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关键词

全场景流量验证系统

引流:把各个接单入口所在系统的线上流量引入到流量验证系统。  录制:复制线上流量并做持久化存储。  回放:把录制的流量打到待验证系统。  为避免对各业务系统Jar包依赖,选择使用JSF泛化调用实现流量回放。 是否有类似的系统可用?月光宝盒(jcase):由京东零售开发的一款流量录制回放系统。 04 系统设计 4.1 总体设计 流量代理:通过拦截、过滤、上报将流量引流到验证系统中。 录制服务:接收流量代理引入的线上流量并做持久化存储。 图1 流量验证系统架构图 流量验证系统整体由流量代理、录制服务、回放引擎以及压测引擎四个模块组成。 在正式切换之前,仍然由ECLP-SO系统提供线上接单服务,但同时会通过流量验证系统录制线上流量并回放到新的订单中心。通过对比新老系统对相同接单请求的处理结果,验证新的订单中心的接单功能。

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秒杀系统流量如何削峰?

如果你看过秒杀系统流量监控图的话,你会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。 用消息队列来缓冲瞬时流量 但是,如果流量峰值持续一段时间达到了消息队列的处理上限,例如本机的消息积压达到了存储空间的上限,消息队列同样也会被压垮,这样虽然保护了下游的系统,但是和直接把请求丢弃也没多大的区别 答题页面 第二个目的其实就是延缓请求,起到对请求流量进行削峰的作用,从而让系统能够更好地支持瞬时的流量高峰。这个重要的功能就是把峰值的下单请求拉长,从以前的1s之内延长到2s~10s。 分层过滤 假如请求分别经过CDN、前台读系统(如商品详情系统)、后台系统(如交易系统)和数据库这几层,那么: 大部分数据和流量在用户浏览器或者CDN上获取,这一层可以拦截大部分数据的读取; 经过第二层( 不过,在削峰的处理方式上除了采用技术手段,其实还可以采用业务手段来达到一定效果,例如在零点开启大促的时候由于流量太大导致支付系统阻塞,这个时候可以采用发放优惠券、发起抽奖活动等方式,将一部分流量分散到其他地方

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    基于系统流量控制(Qos)

    一、 Linux 系统 1. 限制流出速度 限制流出速度,主要通过tc这个工具,常用的有三个队列: tbf队列,令牌桶队列,适用于流量×××; cbq队列,分类的队列,用于实现精细的qos控制,配置复杂; htb队列,分层的令牌桶队列 Linux系统速度限制非常不错的参考资料,《Linux高级路由和流量控制》 http://www.docin.com/p-4929331.html 二、 Windows系统 1. Windows server 2008 windows 2012 windows 7 windows 8系统 通过组策略可以限制流出速度,在开始运行输入gpedit.msc 通过本地计算机---计算机配置 第三方工具 windows系统还可以使用netlimit这个工具,这是一个收费工具,就不详细介绍了,官网是http://www.netlimiter.com/,上面有详细的介绍。

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    抽奖系统流量削峰方案

    如果观看抽奖或秒杀系统的请求监控曲线,你就会发现这类系统在活动开放的时间段内会出现一个波峰,而在活动未开放时,系统的请求量、机器负载一般都是比较平稳的。 所以需要使用一些技术手段,来削弱瞬时的请求高峰,让系统吞吐量在高峰请求下保持可控。 ​​ ? 最近在做一个小型的抽奖系统,用户中奖之后需要调用转账接口进行虚拟金的转账。 瞬时的请求量太大,那么就把这些请求先排队存起来,再依据系统所能提供的消费能力按需消费。 在量小的时候,抽奖与发货这两个动作可以是同步的(如下左图),这是一种紧耦合系统,SVR B的处理能力必须跟得上SVR A的处理能力。 消息队列组件 例如kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等消息队列,本就是为异步化消息消费、应用解耦、流量消费而设计。

