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    跟踪技术出问题什么情况

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你这是几年工作经验(多少钱的岗位)问到这些问题的? Q1:如果对时效性要求不是太高的话,首先考虑静态化。静态资源请求处理耗系统资源少,不会请求数据库。数据库方面可以加个缓存,或者查询频率高的直接全部放redis。(再接着问的话再接着往深里回答) Q2:数据库性能问题?这题太抽象,反问一句具体场景,再具体问题具体分析。这块我也不熟。但是数据库一般就分表、表分区、分库、索引。 Q3:简单的实现可以是 nginx用upstream做负载(apache同样可以),静态资源直接urlrewrite到专门服务器上,对后端请求通过upstream配置分发到不同服务器上,这里主要做一些session复制或者自己实现一套无session的用户跟踪机制。或者更复杂的,在第一个server前搞个lvs。原理主要就是多服务器处理请求。其实负载这些都是专业的运维搞更好,术业有专攻。并且小公司的项目并发也不会高到哪里去,真高了也就有钱找专业的运维了。 ######我才两年多,回答的不错,赞!###### Q1就是扯淡,没有具体场景,方案完全不一样。 ######回答这种题目也没什么扯淡的吧,主要还是考你知不知道这方面的知识。你可以在交流过程中自己把场景限定下来,然后给出解决方案的思路,这种问题没有标准答案,面试官也会根据你的回答来深入探讨,看面试者的水平在什么level。###### 现在企业数据量庞大,应用越来越普及 所以性能问题很明显,重要性比较突出 ###### 现在普通的笔记本都安装64位,内存好大 不做集群自己试试那就等于浪费 ######不排除有的公司是为了拿这个来考验你的实力!也不排除它这个公司就有那么大的数据流量。######可以参考一下我的博客关于系统调优的###### 哈,我给楼主正确答案吧。问你问题的,最近正在考虑这些,而且自己琢磨出来一套方案了,想看看是否有共鸣,或者让别人说些更sb的方案好bs一下,然后乐乐,别无其他,答的有点上路子,但被bs,是最佳状态。如果你一不小心,呼呼呼,顺着他的思路,说了很多他暂时还没想到的,基本他会10分钟内容去找技术总监“来了个狠的,招架不住,大哥,帮一把吧。。。” 如果你遇到这种情况,就是技术总监,过了5分钟慢悠悠的来了,一般他不会如pm那样问直接问题,而是随意聊聊,大体套路就是”刚才我同事已经和你交流了不少,你的水平很不错“云云。随后会尽可能了解你的整体情况后,再下手做技术对答。 不过面试时,能把pm说晕,让技术总监出来的,基本上也就大家交个朋友了,因为暂需岗位和你的人力已经不匹配了。。就当喝下午茶。这种事情我干过。 补充说一点,pm这个级别出来面试,一般都会从自己的视角面来谈技术。所以通常会问自己正在琢磨的问题。你就是提出一个足以否定他们的更好多方案也不会改变他们已经实施的计划。 ######我顶######我刚毕业1年,也问我这些。问我集群,问我给数据库优化,问我hadoop###### 引用来自“张子游”的答案 我刚毕业1年,也问我这些。问我集群,问我给数据库优化,问我hadoop 确实,现在不少公司对应届生也问这样的问题(比如某刚被百度收购的p2p视频公司) ######我觉得就是看你有多少招数来应对这些问题,不能一点都没有啊,等真遇到这问题了你搞不定就麻烦了。

kun坤 2020-05-29 13:03:17 0 浏览量 回答数 0

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为什么对基础设施的监控变得如此重要?

忆远0711 2019-12-01 21:46:44 8511 浏览量 回答数 1

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云服务器 ECS Linux Last 命令关于 reboot 记录的含义说明

boxti 2019-12-01 22:02:29 2875 浏览量 回答数 0

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没有一个初步的战略 大多数没有计算机科学或数据分析背景的工程师想要在数据科学中开始一个新的职业生涯,他们没有一个明确的战略,没有成为数据科学家、分析师或工程师的明确步骤。他们试图尽可能快地用信息填满自己的脑袋,而不是真正深入到特定的主题;他们倾向于一次注册多个在线课程,从不同的网站下载几个备忘单,阅读许多作者的文章,但没有一个结构化的计划。在开始这段旅程之前,我强烈建议你制定一个学习计划,并列出一些日常习惯,以实现你的目标,增强你的分析和编程技能。对你想从事的行业使用的最流行的编程语言和软件进行自己的研究,搜索最广泛使用的库和包,并根据你的目标选择最适合你的编程语言和软件。坚持和练习会使你成为大师。 尝试同时学习几种编程语言和软件 新程序员常常会受到诱惑,想要同时学习几种编程语言和软件,把它们作为技术技能写进简历。虽然你可能认为这是一种营销自己的策略,但它往往会适得其反。拥有数据科学、数据分析师和数据工程职位的公司和组织更有可能要求应聘者具备一种或两种或最多三种编程语言和软件的坚实背景。很少有职位要求你同时精通Python, R, SQL, C, c , c#, Matlab, Java, Ruby。相反,你应该研究一下你更可能在某个特定行业或公司使用的编程语言和软件;掌握你的编程和分析技能,并成为真正的专家。你将认识到,所有编程语言之间共享一个公共逻辑和类似的函数,在此之后,从一种语言到另一种语言的转换只需要学习一种不同的语法,而不需要学习它背后的整个逻辑。 没有在代码上写注释 尽管这听起来很明显,而且是一个无关紧要的任务,但它代表了一种很好的策略,可以跟踪每一行或每一块代码执行的操作,以便返回到暂停的项目。在最初的代码编写过程中,程序员对项目的目的和目标有了清晰而清晰的认识;他们知道自己想要编写的程序背后的逻辑步骤和追求的结果。然而,由于多种原因(经济约束、信息缺失、优先级的改变),所有的项目都很容易暂停,这将迫使程序员切换到不同的任务,而让先前的任务保持不变。一个中断的项目需要的时间越长,就越不容易记住它的位置和缺失的点。这里是注释发挥作用的地方。试着在你认为有必要的地方使用它们;记住要足够清晰,并记住它们应该允许代码程序员和执行者理解代码背后的逻辑步骤。 在代码编写过程中不要求反馈 在你的经理要求你做什么,他/她希望你做什么,客户要求什么,和你实际做什么之间总是有很大的差距。当你在开发一个程序或新代码时,试着把它分成几个阶段,并在进入下一个阶段之前征求反馈。在每个阶段结束后得到反馈,这将让你知道你是否正确,或者是否需要根据客户的要求进行更改。这并不意味着你无法理解其他人的要求,而是将其视为利益相关者之间的想法和期望的统一。如果在偏离正轨的情况下,你收到反馈的频率越高,你需要进行的修改就越少。请记住,持续的沟通对于每一个项目的成功实施都是至关重要的。 没有测试你当前的知识 你可能已经看了很多逐步编程教程。你可能也读过许多数据科学书籍和编程书。你可能已经完成了许多编程训练营的练习。下一步是什么?测试你目前的知识。这种训练营和课程的真正价值不在于证书本身,而在于你学到的知识,并能成功地应用于解决某个问题。老实说,每个人都可以通过参加在线课程来获得证书,只要跳过大部分的课程就可以了;公司和组织都非常清楚这一点。尝试把自己推向新的极限,在网上寻找编程挑战,尝试头脑风暴,在没有太多帮助资源的情况下编写代码。这并不意味着你在实际工作中不会用到它们,但它会让你感觉更舒服,更安全,更少依赖它们。 没有充分利用优缺点 在某种程度上,你可能会觉得使用一种特定的编程语言和软件是很舒服的,而你可能会发现学习一种新的语言和软件是没有用的。我曾多次听到数据分析师争论哪种编程语言在能力、可用库和包、在线资源和流行程度方面是最好的。但是,你必须足够谦虚,认识到总有从另一种语言、库、包或软件中学习新东西的空间。每种编程语言和软件都有其优点和缺点,但是我们的目标是充分利用它们,并具有足够的灵活性,以确定最适合用于特定任务以解决特定问题的语言和软件。 假设你什么都知道 相信我,没有人什么都知道。数据科学领域非常广泛,每天都要学习新东西。库、包、函数、方法和算法的总数非常多。永远保持好奇,保持谦虚,如果你认为你知道的很多,你实际知道的就很少。 原文链接: https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103252444

