[转]不改一行代码,定位线上性能问题
1. 背景 最近时运不佳,几乎天天被线上问题骚扰,周六又来了一个性能问题。 大致的现象是: 我们提供出去的一个 OpenAPI 反应时快时慢,快的时候几十毫秒,慢的时候几秒钟才响应。
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1. 背景 最近时运不佳,几乎天天被线上问题骚扰,周六又来了一个性能问题。 大致的现象是: 我们提供出去的一个 OpenAPI 反应时快时慢,快的时候几十毫秒,慢的时候几秒钟才响应。
支付系统 1. 概述 支付系统是连接消费者、商家(或平台)和金融机构的桥梁,管理支付数据,调用第三方支付平台接口,记录支付信息(对应订单号,支付金额等),金额对账等功能,根据不同公司对于支付业务的定位不同大概有几个阶段:第一阶段:支付作为一个(封闭)的、独立的应用系统,为各系统提供支付功能支持。一般来说,这个系统仅限于为公司内部的业务提供支付支持,并且和业务紧密耦合。第二阶段:支付作为一个开发的系统,为公司内外部系统、各种业务提供支付服务,支付服务本身应该是和具体的业务解耦合。
在互联网产品运营中,有很多小伙伴或许会遇到这样的困扰:产品好不容易推出来了,流量成本节节攀升,用户的活跃度、留存度却持续下降。 因此在瞬息万变的互联网产品环境中,需要研发接入支付系统来加入商业行为的闭环,支付系统能够帮助企业更好地实现商业化,利用那些为用户而生的支付体系产品,实现用户积累、商业变现。 对于支付系统,有针对不同行业的支付系统,有支付宝,微信支付,paypal的通用网关支付,也有聚合了不同网关的聚合系统。
账户体系是支付系统的基础,它的设计直接影响整个系统的特性。这里探讨如何针对电子商务系统的支付账户体系设计。我们从一些基本概念开始入手,了解怎么建模。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。 如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
二十年来,整个分布式系统架构的演进,从 C/S 到 B/S,再到分布式系统,当前广泛使用的是网格计算和云计算,包括目标、定位、场景。 菜鸟乃至阿里在全球化进程中,也面临着全球分布式架构问题,以及仓储系统中独特场景下云计算能力的不足。菜鸟资深技术专家 黄浩 老师目前带领团队在设计规划菜鸟下一代分布式系统架构,结合传统云计算 PaaS/BaaS 以及边缘计算能力,将其应用在全球多域体系中。
在多家传统行业的企业走访和落地了微服务之后,我发现落地微服务是一个非常复杂的问题,甚至都不完全是技术问题,它牵扯到 IT 架构,应用架构,组织架构多个方面。 当时我想微服务既然是改造应用,做微服务治理,类似注册,发现,熔断,限流,降级等,当然应该从应用开发组切入。 一般一开始聊的会比较开心,从单体架构,到 SOA,再到微服务架构,从 Dubbo 聊到 Spring Cloud,但是必然会涉及到微服务的发布和运维问题,涉及到 DevOps 和容器层。
蚂蚁金服(当时还是支付宝)从 2013 年起就运行在单元化架构上,除了具备异地容灾能力外,还能做到异地多活,可随时在多城市、多数据中心调配流量。基于单元流量调配机制,可实现大规模集群的蓝绿发布、灰度仿真环境,为充分验证业务正确性、降低故障提供了基础条件。相应地,微服务体系也必须具备单元内收敛、单元间可控路由等能力,来支撑单元化技术架构的落地。本文根据玄霄 2018 年上海 QCon 演讲内容整理。
360 近年来上线了容器云平台,给团队工作带来了一些便利,同时也给运维工作带来了很多挑战。 1. 背景 360 在做容器化平台之前,有一个基于小米开源的 Open-Falcon 进行二次开发的老监控系 (Wonder),这个系统承揽了公司所有的物理机和虚拟机的监控任务。随着容器技术的普及,以容器的方式在创建应用时,由于 Kubernetes 容器编排系统部署的服务具有弹性扩容的特性,而老的监控系统无法感知这些动态创建的服务,已经不适合容器化的场景,所以 360 团队就搭建了一套可以支持服务发现的新监控系统。
1. 一、写在前面 之前写过一篇文章(《拜托,面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理》),给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的,这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。 同理,我是直接基于比较常用的Curator这个开源框架,聊一下这个框架对ZooKeeper(以下简称zk)分布式锁的实现。 一般除了大公司是自行封装分布式锁框架之外,建议大家用这些开源框架封装好的分布式锁实现,这是一个比较快捷省事儿的方式。
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