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nginx负载均衡ip_hase策略下用户会不会永远锁定到一个节点了??报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-22 14:22:28 0 浏览量 回答数 1

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Re最近杭州节点怎么回事儿? 引用第2楼cn0555于2014-07-01 21:05发表的  : 其实这个数值也是正常的。我ping你的IP也就39-40 就算正常,好吧 为什么网速不流畅,打开网页最少要等几秒钟,这是为什么? ping值10上下,很快,很流畅,这是为什么? ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实ping值就是代表网速快与慢,流畅与否 数据证明一切,空口无凭,对不对? 可是阿里云暂时处理不了这些问题,就说ping值不能代表什么?是不是? ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 总得一句话,就是不稳定 阿里云为什么不处理,不解决问题?是不是真是用户多了,导致拥挤? ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 引用第7楼cn0555于2014-07-01 21:19发表的  : 还有一点忘了说了,ping值和自己网络也有一定的关系。可以用ping.chinaz.com看看。 我的网络没问题,我这里是100M光纤 ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实对于我们来说,天天玩网站,就凭点击鼠标的手感就能觉得网速流畅与否 快就是快,慢就是慢,没说的 ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实我的阿里云配置也不算低 单核,2G内存,4M带宽 ------------------------- Re最近杭州节点怎么回事儿? 其实江苏这里还是有问题的,不稳定 ------------------------- 大家再看看把,ping值16,就非常很快了,昨天接近50就不行一句话,还是阿里云不稳定造成了希望阿里云努力,不然这样下去,会渐渐淘汰的 ------------------------- ------------------------- Re:回 楼主(jiaodian) 的帖子 引用第18楼asky8于2014-07-02 12:08发表的 回 楼主(jiaodian) 的帖子 : 亲 不要太在意这些ping值的 小事情 这是小事情?如果我是免费用阿里云的产品,我无话可说,我只能说一句阿里云的产品不怎么样。 可是我是付费用户,最起码要符合基本的运行参数吧?一会儿流畅一会儿不流畅,给任何人来说不会不问里面的问题? 实话说,阿里云原来俩月确实不错,很流畅,没有任何故障,为什么用着用着就这样呢?阿里云不应该检讨一下?不应该去查一下哪里的问题? ------------------------- Re:回 楼主(jiaodian) 的帖子 引用第20楼寂寞猫于2014-07-02 12:26发表的 回 楼主(jiaodian) 的帖子 : 挺正常的啊 我ping我的也是一样的 比你的还要高点 哪怕ping值是500也没关系 可是ping值数据越高,我站打开越慢,打开网页出现空白,最少要等5-10秒才能打开,这又是如何解释呢? ------------------------- 同时我也通过工单,提交问题给阿里云客服说2小时就能解决问题?真的2小时就能解决问题?

