SLB，通过镜像横向扩展负载能力； 接入读写分离数据库架构，通过阿里云数据库自动进行读写分离，自动同步数据； 调整 Nginx 协议； 同架构备集群启用（域名解析做了两个A记录）； 分析访问日志发现失败原因在获取短信和登陆初始化...这样架构设计： 优点：增加了高可用性，扩展了负载能力； 缺点：对流量预估不足，静态页面也在 ECS 上，因此 SLB 的出带宽一度达到最大值 5.X G，并发高达 22w+。...结果：因为流量太大导致用户一度打不开页面，同时由于域名服务商 XX 的限制，客户无法自助添加解析，且当晚联系不到域名服务商客服，导致 CDN 方案搁浅。 架构图&分析-V3 ?...这样架构设计： 优点：静态加速降低SLB带宽，动态回源，无跨域问题，切换方便； 缺点：仍需手工设置，镜像部署ecs不方便，如果时间充足，可以直接上容器的架构该有多美好呢，一个 scale 可以扩出来几十上百的...数据库优化 Redis 公网地址变更为内网地址； Redis Session 超时设置缩短，用于释放 Redis 连接； 慢SQL优化（RDS的 CloudDBA 非常好用）； 添加只读实例，自动读写分离
我们的高性能负载均衡使用LVS和Tengine，在一个region区分不同的机房，每个机房都有LVS集群和Tengine集群，对于用户配置的四层监听，LVS后面会直接挂载用户ECS，七层用户监听ECS则挂载在...查找完后会将目的IP做DNAT转换，选择出RS地址，因为客户端的IP没变，在回包的时候直接向公网真实客户端IP去路由，NAT的约束是因为LVS做了DNAT转换，所以回包需要走LVS，把报文头转换回去，由于...ECS看到的是客户端真实的源地址，我们需要在用户ECS上配置路由，将到ECS的默认路由指向LVS上，这对用户场景也做了限制。...经过我们改进之后，LVS的具体表现如下： 出于对容灾和性能提升的考虑，我们做了集群化部署，每个region有不同机房，每个机房有多个调度单元，每个单元有多台LVS设备； 每台LVS经过优化后，都能达到更高性能...Tengine本身也做了集群化部署，我们在一个region里有不同的机房，不同的调度单元，每个调度单元有多组设备；LVS到Tengine也有健康检查，如果一台Tengine有问题，可以通过健康检查方式摘除
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展...首先是租户资源的隔离，租户是资源分配的最小单元，每个租户可以进行CPU、内存、存储、网络带宽、连接数等的资源控制。CPU等资源可以在租户创建时进行指定，也可以按需进行动态调整。...由于不提供数据服务，城市3可以进一步降低成本，机房5作为日志副本，无全量数据，参与一致性协议投票选举主节点。...数据访问路由策略 由于单机房的容量限制以及容灾能力不足，多机房的应用与数据库部署一般有两种模式：扩展模式与镜像模式。...如何进行容器化部署 如图3-1-14所示，容器化部署在物理机中按一定规格虚拟出容器，在容器中部署分布式数据库以增加集群数量。 从ECS部署切换到ECS+容器化部署可按如下步骤实现灰度化。
一个Web应用从开发到能成功的部署，这一个阶段是一个很重要的过程，部署不仅要有守护机制，还要有普遍性的监控体系，一个好的监控体系，通过指标的分析，能很方便的找到，有什么问题和问题在哪里。...Node.js Web应用程序也是如此，你要部署到机器中，要对外提供服务，在执行业务单元时，有消耗，也有可能需要提升的点。...不仅是内存的利用率，CPU的利用率，也有错误日志上报，profile分析等等，利用这些指标，来提高应用的健壮性，快速的修正问题。...github.com/midwayjs/pandora ，它几乎集成了多种类型的能力诸如：监控、链路追踪、调试、进程管理等等，虽然在某些方面与Node.js性能监控平台有一定的重合，不过毕竟是在阿里云ecs...链路追踪在一个业务中是非常重量级特性，它可以追踪每个业务请求的全过程，在运行时直观的看出接口或页面慢在哪里、错在哪里、超时在哪里，这一点对于对外提供稳定服务，至关重要。
当 ConfigServer 向 Redis-Server 节点发送命令超时时，将节点标记为主观下线，并传播节点的主观下线状态。...Redis-Proxy 和 ConfigServer 部署时，优先推荐部署的实例数量较少的 ECS。...监控 ECS：CPU、系统 Load、内存、网络流量、网络丢包、磁盘 IO 等。 Proxy：QPS、TP999/TP9999/TP100、连接数、CPU、 内存、GC、Goroutine 数量等。...、Proxy CPU毛刺等现象，可能会引起相同 ECS 上其他实例性能抖动。...ECS 资源大盘： 实时展示所有 Redis-Proxy 和 Redis-Server 使用 ECS 的重要指标，通过排序即可快速浏览各 ECS 各项重要指标，如 CPU 使用率、内存使用率、IOPS