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    亿级流量系统如何玩转 JVM

    上个月朋友去面某东说被 JVM 难哭了 面试官上来就是素质三连: 有没有 高并发项目经验、频繁 gc 怎么解决、有没有搞过 JVM 调优 我那个朋友公司做的是 to b 方向 , 系统流量不是很大 , 加上才工作 2 年直接被问懵逼 回来就问我高并发系统怎么玩 , 为了避免重复劳动 , 遂有此文~ 一、亿级流量系统回顾 在上篇文章中有对这个系统的亿级流量怎么来的有详细的介绍:亿级流量系统简介 接下来做个回顾 : OTA 平台 4亿 用户 高峰期 百万 订单 高峰期 12 小时 1.8亿 访问量 每小时的流量是:1.8亿 / 12 = 1250w 每分的流量是:1250w / 60 = 20.8w 每秒的流量是 32 台机器 8C 16G的机器 , 给堆空间的大小只有 12G , 对亿级的流量还是不太能抗住 , 目前阶段性的分析后 , 性能瓶颈不在 CPU , 我们只需要升级内存即可 升级到 8C 32G 给堆 , 你的系统很有可能也会受影响 调大元空间 , 有监控系统的设置报警机制 , 给自己系统争取一些缓冲时间也是有必要的 -XX:TraceClassLoading -XX:TraceClassUnloading

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    如何保证系统不被突发的流量压垮?

    作者 l 会点代码的大叔(CodeDaShu) 确保系统的高可用,要做的事情非常多,比如使用 Redis 缓存数据库的数据,降低数据库的压力,同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题;但要是说到“不被突发的流量压垮 软件架构中的限流也一样,就是流量徒增的时候,只允许一部分流量进来,而多余的那部分,就拒绝掉。 在我们大部分应用场景中,A 系统调 B 系统接口,B 系统再调 C 系统接口这样的场景非常多,这就是调用链路:A->B->C->D;每个系统的承载上限肯定是不一样的,比如流量徒增,D 系统达到承载上限了 03 降级 服务降级既可以通过代码自动判断,比如上文的服务限流中说到,当流量徒增,可以限制不重要的系统或服务的访问量,这里的哪个系统重要,哪个系统不重要,就是服务等级、级别的区分,当访问量徒增,低级别的系统是可以自动降级的 总之,限流、熔点和降级都是在流量徒增、过大时,保证系统稳定的手段。

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    流量Web系统性能优化实践

    系统性能优化一般方法 1 通过工具寻找瓶颈 2 水平扩展机器 这遇到很多问题 分布式事务和cache问题等 需要调整架构和组件 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    使用真实流量请求进行系统测试

    GoReplay 收集请求时,可以进行过滤,只收集自己关心的请求 回放时,还可以调整速度,例如想以真实环境下的2倍速度进行压力测试,设置一下回放速率即可 使用示例 实时转发 例如 8000 端口运行的是线上系统 ,8001 端口运行的是测试系统 .

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    Sentinel: 分布式系统流量防卫兵

    Sentinel 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、集群流量控制、 我是Mac系统,日志是在这个目录下,Windows我没试过,应该也在用户的主目录下 上面这个列子是官方的示列,如果你觉得没有看到你想要的效果,因为一直在循环,也不知道有没有限流成功,我们可以稍微改动一下进行测试就知道了

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    KVM 基于系统流量控制(Qos)---Linux

    1 限制流出速度 限制流出速度,主要通过tc这个工具,常用的有三个队列: tbf队列,令牌桶队列,适用于流量×××; cbq队列,分类的队列,用于实现精细的qos控制,配置复杂; htb队列,分层的令牌桶队列 51200kbit latency 50ms minburst 200k burst 200k 限制网卡eth0流出速度为51200kbit,正确的设置方法,和minburst这个参数有很大的关系,不同的硬件环境和系统需要具体调试 推荐一本非常不错的书,Linux系统速度限制非常不错的参考资料,《Linux高级路由和流量控制》

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    流量威胁分析系统与Tenable生产实践

    因为此系统设计理念独到,功能经典,因些我们选择用这个系统进行举例说明,介绍流量分析系统中存在的共性内容。 0×02 基本处理模式 ? 从我们的角度出发,流量分析型安全威胁系统有5个基本任务要完成: 1.流量获取:如何抓取网络流量内容是首要基础功能,只有抓取流量数据,得到traffic交通流量,才能去通过应用过滤规则取得威胁事件数据。 威胁报警:流量数据作为系统的输入并不直接产生收益,当系统产生有效的威胁报警,就能体现出系统威胁感知价值,将威胁情况第一时间通知责任相关人,防患于未然。 关于流量威胁系统的核心指标:漏报率和误报率。 系统间的规则有重合或不重合,我们横向比较系统的报警结果,系统间重合的报警应该是被重示的。数据情况往往是多样性,关联性的。蜜罐、防火墙、流量分析,同时作用于一个网络环境,对他们来说, 输入的数据是一样。