jiaodian 2019-12-01 23:33:05 0 浏览量 回答数 0

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分布式系统的设计中会涉及到许多的协议、机制用来解决可靠性问题、数据一致性问题等,Quorum 机制就是其中的一种。我们通过分布式系统中的读写模型来简单介绍它。 分布式系统中的读写模型   分布式系统是由多个节点(指代一台服务器、存储设备等)构成,由于网络异常、宕机等节点并不能保证正常工作,特别是在节点数量很大的时候,出现异常状况的节点几乎是肯定的。为了保证系统的正常运行,能够提供可靠的服务,分布式系统中对于数据的存储采用多份数据副本(注:这里的副本并非只用来备份,它可参与提供系统服务)来保证可靠性,也就是其中一个节点上读取数据失败了那么可以转向另外一个存有相同数据副本的节点读取返回给用户。这个过程对于用户来说是透明的。那么随之而来的就会带来数据的副本数据的不一致性,例如:用户提交一次修改后,那么原先保存的副本显然就与当前数据不一致了。解决这个问题最简单的方法 Read Only Write All ,就是在用户提交修改操作后,系统确保存储的数据所有的副本全部完成更新后,再告诉用户操作成功;而读取数据的时候只需要查询其中的一个副本数据返回给用户就行了。 在很少对存储的数据进行修改的情形下(例如存档历史数据供以后分析),这种解决方案很好。如遇到经常需要修改的情形,写操作时延时现象就很明显,加上并发或者连续的执行的话效率就可想而知了。实质,这是由于 Write 和 Read 负载不均衡所致,Read 很轻松,Write 深表压力! 从小学的抽屉原理说起 为什么从抽屉原理说起?一来大家对这个比较熟悉,二来它与Quorum机制有异曲同工的地方。回顾抽屉原理,2个抽屉每个抽屉最多容纳2个苹果,现在有3个苹果无论怎么放,其中的一个抽屉里面会有2个苹果。那么我们把抽屉原理变变型,2个抽屉一个放了2个红苹果,另一个放了2个青苹果,我们取出3个苹果,无论怎么取至少有1个是红苹果,这个理解起来也很简单。我们把红苹果看成更新了的有效数据,青苹果看成未更新的无效数据。便可以看出来,不需要更新全部数据(并非全部是红苹果)我们就可以得到有效数据,当然我们需要读取多个副本完成(取出多个苹果)。这就是Quorum机制的原型,其实质是将Write All 的负载均衡到 Read Only 上。 简单概括说来就是, Quorum 是一种集合 , l 中任意取集合S,R ,S,R 都存在交集。当然,本文并不打算多讲它的数学定义方面的理解,这里只是提供个信息,看不懂也没事联系到前面的分布式读写模型就能很容易理解这个了。 回到文章的开头,我们来看看是怎么运用Quorum机制来解决读写模型中读写的负载均衡。其实,关键的是更新多少个数据副本后,使得读取时总能读到有效数据?回想我们的的红苹果,假设总共有 N 个数据副本,其中 k 个已经更新,N-k 个未更新的,那么我们任意读取 N-k+1 个数据的时候就必定至少有1个是属于更新了的k个里面的,也就是 Quorum 的交集,我们只需比较 读取的 N-k+1 中版本最高的那个数据返回给用户就可以得到最新更新的数据了。 那么对于写模型呢?我也只需要完成 k个副本的更新后,就可以告诉用户操作完成而不需要 Write All 了,当然告诉完用户完成操作后,系统内部还是会慢慢的把剩余的副本更新,这对于用户是透明的。可以看到,我们把 Write 身上的部分负载转移到了Read上,Read读取多个副本,使得Write不会过于劳累,不好的是弱化了分布式系统中的数据一致性。至于转移多少负载比较合适,这个需要根据分布式系统的具体需求中对数据一致性的要求。不过,CAP 理论告诉我们没有完美的方案。 Quorum机制 苹果抽屉理论只是对它的理解,引用参考文献中对Quorum的定义:

剑曼红尘 2020-04-24 15:38:57 0 浏览量 回答数 0

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[已结贴][美西 节点的 网速  到底怎么回事?

sgf 2019-12-01 21:46:07 2283 浏览量 回答数 3

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MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全提交一个SQL语句,发送 RESTful 请求给HTTP服务器HTTP 服务器做用户认证。认证通过后,请求就会以 Kuafu通信协议方式发送给 Worker。Worker判断该请求作业是否需要启动Fuxi Job。如果不需要,本地执行并返回结果。如果需要,则生成一个 instance, 发送给 Scheduler。Scheduler把instance信息注册到 OTS,将其状态置成 Running。Scheduler 把 instance 添加到 instance 队列。Worker把 Instance ID返回给客户端。倾斜问题则一般是数据本身的问题,常见的数据倾斜是怎么造成的?Shuffle的时候,将各个节点上相同的key拉取到某个节点的一个task进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作,如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜现象。数据倾斜就成为了整个task运行时间的短板。触发shuffle的常见算子:distinct、groupBy、join等。要解决数据倾斜的问题,首先要定位数据倾斜发生在什么地方,首先是哪个stage,直接在D2 UI上看就可以,查看数据是否倾斜了logview--odps task--detail--stage--longtail根据stage日志,判断出数据倾斜发生在哪个算子上。根据倾斜发生的阶段,我们又可以把它们分为map倾斜,reduce倾斜,join倾斜通常来说,对于倾斜现象,我们首先查看导致数据倾斜的key的数据分布情况,接下来大概有几种处理方案:1:过滤数据过滤掉某些脏数据,比如说是否可以去掉null,去掉某些条件对应的值2:加大并行度给任务添加处理资源,加大instance的数量,暴力3:对数据进行拆分,分而治之如果大表join小表,我们可以用mapjoin,将小表cache进内存二次分发,加上随机前缀(数据膨胀),拆分数据集为热点+非热点再进一步处理大表join超大表,还可以考虑bloomfilter4:组合使用上述方法,组合使用5:修改业务实在没有进步空间,从业务上过滤数据

