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。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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
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。
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
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。 ?
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。
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
我主要分为以下几个部分跟大家探讨： 缓存系统常见问题 单行查询的缓存与自动管理 多行查询缓存机制 分布式缓存系统设计 缓存代码自动化实践 缓存系统涉及的问题和知识点是比较多的，我分为以下几个方面来讨论：...稳定性 正确性 可观测性 规范落地和工具建设 由于篇幅太长，本文作为系列文章第一篇，主要跟大家探讨『缓存系统稳定性』 缓存系统稳定性 <img src="https://p9-juejin.byteimg.com...，网上基本所有的缓存相关文章和分享都会讲到三个重点： 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 为什么首先讲缓存<em>稳定性</em>呢？...一般都是当DB有压力，甚至经常被打挂的情况下才会引入缓存，所以我们首先就是为了解决<em>稳定性</em>的问题而引入缓存<em>系统</em>的。...未完待续 本文跟大家一起讨论了缓存<em>系统</em>的常见<em>稳定性</em>问题，下一篇我来跟大家一起分析缓存的数据一致性问题。
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