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关键词

TSF微性能最佳实践

问题背景 随着软件开发技术架构的不断演进,采用诸如TSF微框架开发微已经成为一种趋势,然而随着客户业流量的不断提升,微也会遇到性能上的瓶颈,对于如果做到高效、 性能需要解决如下问题: 降低业成本。 提升的稳定性。 提升用户的体验。 单体应用:关注单瓶颈,通过解决单瓶颈提升性能。 多应用全链路:通过改造链路结构和配比进行整体性能的。 一、单体应用实践 1、确定性能瓶颈。 可以帮助我们开发者在极短时间内快速构建微。 image.png 对于小型企业的业,通过进行较为简单的单,并辅助结构性,便能满足大部分企业的要求,但随着企业的业量不断增加,单独的单机已经不能满足需求。

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纳税三(处理)【异常处理、抽取BaseAction】

因此有三个层次: ① Action层可能出现解析请求参数、返回结果有问题; dao【如果在这里报错了,一般都是比较致命的,我们先不管】 ② Service 层则可能出现请求中要做的业操作出现问题;出现了问题要根据实际情况判断是否会影响本次操作结果 这里写图片描述 ---- 自定义异常类 总的异常类 /**** * 这是我们自定义的总异常类 * * */ public class SysException extends Exception } public SysException(Throwable cause) { super(cause); } } Action异常类 继承着我们自定义的总异常类 public class ServiceException extends SysException { public ServiceException() { super("操作业失败了

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    构建-定义

    关于,以及软件,是一个大的概念。我通过写这些以为主题的文章,总结出来是一种思想,是一种软件过程,并没有严格的非此及彼的标准定义. “是有一定的量指标可以参考的 本文试图在软件开发理论与中小型软件项目的最佳实践的基础之上,探寻最大程度的软件。 “首先应该是分布式的。 有如下几个可量的属性 “共享性 1 最终功能交付物被多个下游依赖调用,调用方>=2。也就是一个是可以被多个消费方共享使用的。需要独立部署,不需要与其他项目深度耦合。 我们需要定义的核心模块及数量,也就是的粒度 “稳定性 3 要稳定,可靠,可控 “健壮性 4 具有一定的健壮性,弹性。对于异常可以进行平行过度,拥有降级等容错机制。 弹性思维 弹性是的一个特点,要求在遇到异常和外部破外时,能够保持原有最小的功能输出,不至于被压倒。设计者在设计时,需要建立弹性思维。 ? 弹性思维 容错降级 ?

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    可视:设计微

    :设计微 这是关于可视的三部分博客列的第二部分。 既然被接受的理解的方法是关注它的组件之间的关,那么如果我们想要一个微的基本表示,我们就不需要比上下文映射更深入。因此,也许我们可以使用DDD上下文映射作为可视表示微的起点。 客户和卡片管理 支持客户信息,客户认证和基于卡的授权申请与新的支付最为接近的应用程序。 存款账户 支持存款账户的记录和发放(审核,储蓄)授权和实现以客户为中心的付款所需的信息的。 例如,存款账户上下文只包含一个存款账户。整个现在看起来像下面这样: [j1a65bq8cb.png] 这个设计过程的最后一步是为将发生在之间的交互添加注释。 关于这个微有几点需要注意。首先,不要假定在为终端用户活动提供时,这些交互中的每一个都会实时发生。

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    性能|Tomcat

    •engine:引擎,这个可以理解为一个真正的器,内部提供了多个虚拟主机对外。 •(service):一个组件通常包含一个引擎和与此引擎相关联的一个或多个连接器。给命名可以方便管理员在日志文件中识别不同产生的日志。 并发 最大线程数 最佳并发数。。。 底层 JVM 多实例(必须的) 操作 JVM:固定堆内存,多线程并发收集,对象预留新生代,大对象进入老年代,启用内联 多实例:多个tomcat实例在一台机上 操作:网络参数, 7. client_header_buffer_size 4k;客户端请求头部的缓冲区大小,这个可以根据你的分页大小来设置,一般一个请求头的大小不会超过1k,不过由于一般分页都要大于1k,所以这里设置为分页大小