萧宇@52 2019-12-01 23:54:35 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB ACID事务支持 这里要有一定的关系型数据库的事务的概念,不然不一定能理解的了这里说的事务概念。 下面说一说MongoDB的事务支持,这里可能会有疑惑,前面我们在介绍MongoDB时,说MongoDB是一个NoSQL数据库,不支持事务。这里又介绍MongoDB的事务。这里要说明一下MongoDB的事务支持跟关系型数据库的事务支持是两码事,如果你已经非常了解关系型数据库的事务,通过下面一副图对比MongoDB事务跟MySQL事务的不同之处。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 1)MongoDB对原子性(Atomicity)的支持 原子性在Mongodb中到底是一个什么概念呢?为什么说支持但又说Mongodb的原子性是单行/文档级原子性,这里提供了一个MongoDB更新语句样例,如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 更新“username”等于“tj.tang”的文档,更新salary、jobs、hours字段。这里对于这三个字段Mongodb在执行时要么都更新要么都不更新,这个概念在MySQL中可能你没有考虑过,但在MongoDB中由于文档可以嵌套子文档可以很复杂,所以Mongodb的原子性叫单行/文档级原子性。 对于关系型数据库的多行、多文档、多语句原子性目前Mongodb是不支持的,如下情况: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB更新条件为工资小于50万的人都把工资调整为50万,这就会牵扯到多文档更新原子性。如果当更新到Frank这个文档时,出现宕机,服务器重启之后是无法像关系型数据库那样做到数据回滚的,也就是说处理这种多文档关系型数据库事务的支持,但MongoDB不支持。那么怎么解决Mongodb这个问题呢?可以通过建模,MongoDB不是范式而是反范式的设计,通过大表和小表可以把相关的数据放到同一个文档中去。然后通过一条语句来执行操作。 2)MongoDB对一致性(consistency)的支持 对于数据一致性来说,传统数据库(单机)跟分布式数据库(MongoDB)对于数据一致性是不太一样的,怎么理解呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? 对于传统型数据库来说,数据一致性主要是在单机上,单机的问题主要是数据进来时的规则检验,数据不能被破坏掉。而在分布式数据库上,因为他们都是多节点分布式的,我们讲的一致性往往就是讲的各个节点之间的数据是否一致。而MongoDB在这点上做的还是不错的,MongoDB支持强一致性或最终一致性(弱一致性),MongoDB的数据一致性也叫可调一致性,什么意思呢?如下图: MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB的可调一致性,也就是可以自由选择强一致性或最终一致性,如果你的应用场景是前台的方式可以选择强一致性,如果你的应用场景是后台的方式(如报表)可以选择弱一致性。 一致性 上面我们讲到了通过将数据冗余存储到不同的节点来保证数据安全和减轻负载,下面我们来看看这样做引发的一个问题:保证数据在多个节点间的一致性是非常困难的。在实际应用中我们会遇到很多困难,同步节点可能会故障,甚至会无法恢复,网络可能会有延迟或者丢包,网络原因导致集群中的机器被分隔成两个不能互通的子域等等。在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致。第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致。我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节。 