在此设置的早期，我们已将运行状况检查失败的服务部署到AWS ECS。提交ID与要部署的ID不匹配。...ECS将启动新任务，验证目标组中配置的运行状况检查终端节点，并且只有当它通过时，它才会耗尽旧任务并启用新服务。过去，我多次看到部署了新的ECS任务，然后始终处于启动和失败的循环中。...可能要花一些时间 通过具有提交ID或版本的应用程序运行状况检查，以及进行蓝绿色部署，我们能够捕获部署失败。部署工具对要部署的提交ID和运行状况检查提交ID进行了验证。当它们不匹配时，部署将停止。...我发现添加备份事件,通过将备份窗口覆盖到系统资源使用情况（CPU，内存等）而有所帮助。这是查看备份过程是否是导致CPU和内存高峰的罪魁祸首的快速简便的方法。...如果由于云故障，部署问题或其他因素导致特定区域中的Pod出现问题。该问题的影响将仅隔离到该区域中该Pod上的客户。通常，将客户部署到多个区域后，他们将永远不会注意到该问题。
解决思路略带侥幸的联系云服务商有了上次的经验过后，我也是联系了云服务商那边也排查下是否还存在上次超时的原因，但其实还是有直觉，这次的原因和上次超时是不一样的（备注：上次超时是由于云服务商那边对集群的流量隔离做的不够好...图片云服务商来信了在分析到上一个步骤的时候，云服务商告诉我，他们知道原因了，是ecs服务的磁盘吞吐量达到瞬时上线，说故障点是和超时的故障点是吻合的。...第二天的抓包分析基于对昨天的分析，我怀疑到了cpu头上，如果cpu切换进程缓慢，协程调度缓慢，那么的确是有可能发生超时的。由于目前的监控缺少对协程调度延迟的监控，所以决定加上这一指标。...图片图片图片发现报瞬时峰值的日志也和抓包时间吻合，所以已经确认磁盘吞吐达到上限是抓包导致的，网络超时是和磁盘吞吐无关的，反而应该是cpu使用率达到上限了，虽然没有100%，也是8核，但毕竟cpu某个核达到上限是概率性事件...完美解决于是，在业务低峰期将我们三台ecs服务进行了cpu配置提升，提升后效果很明显，超时在高峰期不见了，协程调度延迟也大大减少。
kubernetes-operator 组件介绍 kubernetes-operator 中主要包含一个自定义的 controller 和一个 HTTP Server，如下图所示，controller...precheck 主要用于在对集群操作前检查目标宿主机的环境，由于对集群的操作需要耗费数十秒，为了保证成功率需要在部署前检查宿主的环境。...kubernetes 集群中，CRD 中的自定义资源KubernetesCluster(CR) 就成为了 kubernetes 中的一种资源，和 pod、deployment 等类似。...此时需要等待 job 的完成以及回调，若 job 失败或者超时都会被最后启动的 goroutine 检测到，job 成功与否都会触发更新 CR status.phase 的操作。...下一篇文章会讲述如何使用二进制文件部署 kubernetes 集群。
HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端...EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。...EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。...EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。...EDAS Agent是EDAS中安装在用户ECS上，主要用于EDAS服务集群与部署在相应的ECS上的应用程序之间进行通信的Daemon程序，在运行的过程中主要承担应用管理、状态回报、信息获取等功能，Edas
由于容器可跨不同类型的基础架构移植，它们可以像在裸机服务器上一样容易地在AWS中运行，容器使代码的部署非常方便。...对于开发和测试工作负载，这可以消除在开发和测试环境之间的细微差异导致部署失败时倾向于发生的大量猜测和指责。...如果一项服务占用大量内存，另一项占用大量 CPU，则必须为服务器配备足够的内存和 CPU 以处理每项服务的基准负载。...微服务不必运行配置大量 CPU 和 内存 的大型服务器，而是可以部署在仅包含该服务所需资源的较小主机上。另外，每个服务都可以用最适合服务执行操作的语言实现。...由于微服务通常部署在多个主机上，并且经常根据负载进行扩展伸缩，因此需要服务发现才能使一个服务知道如何找到其他服务。在最简单的情况下，可以使用负载均衡器。
