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MQ45# 实战|RocketMQ不同可区导致消费不均衡

一、现象反馈业同学反馈有个在部署容器后不间断收到积压告警,该对积压敏感,影响派单的时效性。原来部署到ECS上的没有积压情况,准备往容器迁移。 下面是业同学做的排除测试,另外容器当前在JK可区部署,而MQ集群部署在BGF区。 回退到原ECS部署积压消失在原可区申请扩容ECS未出现积压在新的可区JK申请ECS出现积压备注: 很明显该积压与可区有关系。 四、解决措施既然由于可区延迟引起,可以考虑一下几种措施:1.将MQ集群迁移到JK可区由于其他可区还有重要业,明显不可行。 2.将容器发布部署非JK可区容器可以相对考虑可区的均衡性,但是难以避免不同可区混部,也不太可行。3.提高消费能力通过提高部署容器节点和增加消费线程大小来提高消费能力可以起到立竿见影的效果。

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使GithubActions自动部署到自己的器(ECS

我们这里就利它来实现自动部署到自己的器。----自动部署个人博客到器我的个人博客是使Hexo构建的,所以这里就以Hexo为例。 首先去你器的~.ssh目录,此时目录下该有4个文件,分别是authorized_keys、id_rsa、id_rsa.pub、known_hosts。 自动部署前端器前端往往都是静态的页面,大多数都会基于vue-cli或者create-react-app等脚手架来开发的。 这些脚手架构造的往往运行npm run build命令,然后生成dist目录,再通过nginx等器来启动。我们这里也使这样的场景。 题外话:使ACCESS_TOKEN是否安全是否安全呢?首先需要告诉你的是,如果有人知道ACCESS_TOKEN与你的器的地址那么就可以不密码登录到你的器。

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    FusionSphere Openstack 虚拟机创建流程

    它接受户请求,将指令发送至消息队列,由相执行相关的指令消息。nova-conductor主要负责是数据库的查询操作,进行流程控制。 主要作是避免 Nova Compute直接访问数据库,增加系统的安全性,组件之间解耦合,Nova Conductor提高RPC调的,这样就会提高了操作的并发。 Rabbit MQ负责Nova组件的通信1. EVS 发放云硬盘及挂载云硬盘至 ECS 的业流1. VDC 管理员或 VDC 业员通过 EVS 控制台申请存储资源。2. VDC 管理员或 VDC 业员通过 EVS 控制台将申请的存储资源挂载至云器。 a. EVS 控制台通过 ECS UI(ECS),将请求下发给组合 API(ECS)。 b.

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    “既生 ExecutorService, 何生 CompletionService?”

    前言在 我会手动创建线程,为什么要使线程? ,CompletionService 在你面前该没什么秘密可言了CompletionService 的主要途在 JDK docs 上明确给了两个例子来说明 CompletionService 的途 ,需要自己创建线程,看上去虽然有些麻烦,但好处是你可以让多个 ExecutorCompletionService 的线程隔离,这种隔离性能避免几个特别耗时的任拖垮整个的风险 (这也是我们反复说过多次的 ,不要所有业一个线程)总结CompletionService 的场景还是非常多的,比如Dubbo 中的 Forking Cluster多仓库文件镜像下载(从最近的中心下载后终止其他下载过程 )多(天气预报,最先获取到的结果)CompletionService 不但能满足获取最快结果,还能起到一定 load balancer 作,获取可的结果,使也非常简单, 只需要遵循范式即可并发系列

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(一)ECS设计思想

    面向数据的编程 从17年到现在,ECS在游戏程序员里该是急速膨胀的话题,有很多很多优秀的文章都介绍过ECS了。 ECS插件, jobs System burst编译器等技术内容,来打造一个DOTS的开发理念。所以扯了这么多,ECS究竟是什么? 既然是组合关系了,那么热插拔和复的特性也能上了,想象一下IPhone手机的电和诺基亚手机的电,哪种更方便。再想象一下,如果你手机的耳机是焊死在手机上,而不是现在可以随意插拔的。。。 特别是战斗部分,加了表现组件就有表现,可以放在客户端,不加的话就是纯逻辑,放在器。怎么样,一套代码又能做器,又能做客户端。 还有还有,这种面向数据的方式,让内存排列天然紧密。 另外使ECS工作的话,因为本身是C和S分离架空的(C不会知道哪些S关注它,一个C可能会被很多个S关注,一个S也会关注很多个C,所以当C发生改变的时候,其他关注它的S怎么响)无法做到自驱动,所以必须有东西来驱动这些