茶什i 2020-01-15 11:57:21 0 浏览量 回答数 0

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从BUG库看一个测试开发团队的自我修养

技术小菜鸟 2019-12-01 21:25:45 2799 浏览量 回答数 1

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没有一个初步的战略 大多数没有计算机科学或数据分析背景的工程师想要在数据科学中开始一个新的职业生涯,他们没有一个明确的战略,没有成为数据科学家、分析师或工程师的明确步骤。他们试图尽可能快地用信息填满自己的脑袋,而不是真正深入到特定的主题;他们倾向于一次注册多个在线课程,从不同的网站下载几个备忘单,阅读许多作者的文章,但没有一个结构化的计划。在开始这段旅程之前,我强烈建议你制定一个学习计划,并列出一些日常习惯,以实现你的目标,增强你的分析和编程技能。对你想从事的行业使用的最流行的编程语言和软件进行自己的研究,搜索最广泛使用的库和包,并根据你的目标选择最适合你的编程语言和软件。坚持和练习会使你成为大师。 尝试同时学习几种编程语言和软件 新程序员常常会受到诱惑,想要同时学习几种编程语言和软件,把它们作为技术技能写进简历。虽然你可能认为这是一种营销自己的策略,但它往往会适得其反。拥有数据科学、数据分析师和数据工程职位的公司和组织更有可能要求应聘者具备一种或两种或最多三种编程语言和软件的坚实背景。很少有职位要求你同时精通Python, R, SQL, C, c , c#, Matlab, Java, Ruby。相反,你应该研究一下你更可能在某个特定行业或公司使用的编程语言和软件;掌握你的编程和分析技能,并成为真正的专家。你将认识到,所有编程语言之间共享一个公共逻辑和类似的函数,在此之后,从一种语言到另一种语言的转换只需要学习一种不同的语法,而不需要学习它背后的整个逻辑。 3.没有在代码上写注释 尽管这听起来很明显,而且是一个无关紧要的任务,但它代表了一种很好的策略,可以跟踪每一行或每一块代码执行的操作,以便返回到暂停的项目。在最初的代码编写过程中,程序员对项目的目的和目标有了清晰而清晰的认识;他们知道自己想要编写的程序背后的逻辑步骤和追求的结果。然而,由于多种原因(经济约束、信息缺失、优先级的改变),所有的项目都很容易暂停,这将迫使程序员切换到不同的任务,而让先前的任务保持不变。一个中断的项目需要的时间越长,就越不容易记住它的位置和缺失的点。这里是注释发挥作用的地方。试着在你认为有必要的地方使用它们;记住要足够清晰,并记住它们应该允许代码程序员和执行者理解代码背后的逻辑步骤。 在代码编写过程中不要求反馈 在你的经理要求你做什么,他/她希望你做什么,客户要求什么,和你实际做什么之间总是有很大的差距。当你在开发一个程序或新代码时,试着把它分成几个阶段,并在进入下一个阶段之前征求反馈。在每个阶段结束后得到反馈,这将让你知道你是否正确,或者是否需要根据客户的要求进行更改。这并不意味着你无法理解其他人的要求,而是将其视为利益相关者之间的想法和期望的统一。如果在偏离正轨的情况下,你收到反馈的频率越高,你需要进行的修改就越少。请记住,持续的沟通对于每一个项目的成功实施都是至关重要的。 没有测试你当前的知识 你可能已经看了很多逐步编程教程。你可能也读过许多数据科学书籍和编程书。你可能已经完成了许多编程训练营的练习。下一步是什么?测试你目前的知识。这种训练营和课程的真正价值不在于证书本身,而在于你学到的知识,并能成功地应用于解决某个问题。老实说,每个人都可以通过参加在线课程来获得证书,只要跳过大部分的课程就可以了;公司和组织都非常清楚这一点。尝试把自己推向新的极限,在网上寻找编程挑战,尝试头脑风暴,在没有太多帮助资源的情况下编写代码。这并不意味着你在实际工作中不会用到它们,但它会让你感觉更舒服,更安全,更少依赖它们。 没有充分利用优缺点 在某种程度上,你可能会觉得使用一种特定的编程语言和软件是很舒服的,而你可能会发现学习一种新的语言和软件是没有用的。我曾多次听到数据分析师争论哪种编程语言在能力、可用库和包、在线资源和流行程度方面是最好的。但是,你必须足够谦虚,认识到总有从另一种语言、库、包或软件中学习新东西的空间。每种编程语言和软件都有其优点和缺点,但是我们的目标是充分利用它们,并具有足够的灵活性,以确定最适合用于特定任务以解决特定问题的语言和软件。 假设你什么都知道 相信我,没有人什么都知道。数据科学领域非常广泛,每天都要学习新东西。库、包、函数、方法和算法的总数非常多。永远保持好奇,保持谦虚,如果你认为你知道的很多,你实际知道的就很少。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「磐创 AI」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103252444