关于CAP理论 为什么我们会考虑削弱数据的一致性呢?其实这背后有一个关于分布式系统的理论依据。这个理论最早被Eric Brewer提出,称为CAP理论,尔后Gilbert和Lynch对CAP进行了理论证明。这一理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务。 而CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。 要保证数据强一致性,最简单的方法是令写操作在所有数据节点上都执行成功才能返回成功,也就是同步概念。而这时如果某个结点出现故障,那么写操作就成功不了了,需要一直等到这个节点恢复。也就是说,如果要保证强一致性,那么就无法提供7×24的高可用性。 而要保证可用性的话,就意味着节点在响应请求时,不用完全考虑整个集群中的数据是否一致。只需要以自己当前的状态进行请求响应。由于并不保证写操作在所有节点都写成功,这可能会导致各个节点的数据状态不一致。 CAP理论导致了最终一致性和强一致性两种选择。当然,事实上还有其它的选择,比如在Yahoo的PNUTS中,采用的就是松散的一致性和弱可用性结合的方法。但是我们讨论的NoSQL系统没有类似的实现,所以我们在后续不会对其进行讨论。 强一致性 强一致性的保证,要求所有数据节点对同一个key值在同一时刻有同样的value值。虽然实际上可能某些节点存储的值是不一样的,但是作为一个整体,当客户端发起对某个key的数据请求时,整个集群对这个key对应的数据会达成一致。下面就举例说明这种一致性是如何实现的。 假设在我们的集群中,一个数据会被备份到N个结点。这N个节点中的某一个可能会扮演协调器的作用。它会保证每一个数据写操作会在成功同步到W个节点后才向客户端返回成功。而当客户端读取数据时,需要至少R个节点返回同样的数据才能返回读操作成功。而NWR之间必须要满足下面关系:R+W>N 下面举个实在的例子。比如我们设定N=3(数据会备份到A、B、C三个结点)。比如值 employee30:salary 当前的值是20000,我们想将其修改为30000。我们设定W=2,下面我们会对A、B、C三个节点发起写操作(employee30:salary, 30000),当A、B两个节点返回写成功后,协调器就会返回给客户端说写成功了。至于节点C,我们可以假设它从来没有收到这个写请求,他保存的依然是20000那个值。之后,当一个协调器执行一个对employee30:salary的读操作时,他还是会发三个请求给A、B、C三个节点: 如果设定R=1,那么当C节点先返回了20000这个值时,那我们客户端实际得到了一个错误的值。 如果设定R=2,则当协调器收到20000和30000两个值时,它会发现数据不太正确,并且会在收到第三个节点的30000的值后判断20000这个值是错误的。 所以如果要保证强一致性,在上面的应用场景中,我们需要设定R=2,W=2 如果写操作不能收到W个节点的成功返回,或者写操作不能得到R个一致的结果。那么协调器可能会在某个设定的过期时间之后向客户端返回操作失败,或者是等到系统慢慢调整到一致。这可能就导致系统暂时处于不可用状态。 对于R和W的不同设定,会导致系统在进行不同操作时需要不同数量的机器节点可用。比如你设定在所有备份节点上都写入才算写成功,既W=N,那么只要有一个备份节点故障,写操作就失败了。一般设定是R+W = N+1,这是保证强一致性的最小设定了。一些强一致性的系统设定W=N,R=1,这样就根本不用考虑各个节点数据可能不一致的情况了。 HBase是借助其底层的HDFS来实现其数据冗余备份的。HDFS采用的就是强一致性保证。在数据没有完全同步到N个节点前,写操作是不会返回成功的。也就是说它的W=N,而读操作只需要读到一个值即可,也就是说它R=1。为了不至于让写操作太慢,对多个节点的写操作是并发异步进行的。在直到所有的节点都收到了新的数据后,会自动执行一个swap操作将新数据写入。这个操作是原子性和一致性的。保证了数据在所有节点有一致的值。 最终一致性 像Voldemort,Cassandra和Riak这些类Dynamo的系统,通常都允许用户按需要设置N,R,W三个值,即使是设置成W+R<= N也是可以的。