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    Sentinel: 分布式系统流量防卫兵

    Sentinel 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、集群流量控制、 这些信息将用作为多维度限流,降级的依据; StatisticSlot 则用于记录、统计不同纬度的 runtime 指标监控信息; FlowSlot 则用于根据预设的限流规则以及前面 slot 统计的状态,来进行流量控制 ; AuthoritySlot 则根据配置的黑白名单和调用来源信息,来做黑白名单控制; DegradeSlot 则通过统计信息以及预设的规则,来做熔断降级; SystemSlot 则通过系统的状态,例如 load1 等,来控制总的入口流量; 后续公众号会开启Sentinel以及Nacos生态相关的源码分析及相关设计改造方案,都是利用个人的休息时间,欢迎拍砖。

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    用Matomo搭建网站流量统计系统

    关于Matomo Matomo是一款开源的网站数据统计软件,可以用于跟踪、分析您的网站的流量,同时充分保障数据安全性、隐私性。 登录后可以看到系统标签和Dashboard下醒目的tracking code。 tracking_code_inner.png 复制红框内所有代码到你博客的相关板块。 如果以Lighthouse的Wordpress镜像服务为例,就是打开管理系统,进入“外观"下的“主题编辑器”,选择header.php,将红框内复制的tracking code复制到前位置 image.png visit log.png 如图,Matomo访问客户端访问时间、地点、访问页面记录、终端操作系统和浏览器等信息都可以被统计记录。

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    CentOS下搭建Ntopng 网络流量实时监控系统

    Ntopng的rpm包安装 关于使用源码包也很简单,主要是CentOS要提前配置EPEL-RELEASE方便依赖包安装, 在编译源码包就OK Ntopng介绍: Ntopng是原ntop下一代版本,网络流量实时监控显示 你可以在任何指定的监控服务器上安装ntopng,只需使用任一web浏览器,就能实时访问服务器上的流量报告了。 降低CPU和内存使用率(根据网络规模和流量而有所不同)。 一、系统环境 系统:Centos 6.3  64位  内核版本:2.6.32-279.el6.x86_64 关闭iptables 关闭selinux 关闭NetworkManager 二、添加新的第三方网络 Web服务的端口,不指定默认是3000端口 参数解释: -G  指定运行所用进程号文件 --local-network  指定本地子网段 --interface eth2  指定监听eth2网卡上的流量

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    直播源码系统如何实现流量变现转化模式?

    直播系统平台的精准人群二:商家用户 直播平台系统商家需要通过直播曝光自己的产品进行宣传,从而增加销售额,而商家投放在直播系统平台的大多都与该直播网站平台有合作关系。 二、确定好直播平台系统的基本、特色功能 选择直播平台系统所需要的功能其实也是选择在线直播系统的解决方案,我们以秀场直播为例,秀场直播系统平台注重的就是互动性与趣味性,但是也存有内容同质化严重的问题,所以在选择直播系统时 ,主播自身带有流量或忠实粉丝,通过经纪人系统与经纪公司分成,提高自身收入,还有增加广告模块等等,针对自己的直播平台系统领域选择变现模式。 直播源码系统衍生了一批批的网红,这些网红通过各种方式又为APP带来流量以及变现,彼此之间形成了一个良性的循环。直播源码APP一点都不用担心流量如何变现的问题。 商品通过在视频直播的网红宣传能够轻松便被卖出,而直播平台不仅可以抽成还不用担心流量变现的问题,可以说是一个双赢的局面。

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    百亿流量系统,是如何从0开始搭建的?