jiewuyu 2020-01-15 10:01:22 0 浏览量 回答数 0

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使用Docker容器的十大误区

ghostcloud 2019-12-01 21:10:44 7758 浏览量 回答数 1

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性能测试:软件测试的重中之重

云效平台 2019-12-01 21:45:09 5839 浏览量 回答数 1

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回 楼主(qilu) 的帖子 问题:用户反馈linux下服务器站点打不开,控制台重启服务器后也无法打开。 解决:检查服务器是正常的,80端口测试是可以通的,进入后检查确认nginx进程正常,打开网站显示502 Bad Gateway错误,之后检查发现php进程丢失,找到php目录php/sbin/php-fpm start 启动php进程后网站恢复正常。 ------------------------- 问题:用户反馈debian机器无法远程,通过ECS管理链接终端进入看到如下界面 /etc/ssh/sshd_config: bad configuration option 解决:修改ssh配置文件导致,最直接有效方法是重装安装sshapt-get remove --purge openssh-serverapt-get installl  openssh-server/etc/init.d/ssh restart重装后正常远程 ------------------------- 问题:window2003服务器用户反馈可以远程,但是ip地址ping不通 ip地址ping不通只有可能是主机内部防火墙或者组策略限制。查看主机防火墙开启,但没有设置ICMP包回显。控制面板-防火墙-高级-ICMP设置。 ------------------------- 问题:用户反馈两台ECS Linux云服务器内网ip有丢包,提示ping: sendmsg: Operation not permittedping: sendmsg: Operation not permittedping: sendmsg: Operation not permitted使用同时dmesg发现很多nf_conntrack: table full, dropping packet. 解决:IP_conntrack表示连接跟踪数据库(conntrack database),代表NAT机器跟踪连接的数目,连接跟踪表能容纳多少记录是被一个变量控制的,它可由内核中的ip- sysctl函数设置,建议用户修改增大/etc/sysctl.conf中加net.ipv4.ip_conntract_max的值后解决,相关优化可以参考网上文章。 ------------------------- 问题:用户反馈修改php.ini配置文件不生效nginx+php环境下,需要重启php服务,php.Ini配置文件才会生效 ------------------------- 问题:用户使用自己的脚本安装了vpn,使用vpn账号,密码可以登陆但是无法上网。解决方法:开启linux转发功能命令:   #sed -i 's/net.ipv4.ip_forward = 0/net.ipv4.ip_forward = 1/' /etc/sysctl.conf#/sbin/sysctl -p ------------------------- 问题:突然发现访问网站很慢,服务器的cpu、内存和磁盘使用率都正常解决:该问题的主要解决方法参考:http://help.aliyun.com/manual?helpId=1724,但是根据该方法部分系统会报error: "net.ipv4.ip_conntrack_max" is an unknown key ,因此可尝试将方案中的语句修改成:net.ipv4.nf_conntrack_max = 1048576主要部分系统是nf_conntrack 而不是 ip_conntrack 模块。具体可以使用命令确认具体使用了什么模块:modprobe -l|grep conntrack ------------------------- 问题:用户反馈无法远程访问,无法ssh解决:1.ping云服务器ip地址可以ping通 2.使用ECS连接管理终端查看sshd服务是否正常运行,重启sshd服务提示有错误,并且在/var/empty/sshd 目录权限有错误,导致sshd服务无法正常运行 3. 使用命令chown –R root:root /var/empty/sshd 和chmod 744 /var/empty/sshd即可,测试恢复正常可以远程。 ------------------------- 问题:用户反馈客户反馈安装桌面环境失败,执行yum groupinstall "GNOME Desktop Environment"报如下错误:Warning: Group GNOME Desktop Environment does not exist. No packages in any requested group available to install or update。解决:从错误提示中可以看出,不存在GNOME Desktop Environment执行yum grouplist查询发现 GNOME Desktop Environment 已经是 Desktop整理了以下安装步骤:          1、yum groupinstall "X Window System"          2、yum groupinstall "Desktop"          3、安装VNC SERVER yum install tigervnc-server          4、修改配置文件 vi /etc/sysconfig/vncservers添加如下内容:          VNCSERVERS="1:root"             VNCSERVERARGS[1]="-geometry 1024x768"           5、给vnc加密  vncpasswd 输入两次密码           6、重新启动服务 service vpnserver restart完成以上步骤,我们就可以使用VNC客户端连接了 ------------------------- 问题:用户反馈ECS云服务器做域控制器,其他外部服务器无法加入该域中,反之可以解决:将客户ECS服务器开启RemoteRegistry服务,安装域控制器使用外部云服务器加入域中,发现能够解析成功,且能够弹出用户名密码授权界面,但是确定后报网络错误,经过多次尝试,发现最终问题在DNS上,由于ECS服务器有2块网卡公网和内网,因此安装后会有2条A记录分别指向公网和内网所以测试PING域名会解析到公网上,产生了DNS缓存因此很难看到内网地址出现,但是加入域请求时用解析到的是公网地址,验证身份时很可能请求到的就是内网地址,因此造成网络不通从而无法验证。将客户端HOSTS绑定域名到公网地址问题解决。 ------------------------- 问题:用户反馈windows server 2008无法远程,主机内部通信正常解决过程:1、  检查内部是否能够远程,发现服务器内部网络正常,远程localhost也正常2、  检查防火墙配置,发现防火墙无法打开3、  启动防火墙服务器,报错4、  检查防火墙注册表信息,发现丢失,将相同系统的注册表键值导入5、  再次启动防火墙,报错没有权限,错误代码70246、  选择注册表HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\SharedAccess将其权限修改添加NT SERVICE\mpssvc并赋予完全控制权限7、启动防火墙服务,远程恢复正常 ------------------------- 问题:用户反馈微软雅黑, sans-serif]服务器网络不通,无法远程,报错情况见下图。