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飞书作为需求管理的上手教程说明
本文讲实现Java代码调用钉钉机器人API,发送指定告警消息的效果,以满足用户对于系统的实时监控。 API:https://open.dingtalk.com/document/orgapp/custom-robots-send-group-messages 每个机器人每分钟最多发送20条消息到群里,如果超过20条,会限流10分钟。 重要 如果有大量发消息的场景(譬如系统监控报警)可以将这些信息进行整合,通过markdown消息以摘要的形式发送到群
时序图(Sequence Diagram),亦称为序列图、循序图或顺序图,是一种UML交互图。它通过描述对象之间发送消息的时间顺序显示多个对象之间的动态协作。时序图是一个二维图,横轴表示对象,纵轴表示时间,消息在各对象之间横向传递,依照时间顺序纵向排列。
部署图描述的是系统运行时的结构,展示了硬件的配置及其软件如何部署到网络结构中。一个系统模型只有一个部署图,部署图通常用来帮助理解分布式系统。 综上所述:物理部署图更多地是以运维的视角描绘运行时的系统的网络与部署结构。
数据架构重要的输出是数据-实体关系图,简称 ER 图。ER 图中包含了实体(数据对象)、关系和属性 3 种基本成分。ER 图可以用来建立数据模型。如何准确的建立产品的数据模型,需要分解出业务需要什么样的数据。数据域的分解过程是站在业务架构的基础上,对业务域进行模型分析的过程。说起业务建模,大家很快会想到领域模型这个概念。这里的思路是通过领域建模来逐步提取系统的数据架构图。
线上代码经常会出现CPU占用过高的情况,按以往经验我会使用top指令,进一步借助于jstack去查看具体信息从而进行问题排查,但基本上都逃不过需要重新发包的局面,即使是一个增量包,应用也需要短暂停启。后来运维大兄弟让我试一下Arthas,说是可以进行代码的热更新操作,正好来试一下。
开发者对于生产问题故障的排查、定位,随着微服务的喷发,也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了,本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas,帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。
开发者对于生产问题故障的排查、定位,随着微服务的喷发,也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了,本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas,帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。
开发者对于生产问题故障的排查、定位,随着微服务的喷发,也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了,本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas,帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。
开发者对于生产问题故障的排查、定位,随着微服务的喷发,也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了,本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas,帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。
Soul 网关在启动时,会从从配置服务同步配置数据,并且支持推拉模式获取配置变更信息,并且更新本地缓存。而管理员在管理后台,变更用户、规则、插件、流量配置,通过推拉模式将变更信息同步给 Soul 网关,具体是 push 模式,还是 pull 模式取决于配置。关于配置同步模块,其实是一个简版的配置中心。
