是年轻代和老年代,JDK7中的5种GC类型,以及每种GC类型对性能的影响。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
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