网上搜索方法无外乎都是安装glibc.i686,原因一般是64位系统下安装了32位程序,但是没有对应的版本的glibc库导致 这种情况下下虽然service无法启动网卡,但是ifup是可以激活网卡的处理方法如下:sed -i '/exclude/ s/^/#/g' /etc/yum.conf&&ifup eth1&&yum install glibc.i686 -y#修改 /etc/yum.conf 找到包含exclude的行在行首插入#注释(我们64位镜像默认排除了*i?86的包,所以这里要修改一下)#启动eth1网卡,安装32位glibc库,执行后一般即可搞定 ------------------------- 问题:服务器上的Cisco VPN客户端拨入远端VPN服务器网络无法通信,其他外地客户端拨入远端VPN服务器均正常解决:1)查看客户VPN连接成功,但是无数据通信,PING包无法到达远端内网地址2)检查VPN客户端拨号日志,发现添加远端路由失败3)关闭服务器安全狗,重新连接VPN依旧失败。4)检查系统路由表,发现客户VPN段内网地址与VM内网地址段冲突,造成路由表添加失败;询问客户无使用我方SLB\RDS等内网产品后将内网网卡禁用,重新拨号连接,依旧发现路由表添加失败。5)手动添加路由后,VPN网络正常 ------------------------- 问题:服务器上的Cisco VPN客户端拨入远端VPN服务器网络无法通信,其他外地客户端拨入远端VPN服务器均正常解决:1)查看客户VPN连接成功,但是无数据通信,PING包无法到达远端内网地址2)检查VPN客户端拨号日志,发现添加远端路由失败 3)关闭服务器安全狗,重新连接VPN依旧失败。4)检查系统路由表,发现客户VPN段内网地址与VM内网地址段冲突,造成路由表添加失败;询问客户无使用我方SLB\RDS等内网产品后将内网网卡禁用,重新拨号连接,依旧发现路由表添加失败。5)手动添加路由后,VPN网络正常 ------------------------- 问题:使用一件安装包安装环境php报错 php virtual memory exhausted: Cannot allocate memory解决:该问题一般出现在512M内存的系统上,内存不足导致,可以让用户升级内存,升级内存后解决。 ------------------------- 问题:用户反馈Windows服务器无法远程,连接的时候提示协议错误。解决:用户反馈远程连接端口是3188,注册表中查询远程连接端口确实被改成了3188,但是在主机上远程连接也提示协议错误,使用netstat -nao 分析发现 3188对应的进程pid为4,对应经查system,找测试测试机对比,发现远程连接端口对应进程是svchost,修改注册表远程连接端口为3389后,测试恢复正常。] ------------------------- 问题:用date命令修改Linux系统的时间为什么无效解决:需要手动修改一下系统的时区才能显示正确的时间,这里以上海时区为例1. 找到相应的时区文件 /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai用这个文件替换当前的文件/etc/localtime#cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime2. 修改/etc/sysconfig/clock文件,修改为: ZONE="Asia/Shanghai" UTC=true ARC=false 3. 一般只需要这两步就可以了,或者再执行下句命令校正一下时间/usr/sbin/ntpdate –u 0.asia.pool.ntp.org4. 如果没有安装ntp程序包则先执行下面这条语句yum install -y ntp* ------------------------- 问题:linux服务器x64位安装32位软件包(如libstc++.i386等)安装不上的解决方法解决方法:如果有用户反馈在linux服务器x64位安装32位软件包(如libstc++.i386等)不安装不上,可以尝试让用户在/etc/yum.conf 文件中将exclude=*.i386 kernel kernel-xen kernel-debug 注释掉,在进行安装尝试,参考http://blog.csdn.net/lixiucheng005/article/details/8787856 ------------------------- 问题:云服务器的物理机宕机怎么办?云服务器是部署在物理机上的,底层物理机性能出现异常或者其他原因都会导致物理机宕机,当检测到云服务器所在的物理机机发生故障,系统会启动保护性迁移,将您的服务器迁移到性能正常的宿主机上 ,一旦发生宕机迁移,您的服务器就会被重启,如果您希望您的服务器重启以后应用服务器自动恢复,需要您把应用程序设置成开机自动启动,如果应用服务连接的数据库,需要在程序中设置成自动重连机制。 ------------------------- 问题:Linux 服务起出现500 OOPS: vsftpd: cannot locate user specified in 'ftp_username':ftp错误? vsftp无法使用,尝试查看/etc/passwd下的目录发现用户使用的账号没有问题,但是尝试telnet 127.0.0.1 21 的时候主机报错500 OOPS: vsftpd: cannot locate user specified in 'ftp_username':ftp 处理办法在/etc/vsftpd.conf 文件内加入ftp_username=nobody 保存,该问题即可解决 ------------------------- 问题:物理机宕机迁移怎么办?云服务器是部署在物理机上的,底层物理机性能出现异常或者其他原因都会导致物理机宕机,当检测到云服务器所在的物理机机发生故障,系统会启动保护性迁移,将您的服务器迁移到性能正常的宿主机上 ,一旦发生宕机迁移,您的服务器就会被重启,如果您希望您的服务器重启以后应用服务器自动恢复,需要您把应用程序设置成开机自动启动,如果应用服务连接的数据库,需要在程序中设置成自动重连机制。 ------------------------- 问题:FTP上传经常中断怎么办?在使用FTP软件进行数据传输时有时会出现断开连接的情况,这和网络环境、硬件环境和软件环境都可能有关系。如果您在FTP管理里出现经常中断的情况,您可以将您要上传的网站程序文件压缩成一个压缩文件,使用FLASHFXP等FTP软件进行断点续传,压缩文件上传之后再在服务器中进行解压缩操作即可。(也有小概率可能受到网络原因传输过程中压缩包损坏,需要再次上传,所以巨大文件建议分割压缩) ------------------------- 问题:无法ping通服务器地址怎么办?通过站长工具—超级ping来分析一下是否是全国范围内都无法ping通云服务器。超级ping地址:http://ping.chinaz.com/如果是全国范围内都突然无法ping通云服务器地址,但是服务器是在正常运行的则可以到www.aliyun.com上提交工单;如果只是本地无法ping通云服务器则在本地使用traceroute或者tracert命令来获取本地到云服务器的路由信息再到www.aliyun.com上提交工单,寻求aliyun的技术支持