了解一下数据库设计,可以帮助我们对于Soul框架有更好的认知
此章节将基于上一章节基础之上,引入Soul网关,至于Soul网关是干什么的,怎么做的,我们会在后续章节讲解,1-3章节侧重于搭建应用。 本章节的Soul网关接入,如果你1,2章节都是和我保持一致,那么只需要直接启动Soul网关即可,但是对应的provider,consumer应用是需要额外的代码接入的。 开发环境和第二章保持一致。
springboot:2.2.2 alibaba.dubbo:2.0.0 zkclinet:0.10 JDK:1.8
Soul 是基于 WebFlux 实现的响应式的 API 网关,具有异步、高性能、跨语言等特点。 Git地址:https://github.com/Dromara/soul 运行环境: • MySQL 5.* • JDK 1.8+ • MAVEN 3.2.* • Git 更多原理性知识可以参考官网API:https://dromara.org/zh-cn/docs/soul/induction.html
本篇博文详细分析了FastLeaderElection的算法,其是ZooKeeper的核心部分,结合前面的理论学习部分,可以比较轻松的理解其具体过程。
前面已经分析了Watcher机制中的大多数类,本篇对于ZKWatchManager的外部类Zookeeper进行分析。
前面已经分析了Watcher机制中的第一部分,即在org.apache.zookeeper下的相关类,接着来分析org.apache.zookeeper.server下的WatchManager类。
前面分析了FileSnap,接着继续分析FileTxnSnapLog源码,其封装了TxnLog和SnapShot,其在持久化过程中是一个帮助类。
在完成了前面的理论学习后,现在可以从源码角度来解析Zookeeper的细节,首先笔者想从序列化入手,因为在网络通信、数据存储中都用到了序列化,下面开始分析。
单机的elasticsearch做数据存储,必然面临两个问题:海量数据存储问题、单点故障问题。 ● 海量数据存储问题:将索引库从逻辑上拆分为N个分片(shard),存储到多个节点 ● 单点故障问题:将分片数据在不同节点备份(replica ) 本节笔者将带领大家完成ES的集群搭建,同时解决集群中出现的脑裂问题。
在前面的学习中,笔者带领大家完成海量数据导入ES,实现了ES基本的存储功能,但是我们知道ES最擅长的还是搜索、数据分析。所以本节笔者将继续带领大家研究一下ES的数据搜索功能,同上节一样,继续分别采用DSL和RestClient实现搜索。
在前面读者朋友们可以了解到ES承载着和MySQL一样的“存储-查询”功能,那么就类似的会有建表语句、表结构、表数据,有了这些才可以存储-查询数据。而这些对应的在ES中是:Mapping映射(表结构-建表语句)、索引库(表本身)、文档(表数据)。本节笔者将带领大家完整上述概念的创建、使用。
随着应用数据的陡增,传统关系型数据库如MySQL/Oracle/RDS等,在处理海量数据的关系映射、数据查询场景还是有性能瓶颈。16年左右巅峰的Solr技术,随着近几年的技术发展也逐步被ES所替代。本节开始我们将花费5节的课程时间,带领读者朋友们认识ES、完成ES常见API的使用的代码演练。
随着应用数据的陡增,传统关系型数据库如MySQL/Oracle/RDS等,在处理海量数据的关系映射、数据查询场景还是有性能瓶颈。16年左右巅峰的Solr技术,随着近几年的技术发展也逐步被ES所替代。本节开始我们将花费5节的课程时间,带领读者朋友们认识ES、完成ES常见API的使用的代码演练。
应用的硬件、软件架构在涉及到部署时,一般会根据实际请求量做一定的压力测试,以测试系统稳定性、健壮性,避免后续线上未知故障。假设在一个电商的秒杀场景下,订单中心本身能够承载的QPS预设是10W,因为活动的火爆导致流量瞬时达到100W,此时订单中心因无法承载其10倍的请求将会崩溃,那么对于整个分布式架构系统会产生什么问题呢?本节我们将借助于Sentinel的流量控制、隔离降级来解决上述分布式架构中常见的雪崩问题。
