注:前提是知道什么是消息队列.不懂的去搜索各种消息队列入门(activeMQ.rabbitMQ.rocketMQ.kafka) 1.为什么要使用MQ?(MQ的好处:解耦.异步.削峰) (1)解耦:主要解决系统间的耦合度 场景是系统A会产生用户ID:userId,要把userId通过调用系统B\C\D的接口传给他们做业务处理.若添加新系统,也需要此userId,则要再加一个接口调用.耦合严重. 解耦的做法就是:在系统A与系统BCD之间,增加消息队列MQ,系统A产生userId后,将其放入MQ,系统

有个需求:需要限制每个账户请求服务器的次数(该次数可以配置在DB,xml文件或其他).单位:X次/分钟.若1分钟内次数<=X 则允许访问,1分钟内次数>X则不再允许访问.   这类需求很常见的,像请求Baidu Map Api服务接口等,都有这类限制,只是单位不同. 一般来说,接口的请求在服务器端都会有记录的,比如记在DB中,记录 账户.请求时间.请求信息.请求操作.服务器响应信息 等.所以逻辑上完全可以获取请求当前时间段的请求量(执行记录 的count()操作,在DB中为Sql : SELE

转载请注明原创出处,谢谢! 今天看群聊jvm,通常会问ygc合适吗? 阿飞总结,可能需要2个维度,1.单位时间执行次数,2.执行时间 ps -p pid -o etime 查看下进程的运行时间, 17天才这么点ygc,(这里算出频率),正常, 然后再算出ygc每次的时间,即142/7618=18ms,正常 -o后面可以加很多东西,可以通过ps L查看可以加哪些定义 总结性,3s一次ygc的频率,甚至频率更低,5s一次,7s一次,这是正常的:如果超过1s一次ygc,0.5s一次ygc那可能eden

出自:http://1t.click/7TJ 目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Surv

目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Survivor各个区域的内存大小. 接着再尽量优化参

前两篇文章我们介绍了缓存使用的各种最佳实践,首先介绍了缓存使用的基本姿势,分别是如何利用go-zero自动生成的缓存和逻辑代码中缓存代码如何写,接着讲解了在面对缓存的穿透.击穿.雪崩等常见问题时的解决方案,最后还重点讲解了如何保证缓存的一致性.因为缓存对于高并发服务来说实在是太重要了,所以这篇文章我们还会继续一起学习下缓存相关的知识. 本地缓存 当我们遇到极端热点数据查询的时候,这个时候就要考虑本地缓存了.热点本地缓存主要部署在应用服务器的代码中,用于阻挡热点查询对于Redis等分布式缓存或者数

需求: 根据web服务器上的访问日志,把一些请求量非常高的ip给拒绝掉!并且每隔半小时把不再发起请求或者请求量很小的ip给解封.   假设:    1. 一分钟内请求量高于100次的IP视为不正常请求.   2. 访问日志路径为/data/logs/access_log.   用第2例中的1.log作为演示日志   #### 核心要点 * 统计ip访问次数,排序 * 如何标记每隔半小时 * iptables计数器是一个重要的判断指标 * 函数(封IP.解封IP)   #### 参考答案 ```

原创:扣钉日记(微信公众号ID:codelogs),欢迎分享,转载请保留出处. 简介 最近我观察到一个现象,当服务的请求量突发的增长一下时,服务的有效QPS会下降很多,有时甚至会降到0,这种现象网上也偶有提到,但少有解释得清楚的,所以这里来分享一下问题成因及解决方案. 队列延迟 目前的Web服务器,如Tomcat,请求处理过程大概都类似如下: 这是Tomcat请求处理的过程,如下: Acceptor线程:线程名类似http-nio-8080-Acceptor-0,此线程用于接收新的TCP连接,并

背景 一个安静的晚上,突然接到小伙伴电话线上CDN回源异常,具体表现为请求量飙升,且伴有少量请求404,其中回源请求量飙升已经持续两天但一直未被发现,直到最近404请求触发了告警后分析log才同时发现回源量飙升这一问题. 触发问题的原因很快被发现并修复上线,这里分享一下跟进过程中进一步学习到的CDN回源策略.301触发机制原理等相关概念与知识. 多余斜杠(/)引发的流量飙升 大量301 通过查看源站nginx log,发现回源请求量比上周同一天飙升近1000倍,甚至开始怀疑是不是CDN厂商那边出

  如果一个项目启动时(单机), 瞬间来了1000个访问, 如何确保db等资源不会压垮呢? 现在想想我当时回答的并不好, 而现在看公司框架才发现其实有针对于这一块做过专门的优化的.下面就来分享下公司关于这个地方的处理, 一句话总结就是:项目启动时会先热身一段时间,概率性拒绝请求以保证服务的高可用. 下面直接说原理:1, 根据自己的业务需求设置一个热身时间:warmupTime2, 在服务启动接收请求的时候添加一个拦截器,如果项目还没有热身完就概率性停止对外服务.(这里使用random去计算时候返