qilu 2019-12-02 03:09:51 0 浏览量 回答数 0

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工作流:   根据 WfMC 的定义,工作流(Workflow)就是自动运作的业务过程部分或整体,表现为参与者对文件、信息或任务按照规程采取行动,并令其在参与者之间传递。简单地说,工作流就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务。   工作流是针对工作中具有固定程序的常规活动而提出的一个概念。通过将工作活动分解成定义良好的任务、角色、规则和过程来进行执行和监控,达到提高生产组织水平和工作效率的目的。工作流技术为企业更好地实现经营目标提供了先进的手段。   1993年,国际工作流管理联盟(Workflow Management Coalition,WfMC)的成立标志着工作流技术开始进入相对成熟的阶段。为了实现不同工作流产品之间的互操作,WfMC在工作流管理系统的相关术语、体系结构及应用编程接口等方面制定了一系列标准。工作流管理联盟给出的工作流定义是:工作流是指整个或部分经营过程在计算机支持下的全自动或半自动化。在实际情况中可以更广泛地把凡是由计算机软件系统(工作流管理系统)控制其执行的过程都称为工作流。   一个工作流包括一组活动及它们的相互顺序关系,还包括过程及活动的启动和终止条件,以及对每个活动的描述。工作流管理系统指运行在一个或多个工作流引擎上用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它与工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。   一、工作流管理:   通常,工作流管理系统指运行在一个或多个称为工作流机的软件上的用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件系统,它和工作流执行者(人、应用)交互,推进工作流实例的执行,并监控工作流的运行状态。在这里需要强调指出的是工作流管理系统不是企业的业务系统。在很大程度上,工作流管理系统为企业的业务系统运行提供一个软件支撑环境,非常类似于在单个计算机上的操作系统。只不过工作流管理系统支撑的范围比较大、环境比较复杂而已,所以也有人称工作流管理系统是业务操作系统(BOS - Business Operating System)。在工作流管理系统的支撑下,通过集成具体的业务应用软件和操作人员的界面操作,才能够良好地完成对企业经营过程运行的支持。所以,工作流管理系统在一个企业或部门的经营过程中的应用过程是一个业务应用软件系统的集成与实施过程。   二、工作流管理系统:   工作流管理系统可以用来定义与执行不同覆盖范围(单个工作者、部门、全企业、企业间)、不同时间跨度(分钟、小时、天、月)的经营过程。这完全取决于实际应用背景的需求。按照经营过程以及组成活动的复杂程度的不同,工作流管理系统可以采取许多种实施方式,在不同的实施方式中,所应用的信息技术、通信技术和支撑系统结构会有很大的差别。工作流管理系统的实际运行环境可以是在一个工作组内部或者在全企业的所有业务部门。   三、业务过程:   业务过程(business process)就是活动的集合,这些活动均关联于特定的托付事项(commitment),为过程的产出增值。相对于“工作流”,业务过程是一个更一般化的统称,而工作流这个词,则已经不能仅从字面含义或原理上去理解,它已经被赋予了更深一层的特定含义——专指基于信息技术规划、运作、管理的业务过程。   四、自动与协调:   “自动”(automate)是工作流的一个特征,但这主要是指它自动进行的特征,而不是说没有人的参与。工作流实际上是一个人-电脑协调的混合过程,在一个实际的工作流中,通常总有些步骤是人完成的。协调是工作流管理的一个目标或者特征,这包括了人与人、人与电脑,电脑(软件)之间等多种层面的含义。   五、监察与控制:   监察(Monitoring)与控制(Contorl)是工作流系统的重要功能与特征。这不仅包括对正在发生的业务过程(工作流),还包括它的定义或改变(比如BPR的过程)。这是工作流系统带给我们的明显好处之一。   六、标准化:   作流的概念被明确提出并得到重视的同时,人们就认识到了“标准化”在其中的重要性,有关工作流的标准开发和推广,基本是与“工作流”的开发和推广同步进行的。在这方面目前的权威性机构,是“工作流管理联盟”(Workflow Management Coalition, WfMC)。它成立于1993年8月,目前已拥有 130 余个成员,成员包括工作流产品的供应者、应用者,有关大学和研究机构和个人,是一个国际性的非赢利组织。在最近的投资成员(Funding members)清单中,可以看到诸如 Baan, HP, IBM, Microsoft, Oracle, Peplesoft, SAP AG, Xerox 等机构。   七、工作流与重规划:   从逻辑上,对工作流的关注和研究可以看作是对业务过程重规划(BPR)的一种深化。BPR的观点,要求我们将眼光投向实际业务进行的过程,但这个过程应当是什么样的,怎样分析、构造?工作流就是一个具体的、操作性的答案,它可以令我们从神秘的、难以预测和控制的“头脑风暴式”的“艺术的”业务过程创造,变成解析的、技术的、可控制和预测的工程化过程,如此,才真正体现出 re-engineering 中 engineering 的意义。   