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    高并发口罩抢购项目架构演进记录&优化经验分享

    这样架构设计:优点:易管理,易部署;缺点:性能差,无扩展性,存在单点风险;结果:事实证明该一经上线就立刻被打挂了,因未知原因预约页面被泄露,导致还未到预约时间,即被打挂。 结果:因为流量太大导致户一度打不开页面,同时由于域名商 XX 的限制,客户无法自助添加解析,且当晚联系不到域名商客,导致 CDN 方案搁浅。架构图&分析-V3 ? 2月5号的架构接入 CDN 分流超大带宽;取消 Nginx 的代理;做了新程序无法准时上线的灾备切换方案(没想到还真到了);使虚拟器组做新老程序的切换,但是缺点是一个七层监听的 SLB 后端只能挂 总结 时间紧任重,遇到了N多的坑:vcpu 购买额度;SLB 后端挂载额度;客户余额不足欠费停机;域名商解析需要联系客才能添加;第一次考虑 CDN 架构的时候未考虑跨域问题;新程序开发期间未连接主库测试 数量,ECS 配置统一;Nginx 反代后端 upstream 无效端口去除;云助手批量处理,参数优化,添加实例标识;(划重点,大家批量使 ECS,可以考虑利云助手这个产品)云监控大盘监控,ECS

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(二)Entitas插件

    我们的ECS战斗,就是基于这套插件去做的。Entitas是什么官方的话来描述。Entitas是一个超级快速和轻量级的ECS框架,为Unity特殊设计,并且使C#语言进行开发。 内部的缓存性能和组件快速访问速度都是无与伦比,并且它还经过了良好的设计来对垃圾收集。在前面的教程里我们引入了Entity-Component-System的概念,那么在这个框架下还要再理解一些概念。 但是这一套生态只是针对ECS本身所建立的,系统运作,Entity变化查找,不同的实体等,是一个比较自闭的生态系统。 (比如将ECS内部的日志输送出来,在Unity的环境里,我们可以使Debug.Log就可以了,但是如果是布置在器上的呢?(器可能需要把日志发送到日志器才能处理)如下:? 讲解我们战斗部分是如何做到器和客户端共一套战斗代码实现战斗器和客户端战斗表现的。

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    “既生 ExecutorService, 何生 CompletionService?”

    前言在 我会手动创建线程,为什么要使线程? ,CompletionService 在你面前该没什么秘密可言了CompletionService 的主要途在 JDK docs 上明确给了两个例子来说明 CompletionService 的途 ,需要自己创建线程,看上去虽然有些麻烦,但好处是你可以让多个 ExecutorCompletionService 的线程隔离,这种隔离性能避免几个特别耗时的任拖垮整个的风险 (这也是我们反复说过多次的 ,不要所有业一个线程)总结CompletionService 的场景还是非常多的,比如Dubbo 中的 Forking Cluster多仓库文件镜像下载(从最近的中心下载后终止其他下载过程 )多(天气预报,最先获取到的结果)CompletionService 不但能满足获取最快结果,还能起到一定 load balancer 作,获取可的结果,使也非常简单, 只需要遵循范式即可并发系列

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    如何保障业高峰期的正常交易

    在IT系统里,我们也是一样,将上游业系统的处理请求保存起来,下游的业系统定期根据自己的处理能力来取出处理要求。就像下图,队列消息中间件就是蓄水。 ? 2、在ecs-hadoop-0002下游业系统收到了这条测试消息。? 作:解耦(业系统之间不再直接通信)、冗余(消息可以被多份保存)、扩展性(消息中间件可以灵活扩展)、灵活性&峰值处理能力(化保存)、可恢复、顺序保证、缓冲、异步通信。 Kafka的每个不同的消息主题分到了不同的Topic,为了提高处理效率,将同一个Topic可分为若干个区(分区数量不能大于broker集群器数量),每个区可以同时被Consumer并行处理。 消息的分区块分为leader主,follower备,当主死机时,备节点可以自动up起来。备份区块数不能大于broker集群器数 - 1,这样避免极端情况下备份全放到同一个broker中。

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    使容器构建微体系结构

    最近宣布的 Amazon EC2容器 (Amazon ECS)能为你解决所有这些问题。使Amazon ECS,你可以将计算资源定义为一个集群( Cluster )。 Amazon ECS 管理集群中运行的所有基于容器的程序的状态,提供遥测和日志记录,并管理集群的容量利情况,从而实现高效的工作安排。 Amazon ECS 提供称为“任定义( task definition )”的结构体,该结构体于定义组成程序的容器分组。 借助 Amazon ECS,使 Amazon EC2 部署程序的所有这些基本功能都可于基于容器的程序。 正如我们所看到的,使带有 Linux 容器的微架构可满足这些需求。我们简要介绍了如何将微定义为 Amazon ECS 中的任,但在分布式系统中使容器远远超出了微

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    器是什么?ECS、BCC、CVM...