抖动的具体现象是在那个时段新建连接失败，已建立的连接中断，在业务上可能表现为超时。 影响面: 网络设备下通常挂很多主机，通常影响面比较大，比如同时影响多个ECS到RDS的连接。...2> 临时解决方案是调整增大ECS上设置的客户端超时时间。...ECS内网访问自建Redis超时的例子 ECS访问云服务RDS/Cache或者自建数据库/Cache超时是另外一类问题，下面用一个ECS内网访问字节Redis超时来说明这类问题。...因为问题偶发，需要在客户端利用tcpdump -C -W参数部署循环抓包，问题出现后停止循环抓包来查看。 抓包分析 拿到抓包后，同样先看有没有丢包重传，结果是没有发现丢包重传。...有相当一部分的问题可能由于基础设施的网络丢包引起，通过网络监控和网络产品的云监控定位丢包点很重要，注意不要把业务超时等同于丢包；另一类业务软件层Timeout设置导致的超时，发生比例相对少，但需要更广泛的排查
由于我们进行每两周都会有一墙之隔迭代，就会有一个部署，那么这些当中我们哪些东西是要重复做重复做，我们怎样避免这样重复的事情？...每一个服务都分离开发，失败也能隔离，当一个服务宕掉其他的能够正常工作。 3.4.独立部署 ? 独立部署就是我们可以想要选择自己需要的版本部署，也可以选择什么时候部署。...这个服务工具的大概工作原理是：每一个ECS hosts 上都有一个Consol的service。因为所有的Docker都部署在ECS上，ECS上不仅部署一个服务，还可以同时扩容3个、5个、8个。...这个时候，每一个ECS上都有一个 Consul 的实例。这个 Consul 实例会将ECS上所有的服务的地址、IP和端口记录下来上传到中央控制服务发现区。...4.3.5.监控和日志 ? 监控日志对于产品性能是非常重要的。对于传统单体结构，可能是所有的CPU都在对应的服务器上，一旦扩容所有的都扩容了。
5）如何部署 Service 服务 对于 Service 服务，我们采用了 ECS+Fargate 的方式来部署。...整个代码的部署都是通过 Terraform 脚本来创建 Code Pipeline、DynamoDB、SQS 和 ECS 等资源实现的，所有的资源都是通过代码来实现的，整个部署方案的设计全部都是基于 gitOps...6.4 性能优化 以上方案在实践的过程中，做了很多优化，大致可以归纳成以下几点： 1）消息积压 由于需要处理的延迟消息会因为消费能力不足的情况导致消息积压的问题。...如果单位时间内写入消息的数量超过了 WCU 的限制会导致消息写入失败，同理也会导致读取消息失败。 如果将 WCU 和 RCU 都设置成峰值肯定不会导致读写失败的问题，但是会产生巨大的成本浪费。...3）ECS 扩缩容设置 ECS 中最小的运行单元是 task，对于每一个 task 要求扩容要快，缩容要缓慢。task 快速扩容遇到的最大的问题是，拉起 Service 的耗时比较长。
由于 Kubernetes 已成为容器编排和调度的事实标准，因此，前者是当之无愧的主流。近年来，各大公有云厂商也都先后开源了各自基于 Kubernetes 的混合云容器服务。...而在边缘端 (K8sWorker) 上增加了 YurtHub 和 TunnelAgent 组件。相比于 Kubernetes，OpenYurt 提升了边缘单元化、边缘自治、云边协同等能力。...不可否认，在特定场景如边缘计算领域，他们弥补了原生 Kubernetes 的不足。但在做出优化的同时，通常也会产生新的问题。...Amazon ECS Anywhere 功能的出现，使得用户能够在非亚马逊环境中部署各类 Amazon ECS 任务。...由于 Amazon ECS Anywhere 强调基础设施的完全中立性，因此只要开发者制定的操作系统能够运行 Amazon ECS 和 System Manager 代理，即可对各类机器或设备进行注册，