工作流与 BPR 的概念,已经被几乎所有的研究者联系在一起研究和应用。在这个领域有一个非常活跃的组织,即国际工作流与重规划协会( Workflow And Reengineering International Association, WARIA)。   八、工作流与企业工程:   无论从理论、方法上,还是对象、内容上,我们都有理由将“工作流”看作是企业工程的一部分。实际上,已有的关于工作流体系的描述,本身就是一个通用的业务模型框架。仅仅囿于工作流是不够的,必须对整个体系的目标及所有相关要素综合考虑——这正是企业工程。   九、工作流与IT应用体系:   与以往已经被采用的企业 IT 应用体系,例如 MRPII 或 ERP 相比,WFMS是一个相当重要的里程碑。(ERP的概念并不确定,我这里仅指其基本或较早期的含义而言)。从用户的角度,WFMS带来(或将要带来)的变化是极其强烈的,甚至可以形容为一种用户“梦想”的实现。   在一些老的“模块化”的产品中,系统的设计是通常是基于任务分割的,作业项目之间是分裂的。面向对象的技术,并不能直接解决这个的问题,相反,往往使系统变得更加混乱和琐碎。从操作上,典型地,我们必须不断地在层次结构的功能表(比如下拉菜单)或对象之间“进进退退”,或者在“神出鬼没”的对象以及相关菜单中捉迷藏。   工作流管理系统是一个真正的“人-机”系统,用户是系统中的基本角色,是直接的任务分派对象,他或她可以直接看到电脑针对自己列出的“任务清单”,跟踪每一项任务的状态,或继续一项任务,而不必从一个模块退出,进入另一个模块,搜索相应任务的线索。前者是面向功能或对象的,而后者是直接面向用户的。这样,用户的任务分派和任务的完成状态,可以被最大程度地电脑化和受到控制。   现在的典型工作流产品是客户-服务软件。而日益增长的重要途径是通过万维网界面,它可以令客户或远程的职员更好地参与。工作流的定义经常是借助于图形化工具,依照业务过程实例的情况定义相应工作的安排   OA(办公自动化): 引自肖淑男 2001-2-20   通常,OA 就是办公自动化,英文Office Automation的缩写。通过流程或特定环节与日常事务联系在一起,使公文在流转、审批、发布等方面提高效率,实现办公管理规范化和信息规范化,降低企业运行成本的一套系统的统称。   多年来,OA尚无一个确切的定义,人们对OA的看法和理解各有不同。笔者认为:OA本身就不是一个有确定界定的概念,它是一个过程、一种境界。它随技术的发展而发展,随人们办公方式和习惯以及管理思想的变化而变化。在技术发展过程中的每一个阶段,人们给OA赋予了不同的内容和新的想象,技术与管理的进步给OA打下了每一步发展的历史烙印。同时,不同行业、不同层次的人对OA的看法和理解也各有不同。也许正是OA这种变化和发展的特点使之成为30多年来常新不衰的话题。   现在有一种较普遍的偏见:认为OA仅仅是诸如公文流转、收发文管理、档案管理、会议安排、文献检索、电子表格、电子邮件等等这些非结构化数据的处理和交换过程,面向的用户群也只是机关办公室或企业的职能部门、文秘部门。其实,今天看来,OA应有更丰富的内容和层面,更广泛的用户群。以下是笔者对OA在功能上以及所涉及的技术范畴的肤浅理解,愿与同行商榷。   功能方面:广义面言,OA应该是一个企业除了生产控制之外的一切信息处理与管理的集合。它面向不同层次的使用者,便有不同的功能表现:   对于企业高层领导而言,OA是决策支持系统(DSS)。OA运用科学的数学模型,结合企业内部/外部的信息为条件,为企业领导提供决策参考和依据;   对于中层管理者而言:OA是信息管理系统(IMS),OA利用业务各环节提供的基础“数据”,提炼出有用的管理“信息”,把握业务进程,降低经营风险,提高经营效率;   对于普通员工而言:OA是事务/业务处理系统。OA为办公室人员提供良好的办公手段和环境,使之准确、高效,愉快地工作。   技术范畴:OA是计算机技术在办公业务中的合理应用。计算机技术是OA的前提。如果脱离计算机技术面阔谈OA,无异于痴人说梦。没有计算机技术,OA便成无源之水、无本之木。计算机对信息的存储与处理能力极大地改变了人们的办公方式,提高了工作效率。如:要建立决策支持系统,则需要数据仓库 、OLAP等技术;要建立信息管理系统,则要有数据库、程序设计语言等技术;要建立事务/业务处理系统,则离不开数据库、设计良好的人机界面和工作流控制、OLTP等技术。   OA是利用通信技术来实现人与机器、机器与机器及人与人的交流。通信技术是OA的基础。现代办公室不再是孤军奋战,而是一个团队的协同工作,团队中成员之间的协调、合作离不开通信技术;现代办公室也不再是闭门造车,企业需要与外界广泛的信息交流,这更离不开通信技术。没有通信技术的支持,OA便成空中楼阁。   OA是科学的管理思想在先进的技术手段下的物化。科学的管理思想是实现OA的核心。计算机技术和通信技术仅仅是为实现OA打下了基础,提供了可能。要真正实现OA,还需物化人类思维中科学管理的内容。正如仅有优质的画笔、画板、颜料而没有达.芬奇,就不会有蒙娜尼莎的微笑一样。不体现人类管理智慧,就不会有真正的OA,如果有,也只是技术的堆砌和摆设。   由此而知,OA是计算机技术、通信技术与科学的管理思想完美结合的一种境界和理想。我们一直在为实现OA而努力,但我们的成果仅仅是在某些环节、某些方面、部分地实现了OA的功能,与真正的OA尚有差距,差距的根本在于应用系统对管理思想的实现方面。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 03:00:25 0 浏览量 回答数 0