作为分布式系统的接口测试工具,Jmeter在很多企业都有对应的使用场景,以满足开发者:接口性能测试,测试:接口瓶颈,实现系统上线前的稳定性保障。本节笔者将带领大家完成Jmeter工具的使用、介绍、说明。
应用的硬件、软件架构在涉及到部署时,一般会根据实际请求量做一定的压力测试,以测试系统稳定性、健壮性,避免后续线上未知故障。假设在一个电商的秒杀场景下,订单中心本身能够承载的QPS预设是10W,因为活动的火爆导致流量瞬时达到100W,此时订单中心因无法承载其10倍的请求将会崩溃,那么对于整个分布式架构系统会产生什么问题呢?本节我们将借助于Sentinel的流量控制、隔离降级来解决上述分布式架构中常见的雪崩问题。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
在分布式架构系统中,服务不止一个,一个完整的业务链路肯定也不止调用一个服务,此时每个服务都有自己的数据库增删改查,而每一个写操作对应一个本地事务。如果想要确保全部的业务状态一致,也就意味着需要所有的本地事务状态一致,这在我们之前的学习中肯定是不具备的,如何做到跨服务、跨数据源的事务一致性将是本章节的重点学习内容。
作为分布式系统中,必不可少的非结构化存储中间件,Redis在小型、中型、大型乃至高并发系统中均有自己发挥的场合,除了基础数据结构(String/Hash/Set/ZSet/List)的增删改查操作,在真正的生产环境中我们如何避免数据的丢失?如何避免单点的性能瓶颈?如何搭建合适的集群架构? 本节笔者将从数据的持久化、多种集群结构搭建去解决不同的应用场景,以满足读者朋友们生产环境下的种种问题,最终实现Redis技术中间件的优雅落地。
在上面两节,笔者带领大家完成主动集群搭建(解决单节点读压力过大问题),又完成哨兵集群的搭建(解决节点故障的自动恢复,从而提高系统整体稳定性)。但是上述不论那种架构模式,都没有解决当前系统的写压力过大问题。本节的分片集群将会有多个master节点,实现写压力的分摊,同时多个master节点互相通信,具备哨兵的功能,一旦节点故障,同样可以自动检测、投票、恢复。
在上一节我们完成主从集群的搭建,虽然解决了读的压力,但是当集群主节点宕机时,系统架构有没有备用方案呢?如果没有是不是缓存层就直接失效、甚至异常了呢?在此基础之上我们可以借助于哨兵完成新主节点的选举,实现集群的自动恢复。
单机Redis可以解决应用缓存的问题,但是随着系统流量的增加,读操作开始指数级倍增时,及时单节点Redis基于内存的读写操作再快也会有性能瓶颈,此时我们可以借助主从架构(主负责写、从负责读)来优化上述场景,实现高并发读优化。
消息中间件,作为分布式系统中必不可少的一部分,在前面我们学习过其基本的消息发送、消费,但是读者朋友们肯定也知道,真正的生产环境可不是简单的发送消息这么简单。如何避免消息丢失?如何满足特殊场景下的消息延迟消费?如何解决消费能力不足?如何搭建集群?等等 本节笔者将从消息的可靠性出发,解决消息不丢失的问题。同时借助TTL实现延迟消息,惰性队列解决消息堆积问题,最后完成集群搭建以实现生产环境真正的高可用。
消息中间件,作为分布式系统中必不可少的一部分,在前面我们学习过其基本的消息发送、消费,但是读者朋友们肯定也知道,真正的生产环境可不是简单的发送消息这么简单。如何避免消息丢失?如何满足特殊场景下的消息延迟消费?如何解决消费能力不足?如何搭建集群?等等 本节笔者将从消息的可靠性出发,解决消息不丢失的问题。同时借助TTL实现延迟消息,惰性队列解决消息堆积问题,最后完成集群搭建以实现生产环境真正的高可用。
消息中间件,作为分布式系统中必不可少的一部分,在前面我们学习过其基本的消息发送、消费(跳转链接),但是读者朋友们肯定也知道,真正的生产环境可不是简单的发送消息这么简单。如何避免消息丢失?如何满足特殊场景下的消息延迟消费?如何解决消费能力不足?如何搭建集群?等等 本节笔者将从消息的可靠性出发,解决消息不丢失的问题。同时借助TTL实现延迟消息,惰性队列解决消息堆积问题,最后完成集群搭建以实现生产环境真正的高可用。