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    架构的演

    2.2 流量控制,按分配流量,避免滥用 相信很多做过高并发的同学都碰到类似事件:某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个崩溃。 同理我们的接口也需要安装上“保险丝”,以防止非预期的请求对压力过大而引起的瘫痪,当流量过大时,可以采取拒绝或者引流等机制。具体限流算法参见《接口限流实践》一文。 a)计算算法 如果需要进行大量的计算,比如推荐排序,那么必对你的计算算法进行,比如笔者曾经对地理空间距离计算这一重度使用的算法进行了,取得了较好的效果,详见《地理空间距离计算》 b)初始java集合类大小 使用java集合类的时候尽量初始大小,在长连接等耗费内存资源的中这种非常重要; c)使用内存池/对象池 d)使用线程池的时候一定要设置队列的最大长度 之前看过好多起故障都是由于队列最大长度没有限制最后导致内存溢出 ,具体参考《lucene索引文件大小小结》一文。

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    构建-两方OAuth

    在实际应用开发过程中,我们的应用复杂性没有达到一定规模时,应用程序只涉及到客户端 APP 和器端中心云的认证和业处理。我们可以对 OAuth2.0 协议进行简,演变为两方 OAuth。 sign-token.png 设计要点 采用前后端分离,将接口参数分为级别参数和业级别参数。 级参数主要包括 app_key,timestamp,token,os_type,sign,主要置于 HTTP 请求头位置。业参数基于业需求,采用 POST 或者 GET 方法按需传递。 下文中罗列一些这种设计的势 识别终端 使用 App-Key 的方式识别应用终端,企业内部不同的应用,由云端一管理。 伴随着业发展,可以逐步演为基于三方身份的 OAuth 协议工程实现。 Token 机制和签名机制也可以 独立分层,与业应用分离,演为网关

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    构建-跨域CROS

    CORS 是一种浏览器协议,源于 HTTP 请求的安全策略,在这个体中的关键词有,同源策略,XMLHttpRequest,Ajax,和前后端分离。 “CORS 协议的实现需要客户端和器端配合协作完成。也就是我们通常所说的跨域设置。 这种方式是器端安全防范的一种。 $message); exit(); } 通过 Access-Control-Allow-Headers 设置自定义字段的方式,是一种安全策略,端要求请求头必须携带 我们常说跨域设置是客户端和器端一起配合的结果,官方协议更倾向于让开发者对于跨域无感知,而浏览器与后端的交互和相互信任是核心。

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    构建-话说第三方

    共存,切换,兼容 中涉及到商对接模块的,设计之初必须考虑多商的共存,切换,兼容。 这里的商包括 推送的推送商,极光,信鸽,sms短信商,开票业商,呼叫中心商等。 这类商提供的,可以理解为SAAS。 ? 解决方案稳定吗? 要实现共存,切换和兼容有几个问题需要考虑 业字段兼容 现在行业商对接都是接口方面的对接,json数据结构,http协议这些是行业共识了。 索然协议有共识,但是实现细节各式各样,每个供应商对于接口的实现不同,同一业含义的字段表示不同,遇到这一问题如何解决? 分清对接方和方 解决这一问题的核心切入点是以哪个为主。 这里的包括对接方业方开放两类。 先推荐以业字段描述为主,在对接开发时做字段映射来实现。 实现以自我业为主的设计之后,可以进而实现切换和多商共存。

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    Linux

    1.1 查看Linux版本 1.1.1 版本 [root@znix ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.9 (Final) 1.1.2 内核版本 [root@znix ~]# uname -r 2.6.32-696.el6.x86_64 1.1.3 架构 [root@znix ~]# uname -m x86_64 1.2 添加用户、设置密码 g' /etc/selinux/config 让配置文件的修改生效,使用source命令 [root@znix ~]# source /etc/selinux/config 永久修改的配置生效需要重启器 使用的器不可以随意重启! [root@znix ~]# echo $LANG en_US.UTF-8 1.7.2 查看远程软件的字符集 连接软件的字符集是否与的一致 1.7.3 乱码解决办法 1) linux字符集修改