问题

企业运营对DevOps的「傲慢与偏见」

忆远0711 2019-12-01 21:32:29 9823 浏览量 回答数 0

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优势与挑战并存着,网络虚拟化的6大要点

hamtyb 2019-12-01 20:27:33 9831 浏览量 回答数 0

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

问题

关于多线程编程您不知道的 5 件事:报错

kun坤 2020-06-07 21:21:26 0 浏览量 回答数 1

问题

【互联网人晨报】4月最前沿-瑞幸暴雷、NASA制定全球第一张地下水地图

问问小秘 2020-04-03 10:47:18 448 浏览量 回答数 1

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回 2楼(zc_0101) 的帖子 您好,       您的问题非常好,SQL SERVER提供了很多关于I/O压力的性能计数器,请选择性能计算器PhysicalDisk(LogicalDisk),根据我们的经验,如下指标的阈值可以帮助你判断IO是否存在压力: 1.  % Disk Time :这个是磁盘时间百分比,这个平均值应该在85%以下 2.  Current Disk Queue Length:未完成磁盘请求数量,这个每个磁盘平均值应该小于2. 3.  Avg. Disk Queue Length:磁盘请求队列的平均长度,这个每个磁盘平均值也应该小于2 4.  Disk Transfers/sec:每次磁盘传输数量,这个每个磁盘的最大值应该小于100 5.  Disk Bytes/sec:每次磁盘传入字节数,这个在普通的磁盘上应该在10M左右 6.  Avg. Disk Sec/Read:从磁盘读取的平均时间,这个平均值应该小于10ms(毫秒) 7.  Avg. Disk Sec/Write:磁盘写入的平均时间,这个平均值也应该小于10ms(毫秒) 以上,请根据自己的磁盘系统判断,比如传统的机械臂磁盘和SSD有所不同。 一般磁盘的优化方向是: 1. 硬件优化:比如使用更合理的RAID阵列,使用更快的磁盘驱动器,添加更多的内存 2. 数据库设置优化:比如创建多个文件和文件组,表的INDEX和数据放到不同的DISK上,将数据库的日志放到单独的物理驱动器,使用分区表 3. 数据库应用优化:包括应用程序的设计,SQL语句的调整,表的设计的合理性,INDEX创建的合理性,涉及的范围很广 希望对您有所帮助,谢谢! ------------------------- 回 3楼(鹰舞) 的帖子 您好,      根据您的描述,由于查询产生了副本REDO LOG延迟,出现了架构锁。我们知道SQL SERVER 2012 AlwaysOn在某些数据库行为上有较多变化。我们先看看架构锁: 架构锁分成两类: 1. SCH-M:架构更改锁,主要发生在数据库SCHEMA的修改上,从你的描述看,没有更改SCHEMA,那么可以排除这个因素 2. SCH-S:架构稳定锁,主要发生在数据库的查询编译等活动 根据你的情况,应该属于SCH-S导致的。查询编译活动主要发生有新增加了INDEX, 更新了统计信息,未参数化的SQL语句等等 对于INDEX和SQL语句方面应,我想应该不会有太多问题。 我们重点关注一下统计信息:SQL SERVER 2012 AG副本的统计信息维护有两种: 1. 主体下发到副本 2. 临时统计信息存储在TEMPDB 对于主体下发的,我们可以设置统计信息的更新行为,自动更新时,可以设置为异步的(自动更新统计信息必须首先打开): USE [master] GO ALTER DATABASE [Test_01]     SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC ON WITH NO_WAIT GO 这样的话查询优化器不等待统计信息更新完成即编译查询。可以优化一下你的BLOCK。 对于临时统计信息存储在TEMPDB里面也是很重要的,再加上ALWAYSON的副本数据库默认是快照隔离,优化TEMPDB也是必要的,关于优化TEPDB这个我想大部分都知道,这里只是提醒一下。 除了从统计信息本身来解决,在查询过程中,可以降低查询的时间,以尽量减少LOCK的时间和范围,这需要优化你的SQL语句或者应用程序。 以上,希望对您有所帮助。谢谢! ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 这是一个关于死锁的问题,为了能够提供帮助一些。请根据下列建议进行: 1.    跟踪死锁 2.    分析死锁链和原因 3.    一些解决办法 关于跟踪死锁,我们首先需要打开1222标记,例如DBCC TRACEON(1222,-1), 他将收集的信息写入到死锁事件发生的服务器上的日志文件中。同时建议打开Profiler的跟踪信息: 如果发生了死锁,需要分析死锁发生的根源在哪里?我们不是很清楚你的具体发生死锁的形态是怎么样的。 关于死锁的实例也多,这里不再举例。 这里只是提出一些可以解决的思路: 1.    减少锁的争用 2.    减少资源的访问数 3.    按照相同的时间顺序访问资源 减少锁的争用,可以从几个方面入手 1.    使用锁提示,比如为查询语句添加WITH (NOLOCK), 但这还取决于你的应用是否允许,大部分分布式的系统都是可以加WITH (NOLOCK), 金融行业可能需要慎重。 2.    调整隔离级别,使用MVCC,我们的数据库默认级别是READ COMMITED. 建议修改为读提交快照隔离级别,这样的话可以尽量读写不阻塞,只不过MVCC的ROW VERSION保存到TEMPDB下面,需要维护好TEMPDB。当然如果你的整个数据库隔离级别可以设置为READUNCOMMINTED,这些就不必了。 减少资源的访问数,可以从如下几个方面入手: 1.    使用聚集索引,非聚集INDEX的叶子页面与堆或者聚集INDEX的数据页面分离。因此,如果对非聚集INDEX 操作的话,会产生两个锁,一个是基本表,一个是非聚集INDEX。而聚集INDEX就不一样,聚集INDEX的叶子页面和表的数据页面相同,他只需要一个LOCK。 2.    查询语句尽量使用覆盖INDEX, 使用全覆盖INDEX,就不需要访问基本表。如果没有全覆盖,还会通过RID或者CLUSTER INDEX访问基本表,这样产生的LOCK可能会与其他SESSION争用。 按照相同的时间顺序访问资源: 确保每个事务按照相同的物理顺序访问资源。两个事务按照相同的物理顺序访问,第一个事务会获得资源上的锁而不会被第二个事务阻塞。第二个事务想获得第一个事务上的LOCK,但被第一个事务阻塞。这样的话就不会导致循环阻塞的情况。 ------------------------- 回 4楼(leamonjxl) 的帖子 两种方式看你的业务怎么应用。这里不仅是分表的问题,还可能存在分库,分服务器的问题。取决与你的架构方案。 物理分表+视图,这是一种典型的冷热数据分离的方案,大致的做法如下: 1.    保留最近3个月的数据为当前表,也即就是我们说的热数据 2.    