本文主要是写的最近比较影响深刻的一次排查客户访问业务前端域名，报504，timeout错误问题的记录，该客户为私有化部署，给客户部署的服务存在跨洲调用，没有专线，澳洲调用欧洲的服务情况，可能存在网络延迟比较大，需要排查504的具体原因，然后通过优化参数临时解决
11-01 12:00 中午午饭期间，手机突然收到业务网关非200异常报警，平时也会有一些少量499或者网络抖动问题触发报警，但是很快就会恢复（目前配置的报警阈值是5%，阈值跟当时的采样窗口qps有直接关系）。
来源 | 经授权转载自 哔哩哔哩技术 公众号 至暗时刻 2021 年 7 月 13 日 22:52，SRE 收到大量服务和域名的接入层不可用报警，客服侧开始收到大量用户反馈 B 站无法使用，同时内部同学也反馈 B 站无法打开，甚至 APP 首页也无法打开。基于报警内容，SRE 第一时间怀疑机房、网络、四层 LB、七层 SLB 等基础设施出现问题，紧急发起语音会议，拉各团队相关人员开始紧急处理（为了方便理解，下述事故处理过程做了部分简化）。 初因定位 22:55 远程在家的相关同学登陆 VPN 后，
•命令行传递参数过多，稍不注意就可能会出错，而且只能是ops才能操作，不能交付给开发自助发布•本地执行和远程执行在同一个roles里，整体不是很完美•服务么有重新加载(视语言而定)•没有实现滚动更新•没有实现通知机制(甭管是失败还是成功)
作者简介 本文由携程技术中心框架研发部吴其敏、王兴朝，技术保障中心高峻、王潇俊、陈劼联合撰写。 作为国内最大的OTA公司，携程为数以亿计的海内外用户提供优质的旅游产品及服务。2014年底携程技术中心的框架、系统和运维团队共同启动了架构改造项目，历时2年，涉及所有业务线。本文回顾了携程在整个技术架构改造过程中的一些实践和收获。 本篇为该分享的下篇，上篇请戳： 携程第四代架构探秘之运维基础架构升级（上） 弹性路由（SLB） 携程部署架构采用的是单机多应用，每台服务器上部署了很多个应用。这些应用不一定存在紧密内联
在性能测试过程中，最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的，在之前的博客：常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章，来聊聊性能测试过程中的一些注意事项，以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
Kubernetes 集群中，业务通常采用 Deployment + LoadBalancer 类型 Service 的方式对外提供服务，其典型部署架构如图 1 所示。这种架构部署和运维都十分简单方便，但是在应用更新或者升级时可能会存在服务中断，引发线上问题。今天我们来详细分析下这种架构为何在更新应用时会发生服务中断以及如何避免服务中断;
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的。十月去上海参加了QCon，第一次参加这样的技术会议，感受挺多的，所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下。
对于云上的用户来说，业务日志里面报超时问题处理起来往往比价棘手，因为1) 问题点可能在云基础设施层，也有可能在业务软件层，需要排查的范围非常广；2) 这类问题往往是不可复现问题，抓到现场比较难。在本文里就分析下如何来分辨和排查这类问题的根本原因。
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民，该市市民均可免费预约领取，预约时间为早上9点-12点，因此该场景为限时抢购类型场景，会面临非常大的定时超大流量超大并发问题，在该项目的落地过程中，涉及的架构演变，做了一些记录和思考。
数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。 一个数据库连接对象均对应一个物理数据库连接，每次操作都打开一个物理连接，使用完都关闭连接，这样造成系统的 性能低下。 数据库连接池的解决方案是在应用程序启动时建立足够的数据库连接，并讲这些连接组成一个连接池(简单说：在一个“池”里放了好多半成品的数据库联接对象)，由应用程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放。对于多于连接池中连接数的并发请求，应该在请求队列中排队等待。并且应用程序可以根据池中连接的使用率，动态增加或减少池中的连接数。 连接池技术尽可能多地重用了消耗内存地资源，大大节省了内存，提高了服务器地服务效率，能够支持更多的客户服务。通过使用连接池，将大大提高程序运行效率，同时，我们可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的数量、使用情况等。
