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串行实践如何实现

对于同一个业务系统,链路和链路之间存在一定的逻辑关系。链路串行主要适用于这种存在参数依赖的场景。建议不要将只是逻辑上存在依赖的链路串行起来。

模型梳理

以某商城系统抽奖活动为例说明,本次活动会引导用户进入首页进行抽奖,预估的访问首页的峰值 TPS 为 10000,其中有 8000 TPS 进行了抽奖,抽中的概率为 50%,那么会有大概 4000 TPS 对商品进行浏览,根据历史的数据用户下单付款的概率在 10% 左右。

我们可以抽象出“首页”、“抽奖”、“查看详情页”和“下单”等四个业务链路,从业务的维度来说存在一定的逻辑关系,但是我们进一步分析可以发现,除了首页之外,“查看详情页”和“下单”都依赖“抽奖”的结果。因此可以将后面三条链路串行起来。

商城抽奖活动

串行配置

在场景中链路数超过 1 的时候,会出现链路串行关系的配置区域。串行操作:

配置链路关系,使用“.”按照串行顺序将链路 ID 分隔,比如“446.88.157”。

单击添加串行关系。

串行配置

场景中可以不包含链路串行关系,也可以包含多个,但同一个链路不能同时被两个串行关系引用。

数据构造

链路串行起来的主要目的是为了参数的透传,例如:

抽奖:返回 JSON 包含抽中的商品 ID

请求URL: http://xxxx.com/lottery.json
出参:
{
  code: 0, msg: "SUCCESS",
  data: {itemId: 123456}
}
详情页:入参是商品 ID,返回详情页面

GET请求: http://xxxx.com/item/123456/detail.html
下单:入参商品 ID 和其他的一些参数

POST请求: http://xxxx.com/buy.do?token=xxxxx
参数:itemId=123456&...
系统支持通过识别 URL 和参数文件中的占位符来进行数据替代:

Response 占位:格式为“{result:key}”,目前仅支持 JSON 格式的 Response。

在 URL 或者参数文件中如果存在这种类型的占位符,系统会自动从前置的所有链路 Response 中依次寻找 Key 为key的值进行占位符替换,如果没有找到则使用空字符串替换。

key值支持 JSON 对象的递归寻找,比如 {data: {itemId: 123456}}。如果需要引用itemId的值,那么key可以写成 data.itemId,最终占位符为 {result:data.itemId}。

抽奖链路

请求URL: http://xxxx.com/lottery.json
详情页链路

GET请求URL: http://xxxx.com/item/{result:data.itemId}/detail.html
下单链路

POST请求URL: http://xxxx.com/buy.do?token=xxxxx
参数文件:
itemId={result:data.itemId}&userId=1&...
itemId={result:data.itemId}&userId=2&...
itemId={result:data.itemId}&userId=3&...

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猫饭先生 2017-10-31 13:55:26 1740 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在您的场景描述中,确实体现了业务链路之间的逻辑依赖关系,以及如何通过串行配置来优化和管理这些依赖。下面我将结合阿里云的产品和服务,为您提供一些建议和解决方案,以确保系统的高可用性、高性能和可扩展性。

1. 链路追踪与监控 - ARMS(应用实时监控服务)

  • 问题定位与性能分析:使用阿里云ARMS的链路追踪功能,可以清晰地看到从用户访问首页到抽奖、查看商品详情直至下单这一系列操作的完整调用链路,帮助您快速定位任何环节的性能瓶颈或错误。
  • 性能指标监控:针对每个业务链路设置TPS、响应时间等关键性能指标的监控,确保在流量高峰时也能提供稳定的服务体验。

2. 流量管理与控制 - ASM(应用流量管理服务)/ API Gateway

  • 流量调度与负载均衡:利用ASM或API Gateway作为入口网关,实现对不同链路请求的智能路由和负载均衡,特别是在“抽奖”这类可能成为瓶颈的环节,合理分配资源,避免单点过载。
  • 流量控制:设定限流规则,如为“抽奖”活动配置突发流量控制策略,确保系统稳定性。

3. 参数透传与服务编排 - Function Compute / Serverless Workflow

  • 参数传递自动化:虽然链路串行在某些情况下是必要的,但为了提高灵活性和解耦,可以考虑使用Function Compute(函数计算)或Serverless Workflow来编排服务。这样,每个步骤(如抽奖结果处理、详情页展示、下单逻辑)都可以封装成独立的函数或工作流任务,它们之间通过事件触发或直接调用,并自动传递所需参数。
  • 无服务器架构:采用无服务器架构可以减少运维负担,按需伸缩,特别适合应对像抽奖活动这样的短时高并发场景。

4. 弹性伸缩 - ECS Auto Scaling / Kubernetes (ACK)

  • 资源弹性:对于后端服务所在的ECS实例或Kubernetes集群,配置自动伸缩组,根据实际业务负载动态调整资源,确保在高峰期有足够的计算能力处理请求。

5. 数据库优化与缓存 - RDS / ApsaraDB for Redis

  • 数据库压力缓解:对于频繁查询的商品详情等数据,使用Redis作为缓存层,减少数据库访问压力,提升响应速度。
  • 读写分离与分库分表:如果涉及到大量写操作(如下单记录),可以通过RDS的读写分离或ApsaraDB for MySQL的分库分表功能,进一步提升数据库处理能力。

综上所述,通过综合运用阿里云的各项产品和服务,您可以有效管理和优化业务链路,确保商城抽奖活动的顺利进行,同时提升用户体验和系统稳定性。

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