软件系统的稳定性,主要决定于整体的系统架构设计,然而也不可忽略编程的细节,正所谓“千里之堤,溃于蚁穴”,一旦考虑不周,看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件系统的崩溃。...,此书获得了2008年度Jolt大奖的提名,在Nygard的个人网站上,提及他写作此书的动机: 这本书凝聚了我多年来与生产系统打交道的经验。...我经常因为某些本该24x7运作的系统宕机,而在半夜三点受到惊扰。 关于系统设计和架构的书籍往往只告诉你怎样满足功能需求,的确这类书籍对你在QA面前过关会有很大帮助。...软件系统的稳定性,主要决定于整体的系统架构设计,然而也不可忽略编程的细节,正所谓“千里之堤,溃于蚁穴”,一旦考虑不周,看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件系统的崩溃。...△ 代码片段,需单击放大或横向阅读 这一小段代码是造成Airline系统崩溃的罪魁祸首。
现在上上下下组成了一支牛人团队,请来了其他部门很多资深高手进行封闭开发,确保我们系统的稳定性。 选择一份工作,必然要考虑的是:我们是做基础设施的,还是做平台的,还是做核心链路的。...基础设施最重要的指标是稳定性、性能、扩展性。平台讲究多业务,通用性,人效。所谓人效就是我这个平台有些自动化的东西不能满足需求,需要靠手工来完成,这样开发人员的人效就低。...checklist: 核心链路最重要的是稳定性。如果拿到一手烂代码,到了非重构不可的程度。那么重构之前要弄明白几个问题:原系统TOP5的主要问题是哪些?我重构了就能解决这些问题吗?...日志 建议应用日志不超过磁盘的30%,使用日志组件的性能和稳定性? 其他组件,如databus 是否有监控?是否单点?自动fail over? 依赖内外部系统 下游系统1 timeout配置?...组件和版本: 维护系统稳定性要注意选择合适组件和版本。 比如Apache Tomcat被纰漏有高危漏洞。
前言 计算公式:系统稳定性计算公式(年度): (100 - (故障分钟数 / 全年的分钟总数 * 100)) % 说明: 期望一年能达到的系统稳定性为: 99.99%,允许出现问题的最长时间是:52.56...分钟; 期望一个季度能达到的系统稳定性为:99.99%,允许出现问题的最长时间是:17.28分钟。...运维人员 应用运维、系统运维、所有角色一主一备(AB角)。 ps: 厂商责任机制:如果有故障时长,则给予对应102.4倍服务时长的补偿。
文章目录 一、离散时间系统稳定性 二、离散时间系统稳定性实际用法 一、离散时间系统稳定性 ---- 线性时不变 LTI 系统 , 如果 " 输入序列 " 有界 , 则 " 输出序列 " 也有界 ; 充要条件...: \sum^{+\infty}_{m = -\infty} |h(n)| < \infty 二、离散时间系统稳定性实际用法 ---- 实际用途 : 设计一个 滤波器 , 设计完 滤波器参数 后 ,...不需要求该系统的 " 单位脉冲响应 " h(n) 是否是 绝对可和 的 , 直接设置一个 " 输入序列 " x(n) , 查看 " 输出序列 " y(n) 是否有界 即可 , 如果输入一个...有界的 " 输入序列 " , 得到一个 无穷多的 ( 无界 ) 的 " 输出序列 " , 那么该系统就是一个 不稳定系统 ;
有些指标反映了系统负载到一定瓶颈了,包括核心业务指标,系统指标。...在分布式系统中,网络是不可靠的,为应对网络不可靠导致的通信问题,一般需要重试; 对于分布式存储系统中,因为很多算法是基于超半数确认算法实现的,如何确保自己获取的值是准确的呢?...1.如果服务层、存储层不能保证高可用,服务整体的稳定性无从谈起。...所以很多时候架构设计不合理或是技术选型不对,也会埋下坑,对后续的系统稳定性带来挑战。...,可以准确反映系统指标,有很好的容器扩容平台,进线容器的快速扩缩容。