鱼羊 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一个小小字符“0”，竟引得B站全面崩溃。 不知你是否还记得那一夜，B站“大楼停电”、“服务器爆炸”、“程序员删库跑路”的彻夜狂欢。（手动狗头） 时隔一年，背后“真凶”现在终于被阿B披露出来—— 没想到吧，就是这么简单几行代码，直接干趴B站两三个小时，搞得B站程序员彻夜无眠头发狂掉。 你可能会问，这不就是个普普通通用来求最大公约数的函数吗，怎么就有如此大的威力？ 背后一桩桩一件件，归根结底其实就一句话：0，它真的不兴除啊。 具体详情，咱们还是一
如上最左侧便是主要流量的来源入口，首先就要限制的地方就是slb节点的income流量。
如上最左侧便是主要流量的来源入口，首先就要限制的地方就是slb节点的income流量
一次压测中阿里云 SLB 的并发连接数被打满了，导致服务之间的 HTTP 调用延迟很大。当时 SLB 的并发连接数情况如下图所示。
描述: 在您在kubernetes搭建ingress并通过其访问集群内部部署的项目时，有些功能可能会存在如下报错：Access to XMLHttpRequest at ... has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. 上述错误提示这是一个跨域问题，在传统项目中我们更改Nginx配置即可，然后在kubernetes中或者ingress中，我们应该如何处理这种问题呢？
同城异地灾备，业务双活，其实也不过就是看看是否需要SLB或者GSLB或者DNS，在进行灾备的时候，最主要的还是DNS服务的提供，在进行切换的时候，大部分就是将DNS重新绑定IP地址，从而进行主从切换。。切换只不过是一个脚本。
Nginx负载均衡是Nginx的核心功能之一，工作在第七层。它是除了lvs，haproxy之外市面上较为流行的一种负载均衡软件。可以将客户端请求分流到跨多个计算资源（如计算机，计算机集群，网络链接，中央处理单元或磁盘驱动器）的工作负载分布。负载均衡旨在优化资源使用，最大化吞吐量，最小化响应时间，并避免任何单一资源的过载。使用具有负载平衡的多个组件而不是单个组件可以通过冗余来提高可靠性和可用性。本文简要描述Nginx负载均衡的配置，供大家参考。
这个问题最初是在 requests 库的 IRC 频道中提出的，具体问题是 Session 对象没有一个可以全局设置超时时间的属性。这意味着，如果我想在所有请求中使用相同的超时时间，我需要在每个请求中单独设置超时时间，或者创建一个自定义的子类来实现这个功能。这显然会增加代码的复杂性，并且容易导致错误。
"你到底在说什么啊，我K8s的ecs节点要访问clb的地址不通和本地网卡有什么关系..." 气愤语气都从电话那头传了过来，这时电话两端都沉默了。过了好一会传来地铁小姐姐甜美的播报声打断了刚刚的沉寂「乘坐地铁必须全程佩戴口罩，下一站西湖文化广场...」。
今天来聊一聊前段时间看到的一个面试题，也是在实际项目中需要考虑的一个问题，Feign的超时时间如何设置？
超时时间俗称 Timeout 它是引起应用程序无响应或者网络服务雪崩灾难的罪魁祸首。
OpenFeign是SpringCloud中的重要组件，它是一种声明式的HTTP客户端。使用OpenFeign调用远程服务就像调用本地方法一样，但是如果使用不当，很容易踩到坑。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
当Tick中断累加Tick值，到达tA的时候，就会把定时器任务从DelayList放到ReadyList
◆请求所经过的网络节点的超时时间。e.g. 中间经过nginx, nginx默认读取后端服务的超时时间是60s，所以超时时间在60s左右（日志显示稍微大一点，不会大很多）。
以下的springcloud版本是Dalston.RC1 Springcloud框架中,超时时间的设置通常有三个层面:
在使用Python进行网络请求时，requests库是一个非常常用的工具。它提供了Session对象来管理和持久化参数，例如cookies、headers等。但是，对于一些需要长时间运行的请求，我们需要设置超时时间来避免长时间等待或者无限期阻塞的情况。本文将在请求库中介绍如何设置Session对象的超时时间，并提供最佳实践。