也就是说他允许用户在强一致性和最终一致性之间自由选择。而在用户选择了最终一致性,或者是W 3)MongoDB对隔离性(isolation)的支持 在关系型数据库中,SQL2定义了四种隔离级别,分别是READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。但是很少有数据库厂商遵循这些标准,比如Oracle数据库就不支持READ UNCOMMITTED和REPEATABLE READ隔离级别。而MySQL支持这全部4种隔离级别。每一种级别都规定了一个事务中所做的修改,哪些在事务内核事务外是可见的,哪些是不可见的。为了尽可能减少事务间的影响,事务隔离级别越高安全性越好但是并发就越差;事务隔离级别越低,事务请求的锁越少,或者保持锁的时间就越短,这也就是为什么绝大多数数据库系统默认的事务隔离级别是RC。 下图展示了几家不同的数据库厂商的不同事物隔离级别。 MongoDB是如何实现事务的ACID? MongoDB在3.2之前使用的是“读未提交”,这种情况下会出现“脏读”。但在MongoDB 3.2开始已经调整为“读已提交”。 下面说说每种隔离级别带来的问题: READ-UNCOMMITTED(读尚未提交的数据) 在这个级别,一个事务的修改,即使没有提交,对其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据,这也被称为“脏读(dirty read)”。这个级别会导致很多问题,从性能上来说,READ UNCOMMITTED不会比其他的级别好太多,但却缺乏其他级别的很多好处,除非真的有非常必要的理由,在实际应用中一般很少使用。 READ-COMMITTED(读已提交的数据) 在这个级别,能满足前面提到的隔离性的简单定义:一个事务开始时,只能“看见”已经提交的事务所做的修改。换句话说,一个事务从开始直到提交之前,所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫“不可重复读(non-repeatable read)”,因为两次执行同样的查询,可能会得到不一样的结果。 REPEATABLE-READ(可重复读) 在这个级别,保证了在同一个事务中多次读取统一记录的结果是一致的。MySQL默认使用这个级别。InnoDB和XtraDB存储引擎通过多版本并发控制MVCC(multiversion concurrency control)解决了“幻读”和“不可重复读”的问题。通过前面的学习我们知道RR级别总是读取事务开始那一刻的快照信息,也就是说这些数据数据库当前状态,这在一些对于数据的时效特别敏感的业务中,就很可能会出问题。 SERIALIZABLE(串行化) 在这个级别,它通过强制事务串行执行,避免了前面说的一系列问题。简单来说,SERIALIZABLE会在读取的每一行数据上都加锁,所以可能导致大量的超时和锁争用的问题。实际应用中也很少在本地事务中使用SERIALIABLE隔离级别,主要应用在InnoDB存储引擎的分布式事务中。 4)MongoDB对持久性(durability)的支持 对于数据持久性来说,在传统数据库中(单机)的表现为服务器任何时候发生宕机都不需要担心数据丢失的问题,因为有方式可以把数据永久保存起来了。一般都是通过日志来保证数据的持久性。通过下图来看一下传统数据库跟MongoDB对于数据持久性各自所使用的方式。 MongoDB是如何实现事务的ACID? 从上图可以看出,MongoDB同样是使用数据进来先写日志(日志刷盘的速度是非常快)然后在写入到数据库中的这种方式来保证数据的持久性,如果出现服务器宕机,当启动服务器时会从日志中读取数据。不同的是传统数据库这种方式叫做“WAL” Write-Ahead Logging(预写日志系统),而MongoDB叫做“journal”。此外MongoDB在数据持久性上这点可能做的更好,MongoDB的复制默认节点就是三节点以上的复制集群,当数据到达主节点之后会马上同步到从节点上去。