从RabbitMQ 3.8版本开始,引入了新的仲裁队列,他具备与镜像队里类似的功能,但使用更加方便。
默认情况下,队列只保存在创建该队列的节点上。而镜像模式下,创建队列的节点被称为该队列的主节点,队列还会拷贝到集群中的其它节点,也叫做该队列的镜像节点。但是,不同队列可以在集群中的任意节点上创建,因此不同队列的主节点可以不同。甚至,一个队列的主节点可能是另一个队列的镜像节点。用户发送给队列的一切请求,例如发送消息、消息回执默认都会在主节点完成,如果是从节点接收到请求,也会路由到主节点去完成。镜像节点仅仅起到备份数据作用。当主节点接收到消费者的ACK时,所有镜像都会删除节点中的数据
在RabbitMQ的官方文档中,讲述了两种集群的配置方式: ● 普通模式:普通模式集群不进行数据同步,每个MQ都有自己的队列、数据信息(其它元数据信息如交换机等会同步)。例如我们有2个MQ:mq1,和mq2,如果你的消息在mq1,而你连接到了mq2,那么mq2会去mq1拉取消息,然后返回给你。如果mq1宕机,消息就会丢失。 ● 镜像模式:与普通模式不同,队列会在各个mq的镜像节点之间同步,因此你连接到任何一个镜像节点,均可获取到消息。而且如果一个节点宕机,并不会导致数据丢失。不过,这种方式增加了数据同步的带宽消耗。
Docker单机部署RabbitMQ
CORS需要浏览器和服务器同时支持。目前,所有浏览器都支持该功能,IE浏览器不能低于IE10。 整个CORS通信过程,都是浏览器自动完成,不需要用户参与。对于开发者来说,CORS通信与同源的AJAX通信没有差别,代码完全一样。浏览器一旦发现AJAX请求跨源,就会自动添加一些附加的头信息,有时还会多出一次附加的请求,但用户不会有感觉。
在前面学习Nacos的章节中,为了实现配置的热更新我们采取了两种方式,其一就是借助于注解:@RefreshScope,那么这个注解是如何做到标识即生效的?我们尝试一起分析一下。
基于Kibana Discover筛选数据,自由搜索航班信息并导出CSV报告:
基于Kibana Lens进行数据可视化,灵活分析航班信息:
基于Kibana Dashboard创建仪表板,可视化匹配航班信息:
image.png
Nacos2之后8848,尊贵IP用户端口
nacos的cluster.conf配置文件,看看ip是不是你的机器ip。有可能是宿主机网卡、不是虚拟网卡,导致集群间节点通信异常
上面回答的没啥实质性的,就关注两个点: 1-seata每天新增量大概多少,会不会影响你整体数据库性能。99%的应用是不用考虑的; 2-seata单节点数据过多,长事务的需求,建议搭建seata集群,提升整体写能力。
完全没问题,config注册是集群间节点数据同步;register是注册中心,用来跟其他微服务连接,需要注意的是如果register用的nacos,其余微服务也要注册到nacos,要不然无法获取到注册的RM信息
看看seata的logs文件夹,tcc只是把控制交给了用户代码,跟失联没有关系。我觉得可能是你内存不足导致服务中断,或者nacos中间断了,导致注册信息丢失
磁盘数据在就都可以,内存数据丢失不好恢复
SLB的负载均衡类型吗?随机、权重、Hash一致、轮询、最近最少使用等等
企业是否敢用?遇到问题是否可以快速降级兜底?如何稳定解决扩容、容灾?
新技术浪潮的变革对你个人选择有怎样的影响? 答:会影响我的思考,然后决定接下来一两年的大致技术路线,是否需要往上靠一靠;比如最近一直讨论的ChatGPT,已经可以高效的做到代码的Demo编写,我们就需思考初级程序员是否能在未来1-2年被快速替代,如果可以我们的技术培养体系是否需要倾斜。
要是需要对外持续提供服务就需要一直开着了
专业:能够对于咨询者给予专业的意见,辅导方向; 开放:对于牛人、新人有充分的新人和奖励机制; 丰富:不仅局限于博客,还要有多形式的学习,交流渠道,如:视频、论坛、图文等; 自由:能够让广大用户自由的搜索出自己想要的知识点,也能够与大牛、专业人士平等、自由的对话,交流。