正如 Java 虚拟机，它提供 GC的功能，来保证 Java 程序使用过且不再使用的 Java 对象及时的从内存中释放掉，从而保证内存空间可用。当程序编写不当或考虑欠缺的时候（比如读入大文件），内存就可能存储不下运行所需要的数据，那么 Java虚拟机就会抛出内存溢出的异常而导致服务失败。同样， Redis 也是基于内存而运行的数据集合，也存在着对内存垃圾的回收和管理的问题。
一般情况下，当用户登录一个站点后，如果长时间没有任何动作，当用户再次单击时，会被强制登出并跳转到登录页面，提醒用户重新登录。
上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。
GreenPlum默认使用UDP协议进行数据传输。发生网络拥塞时，实现了超时重传以解决拥塞。
采用全局负载均衡（GSLB）的前提是在不同地区设立多个数据中心，业务已经做了分布式部署的规划，无论用户从哪个IDC访问都能得到相同的结果，或者用户基本不会出现跨区域流动访问的情况，只会访问就近IDC。
断路器（Circuit Breaker）就像保险丝，在电路系统中，一般在所有的家电系统连接外部供电的线路中间都会加一个保险丝，当外部电压过高，达到保险丝的熔点时，保险丝就会被熔断，从而可以切断家电系统与外部电路的联通，进而保障家电系统不会因为电压过高而损坏。
前段我们Hadoop集群磁盘使用率比较高，部分硬盘空间使用超过了70%，这部分服务器的DataNode服务读写负载就比较高，造成部分数据同步任务因为读写超时而失败。具体场景和异常跟这篇博客里描述的很像。
在进行网络编程时，我们经常会遇到java.net.SocketTimeoutException: Read timed out异常，这个异常通常在网络通信过程中出现，给开发者带来了一定的困惑。本文将深入解析SocketTimeoutException异常的原因，并提供一些避免该异常的策略。
feign client需要根据业务特点设置不同的超时时间 设置全局超时时间 ## 方法一：设置在ribbon上 ribbon: OkToRetryOnAllOperations: false #对所有操作请求都进行重试,默认false ReadTimeout: 5000 #负载均衡超时时间，默认值5000 ConnectTimeout: 3000 #ribbon请求连接的超时时间，默认值2000 MaxAutoRetries: 0 #对当前实例的重试次数，默认0 Ma
synchronized虽然能够解决同步问题，但是每次只有一个线程访问，并且synchronized锁属于JVM锁，仅适用于单点部署；然而分布式需要部署多台实例，属于不同的JVM线程对象
在使用Feign进行微服务之间的通信时，由于网络延迟等原因，可能会出现请求超时的情况。为了解决这个问题，我们可以对Feign进行配置，设置超时时间。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
这一篇我们来看看nodejs是如何实现定时器的。14.0.0的nodejs对定时器模块进行了重构，之前版本的实现是用一个map，以超时时间为键，每个键对应一个队列。即有同样超时时间的节点在同一个队列。每个队列对应一个底层的一个节点（二叉堆里的节点），nodejs在时间循环的timer阶段会从二叉堆里找出超时的节点，然后执行回答，回调里会遍历队列，哪个节点超时了。14.0.0重构后，只使用了一个二叉堆的节点。我们看一下他的实现。 我们先看下定时器模块的组织结构。
针对服务调用都要设置一个超时时间，以避免依赖的服务迟迟没有返回调用结果，把服务消费者拖死。
最近有个集团级的云项目处于实施过程中，客户对数据备份、应用双活视为同一个事物，要求我方将原秒级数据备份升级为秒级应用双活。实际问题，备份与双活是不同的两个概念。以下我们用图文方式简述双活与数据备份的区别。
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A 发送请求，然后等待 B 的响应，同时开始超时计时，如果在超时时间内成功接收到响应，则结束等待和计时。如果到了超时时间还没有接收到响应，则结束等待同时此次通讯失败，这个过程叫做请求超时。在接口自动化测试过程中，也常常会碰到请求超时的场景。
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