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可伸缩的微服务告警系统设计指南

为了保障对业务扩张的支撑，以及维持架构的稳定性，Uber的可见性团队构建了一个健壮、可扩展的指标系统以及告警管道。...开源的Nagios是以检查为单位来编码和部署的，这意味着基础设施扩张时，主机指标系统无法自动伸缩，因此我们决定自己开发一个系统来应付需要。...Object Config这一机制广泛的应用于Uber的底层基础设施服务。哪些告警会被触发取决于其角色。例如，运行Cassandra的主机会运行与Cassandra状态、磁盘使用情况等指标相关的检查。...有些团队需要处理非常复杂的缓解行为运行手册，对此我们支持以webhook的方式发送POST调用，并附加告警信息完整的上下文信息，来自动化对运行手册的落地。...从更宏观的视角，uMonitor有三类告警： - 针对所有服务来说，CPU、磁盘利用率和RPC状态这些标准的指标，会自动生成告警信息。 - 针对特定事件，经由UI产生一次性的告警信息。

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    Apache Thrift – 可伸缩的跨语言服务开发框架

    Apache Thrift – 可伸缩的跨语言服务开发框架 本文转载自Apache Thrift – 可伸缩的跨语言服务开发框架，详细介绍了Apache Thrift 的架构、开发和部署。...本文将介绍由 Facebook 开发的远程服务调用框架 Apache Thrift，它采用接口描述语言定义并创建服务，支持可扩展的跨语言服务开发，所包含的代码生成引擎可以在多种语言中，如 C++, Java...Thrift 是对 IDL(Interface Definition Language) 描述性语言的一种具体实现。因此，以上的服务描述文件使用 IDL 语法编写。...Thrift 服务器包含用于绑定协议和传输层的基础架构，它提供阻塞、非阻塞、单线程和多线程的模式运行在服务器上，可以配合服务器 / 容器一起运行，可以和现有的 J2EE 服务器 /Web 容器无缝的结合...onError 方法接收服务处理过程中抛出的异常，此处未对异常进行处理。

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    通过负载均衡实现应用服务器可伸缩

    应用服务器部署核心业务逻辑,主要处理用户请求的服务器 应用通常设计成无状态结构,即应用本身不记录用户请求的上下文信息,这样设计的好处是任何用户的任何一次请求都可以交给任何一个应用服务器去处理 实践中...,一般通过负载均衡服务器将一组应用服务器构建成一个集群 ?...请求响应过程 （1）首先在负载均衡服务器上配置所有的应用服务器信息 （2）用户请求先到达负载均衡服务器,负载均衡服务器通过某种负载均衡算法计算得到一个应用服务器的网络地址 （3）然后将请求数据包转发给这个应用服务器...,由该服务器完成用户请求处理 如果用户数增加,并发请求超过现有集群的处理能力,只需要在现有应用服务器集群中增加服务器,在负载均衡服务器 上增加新的服务器配置信息,部分用户请求就会转发到新增服务器上,实现分担集群访问压力的目的...负载均衡服务器的实现有很多种,DNS负载均衡、HTTP重定向负载均衡,HTTP转发负载均衡、IP层负载均衡、数据链路层负载均衡等 实践中,中小网站多使用Nginx等反向代理服务器实现HTTP转发负载均衡

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    微服务治理之道：构建可伸缩和高可用的系统

    微服务治理是一种关注微服务体系结构中管理、控制和监视的实践。它的目标是确保微服务系统能够稳定、高效地运行。微服务治理包括以下关键方面： 1....版本管理 微服务可能会频繁更新，因此版本管理是微服务治理的一部分。它允许逐渐部署新版本，以降低风险。 构建可伸缩的微服务系统 在构建微服务系统时，可伸缩性是一个关键考虑因素。...可伸缩性是指系统能够有效地处理不断增加的负载。以下是一些关于如何构建可伸缩微服务系统的最佳实践： 1. 水平扩展 微服务应该是无状态的，这意味着它们不应该保存会话状态。...自动监控和警报 使用监控工具来实时监视微服务的运行状况。设置警报以便在出现问题时及时采取措斩断，在有问题时进行自动修复。...通过合理的微服务治理、水平扩展、负载均衡、自动化和高可用性设计，您可以构建出稳定、高效且可伸缩的微服务系统。

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    在微服务领域Spring Boot自动伸缩如何实现