    什么是云器?云器有哪些优势?能来干什么?很多人不太了解云器的定义和途。 云器是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算,帮助户快速构建更稳定、安全的,提升运维效率,降低 IT 成本,使户更专注于核心业创新。 不同的厂家对云器的缩写词是不一样的,阿里云管它叫ECS,腾讯云管它叫CVM,百度云管它叫BCC。相比传统器,云器优势主要体现在可以弹性扩容,稳定性更高、节省成本,而且安全系数也更高。 三、 安全云器:免费提供 DDoS 防护、木马查杀、防暴力入侵等;可以轻松实现多户对多器的访问控制; 传统器:需额外购买、部署各种安全措施;基本上做不到多户对多器访问控制。 五、 可性云器:丰富的操作系统和软件,通过镜像可一键简单部署;同一镜像可在多台 ECS 中快速复制环境,轻松扩展; 传统器:几乎不提供任何软件支持新增器需人工重复所有的部署操作六、 可拓展性云

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    如何利开源DevOps工具完成云上的自动运维

    要通过这八个步骤来完成两个ECS挂到SOB上面的基础设施搭建。?场景解析二二的特点是需要做网络隔离,所以要把它整个的架构搭在VPC下面。它有对外访问网络的需求,同时也有对外提供。 如果IaC的思想,操作流程该是利Packer创建一个镜像,在打镜像的时候,把提供打到镜像当中,然后Terraform创建ECS以及其他资源。 多个工具组合案例Packer制作镜像,制作镜像之后会生成镜像ID,然后Terraform的模板镜像ID创建ECS,这个ECS就自带了所要提供的。 这个好处就是一次制作重复使,免去每次创建机器来重复安装的过程。也可以Packer把打在镜像当中,然后通过ESS去做伸缩。 如果结合Packer,Packer把这些打在镜像当中,然后Terraform或其他工具,在弹性伸缩的时候直接是基于已经安装好的镜像去做伸缩。

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    美团的动态线程,不依赖中间件可以实现么?

    线程在业系统该都有使到,帮助业流程提升效率以及管理线程,多数场景于大量的异步任处理虽然线程提供了我们许多便利,但也并非尽善尽美,比如下面这些问题就无法很好解决如果线程的配置涉及到上述问题 系统中线程并不容易管理。参考美团的设计,Hippo 按照租户、项目、线程的维度划分。 项目中数据库是作者 ECS Docker 搭建,大家直接使即可启动 dynamic-threadpool-server 模块下 ServerApplication 类启动 dynamic-threadpool-example 模块下 ExampleApplication 类通过接口修改线程中的配置。 部署了 Server ,只需要引入 Starter 组件到业系统中,即可完成动态修改、监控、报警等特性查看源码能收获什么?

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    什么是 ECS ?

    ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使器,实现计算资源的即开即和弹性伸缩。 阿里云ECS持续提供创新型器,解决多种业需求,助力您的业发展。选择云ECS,您可以轻松构建具有以下优势的计算资源:无需自建机房,无需采购以及配置硬件设施。 分钟级交付,快速部署,缩短上线周期。快速接入部署在全球范围内的数据中心和BGP机房。成本透明,按需使,支持根据业波动随时扩展和释放资源。 提供GPU和FPGA等异构计算器、弹性裸金属器以及通的x86架构器。支持通过内网访问其他阿里云,形成丰富的行业解决方案,降低公网流量成本。 提供行业通标准API,提高易性和适性。云ECS的产品组件架构图 ?参考资料https:help.aliyun.comdocument_detail25367.html

