Zabbix proxy是整个Zabbix架构的主要组件。因此很多时候,当其中一个proxy出现故障,会对所有监控配置造成严重的后果,引起一连串事件与问题。
我们都知道Redis是一种基于内存的单进程单线程数据库(Redis6.0开始之后支持多线程啦!),处理速度都非常快。那么为何Redis又能慢呢?原来,这里说的慢是指Redis可以设置一些参数达到慢处理的结果。
场景是这样的,我们的支付系统在一笔支付完成后,需要发出通知给到商户。支付完成的消息通过消息队列发送给通知的服务。通知服务的有一部分处理逻辑是这样的:
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TCP/IP 模型将 OSI 模型由七层简化为四层,传输层和网络层被完整保留,因此网络中最核心的技术就是传输层和网络层技术。
由于项目发起了一个抽奖活动,发起活动之前给所有用户发短信提示他们购买了我们的产品有抽奖权益。然后用户上来进入抽奖页面点击爆增,过了一会儿页面就打不开了。后面查看了下各种日志,发现了瓶颈在数据库,由于读写冲突严重,导致响应变慢,有不少连接都超时了。后面看到监控和日志留下的数据,发现负责抽奖的微服务集群qps暴涨12倍,db的qps也涨了10倍。这很明显是一个高并发下如何摆脱数据库读写,I/O瓶颈的问题。
#phalapi-进阶篇7(使用缓存以及用redis拓展解决实际问题) ##前言## 先在这里感谢phalapi框架创始人@dogstar,为我们提供了这样一个优秀的开源框架. 当我们在开发一个项目时
其实个人理解的时候,更希望能够得到代码层面的实现,单纯的理论知识还是不够落地,总结容易,真正实现起来还是需要项目的积累。
使用缓存可以缓解大流量压力,显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时,尤其是大并发情况下,经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案,以后在遇到这类问题时可以作为参考,在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
顾名思义,排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论,主要用于运营,零售分析领域。
Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
Redis 是一个很强大的内存数据库,而依据我学习 Redis 的经验,网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理,Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景,这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆,一年前,我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈,要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
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从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码,longRunningOperations是个很耗时的方法(调用一次要几十秒甚至几分钟),比如:
某机器上残留了很多CLOSE_WAIT状态的TCP连接,使用netstat却看不到是哪一个进程在使用。
key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会压到数据源,从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
今天分享一位同学Java快手后端面经,问的问题不难,主要都是基础八股,Java 集合+Java 线程池+mysql索引+redis+算法。
建议:暂时没有完美解决方案,可通过 Pod 反亲和打散 client 避免流量集中规避
... "timed_out": true, //搜索请求超时 "_shards": { "total": 5, "successful": 4, "failed": 1 //五个分片中有一个没在超时时间内答复 }, ...
网关在收到APP秒杀请求后,直接给MQ发消息。 消息的内容,并不一定是APP请求的Request,只要包含足够字段:比如用户ID、设备ID、请求时间等。 还需包含这个请求ID和网关ID。
事情是这样的,前一段时间小黑哥公司生产交易偶发报错,一番排查下来最终原因是因为 Redis 命令执行超时。
物流研发部架构师,GIS技术部负责人,2012年加入京东,多年一线团队大促备战经验,负责物流研发一些部门的架构工作,专注于低延迟系统设计与海量数据处理。曾负责青龙配送分单团队,主导重构架构设计与主要研发工作,短期内提升了服务性能数十倍。还设计研发了地址配送网点分类模型,实现了配送到路区的精准化分单,降本增效,大幅提升了自动分单准确率。目前负责物流GIS部门,先后主导了国标转京标、物流可视化等项目。
在多个团队之间的一些业务关联上,内部可以 Rpc 的方式进行交互。某些业务其实不需要强关联,这个时候就会用消息队列进行解耦操作。比如下单后加积分,发短信通知的这类操作。
由于这个应用出问题非常影响用户体验;于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用,还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。
上午刚到公司,准备开始一天的摸鱼之旅时突然收到了一封监控中心的邮件。 心中暗道不好,因为监控系统从来不会告诉我应用完美无 bug,其实系统挺猥琐。 打开邮件一看,果然告知我有一个应用的线程池队列达到阈值触发了报警。 由于这个应用出问题非常影响用户体验;于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用,还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。
【前言:无论是大数据从业人员还是Java从业人员,掌握Java高并发和多线程是必备技能之一。本文主要阐述Java并发包下的阻塞队列和并发容器,其实研读过大数据相关技术如Spark、Storm等源码的,会发现它们底层大多用到了Java并发队列、同步类容器、ReentrantLock等。建议大家结合本篇文章,仔细分析一下相关源码】
一天下午,在给线上一个小表加个字段,发现老是加不上去,一直卡死。运维同学突然跑过来跟我说,线上数据库这半个小时一直在重启,问我是否有做什么操作。我当时虎躯一震,总共 100 多行的小表加个字段都加出问题了?我立马停止尝试加字段,果然数据库恢复正常了。后面查到原因,也顺利加上字段,现在来复盘总结一下。