景凌凯 2019-12-02 02:05:12 0 浏览量 回答数 0

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二、节点常见问题: http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.57.g0RHts&helpId=1496 1、什么线路;   我们的服务器是BGP多线(中国电信、联通、移动、教育网等)接入,确保全国用户访问畅通。 2、节点地理位置;   我们有华东杭州节点和华东青岛节点,没有国外节点 3、能否指定节点位置;   可以根据您的需求选择华东杭州节点或者华东青岛节点 4、试用后节点可以选择么?    阿里云隆重推出华东青岛节点和华东杭州节点。目前所有申请试用的服务器默认华东青岛节点,因服务器不可更换节点,若您试用下来觉得OK可以直接对该台服务器进行续费;如需更换节点,请重新新购。 更多区域使用帮助详见: http://bbs.aliyun.com/read.php?spm=0.0.0.49.GTSotb&tid=130553 ------------------------- 三、配置升级常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.58.qezBDB&helpId=14981、服务器或者配置能否升级  我们的服务器支持自定义升级,可以根据用户需求,针对cpu,内存,硬盘,带宽进行升级。其中带宽支持按天来进行升级。2、配置升级费用怎么计算  升级的费用是以补差价的形式,用户可以通过用户中心操作的时候,进行查看。3、是否无缝升级或者升级是否会有影响;  升级是无缝升级的,不会有影响。4、升级需要多少时间;  暂时升级需要停机操作大概15分钟左右。(ps:升级存储空间和带宽不需要停机,5分钟左右完成升级) ------------------------- 四、硬盘常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.59.IXdOXT&helpId=15001、硬盘大小跟购买时不一致(挂载)购买须知有; 如果存在购买时大小差异的问题,需要手动挂载数据盘http://help.aliyun.com/manual?spm=0.0.0.109.aNdyV1&helpId=2712、硬盘能否进行分区;  硬盘分区和格式化for Windows 2008:http://help.aliyun.com/manual?spm=0.0.0.110.8O34rs&helpId=69.3、硬盘的IO性能怎么样;  硬盘的IO性能,可以第三方的测评  http://lusongsong.com/reed/451.html4、硬盘能否扩容;  硬盘可以按需扩容升级 ------------------------- 五、操作系统常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.60.6fX9nz&helpId=15021、为什么没有win操作系统  内存512M的服务器只有linux系统,内存最少选择1G就有win系统; 2、操作系统是否要收费  linux系统免费,windows系统有版权费,每月30元。(ps:如果是从win操作之间的更换,无需补交费用;但是从lin操作更换成win操作系统,需要收取版权费用); 3、我能否自己安装或者升级操作系统  服务器需要使用我们提供的操作系统,不能自行添加或升级,操作系统可以打补丁; 4、服务器的登录账号密码是什么  linux操作系统的用户名为root,windows操作系统的用户名为administrator,密码将通过短信发送到用户云账号绑定的手机上,同时还会通过邮件发送至您注册时的邮箱里; 5、能否更换操作系统  可以更换操作系统 6、操作系统是否有图形界面  windows操作系统是桌面管理,linux操作系统是命令行,用户如果需要可以自己设置图形管理; 7、如何选择操作系统  操作系统选择建议http://bbs.aliyun.com/read.php?spm=0.0.0.71.0RoWff&tid=120515 ------------------------- 六、带宽常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.61.yR3TzS&helpId=15041、带宽是否独享  我们提供的带宽是独享的2、带宽单线还是双线,电信还是网通   我们是多线(中国电信、联通、移动、教育网等)接入,确保全国用户访问畅通3、5M带宽怎么理解“5M带宽”是指带宽总出口是5M,下行5M,上行不限4、带宽的价格     了解带宽价格,可以去云服务器自定义配置页面选择查看。http://buy.aliyun.com/?spm=5176.377823.12.25.7j1Mv05、多台服务器之间的内网通信带宽是多少?  不同区域之间云服务器、RDS、OSS内网不互通,同区域之间内网的通信带宽峰值2G ------------------------- RDS常见问题:http://help.aliyun.com/guide?spm=0.0.0.42.PToA7p&lastSortId=4301、RDS数据库连接数是什么意思?  数据库连接数表示应用程序可以同时连接数据库的数量,包括任意连接到数据库的连接均计算在内。 与您应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。2、RDS数据库 的MySQL和SQL Server是哪个版本?   RDS For MySQL使用原生MySQL 5.1.61 , 并融入了阿里DBA团队的MySQL补丁;  RDS For SQL Server使用Microsoft SQL Server 2008 R2 SP1 Enterprise English Edition3、一个数据库实例最多有多少个数据库?  一个MySQL数据库实例最多可以包含200个数据库,一个SQL Server数据库实例最多可以包含5个数据库。4、RDS数据库可以升级么?     如果是指数据库版本,RDS目前支持固定版本。RDS for MySQL会融入大量用户需要的补丁,包括功能性的,安全性,稳定性等方面,另外RDS for SQL Server会定期进行数据库补丁升级,包括安全补丁,功能补丁,稳定补丁等,但数据库版本支持固定版本。  如果是规格升级,RDS支持多种规格,用户可以根据自身需要升级到相应的产品规格。5、RDS流量收费吗?  内网传输是免费的(如云服务器M和RDS之间传输);公网传输按照1元/G的标准收费。不到1G的不收费,例如,1.5G按照1G收费。 ------------------------- Re:回 40楼(老任) 的帖子 您好,无论是更换操作系统还是升级配置IP都不会变化的,请知晓,谢谢~ ------------------------- Re:回 41楼(兔子) 的帖子 您好,windows系统30元的版权费现在已经取消了,请知晓,谢谢~ ------------------------- Re:回 44楼(云中漫步) 的帖子 您好,不能自己安装哦,如果遇到其他技术问题可以联系我们售后技术工程师协助解决的,请知晓,谢谢~