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    Linux

    概述 在Linux 学习笔记一大体介绍了一些简单的Linux知识和一些简单的。 精简自启动和删除无用的账号和组 在安装Liunx中有很多、用户或者用户组都是无用的,通过安全和性能考虑需要删除或者禁用他们。 针对不同的和应用来Linux内核,比如针对Apache和Nginx等来设置Linux内核,如果针对Oracle设置相应的设置Linux内核。 如果没有特殊的要求可以不用设置自己的Linux内核。我们下边设置的内核参数主要是适用于Nginx,Squid等web。 在之前,我们通过命令查看当前连接计数: [brian@Master ~]$ netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END{for(a in S) print a

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    CentOS

    1、内核 ECHOSTR='net.ipv4.tcp_fin_timeout = 2 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 net.ipv4 65535 3、更新yum源,安装epel源 vi /etc/yum.repo.d/CentOS-Base.repo 略 yum install epel-release -y 4、时钟同步 disabled#g' /etc/selinux/config setenforce 0 fi systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 调整字符集

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    Windows7

    Diagostic policy server 检测网络 禁用 print Spooler 打印机 禁用 Superfetch 加速了固态硬盘的寿命损耗禁用, 机械键盘自动 Windows Defender 禁用 Windows Update 禁用 Windows Search 文件索引 修改 虚拟内存 环境变量的用户变量和变量的 temp和tmp路径改为D盘 删除分辨率、小工具、个性具体路径: HKEY_CLASSES_ROOT

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    linux

    useradd -m WHO #新建用户,并在/home下创建相应目录 $ passwd WHO #设置passwd 分组、权限等可自行查找 2、源文件(更新源,以cenos 7为例) 对于CentOS 7更新 更新之前备份原有的源(mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup );之后按照上面的命令下载对应的阿里云源 undefined 有人说yum clean all是个坑:在Centos7中执行yum clean all之后,发现yum的其他执行都报错了;要解决,关键在这里:把/var/cache/yum/ error" 进一步判断错误类型 error 1:There are unfinished transactions remaining 使用yum-complete-transaction清理未完成事

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    个性推荐(四)--- 推荐

    推荐怎样稳定高效提供,持续不断满足业需求,持续不断面对技术挑战,是每一个端开发同学应该持续思考,和持续不断线上。 ?          为了应对大型机构,特别是大型电子商,需要持续不断,将单体程序进行横向纵向拆分,每个组织只维护自己的,每个模块可进行不断持续的升级,微拆分,整个复杂度降低,并且每个部分 当下个性推荐面临问题和一般程序有一定差异性,一方面个性意味着“千人千面”,每个用户用到数据都不一样,常规缓存策略失效,这就要求对程序不断已保证性能。           ,品类分隔用户体验,这是原来常规逻辑。 把线上素材特征召回集一下子由200扩大到1000,性能一下降到400ms,性能不可接受,经定位分析发现耗时为计算,怎么样才能GBDT模型计算性能呢?

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    Linux器性能调整()

    1、调度器调?? image.png 读请求高于写请求 image.png 请求合并 image.png -Anticipatory参数 image.png image.png -CFQ参数 -NOOP参数 4、文件 image.png XFS文件 image.png image.png image.png image.png 5、网络调 6、内核参数调整: socket缓冲区大小:/proc image.png 9、消息队列相关参数: image.png msgmni推荐128B 10、共享内存相关参数: image.png 调整信号量参数例子: image.png 11、代码调: gcc -p //取得目标代码中的概要信息 -o1/2/3 //数字越高,调越高

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    mysql

    一、使用show variables 和show status 命令查看MySQL的器静态参数值和动态运行状态信息。 九、innodb_support_xa 是否支持分布式事,默认支持。 十、innodb_log_buffer_size 日志缓存大小,设置一秒的所需内存空间。

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    指南

    作者:Zane Blog 来自:http://luojinping.com/2017/08/13// 1. 异常的处理流程 ? 2. 所以方法区、JVM内部处理或所需的内存(如JIT编译后的代码缓存)、每个类结构(如运行时常数池、字段和方法数据)以及方法和构造方法 的代码都在非堆内存中。 指标 4.1 响应时间(RT) 响应时间是指对请求作出响应的时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机处理请求的时间。 4.4 QPS每秒查询率(Query Per Second) 每秒查询率QPS是对一个特定的查询器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量 从以上概念来看吞吐量和响应时间是衡量性能的重要指标,QPS虽然和吞吐量的计量单位不同,但应该是成正比的,任何一个指标都可以含量器的并行处理能力。

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