    自动伸缩是每个人都想要的，尤其是在微服务领域。让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现。...当然，这些工具也提供了许多其他有用的功能，在这里，我们只是用它们来实现系统的自动伸缩。...许多有价值的metric都可以提供应用程序运行状态的详细信息。在讨论自动伸缩时，其中一些metric可能特别重要：JVM、CPU metric、正在运行的线程数和HTTP请求数。...所以，如果你已经有了微服务，并且想要为他们提供自动伸缩机制，那么Eureka将是一个自然的选择。它包含每个应用程序注册实例的IP地址和端口号。...在“动态端口分配”中已经描述了它。 下一步需要创建一个包含内嵌Eureka服务器的应用程序。

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    赠送两本阿里大牛力作《可伸缩服务架构：框架与中间件》

    本书以高可用服务架构为主题，侧重于讲解高可用架构设计的核心要点:可伸缩和可扩展，从应用层、 数据库、缓存、消息队列、大数据查询系统、分布式定时任务调度系统、微服务等层面详细讲解如何设计 可伸缩、可扩展的框架...随着本书的出版，我们还 开源了 4 个行之有效的互联网可伸缩框架，包括数据库分库分表 dbsplit、缓存分片 redic、专业的发号器vesta 和消息队列处理机框架 kclient，每个框架都开箱即用...本书的上册《分布式服务架构:原理、设计与实战》详细介绍了如何解决线上高并发服务的一致性、 高性能、高可用、敏捷等痛点，本书与上册结合后可覆盖保证线上高并发服务的各个主题:一致性、高性 能、高可用、可伸缩...充分理解这些主题，可保障线上服 务健壮运行，对实现服务稳定性的 n 个 9 有着不可估量的作用。...排行名列前茅哦 作者介绍 李艳鹏，现任蚂蚁金服高级技术专家，著有《分布式服务架构：原理、设计与实战》和《可伸缩服务架构：框架与中间件》，是【云时代架构】技术社区的发起者，曾经在易宝支付、花旗银行、甲骨文

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    《Docker和服务器无状态化：容器化应用的优势，构建高可伸缩性和灵活性》

    这些服务使得应用开发者可以更加方便地实现应用的无状态化部署，从而提高应用的可伸缩性和可维护性。 3....Docker和服务器无状态化在不同领域的应用 Docker和服务器无状态化在不同领域都有广泛的应用。在互联网领域，应用往往需要面对大量的用户和流量，需要具备高可伸缩性。...在物联网领域，往往需要将应用部署在资源有限的设备上，通过Docker的轻量化特性和服务器无状态化的设计理念，可以在资源受限的设备上高效运行应用。 4....5.3 微服务架构 在微服务架构中，往往需要将应用拆分为多个小型服务，各个服务之间独立无关。通过将各个服务容器化，并采用无状态化部署，可以更好地实现服务的弹性伸缩和独立运维。...容器化应用和无状态化设计可以带来高可伸缩性、可维护性和灵活性，是现代应用开发的重要趋势。通过学习和实践，我们可以更好地应用这些技术和理念，提高应用的质量和效率

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    弹性伸缩：云如何提供巨大的推动力

    许多服务都设置了弹性伸缩，以便您可以拥有允许运行的最小和最大数量的服务器来处理请求。例如，您可以设置为最少一个，最多八个。如果请求数量最少，那么就只有一台服务器正在运行。...这种意外的流量可能会导致停机，因为根据计划，当时只有最少数量的服务器在运行，并且无法处理负载。通过弹性伸缩，意外的流量峰值将会被自动处理，从而有助于避免停机。...Netflix的主要目标是始终拥有一个可扩展的系统，使中断率最小，并在发生任何中断时能够快速响应。...Facebook 2014年8月，Facebook发布了一篇他们的工程师的帖子，描述了他们如何使用弹性伸缩来显着降低能源成本。...为了实现他们的目标，他们实现了一个弹性伸缩的解决方案，能够将工作负载推送到服务器上，直到它正在承担一个中等的工作负载，并且当工作负载较低时(在他们的情况下，就是接近半夜时)，只会使用少量的服务器。

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    LVS-1.概述

    背景 对于硬件和软件方法实现高可伸缩，高可用网络服务的需求不断增长，体现为： 可伸缩性（Scalability），当服务的负载增长时，系统能被扩展来满足需求，且不降低服务质量 高可用性（Availability...Linux Virtual Server项目 针对高可伸缩，高可用网络服务要求，提出的基于IP层和基于内容请求分发的负载平衡调度解决方法，并在Linux内核中实现，将一组服务器构成一个实现可伸缩的，高可用的网络服务的虚拟服务器...Linux Virtual Server项目的目标 使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的可伸缩性（Scalability）、可靠性（Reliability）和可管理性...集群管理软件 可以利用LVS框架实现高可伸缩的、高可用的Web、Cache、Mail和Media等网络服务 在此基础上，可以开 发支持庞大用户数的、高可伸缩的、高可用的电子商务应用 ?...目标地址散列（Destination Hashing） “目标地址散列”调度算法根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器

