值得注意的是，事务⽇志只保存事务的最新状态⽽不是事务中的实际消息。消息只存储在实际的Topic的分区中。...org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.HashMap...; import java.util.Map; public class MyTransactionalProducer { public static void main(String[] args...org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Collections...; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class MyTransactional { public static KafkaProducer
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。...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。...一书中，给出了如下的Java代码片段： ? △ 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。...这些被阻塞的请求会越来越多，最后导致资源耗尽，整个系统崩溃。 Release It!的作者Michael T. Nygard对Java中同步方法的使用也提出了警告。...Java的接口方法不能标记synchronized关键字，当我们在调用封装好的第三方API时，基于“面向接口设计”的原理，可能调用者只知道公开的接口方法，却不知道实现类事实上将其实现为同步方法，这种未知性就可能存在隐患
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...，数据增长量及数据库连接池 计算服务实现中对每一个数据库的访问量（TPS）； 每日日常数据的增长记录数及存储容量； 计算承载服务的应用集群对数据库连接数的需求，确保所依赖的每一个数据库的总连接数不超过数据库的承载能力...【解决】： 资源做线程数依赖限流，不让过多的线程堵塞在该资源上； 线程数量能根据依赖资源的服务能力进行动态控制，动态减少或增加对资源的请求数量； 服务的强弱关系，做好常规、紧急预案，确保不会发生弱依赖影响关键主业务的问题...涉及到的内容较为复杂，具体的不展开，这里想要强调的一点就是涉及到金钱的内容，需要额外做好分析，重点保障，核对等。
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？...MQ 挂了是否可用、依赖消息的发送顺序？ 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?...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 ;
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，不想测试了需手动关闭 echo 当你老掉线的时候运行本脚本，建议测试时间在30分钟左右， echo 不想测试随时可以把本窗口关闭，然后去D盘查看以当前日期命名的测试结果。...echo 打开测试结果后按CTRL+F查找timed out，如果有很多说明你的线路有问题， echo 一般情况下正常的是Reply from 218.30.66.101: bytes=32 time=...143ms TTL=243 echo 其中数字有大有小，time=143ms TTL=243里面俩个数字越小表示网络越好， echo 这里time=143ms TTL=243是我的垃圾宽带结果，如果你的比我的还大就有问题了...echo ▲出现一段正常一段断，说明你的网络不稳定，一俩次可以接受，如果经常这样 echo 把你测试不正常的结果保存下来，然后咨询你的宽带提供商并要求解决。
在生产环境使用 ES 时，如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障，目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。...本文即从当前的业务场景出发，分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。...针对内存不足问题，我们首先确认系统当前的内存分布情况，具体数据如下： 进一步分析如下： ES 节点内存主要是被 JVM 以及 PageCache 内存占用 Jvm 内存是被 java 独占，该部分内存是不会被回收...而 ES 节点读取文件的方式默认就是 MMap，整体的内存关联关系如下图： 既然 MMap 方式会导致 PageCache 不能及时回收，那么自然考虑是采用其他方式替换 MMap 去访问文件，在 Java...99.999%，超出当前的可用性要求，保障 ES 在生产环境稳定性。
作为持久化的方式？...我的建议，如果数据量超过100M，就用aof； 我看到生产场景将1.7G数据的配置为rdb，save配置又是默认的，结果是一次写入1G多的文件，磁盘压力非常大经常报警。...二、大促时稳定性保障 大促的时候因为流量比往常高几倍，甚至是几十倍，更需要保证系统稳定性。...我们先看下Redis主、从同步的过程： 1）主保存一个快照，保存到一个文件中； 2）主将1产生的文件发送给从； 3）从将RDB文件加载到内存中； 4）主在完成1的时候同时将每次的命令写入到一个缓冲区中...3、client-output-buffer-limit slave 限制从分配的缓冲区的大小，因为一个从也是主的一个客户端。 这个配置有3个参数 hard limit: 缓冲区大小的硬性限制。