一个一定不存在缓存及查询不到的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。 (1) 对空值缓存:如果一个查询返回的数据为空(不管是数据是否不存在),我们仍然把这个空结果(null)进行缓存,设置空结果的过期时间会很短,最长不超过五分钟
依据一些云厂商的 Benchmark 的结果,在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。这时,运营负责人说正在准备双十一活动,并且公司层面会继续投入资金在全渠道进行推广,这无疑会引发查询量骤然增加的问题。那么当查询请求增加时,应该如何做主从分离来解决问题。
如果是传统的集中式架构,实现这个功能非常简单:开启一个本地事务,往本地数据库中插入一条用户数据,发送验证码,提交事物。但是在分布式架构中,用户和发送验证码是两个独立的服务,它们都有各自的数据库,那么就不能通过本地事物保证操作的原子性。这时我们就需要用到ActiveMQ(消息队列)来为我们实现这个需求。在用户进行注册操作的时候,我们为该操作创建一条消息,当用户信息保存成功时,把这条消息发送到消息队列。验证码系统会监听消息,一旦接受到消息,就会给该用户发送验证码。
乐观锁:乐观锁体现的是悲观锁的反面。它是一种积极的思想,它总是认为数据是不会被修改的,所以是不会对数据上锁的。但是乐观锁在更新的时候会去判断数据是否被更新过。乐观锁的实现方案一般有两种(版本号机制和CAS)。乐观锁适用于读多写少的场景,这样可以提高系统的并发量。在Java中 java.util.concurrent.atomic下的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。
今天来分析字节跳动校招后端开发面经,同学的技术栈是 Java 后端,问八股文比较多,一共经历了一二三面,每一场面试的强度还是蛮高,每次都是 1 个小时+。
排行榜zset的经典实现,现在的思路全都是查库的操作,由于业务原因,有些是异步操作,难免存在已经计分,但分数还没有入库,这时去查库,导致与实际的分数不一致的情况,通常排行榜本身的操作不是很频繁,但计分的操作很频繁,但也不排除有些业务场景有些"分数怪"刷分的情况,比如王者荣耀实时排列等。
参加过面试的同学们都应该知道,Redis常见面试题:Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试官最最最最常问的问题之一,搞懂这几个名词之间的区别无疑会为你的面试过程增光添彩,接下来就这几个点进行详述。
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题;然而,其解决方式则是一套组合策略,由整体入手,逐步分析,逐步解决部分问题,进而解决所有问题;就像一支庞大的输水管道,不断的做分支导流,每层的分支可以导出部分的流量,继而顺利导出所有的流量。 总体思路:优化代码,分离业务逻辑,数据库,最后加服务器等; 逐步解决方案,具体操作如下: (1).页面的动静分离: 页面生成了静态的缓存,页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据,能做缓存的做缓存(redis,memache);不能做缓存的,开始从代码层面下着手; (2).
Redis是一个key-value型的数据库(相比较之下,MySQL是关联数据库),也就是说,一个key对应一个value,这是保证高效的手段之一。另外,Redis的所有数据在使用时都存放在内存中。2021Java面试宝典
平时使用svn的过程中,有的时候由于自己操作故障或者系统原因,导致svn不能更新,提示cleanup也不能成功,陷入了死循环
1.slowlog-max-len配置建议:线上建议调大慢查询列表,记录慢查询时Redis会对长命令做截断操作,并不会占用大量内存。增大慢查询列表可以减缓慢查询被剔除的可能,例如线上可设置为1000以上。
针对秒杀建议选择下单扣库存的方式:首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据,可以防止订单生成了没有库存的超卖问题扣库存的时候先扣数据库库存,再扣减redis库存,保证在同一个事务里,无论两者哪一个发生了异常都会回滚。有一个问题是可能redis扣成功了由于网络问题返回失败,事务回滚,导致数据库和缓存不一致,这样实际少卖了,可以放到下轮秒杀去。
在集群中进行Hive-On-Spark查询失败,并在HiveServer2日志中显示如下错误:
本文主要介绍了如何使用Entity Framework Core对数据库进行增删改查操作,包括原生SQL查询方式、Entity Framework Core原生API、DbContext的API以及原生SQL查询的批量操作、数据审计日志和查询缓存等。
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的,首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
1. 简介 对于一个MySQL实例,一般来说随着并发连接数的增长,实例的总性能会提升。但当并发数超过一定数量时,实例总性能会随着连接数继续上涨而降低。性能降低的原因主要在于两点: MySQL对于每一个连接请求会创建一个线程,随着线程数的上升,会导致频繁的context switch,并导致CPU cache命中率降低; 大量的线程会导致共享资源争用加剧,锁获取会成为性能瓶颈; 为了解决这个问题,MySQL官方在5.5.16企业版中发布了线程池插件,改变了连接处理模型,由以前的一个连接对应一个线程变为由一个
Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱。
本人所在的项目是一个支付项目,有个场景就是当用户下单之后,需要及时的知道订单的支付状态,有的渠道回调比较慢,故在用户下单之后将订单信息放入redis,然后不断的去轮询调用渠道方订单查询接口。
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据(比如连mysql都没得数据,Redis怎么也查不到啊),由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。 在流量大时,可能数据库就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
作用: 在key链表中寻找’search’,并在search值之前|之后,.插入value
到了年底果然都不太平,最近又收到了运维报警:表示有些服务器负载非常高,让我们定位问题。
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