那么系统稳定性该如何治理?有没有什么标准或者可以放之四海皆准的方法论和实践? 系统稳定性问题 ? 一个系统稳定性取决于很多因素,同样也受制于很多因素。...稳定性治理 稳定性治理的核心三板斧,监控、压测和演练。 监控 监控如果做到了360无死角,则可以第一时间主动发现系统异常,定位到了解决则是相对明确的。...压测可以用自动化的手段来在真实环境下获得系统的稳定性问题,提前发现系统异常和薄弱环节。...演练 监控发现问题治理,压测探查系统薄弱瓶颈,而演练则是在生产上真实的创建故障,用来发现系统稳定性、鲁棒性和自动恢复性,还能检测应用负责人是否有快速响应系统异常的能力、止血和修复的能力。...系统稳定性压倒一切,只有保障了好了稳定性,才能帮助业务蓬勃增长,因此稳定性治理始终是工程师基本能力之一。
一、前言 高并发、高可用、高性能被称为互联网三高架构,这三者都是工程师和架构师在系统架构设计中必须考虑的因素之一。今天我们就来聊一聊三H中的高可用,也是我们常说的系统稳定性。...要想提升一个系统的可用性,首先需要知道影响系统稳定性的因素有哪些。...三、影响稳定性的因素 首先我们先梳理一下影响系统稳定性的一些常见的问题场景,大致可分为三类: 人为因素 不合理的变更、外部攻击等等 软件因素 代码bug、设计漏洞、GC问题、线程池异常、上下游异常 硬件因素...四、提升稳定性的几种思路 4.1 系统拆分 拆分不是以减少不可用时间为目的,而是以减少故障影响面为目的。...具体一点就是结合应用的 Load、总体平均 RT、入口 QPS 和线程数等几个维度的监控指标,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
什么是系统稳定性 关于如何定义系统稳定性是一个很难的问题,因为围绕于系统稳定性可定义的视角太多了,我简单说下我的理解,起到抛砖引玉的目的。...系统稳定性关心的是:服务与数据。 稳定性主要解决的是:容错与恢复。 ?...如何做到系统稳定性 在聊系统稳定性之前,我们先看下我们的需求是如何一步步交付的。 需求交付生命周期 ?...总结来说:避免引入过多临时解决方案,使得系统技术债越来越多,影响系统稳定性。...如果存储层做不好高可用,上层服务就难言稳定性。如果我们的系统中存在大量未经设计的临时实现,大量的技术债堆积,总有一天会反噬系统,造成稳定性风险。
所以如何做好服务拆分后的交易系统稳定性也就尤为重要。 主要方式一般是:自动预案,限流保护。...当我们对系统进行了微服务拆分之后,服务之间有了良好的边界,可以有效的进行服务故障隔离,防止因雪崩造成的系统崩溃。 而针对于流量激增情况时,系统会有什么表现呢?...但是在一个链路过长的交易系统中,势必会有一些系统因各种原因不能很好的服务于链路请求,这种情况可以依据系统优先级,在系统稳定性受到挑战时进行降级,而确保核心路径不受影响。...梳理好系统之间的强弱依赖,可以更好的配置降级,限流阈值。针对于弱依赖的服务可以直接降级掉,或者返回兜底默认值。 上面说了系统稳定性的宏观层次,限流,熔断,降级,以及单点问题。...其实稳定性很大一部分程度是需要在工作流程和工作方式上展开的。 比如你的代码或者新需求,是否可以做到快速回滚,快速应急处理降低损失。
Twitter时常会因为某个热点事件导致系统压力突增,例如前两年日本的“天空之城”事件使Twitter创造了新的发推记录,之前是每秒1万条左右,因为这个事件,突然达到了每秒3.4万条,而Twitter的系统并没有受到多大影响...,并分析各个情况及相应的处理方法,形成预案,以备快速处理突发状况 压力测试 能够从容的面对突发压力,是因为背后长期的准备工作,经常对整个系统进行压力测试 每月都会跑一遍压力测试,并分析每个系统的状况 每周检查整体性能指标...,和每个服务的性能指标,清晰了解当前的处理能力 讨论分析系统是否处于高效运行状态、当前服务器数量是否足以支撑预期的产品状态、是否需要买更多的机器 …… 例如发现某个服务不正常,处理的请求数明显低于其他服务...,就要对其进行仔细检查,看他是否正常、是否需要对其进行调整 …… 像“天空之城”事件带来的压力,之前是没有实际经验的,但压力测试早已把系统推向了那个高度,所以,当它发生时,只是一次真实的验证 极端测试...用作紧急情况下的指导文档 虽然不可能想到所有的情况,但至少会列出测试中发现的那些问题,并指明如何处理 还有一个巨大的玻璃墙,上面记录着关键信息,在问题发生时能够帮助进行快速决策 提前做好准备、想好出现问题时如何处理,是保证稳定性的重要思路