1.保证消息不会丢失 消息持久化；ACK确认机制；设置集群镜像模式；消息补偿机制 第一种：消息持久化 RabbitMQ的消息是默认放在内存的，如果不特别声明消息持久到磁盘，当节点关掉或者crash（碰撞...收到一半就没了，消费者就死掉了； 这个使用就要使用Message acknowledgment 机制，就是消费端消费完成要通知服务端，服务端才把消息从内存删除，一个消费者出了问题，没有同步消息给服务端，还有其他的消费端去消费...，保证了消息不丢的case 第三种：设置集群镜像模式 RabbitMQ三种部署模式： 单点模式：最简单的模式，非集群模式，节点挂了，消息不可用了，业务瘫痪，只能等待； 普通模式：必须消息是持久的，默认是集群模式...，某个节点挂了，消息不可用了，业务瘫痪了，此时只能等待节点恢复重启使用； 镜像模式：把队列做成镜像需要的队列，存放于多个节点， 属于RabbitMQ的HA方案； 队列的内容仅仅只存在于某一个节点，并不在所有的节点...第四种：消息补偿机制 消息补偿机制需要建立在消息要写入DB日志，发送日志，接受日志，两者的状态必须记录，然后根据DB日志记录check 消息发送消费是否成功，不成功，进行消息补偿措施，重新发送消息处理。
所谓稳定性,即相同大小的数据,再次排序相对顺序不变,原来谁在前面,现在还是谁在前面 image.png 排序算法的稳定性何在呢?...举个栗子 我们在做商品展示时候可以做到,用户点击销量时候排一下序展示,用户点击价格时候,用价格排序,相同的价格原来销量在前面的还在前面 各排序算法稳定性分析
在生产环境使用 ES 时，如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障，目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。...本文即从当前的业务场景出发，分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。...进一步分析如下： ES 节点内存主要是被 JVM 以及 PageCache 内存占用 Jvm 内存是被 java 独占，该部分内存是不会被回收 PageCache 内存由操作系统维护，该部分内存是可以被回收的...既然 MMap 方式会导致 PageCache 不能及时回收，那么自然考虑是采用其他方式替换 MMap 去访问文件，在 Java 中即可采用 NIO 方式读取文件，对应内存关联关系如下： ?...99.999%，超出当前的可用性要求，保障 ES 在生产环境稳定性。
药品的稳定性是指药品稳定保持其物理、化学、生物学性质及其疗效和安全性的能力。对药品的稳定性要求属于药品管理法规规范重点，各国的药典和新药注册审批等都对药品的稳定性研究有详细的规定。...目的在于确保上市产品在标注的储存条件下和有效期内，其安全性、有效性完全符合质量标准的要求。 依据考察目的的不同，上市产品稳定性考察可分为常规稳定性考察、刚上市产品的稳定性考察和特殊稳定性考察。...常规稳定性考察：针对正常生产条件下的常规产品而进行的持续稳定性考察。 新上市产品的稳定性考察：新产品上市，对正式生产销售前三批产品进行持续稳定性考察。...稳定性数据的评价 稳定性考察有助于发现产品稳定性变化趋势，确保产品在运输、储存和使用过程中的质量。...稳定性数据的趋势分析 趋势是通过一类典型的、随时间变化的数据来显示研究对象的发展动向。随时间变化的稳定性数据可以显示药品在说明书载明的储存条件下质量的变化动向。
因此，为了确保系统的稳定性和可靠性，需要尽可能地缩短MTTR。 图1....不同的系统可能存在不同的风险点和瓶颈，因此需要根据实际情况来制定相应的报警策略，以保证系统的稳定性和可靠性。...只有这样，才能真正保障系统的稳定性和可靠性。 1.执行故障应急响应机制 无论一个组织规模有多大，其最重要的特征之一就是应对紧急事件的能力。...总之，为了提高组织的应对紧急事件的能力，需要建立完备的训练和演习流程，充分发挥团队的力量，并合理判定问题的严重程度。只有这样，才能真正保障组织的稳定性和可靠性。 关键角色分工 1.故障指挥官。...总之，通过深入分析问题、找出根本原因、总结经验教训以及举一反三，可以有效地缩短MTTR，保障系统的稳定性和可靠性。
本文链接：https://blog.csdn.net/zhao1299002788/article/details/102755307 各种排序的稳定性，时间复杂度、空间复杂度、稳定性总结如下图：...关于稳定性： 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序 #include 2 #include...[i] + count[i-1]; 38 } 39 //这里要从右向左扫描，保证排序稳定性 40 for(i = end;i >= begin; --i)...41 { 42 j = getdigit(arr[i], d); //求出关键码的第d位的数字， 例如：576的第3位是5 43...) 46 for(i = end;i >= begin; --i) //这里要从右向左扫描，保证排序稳定性 47 { 48