WeTest 导读 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一.背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接口的雪崩和系统挂掉. 目前部门只具备单机流控的能力,随着业务的增长和系统复杂度的增加,单机流控越来越不能满足需要,升级流控能力日趋重要. (一)流控

阿里用的方案是在nginx中配置限流(限流功能模块是自己开发的),流量统计线上是有监控打通的,具体的限流值是通过线上流量表现+线下性能测试(模拟线上场景)测试得出的. 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一 背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接

背景 分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务.如下图,对于同步调用,当库存服务不可用时,商品服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用库存服务时,最终可能导致整个商品服务资源耗尽,无法继续对外提供服务.并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递,这种现象被称为雪崩效应. 雪崩效应常见场景 硬件故障:如服务器宕机,机房断电,光纤被挖断等. 流量激增:如异常流量,重试加大流量等. 缓存穿透:一般发生在应用重启,所有缓存失效时,以及短时间内大量缓存失效时.大量的缓存不命中,

在分布式大行其道的今天,我们在系统内部.平台之间广泛运用消息中间件进行数据交换及解耦.CMQ是腾讯云内部自研基于的高可靠.强一致.可扩展分布式消息队列,在腾讯内部包括微信手机QQ业务红包.腾讯话费充值.广告订单等都有广泛使用.目前已上线腾讯云对外开放,本文对腾讯云CMQ核心技术原理进行分享介绍. CMQ消息队列主要适用于金融.交易.订单等对可靠性.可用性有较高要求的业务场景. 以腾讯充值系统为例,该充值系统通过CMQ 对交易模块.发货部分.结算系统进行异步解耦.削峰填谷,一方面大大降低了模块间耦

第一模块--并发与多线程 Java多线程方法: 实现Runnable接口, 继承thread类, 使用线程池 操作系统层面的进程与线程(对JAVA多线程和高并发有了解吗?) 计算机资源=存储资源+计算资源 计算资源:由系统分配,操作系统按照一定的规则来分配什么时候由谁来获得CPU的计算资源(CPU是计算单元,对输入的数据和指令进行计算) 存储资源:就是内存,存储资源是操作系统管理和分配 1.进程定义:一个程序在一个数据集上的一次运行 /一个程序在多个数据集上/一个程序在同一个数据集上运行多次/是

版权声明:本文由张浩原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/126 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 在分布式大行其道的今天,我们在系统内部.平台之间广泛运用消息中间件进行数据交换及解耦.CMQ是腾讯云内部自研基于的高可靠.强一致.可扩展分布式消息队列,在腾讯内部包括微信手机QQ业务红包.腾讯话费充值.广告订单等都有广泛使用.目前已上线腾讯云对外开放,本文对腾讯云CM

Hystrix原理与实战 背景 分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务. 比如:订单服务调用商品服务,商品服务调用库存服务. 对于同步调用,当库存服务不可用时,商品服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用库存服务时,最终可能导致整个商品服务资源耗尽,无法继续对外提供服务.并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递,这种现象被称为雪崩效应. 初探Hystrix Hystrix [hɪst'rɪks],中文含义是豪猪,因其背上长满棘刺,从而拥有了自我保护的能力.本文所说

git https://github.com/alibaba/Sentinel   https://github.com/dubbo/dubbo-sentinel-supportdubbo http://dubbo.incubator.apache.org/zh-cn/index.htmlwiki https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5介绍 https://github.com/alibaba/Sentinel/wi

嘉宾介绍 大家好,首先自我介绍一下,我是360 web平台-基础架构组的宋昭,负责大容量类redis存储pika的和分布式存储Bada的开发工作,这是我的github和博客地址,平时欢迎指正交流^^ 我的github: https://github.com/KernelMaker 我的博客: http://kernelmaker.github.io 下面是pika的github,欢迎关注 https://github.com/Qihoo360/pika Pika介绍 pika是360 DBA和基

作者 | 冬岛  阿里巴巴技术专家 导读:托管 Knative 开箱即用,您不需要为这些常驻实例付出任何成本.结合 SLB 云产品提供 Gateway 的能力以及基于突发性能型实例的保留规格功能,极大的节省您的 IaaS 开支,您支付的每一分钱都没有浪费. <关注阿里巴巴云原生公众号,回复 报告 即可下载完整调查报告> CNCF 发布的年度调查报告显示 2019 年 Serverless 技术进一步获得了更大的认可.其中 41% 的受访者表示已经在使用 Serverless,另外 20% 的受

引自B站楠哥:https://space.bilibili.com/434617924 一.创建父工程 创建父工程hello-spring-cloud-alibaba Spring Cloud Alibaba 的环境在父工程中创建,微服务的各个组件作为子工程,继承父工程的环境. Spring Boot --->Spring Cloud --->Spring Cloud Alibaba 引入依赖时注意提前查询一下spring cloud的版本依赖关系. pom文件为,父工程打包时应打成pom,否