主要有以下几个设计要点: 秒杀子系统与主站资源隔离; 系统需要具备限流能力,能够消化掉秒杀开始瞬间的巨大流量; 系统需要具备快速扩展能力; 削峰填谷,避免写流量压垮数据库; 热点商品提前缓存...高可用:保证系统不宕机,即使发生故障,过载保护也能将故障控制在小范围内,不会影响核心业务运行。 高扩展:系统具备水平/垂直扩展能力,避免单个服务成为性能瓶颈。...通过控制 QPS 的方式,把后端服务无法承受的部分流量拒绝掉,只将能够稳定处理的流量放入进来,避免后端服务被瞬时的流量高峰冲垮,在南北向设置阈值,保障大后方的稳定性。...在秒杀场景下,系统增加了一个秒杀子系统,专门为大促活动时,商品秒杀使用,先来看下架构图。 从最北向进来的流量会首先经过云原生网关,到达商城主页。...《微服务上云快速入门指引》 《Apache Pulsar 在微信大流量实时推荐场景下的实践》 《好未来基于北极星的注册中心最佳实践》 《百万级 Topic,Apache Pulsar 在腾讯云的稳定性优化实践
简单理解,系统稳定性本质上是系统的确定性应答。 从另一个角度解释,服务稳定性建设就是如何保障系统能够满足SLA所要求的服务等级协议。 二、为什么需要系统稳定性建设?...那系统稳定性建设的主要难点是什么呢?...3.2 系统稳定性建设是一个系统性的大工程 多环节分工精细复杂,不容一点疏忽。 从系统构成来看,可以区分为单服务系统稳定性和多服务集群稳定性。...四、系统稳定性建设如何入手?...那我们可以以小见大,从单服务系统本身出发,提炼看看存在哪些稳定性建设的关键点。其实只有每个单服务环节都稳定可靠,那集群系统乃至整个工程系统的稳定性才有保障。
可观测 监控其本质就是软件系统运行情况的可视化,具体参考:Prometheus+Grafana的思考和实践,打个形象的比方,你在开车的时候,你不知道你的时速是多少?那么如何决定什么时候加速?...在缺少告警机制的情况下,无法第一时间洞悉到系统发生故障,只能通过用户的反馈来获取,系统运维人员往往也只是充当了一个“救火” 队员,大面积的系统瘫痪往往也会给企业和用户带来极大的损失。...通过监控,服务可以在系统受损的第一时间得到反馈,并通过电话/短信进行告警,oncall 人员及时处理问题,大大减小了系统故障对企业和用户造成的影响,更有可以做到无感知的修复。...就像最近一段时间提出的 AIOps,这种高度自愈的系统一定是软件运行的终极目标。但这跟软件工程并不冲突,学会用科学的方法实现最大化软件收益仍然是最重要的。
随着人们消费习惯的变更,数字经济开始崭露头角,不断扩张的庞大用户群体在一些特定的场景下同时涌入系统,对分布式系统稳定性发起更高的挑战,导致故障频发。 ...那么究竟该如何保障庞大复杂的分布式系统的稳定性,走出故障频发的困局呢?...分布式系统的稳定性保障本身就比较难,再加上高峰流量场景,比如常见的双 11 或者是突发疫情导致行程卡的访问比平常多 20 倍的情况,我们该怎么保证系统的稳定性?...同理系统稳定性保障也是如此,主动进行峰值流量系统全链路压测、容量演练是解决主要矛盾的关键一步。...映射到系统稳定性保障领域,当企业具备这种主动验证系统稳定性的能力,验证的次数越多,你收获的价值就越大。