    确定目标 在一切系统开始以前,我们应该搞清楚我们的系统在完成以后,应该有一个什么样的负载能力。 ? 发放红包 文中提到系统以5万个每秒的下发速度,那么单机每秒下发速度50000/600 =83个/秒,也就是单机系统应该保证每秒以83个的速度下发即可。 最后考虑到系统的真实性,还至少有用户登录的动作,拿红包这样的业务。真实的系统还会包括聊天这样的服务业务。 和现有系统区别:和大部分高QPS测试的不同,本系统的侧重点有所不同。我对2者做了一些对比。 ? 4. 虽然golang 还存在一定的问题,但是和开发效率比,这点损失可以接受) 服务器操作系统:Ubuntu 12.04 客户端操作系统:debian 5.0 4.2硬件环境 服务端:dell R2950。

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    秒杀系统流量削峰这事应该怎么做?

    如果你看过秒杀系统流量监控图的话,你会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很 直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。 但是,如果流量峰值持续一段时间达到了消息队列的处理上限,例如本机的消息积压达到了存储 空间的上限,消息队列同样也会被压垮,这样虽然保护了下游的系统,但是和直接把请求丢弃也 没多大的区别。 第二个目的其实就是延缓请求,起到对请求流量进行削峰的作用,从而让系统能够更好地支持瞬 时的流量高峰。这个重要的功能就是把峰值的下单请求拉长,从以前的 1s 之内延长到 2s~10s。 假如请求分别经过 CDN、前台读系统(如商品详情系统)、后台系统(如交易系统)和数据库 这几层,那么: 大部分数据和流量在用户浏览器或者 CDN 上获取,这一层可以拦截大部分数据的读取; 经过第二层(即前台系统 不过,在削峰的处理方式上除了采用技术手段,其实还可以采用业务手段来达到一定效果,例如 在零点开启大促的时候由于流量太大导致支付系统阻塞,这个时候可以采用发放优惠券、发起抽 奖活动等方式,将一部分流量分散到其他地方

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    秒杀系统中的扣减库存和流量削峰

    独立的秒杀系统集群 身份验证过后,用户就会把大量的请求发送到我们的订单系统中,那么问题来了,在秒杀活动中发起的海量请求,是要发给我们平时运行时使用的同一个订单系统集群中吗? 很可能服务器由于秒杀系统带来的压力,性能变差,那么普通用户在进行正常的下订单操作时也会发现系统运行缓慢。 所以我们要单独部署一套秒杀系统集群,单独处理秒杀业务,从而不影响正常业务的性能。 小伙伴们可能会回答,可以在秒杀系统集群中调用库存系统接口,连接数据库,更新库存数量。但这样一来不就又面临着数据库压力过大的问题了吗? 这样可以很大幅度的减少海量请求对后台秒杀系统的压力。 引入RocketMQ进行流量削峰 通过之前的优化,已经过滤掉了大量的无用请求,那么针对正常参加秒杀,发送给后台的请求我们应该怎么进行架构优化呢? 这个时候我们就可以引入RocketMQ,来进行流量削峰了。

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    干货 | 携程QA-流量回放系统揭秘

    使用生产环境流量回放系统,可以使用生产环境的海量真实场景作为测试Case,天然解决了海量测试Case的构造问题;系统支持录制多倍的生产流量,在回放过程中支持加压多倍进行回放,解决了较大压力源构造的问题; 二、方案 流量回放系统,利用生产上现有真实流量进行镜像,原始流量依然回到生产环境的真实服务器,流量的镜像拷贝会分发到集群外的测试服务器上,在测试服务器上可以实现不同版本的功能测试,或者加压10倍进行性能压测 四、项目 项目1:内网某服务的流量复制 该项目中,系统为内网某服务集群扩容一台采集器,采集器将正常流量,转发回原集群中正常提供服务器的机器上,并将这份流量拷贝两份镜像,一份以抓包文件的方式,保存为pcap 以应用服务器的视角,可以看到所有通过采集器进入的流量: ? 项目2:内网某服务流量回放 该项目中,系统将事先录制好的离线流量文件,转换为请求的形式,回放到集群外用于多版本对比的测试服务器上: ? 五、总结与展望 当前流量回放系统能够比较便捷的获取真实生产环境海量用户请求的流量镜像数据,既有效保存了原集群流量无修改无损耗,又解决了人工构造的测试数据不能拟合生产真实场景的问题;除此之外,系统具有良好的跨平台支持特性

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