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    ECS的初步实现

    ----在整个实现过程中,由于我还没能完全克性能强迫症,导致我的心路历程非常坎坷(每次实现到一半,总会因为这样或那样的原因,让我推倒重来)。 最开始,我认为守望先锋的ECS之所以那么复杂,是因为他们使了C++这种强类型语言。为了解决动态组合(动态添加和删除C)的问题,不得不在API上做出一些让步。 很快我放弃了这一想法,主要原因是我认为作为一个合格的框架或库,它该提供一些限制。可以让我们写出符合ECS原则,更易读的代码。 因此在这一版的ECS库的实现中,我把Component作为主角来实现的。Entity的作在这里,将一组Component进行关联,以方便Component查询和生命周期的管理。 其中world.register的第二个参数是为了方便建立Component缓存和Debug阶段检查一些Component的合法性(暂时还没有实现)。

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    Logtail从入门到精通(二):开启日志采集之旅

    概念介绍项目:项目(Project)是日志中的资源管理单元,于资源隔离和控制。您可以通过项目来管理某一个的所有日志及相关的日志源。 它管理着户的所有日志库(Logstore),采集日志的机器配置等信息,同时它也是户访问日志资源的入口。日志库: 日志库(Logstore)是日志中日志数据的采集、存储和查询单元。 日志已经和ECS打通,可自动获取ECS的owner信息,因此不需要设置aliuid信息。 运行状态,如输出ilogtail is running表示安装成功配置账号标识文件(参见非本人ECS线下机器,配置完成后无需重启Logtail)配置创建项目和日志库在阿里云官网产品中选择日志或直接点击进入日志控制台 保存机器组后,勾选该机器组并点击到机器组。

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    让web开发部署提速 8 倍的一款IDEA插件

    由于我们在第一步已经配置过项目路径与器路径的映射,可以选择直接对 fatjar 右键,upload 到远程器上。第四步:启动? ->Browse Remote Host 中展开如图右侧的结构,可视化地浏览器上的文件列表,检查是否部署成功。 Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的部署在阿里云 ECS 上,可以选择使这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 使 Cloud Toolkit 把部署到任意器? 点击 IDEA 中对部署器的 Diagnostic 菜单项,就会出现如上图所示的一个 Arthas 诊断页面,它会自动关联到户的 Java 进程,户只需要选择相诊断的进程即可。?

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    让web开发部署提速 8 倍的一款 IDEA 插件,我参与贡献了

    由于我们在第一步已经配置过项目路径与器路径的映射,可以选择直接对 fatjar 右键,upload 到远程器上。第四步:启动? ->Browse Remote Host 中展开如图右侧的结构,可视化地浏览器上的文件列表,检查是否部署成功。 Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的部署在阿里云 ECS 上,可以选择使这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 使 Cloud Toolkit 把部署到任意器? 点击 IDEA 中对部署器的 Diagnostic 菜单项,就会出现如上图所示的一个 Arthas 诊断页面,它会自动关联到户的 Java 进程,户只需要选择相诊断的进程即可。?

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    当SRS遇到K8s:快速构建高并发直播集群

    对于自建源站,没有那么多播放量,为何不建议使SRS单源站直接提供,而要EdgeCluster呢? 在这个场景下,对比K8s和传统使方式的差异: 对比ECSK8s说明申请ECS手动自动部署时,ECS需要手动申请,K8s自动申请安装包脚本镜像Docker方式更优,版本管理,可Cache看门狗手动自动SRS 异常退出由看门狗重新拉起,非K8s需要手动安装,K8s自动管理和拉起更换ECS手动自动ECS更换时,非K8s需要手动申请,修改SLB,安装,K8s自动迁移,更新SLB配置监听和保活等配置文件 VolumeECS需要手动管理配置;K8s配置在ConfigMap,通过Volume挂载为配置文件,扩容时不变更扩容手动自动需要新开进程时,ECS需要申请部署和配置,K8s只需要修改Replicas数目即可 创建一个无状态k8s deployment,运行SRSOrigin Server和Nginx,HLS写入共享Volume:cat

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    ACP互联网架构认证笔记-EDAS企业级分布式

    EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可的分布式系统,考虑各个之间的分布式发现、路由、以及安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF框架保证户每次分布式调的稳定与安全。在注册、订阅以及等环节都进行严格的鉴权。 EDAS 的部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个),Docker实例(单个在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对情况,对的QPS、响时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS Agent是EDAS中安装在ECS上,主要于EDAS集群与部署在相ECS上的程序之间进行通信的Daemon程序,在运行的过程中主要承担管理、状态回报、信息获取等功能,Edas

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