针对内存不足问题，我们首先确认系统当前的内存分布情况，具体数据如下：图片 进一步分析如下：ES节点内存主要是被JVM以及PageCache内存占用Jvm内存是被java独占，该部分内存是不会被回收PageCache...而ES节点读取文件的方式默认就是MMap，整体的内存关联关系如下图： 图片既然MMap方式会导致PageCache不能及时回收，那么自然考虑是采用其他方式替换MMap去访问文件，在Java中即可采用NIO...三、高阶内存优化问题分析在系统运行一段时间后，现网的成功率逐渐降低，由99.99%降低到99.97%，对应接入层的超时失败也相应增多，有了之前的经验，我们相应查看了ES节点的负载情况，发现仍然有CPU抖动的现象...：图片此时的空闲也是在4G左右，但是大于等于2阶的高阶内存占比达到95%左右，即高阶内存当前是非常充足的，并且机器的CPU几乎没有抖动（如下图所示）。...99.999%，超出当前的可用性要求，保障ES在生产环境稳定性。
本期我们来谈下稳定性生产这个话题，稳定性建设目标有两个：降发生、降影响，在降发生中的措施是做到三点：系统高可用、 高性能、 高质量，三高问题确实是一个很热的话题，里面涉及很多点。...一、分布式系统稳定性建设模式那怎样完成降发生和降影响两个目标呢，那就需要一个好的建设模式，稳定性建设模式是指在开展稳定性建设工作过程中应重点关注的技术方法或方案，这里面有一系列技术模式来支撑稳定性能力实现...；确定服务的重要性等级，一个服务的重要性由强依赖它的最高服务等级决定，根据各服务的重要性等级，确定对象稳定性需求。...2、建设组织保障能力包括人力资源支持、技术资源支持、组织优化3、建设稳定性保障体系包括如下内容：在建设之后，我们可以依照如下指标来进行衡量建设的效果以上就是我们本期稳定性生产方面的内容了，故障的发生是复杂多样的...，定义业务或者服务的slo以结构化，来保障稳定性能力。
其次，说一下稳定性的好处。排序算法如果是稳定的，那么从一个键上排序，然后再从另一个键上排序，第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。...另外，如果排序算法稳定，对基于比较的排序算法而言，元素交换 的次数可能会少一些(个人感觉，没有证实)。 回到主题，现在分析一下常见的排序算法的稳定性，每个都给出简单的理由。...那么，在一趟选择，如果当前元素比一个元素小，而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面，那么 交换后稳定性就被破坏了。...在中枢元素和a[j]交换的时候，很有可能把前面的元素的稳定性打乱，比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11， 现在中枢元素5和3(第5个元素，下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱，所以快速排序是一个不稳定的排序算法...在一个长为n 的序列，堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 稳定性对产品的重要性不言而喻。 而作为质量保障，在稳定性测试方面的探索也在不断演化。...稳定性测试的场景设计简单，和线上实际运行有较大的出入。带来的直接结果是稳定性测试发现的问题比较有限，做完之后仍然没有特别大的信心。 图片 那稳定性测试究竟该如何做？别人在怎么做？...这种方式的模拟会为系统的稳定性带来一定的压力，如用户量突增等情况，会不会导致错误或宕机等。...02 对稳定性测试三个阶段的定义 目前稳定性测试采用的性能测试场景设计使用混合场景模式，基于产品业务模型或用户行为来定义场景，包括产品的典型业务、典型业务之间的组合关系、典型业务之间的比例等，这里不详细介绍...另外，关于稳定性测试场景的设计还有比较大的优化和提升空间，这个后面会畅谈下。
导读：如何实现有状态的 Kubernetes 的稳定？今天为大家介绍一个“多云一键部署的可伸缩的存储解决方案”。...作者：Michael Greenberg Kubernetes 是公有云中应用程序部署的事实标准。然而，随着企业将更多的工作负载迁移到 K8s，经常遇到应用程序稳定性的的问题。...在业务连续的场景中，在不同区域及云厂商的不同集群上恢复具有相同配置的应用程序可能相对容易，但应用程序需要数据才能运行，恢复一个应用程序的状态是非常复杂的。...但是，当你的稳定性计划只是在 AWS 或谷歌云（统计学上故障最少）上运行你的业务时，就有麻烦了。...通过使用这些平台，无论应用程序部署在哪里，数据都是可用的。 这个多云一键部署的可伸缩的存储解决方案，实现了有状态的 Kubernetes 的稳定性。
多语言 SDK，Java/Go/C++/Node，对应的是上图的上半部分，Pulsar 现在多语言 SDK 也是比较丰富的，用的最多的就是 Java/Go/C++/Node 等。...性能稳定性：Pulsar 里有缓存的概念，那么缓存的有效性命中率有多高，在共享的场景下需要做判断或者压测，需要做缓存的集中式的管理，包括对整个 Pulsar 存储场面 BK 的一些稳定性的优化。...支持 OHC+LRU 的全局缓存策略，修复 BK 稳定性 Bug Fix，性能和稳定性会有较大提升。...基于以上场景，腾讯云在生产商推荐用户使用最多的是 Java 和 Go 的 SDK，同时也更推荐用户们使用 Shared 的订阅模式，包括 Namespace 的策略上，也更建议用户根据自己的场景来决定是不是需要消费过期...大规模：腾讯超大 Apache Pulsar 集群性能调优实践》 《云原生时代的Java应用优化实践》 《SpringBoot应用优雅接入北极星PolarisMesh》 扫描下方二维码关注本公众号，
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