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    kubernetes 降本增效标准指南｜理解弹性，应用弹性

    弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩，是云计算场景下一种常见的方法，弹性伸缩可以根据服务器上的负载，按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。...弹性伸缩在不同场景下的含义： 对于服务运行在自建机房的公司，弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态，从而节省电费（以及用于冷却机器的水费和电费）。...弹性伸缩可降低 IT 设备成本 通过《降本增效｜容器化计算资源利用率现象剖析》中的调研分析，充分利用弹性伸缩能力，是提高资源利用率，降低资源成本的关键点之一，对比未使用弹性伸缩的情况下整体资源利用率能够提高...弹性伸缩可提高运维效率、降低人员投入成本 未使用弹性伸缩的情况下，运维人员可能会碰到以下场景： 业务突增或 CC 攻击导致机器数量不足，以致您的服务无响应 按高峰访问量预估资源，而平时访问量很少达到高峰...同时也让自动化无法处理的工作能够有更快人员介入处理。 可观测性包含对弹性伸缩对象的盘点和管理、弹性伸缩对象基本的系统指标、运行状态的监控、以及故障告警等等。

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    HPA|聊聊K8S的横向扩容能力

    HPA基本功能 作为一个例子，让我们考虑一个服务busybox-1。目标是让这个服务在CPU使用率超过80%时自动伸缩。 由于目前Pod垂直伸缩受到各种硬件资源的限制，我们使用HPA实现自动定标。...目标资源利用率 下图考虑了具有稳定工作负载的服务示例。图中有三幅图。从上到下排列，它们描述如下: 根据所有pod的总CPU使用情况，在服务上加压。...延迟的原因将在本文后面描述 自动缩放延迟=从超出目标CPU使用率阈值到额外副本启动并运行之间的时间间隔 现在让我们关注红色虚线。...从上到下排列，它们描述如下: 出现资源占用峰值 大量运行的Pod 服务被配置为随HPA自动伸缩。从上图的右上角可以看到，它被配置为以80%的期望CPU使用率运行，minReplicas参数设置为1。...因此，这里的权衡是无损检测和可伸缩性保证+可用性之间的权衡。 权衡:无损检测vs可伸缩性保证+可用性 响应能力 让我们考虑一下在本文的目标利用率一节中前面描述的稳定工作负载的例子。

    1.2K10

    可扩展和弹性伸缩系统设计

    这个就是我们的预期目标，我们接下来的设计、规划都要围绕这个目标以及超过目标来进行善于缓存。包括分布式缓存、本地缓存。少量频繁访问的可以本地缓存大部分情况下都能够使用分布式缓存解决我们的数据缓存问题。...压缩的传输一定会比未压缩后传输的效率高，相比网络传输的时间，CPU 用来压缩和解压缩的时间是可以忽略的。...目前云上的架构，基本都有自动弹性伸缩功能，服务部署到公有云或者私有云上，应该是都能根据 CPU 使用率等基本指标来自动伸缩的。但是，当我们想要自己设计一个自动伸缩的架构，那么该怎么设计？...如果是在自动伸缩架构中的健康检查，那么需要检测：业务程序是否部署成功？...需要有一个探测接口用来探测业务程序是否正常运行业务服务是否能够对外提供流量操作系统级别是否出现了异常在 k8s 容器平台下，健康检查一般会有两个地方来保证：K8s 本身的 kubelet 来保障负载均衡代理层来保障服务优雅关闭当我们要自动缩容服务实例的时候

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    DDIA 读书分享 第一章 文字稿

    安全上 能够阻止未授权、恶意破坏。 可用性也是可靠性的一个侧面，云服务通常以多少个 9 来衡量可用性。...，尽量将测试平台自动化 单元测试、集成测试、e2e 测试、混沌测试 运行阶段 详细的仪表盘 持续自检 报警机制 问题预案 针对组织 科学的培训和管理 可靠性有多重要？...可伸缩性（Scalability） 可伸缩性，即系统应对负载增长的能力。它很重要，但在实践中又很难做好，因为存在一个基本矛盾：只有能存活下来的产品才有资格谈伸缩，而过早为伸缩设计往往活不下去。...应对负载 在有了描述和定义负载、性能的手段之后，终于来到正题，如何应对负载的不断增长，即使系统具有可伸缩性。...其次，可以上云，利用云的可伸缩性。甚至如 Snowflake 等基础服务提供商也是 All In 云原生。 最后，实在不行再考虑自行设计可伸缩的分布式架构。