初识于2015年,也是那边跟女朋友在一起,自学后工作、成家、立业,现在也有8年了,当初的女朋友成了老婆,Java也成就了自己的事业。
**在上云的过程中,您觉得哪些云上资源是不可或缺的? ** 对于后端Java栈的来说,ECS必不可少,其余都可以自建
**为了以更低的价格买到云上资源,您用过哪些方法? **- 学生认证,9.9一个月 - 拉新人,给同事们都拉完,跳槽再换一家拉 - 社区推广,邀请
**您了解过云产品资源包吗?觉得它能更省钱吗? ** 暂时还没了解过,类似打包销售?这样可以:ECS+RDS+CDN来一套,家人们上链接!!!
在面向AI时代,产品应该如何用大模型重新升级:
了解AI大模型的潜力:产品团队应该了解AI大模型的潜力和应用场景,并了解如何将其集成到产品中,以实现更高效的数据分析和提高用户体验。
优化模型性能:AI大模型需要消耗大量的计算资源,因此产品团队需要优化模型性能,以确保其在实际应用中的稳定性和性能。
构建完整的数据管道:大模型需要大量的数据支持,因此产品团队需要构建完整的数据管道,以确保数据的准确性和完整性。
改善用户体验:AI大模型的应用可以帮助产品实现更智能化的服务,提高用户体验。产品团队应该思考如何将大模型应用到产品中,以提高用户满意度。
持续更新和迭代:AI大模型的技术发展非常快,因此产品团队需要持续更新和迭代模型,以保持竞争优势。
AI大模型的出现将对个人的生活产生重要影响:
更加智能化的个性化服务:AI大模型可以学习和理解我们的喜好和需求,以提供更加智能化的个性化服务。例如,根据我们的搜索历史和浏览行为,AI大模型可以向我们推荐更加符合我们兴趣的内容。
提高生产力:AI大模型可以帮助我们更快地完成某些重复性或繁琐的任务,从而提高我们的生产力。例如,自动化的数据分析和挖掘可以帮助我们更快地得出结论和做出决策。
改变工作方式:AI大模型可以在某些领域替代人工工作,从而改变工作方式。例如,机器人和自动化系统可以替代人工完成某些生产线上的工作,从而释放人力和提高效率。
提高医疗保健:AI大模型可以帮助医生更好地理解和分析病人的数据,从而提高诊断和治疗的效果。例如,AI大模型可以帮助医生快速识别影像学数据中的疑难病例。
改变教育方式:AI大模型可以帮助学生更好地学习和理解知识,从而改变教育方式。例如,AI大模型可以根据学生的学习情况和需要,为其推荐适合的学习资源和课程。
ES的教程有点简单,可以增加一点DSL对搜索结果处理的,甚至高亮、自动补全。
作为技术研发人员,GPT刚出之际,我们倒是没什么太多感知的,但是随着身边越来越多的人开始讨论这个话题时,我也翻墙出去亲测了一下 1.准确:所有的问题答案,不像是百度出来一样需要人为识别,没有广告,所有的东西都是精炼且准确的 2.高效:一个问题从输入,到问题的输出,往往10s内都可以解决,大大节省了我们的时间 3.全面:当我尝试输入“帮我编写一个java的**功能”,他居然可以完全正确的帮我生成一个可运行代码,真的让人吃惊。
思考 虽然我们知道GPT的模型驯化需要人为的介入,但是随着互联网发展的高效几十年,或许这一天比我们想象的要来的更加的快,当那一天来临时,真正做好拥抱变化的又有几人呢。时刻保持危机感,拥抱变化,毕竟我们常说:唯一不变的就是变化。
1.备份到云端:将数据备份到云存储服务商的服务器上,如Google Drive、OneDrive、Dropbox等。 2.备份到外部硬盘:将数据备份到外部硬盘上,以防电脑硬盘故障。 3.使用网络存储设备:如NAS网络附加存储器,可以将数据备份到局域网内的网络存储设备上。 4.备份到移动存储设备:如U盘、移动硬盘等。 5.使用备份软件:如系统自带的备份软件、EaseUS Todo Backup、Acronis True Image等。 无论采用哪种备份方式,用户都需要定期备份,以保证数据的安全。另外,备份数据也要注意保护隐私信息,避免敏感数据泄露。
是的,云上的数据也需要做备份。尽管云服务商通常会提供一定程度的数据备份服务,但这并不能完全保证数据的安全性和可靠性。因此,用户也应该自行对云上的重要数据进行备份,以防止数据丢失或遭受其他的安全威胁。同时,备份的数据也可以用于数据恢复和灾难恢复,保证业务的连续性和可靠性。
使用过ECS快照,目前感觉挺方便的
1、AWS Backup:这是亚马逊云服务(AWS)提供的云原生备份服务,支持多种AWS服务的备份和恢复,包括EC2实例、EBS卷、RDS数据库等。AWS Backup支持策略管理、多版本备份、跨账户备份等功能。 2.Google Cloud Backup:这是谷歌云提供的云原生备份服务,支持多种谷歌云服务的备份和恢复,包括Compute Engine实例、Cloud SQL数据库等。Google Cloud Backup支持自动备份、手动备份、增量备份等多种备份方式。 3.IBM Cloud Backup:这是IBM云提供的云原生备份服务,支持多种IBM云服务的备份和恢复,包括Virtual Server实例、Block Storage卷等。IBM Cloud Backup支持多版本备份、自动备份、手动备份等多种备份方式。 4.Azure Backup:这是微软云服务(Azure)提供的云原生备份服务,支持多种Azure服务的备份和恢复,包括虚拟机、SQL数据库等。Azure Backup支持定时备份、增量备份、多版本备份等多种备份方式。 这些云原生备份产品都具有高效、可靠、安全、灵活等优点,可以为用户提供可靠的数据备份和恢复服务,有助于保障业务的连续性和可靠性。
部署应用程序:使用K8s中的Pod、Deployment、Service等资源对象来部署应用程序,可以使用Docker镜像构建容器。
扩展应用程序:使用K8s中的水平自动扩展(HPA)、Pod伸缩等功能来扩展应用程序,以确保应用程序在负载变化时具有可扩展性。
管理集群:使用K8s中的kubectl命令行工具或K8s控制台来管理K8s集群,例如创建、管理Pod、Deployment等对象,监控集群资源使用情况等。