运维模块，通过 PaaS 中的应用及 Pod 事件列表，可以看到某个具体业务应用上线/扩缩/健康检查失败/OOM 等事件，并根据这些事件作报警。...这种查看方式与原有 ECS 部署差不多，用于看线上实时输出日志，进程状态等。 分布式任务 这是基于 Kubernetes 原生的 Cronjob 和 job 做的，跑一些分布式任务。...由于迁移过程中，下游业务没有立即容器化，还是运行在原来的 ECS 宿主机上。这需要在不更改业务服务代码的前提下，采用主机网络模式启动。该模式下业务注册的 ip 及端口可以被下游非容器化业务直接访问。...在自动缩容时，会增大业务响应时间，导致依赖的 DNS 业务超时。目前采用的方式是 kube-dns-autoscaler，它可以根据整个集群 CPU 核数，还有 Pod 数去做相应的比例增加。...这个反注册和之前的 ECS 部署方式一致，容器化后不需要再修改代码。 长连接服务 我们的长连接服务有 APP 推送服务和 IoT 锁网关接入层服务。APP 推送是 6 月初全量容器化部署。
而Kubernetes（简称K8s）作为容器编排领域的事实标准，它不仅能够自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序，还提供了强大的服务发现与负载均衡功能，极大地简化了分布式系统的运维工作。...Pod Kubernetes的基本部署单元，一个Pod可以包含一个或多个紧密相关的容器，共享存储和网络资源。 3. ...资源不足导致的Pod调度失败 问题：当集群资源紧张时，新创建的Pod可能因资源不足无法被调度。 ...网络问题 问题：Pod间通信障碍，可能是由于网络策略设置不当。 解决：正确配置网络策略(NetworkPolicy)，仅允许必要的网络流量，同时确保服务发现和DNS解析正常工作。...Kubernetes的学习曲线虽陡峭，但掌握其核心概念和最佳实践后，将极大提升应用的部署效率和运维灵活性。面对问题时，细致的配置管理和合理的资源规划是关键。
但在访问时发现访问失败，A服务无法获取B服务的http响应。 ? 问题分析： 容器中的服务A请求阿里云的服务B时失败，但在容器所在的node节点直接curl该url是成功的，说明底层网络连接是通的。...在A服务和B服务所在的node节点抓包发现，A服务发送http请求时，tcp链路是通的，但由于没有接收到B服务的http response，A服务判断业务超时，发送tcp断链 ?...为排除问题，将A服务部署在非openstack环境中，环境部署如下，发现A服务可以正常访问B服务，可以排除阿里云的问题。 ?...回到出问题的环境，出现网络丢包的原因一般出现在如下场景： 防火墙，包括一些权限策略类的设置，如selinux，apparmor，iptables等 网络传输或接收设备繁忙，可能如cpu过载，内存不足，缓存队列满等...由于使用curl可以正常访问服务B，可以判断A服务所在的node节点上的某些配置可能会导致丢包。
与此同时，内存和网络设备的速度也只是慢慢地提高了。 开发了工作队列管理器以响应这些趋势并根据以下原则：硬件资源，包括 CPU 和 I/O、内存和网络设备，都是固定的。...为了实现最大效率，工作队列管理器必须改善在执行ObjectScript 代码时可能出现的 CPU 利用率不足的问题。解决 CPU 利用率不足的方法包括排队和优先级划分。...例如，一个工作单元不能依赖于不同工作单元的输出。由于工作单元可以按任何顺序处理，因此需要独立性。但是，如果需要，可以使用回调按顺序执行工作。...该代码返回一个 %Status 值来指示成功或失败，以便 WaitForComplete() 方法可以返回一个 %Status 值来指示整体成功或失败。...超时期限可能会发生变化，并且故意未记录在案。超时期限到期后，worker 被移除。
Deploy to ECS：这里的 ECS 指的阿里云的 ECS，如果你的服务部署在阿里云 ECS 上，可以选择使用这个功能，获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。...例如一个阿里云的 ECS 用户，在选择部署方式时，既可以使用 Deploy to Host 也可以使用 Deploy to ECS；再者，例如一个 EDAS 用户，在选择部署方式时，既可以使用 Deploy...其余的部署流程和 Deploy to Host 相差无几。也就是说，其实 Deploy to ECS 更多的完成了权限管理和主机管理，ECS 用户使用这个功能就显得非常高效了。...，接下来简单地罗列下我认为这款插件不足的几个方面。...远程连接容易出现异常 这个问题不是特别容易复现，表现是长时间运行项目后，再部署，会提示远程连接失败，在重启 IDEA 之后可以解决这个问题，原因未知。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