chaipanpan 2019-12-02 00:12:42 0 浏览量 回答数 0

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建议考虑下NoSql数据库和Map/Reduce架构(如Hadoop)######放在数据库里面###### 一个用户有上亿条数据? 还是在上亿条里面有所有用户。 ######就是解决大数据在java中的计算,及内存开销问题######分布式集群、搜索引擎和nosql ###### 对于这种上网日志行为的数据。如果把所有用户的数据放到同一个表格同一个数据库里面,说明设计上就有问题。 这种历史数据,完全可以采用分库分表策略(按用户的ID进行分库分表) ######换php######你确定 这样可以?######他说有1一条日志,不是1亿访问量,用个算法处理一下,再分文件存储 [0]###### 应该分层处理以及避免过早优化, 程序该怎么写就怎么写。 数据库自动cache或者加面对开发透明的cache,诸如mc/redis,适当修改逻辑,提高命中率就好。 不过要考虑网络传输成本,或者多几个节点来分流预热数据,尽量减少网络和磁盘开销。Java数据读取:http://edu.51cto.com/course/course_id-3283.html

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bjjcmy 2019-12-01 21:44:12 6776 浏览量 回答数 6

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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元芳啊 2019-12-01 21:54:35 1511 浏览量 回答数 1

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楠兮 2019-12-01 21:31:10 16683 浏览量 回答数 5

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Re阿里云客服和代理商联合欺诈用户 工单退款说明 ------------------------- Re阿里云客服和代理商联合欺诈用户 -03-01 21:11:10 附件1   我这边打不开  ping也失败 2014-03-01 22:23:39 附件1   您提供的截图显示您本地无法获取域名解析信息,请修改您本地电脑的DNS,将首选DNS改为114.114.114.114或者8.8.8.8,然后再访问测试一下。 2014-03-01 22:39:25   您好,现将此工单设置为待确认状态,如果暂时没有其他问题,请对本次服务进行评价将工单关闭。如果您还需要其他帮助,可以随时反馈给我们。感谢您的支持!谢谢! 2014-03-02 00:06:44   网站打不开,用户反映网站打不开 2014-03-03 15:31:00   一键投诉: 每次都没解决问题 2014-03-03 15:31:26   要求换到杭州,不给换....网站一直出现问题 2014-03-03 15:36:47 附件1   您好,服务器是无法更换节点的 ------------------------- 回5楼服务器之家的帖子 上传图片不显示啊  第一张就上传图片成那样了 ------------------------- 回7楼林沐雨的帖子 我所有的解析都没有任何问题,阿里云说有问题,最后还说IP解析解析错了,彻底无语....对他的态度无语IP根本都没解析错,如果解析错了,他怎么可以访问呢???   ------------------------- 回10楼孤城的帖子 对于代理商我更无语.退款想退款多少就退多少,昨天退款471,晚上9点加到531,11点扣到500,今天早上有加到535元....

trojan 2019-12-02 02:48:58 0 浏览量 回答数 0

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ECS故障处理百问合集

yq传送门 2019-12-01 19:35:27 15348 浏览量 回答数 11

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Vue面试题汇总【精品问答】

问问小秘 2020-05-25 18:02:28 11132 浏览量 回答数 2

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牧明 2019-12-02 02:16:20 0 浏览量 回答数 0

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