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    可扩展和弹性伸缩系统设计

    这个就是我们的预期目标，我们接下来的设计、规划都要围绕这个目标以及超过目标来进行 • 善于缓存。包括分布式缓存、本地缓存。...压缩的传输一定会比未压缩后传输的效率高，相比网络传输的时间，CPU 用来压缩和解压缩的时间是可以忽略的。...目前云上的架构，基本都有自动弹性伸缩功能，服务部署到公有云或者私有云上，应该是都能根据 CPU 使用率等基本指标来自动伸缩的。但是，当我们想要自己设计一个自动伸缩的架构，那么该怎么设计？...如果是在自动伸缩架构中的健康检查，那么需要检测： • 业务程序是否部署成功？...负载均衡代理层来保障 服务优雅关闭 当我们要自动缩容服务实例的时候，一个非常关键的地方就是，实时运行的服务，如果直接关闭，势必会对流量有损，这样对业务服务、对客户都有一定的影响。

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    字节跳动开源 AIBrix：填补云原生大模型推理“系统层”空白

    控制平面组件主要负责管理模型元数据注册、自动扩缩容、模型适配器注册，并执行各种策略。数据平面组件则提供可配置的请求派发、调度与推理服务能力，实现灵活且高性能的模型推理执行。...应用的运行状态。...实验与结论 AIBrix 集成了多种 Pod 伸缩方法，在本例中，使用 Kubernetes 原生的水平 Pod 自动扩缩器（HPA）与 AIBrix 实现的 Kubernetes Pod 自动扩缩器...LLM 应用负载，使用 vllm 运行 deepseek-coder-7b，弹性伸缩指标使用 vllm:gpu_cache_usage_perc，访问请求从 ShareGPT 中随机抽取，并以指定的并发数将这些请求分发给该服务...对于 KPA，AIBrix 实现了其完整的流程，包括指标收集、对目标部署状态的定期监控以及伸缩操作。 实验数据如下所示。

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    挖掘Kubernetes 弹性伸缩：水平 Pod 自动扩展的全部潜力

    Kubernetes 中的弹性伸缩： 弹性伸缩是现代容器编排系统的一项关键功能，使应用程序能够根据需求和性能指标自动调整其资源。这种动态扩展使系统能够保持最佳性能和效率，同时最大限度地降低运营成本。...弹性伸缩的优点：弹性伸缩在维护高效且有弹性的系统方面提供了许多好处，包括： 资源优化：自动扩展可确保您的应用程序使用适量的资源来满足其性能要求，从而降低过度配置或配置不足的风险。...对于对象和外部指标，HPA 获取描述对象的单个指标，将其与目标值进行比较，并生成缩放比例。在autoscaling/v2 API版本中，可以将该值除以pod数量再进行比较。...这些指标由 Kubernetes Metrics Server 收集和报告，该服务器聚合每个节点上运行的 kubelet 的资源使用数据。...扩展策略：配置 HPA 时，您可以定义扩展策略来确定自动缩放程序应如何对指标变化做出反应。这些政策包括： 目标指标值：这是您希望 HPA 维护的指标的期望值。

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    Kubernetes自动伸缩101：集群自动伸缩、水平自动伸缩和垂直豆荚自动伸缩

    如何保持容器处于健康状态并有效地运行？ 随着代码和用户工作负载的不断变化，如何才能跟上这些变化？ 我在这篇文章中提供了Kubernetes内部不同可伸缩性机制的高级概述，以及满足你需求的最佳方法。...Kubernetes自动伸缩构建基块 有效的kubernetes自动伸缩需要两层可扩展性之间的协调：（1）豆荚（Pod）层自动伸缩器，这包括水平豆荚自动伸缩器（Horizontal Pod Autoscaler...，HPA）和垂直豆荚自动伸缩器（Vertical Pod Autoscaler，VPA）；（2）集群级可伸缩性，由集群自动伸缩器（Cluster Autoscaler，CA）管理；它可以增加或减少集群内的节点数量...在推出CA时考虑这些问题： 集群自动伸缩器确保集群中的所有豆荚都有一个可以运行的地方，不管是否有CPU负载。此外，它还试图确保集群中没有不需要的节点。 CA在大约30秒内实现了可伸缩性需求。...如果没有足够的节点来运行豆荚，则会出现可伸缩性事件，CA会发现部分或所有伸缩的豆荚处于待处理状态。 CA分配新节点 豆荚被调度到所提供的节点上。

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