在现代的分布式系统中,日志数据是非常重要的。为了监控和分析日志数据,Elasticsearch 已经成为了一个非常流行的选择。...但是,当您的系统发生异常情况时,如何及时获得通知呢?这就需要一个实时的告警框架了。本文将介绍基于 Elasticsearch 的实时告警框架,并推荐一个强大的工具:Frostmourne。...如果你已经建立起了日志系统, 指标体系,却苦恼于没有一个配套监控系统,也许它能帮到你。...项目初衷 在用ELK建立起日志系统之后,我们发现应用日志监控这块除了ElastAlert之外,没有其他方案。...我们初期使用ElastAlert来解决日志监控的问题, 但是随着配置的增加,不仅管理成本和使用成本较高,稳定性方面也不能让我们满意,所以为了更好的易用性,稳定性,我们决定自己做一套简单的监控系统, 来解决日志监控的问题
为了识别潜在的系统故障并建立对生产环境的信心,我们引入了混沌工程的概念。 在这篇文章中,我们将分享如何使用 Chaos Mesh® 来提高的系统稳定性。...如果系统出现异常,例如网络抖动、硬盘故障、进程被杀等,Apache APISIX 能否给出相应的错误信息?它能否继续运行或自行恢复正常运行?...Chaos Mesh 是一个云原生的 Chaos Engineering 平台,针对 Kubernetes 上的复杂系统提供全方位的故障注入方法,涵盖 Pod、网络、文件系统甚至内核中的故障。...它帮助用户发现系统中的弱点,并确保系统能够抵抗生产环境中的失控情况。 与 Apache APISIX 一样,Chaos Mesh 也有一个活跃的开源社区。...然后我们注入潜在的问题,看看系统如何响应。如果问题使应用程序脱离稳定状态,我们会修复它们。
快速发展的互联网业务往往存在一段“快,糙,猛”的阶段,业务的高速发展过程中大家的注意力都集中在了业务快速迭代,系统功能快速实现,而忽略了稳定性相关的问题。...这一阶段往往故障比较多,更麻烦的是由于监控系统缺失,很多异常难以第一时间发现,所以故障面可能会被放大。...监控系统 做好故障监控可以在两个角度去做: 业务系统层面:这一部分主要围绕业务逻辑实现,将一些核心路径信息上报上来 机器指标层面:这一部分主要围绕机器指标实现,比如内存,cpu,jvm,gc,线程,...,可以围绕各种核心监控指标建立一套故障告警策略,周期性推送故障报告,让研发团队可以就自己系统过往的一些性能指标有个横行的了解。...目的侧重于针对此类故障进行系统加固,避免再次发生,提高故障主动发现能力,缩短故障处理响应时间。 ?
该版本还完成了大量其它特性,主要包括: Agent 模块 增强文件采集稳定性,修复多个采集 Bug 修复 MQTT 、MongoDB 等多个 Bug DataProxy 模块 增加 MQ 缓存集群 Selector...在新版本中,InLong 为主要的数据节点及 InLong 系统组件注册,新增了链接性测试,用于提前检查待注册集群,提升数据流创建易用性。...Audit 支持使用 Kafka 缓存审计数据 InLong Audit 是独立的子系统,对 InLong 系统的 Agent、DataProxy、Sort 模块的入流量、出流量进行实时审计对账,目前对账的粒度有分钟
优势是可以支持业务无限弹性扩展的,可以突破大厂未来的业务增长导致的系统容量瓶颈。...容量评估 除了业务上的 bug,人为的事故,其他引起系统挂掉的几乎都是容量问题,主要分为两个部分: 流量上涨超出系统本身的容量 依赖服务的不稳定,导致系统本身的容量下降 评估服务的访问量与容量 给出所提供服务的访问量...例如做大促,做活动,会持续一段时间,可以针对性的做系统扩容。...,或者挂了,直接导致整个系统的容量下降。...弹性能力 业务监控能力 对关键路径的系统进行详细的监控,发现问题自动报警 系统级(CPU、内存、IO)监控、JVM监控、业务监控 故障隔离能力 确保故障不会从低等级系统/组件传播到高等级系统/组件 强依赖核心服务按组别进行隔离
系统在流量激增场景中,如何保证稳定性?常见有3种方法。...1、消息队列缓冲压力 使用消息队列抗住前端压力,后端使用异步处理避免风险 2、使用流量挡板过滤请求 使用流量挡板提前过滤无效请求,例如使用布隆过滤器进行数据过滤 3、使用缓存提高系统吞吐 将计算结果缓存
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