将其他数据按照某种规则分表,比如按照年或者季度或者月,这部分是相对冷的数据 分表后,涉及到几个问题: 第一问题是,转移数据的过程,一般是晚上业务比较闲来转移,转移按照一定的规则来做,始终保持3个月,这个定时任务本身也很消耗时间 再者,关于查询部分,我想你们的数据库服务器应该通过REPLICATION做了读写分离的吧,主库我觉得压力不会太大,主要是插入或者更新,只读需要做视图来包含全部的数据,但通过UNION ALL所有分表的数据,最后可能还是非常大,在某些情况下,性能不一定好。这个是不是业务上可以解决。比如,对于1年前的历史数据,放在单独的只读上,相对热的数据放在一起,这样压力也会减少。 分区表的话,因为涉及到10亿数据,要有好的分区方案,相对比较简单一点。但对于10亿的大表,始终是个棘手的问题,无论分多少个分区,单个服务器的资源也是有限的。可扩展性方面也存在问题,比如在只读上你没有办法做服务器级别的拆分了。这可能也会造成瓶颈。 现在很多企业都在做分库分表,这些的要解决一些高并发,数据量大的问题。不知是否考虑过类似于中间件的方案,比如阿里巴巴的TDDL类似的方案,如果你有兴趣,可以查询相关资料。 ------------------------- 回 9楼(jiangnii) 的帖子 阿里云数据库不仅提供一个数据库,还提供数据库一种服务。阿里云数据库不仅简化了基础架构的部署,还提供了数据库高可用性架构,备份服务,性能诊断服务,监控服务,专家服务等等,保证用户放心、方便、省心地使用数据库,就像水电一样。以前的运维繁琐的事,全部由阿里云接管,用户只需要关注数据库的使用和具体的业务就好。 关于优化和在云数据库上处理大数据量或复杂的数据操作方面,在云数据库上是一样的,没有什么特别的地方,不过我们的云数据库是使用SSD磁盘,这个比普通的磁盘要快很多,IO上有很大的优势。目前单个实例支持1T的数据量大小。陆续我们会推出更多的服务,比如索引诊断,连接诊断,容量分析,空间诊断等等,这些工作可能是专业的DBA才能完成的,以后我们会提供自动化的服务来为客户创造价值,希望能帮助到客户。 谢谢! ------------------------- 回 12楼(daniellin17) 的帖子 这个问题我不知道是否是两个问题,一个是并行度,另一个是并发,我更多理解是吞吐量,单就并行度而言。 提高并行度需要考虑的因素有: 1.    可用于SQL SERVER的CPU数量 2.    SQL SERVER的版本(32位/64位) 3.    可用内存 4.    执行的查询类型 5.    给定的流中处理的行数 6.    活动的并发连接数量 7.    sys.configurations参数:affinity mask/max server memory (MB)/ max degree of parallelism/ cost threshold for parallelism 以DOP的参数控制并行度为例,设置如下: SELECT * FROM sys.configurations WITH (NOLOCK) WHERE name = 'max degree of parallelism' EXEC sp_configure 'max degree of parallelism',2 RECONFIGURE WITH OVERRIDE 经过测试,DOP设置为2是一个比较适中的状态,特别是OLTP应用。如果设置高了,会产生较多的SUSPEND进程。我们可以观察到资源等待资源类型是:CXPACKET 你可以用下列语句去测试: DBCC SQLPERF('sys.dm_os_wait_stats',CLEAR) SELECT * FROM sys.dm_os_wait_stats WITH (NOLOCK) ORDER BY 2 DESC ,3 DESC 如果是吞吐量的话。优化的范围就很广了。优化是系统性的。硬件配置我们选择的话,大多根据业务量来预估,然后考虑以下: 1.    RAID的划分,RAID1适合存放事务日志文件(顺序写),RAID10/RAID5适合做数据盘,RAID10是条带化并镜像,RAID5条带化并奇偶校验 2.    数据库设置,比如并行度,连接数,BUFFER POOL 3.    数据库文件和日志文件的存放规则,数据库文件的多文件设置规则 4.    TEMPDB的优化原则,这个很重要的 5.    表的设计方面根据业务类型而定 6.    CLUSTERED INDEX和NONCLUSTERED INDEX的设计 7.    阻塞分析 8.    锁和死锁分析 9.    执行计划缓冲分析 10.    存储过程重编译 11.    碎片分析 12.    查询性能分析,这个有很多可以优化的方式,比如OR/UNION/类型转换/列上使用函数等等 我这里列举一个高并发的场景: 比如,我们的订单,比如搞活动的时候,订单刷刷刷地增长,单个实例可能每秒达到很高很高,我们分析到最后最常见的问题是HOT PAGE问题,其等待类型是PAGE LATCH竞争。这个过程可以这么来处理,简单列几点,可以参考很多涉及高并发的案例: 1.    数据库文件和日志文件分开,存放在不同的物理驱动器磁盘上 2.    数据库文件需要与CPU个数形成一定的比例 3.    表设计可以使用HASH来作为表分区 4.    表可以设置无序的KEY/INDEX,比如使用GUID/HASH VALUE来定义PRIMARY KEY CLUSTER INDEX 5.    我们不能将自增列设计为聚集INDEX 这个场景只是针对高并发的插入。对于查询而言,是不适合的。但这些也可能导致大量的页拆分。只是在不同的场景有不同的设计思路。这里抛砖引玉。 ------------------------- 回 13楼(zuijh) 的帖子 ECS上现在有两种磁盘,一种是传统的机械臂磁盘,另一种是SSD,请先诊断你的IO是否出现了问题,本帖中有提到如何判断磁盘出现问题的相关话题,请参考。如果确定IO出现问题,可以尝试使用ECS LOCAL SSD。当然,我们欢迎你使用云数据库的产品,云数据库提供了很多有用的功能,比如高可用性,灵活的备份方案,灵活的弹性方案,实用的监控报警等等。 ------------------------- 回 17楼(豪杰本疯子) 的帖子 我们单个主机或者单个实例的资源总是有限的,因为涉及到很大的数据量,对于存储而言是个瓶颈,我曾使用过SAN和SAS存储,SAN存储的优势确实可以解决数据的灵活扩展,但是SAN也分IPSAN和FIBER SAN,如果IPSAN的话,性能会差一些。即使是FIBER SAN,也不是很好解决性能问题,这不是它的优势,同时,我们所有DB SERVER都连接到SAN上,如果SAN有问题,问题涉及的面就很广。但是SAS毕竟空间也是有限的。最终也会到瓶颈。数据量大,是造成性能问题的直接原因,因为我们不管怎么优化,一旦数据量太大,优化的能力总是有限的,所以这个时候更多从架构上考虑。单个主机单个实例肯定是抗不过来的。 所以现在很多企业在向分布式系统发展,对于数据库而言,其实有很多形式。我们最常见的是读写分离,比如SQL SERVER而言,我们可以通过复制来完成读写分离,SQL SERVER 2012及以后的版本,我们可以使用ALWAYSON来实现读写分离,但这只能解决性能问题,那空间问题怎么解决。我们就涉及到分库分表,这个分库分表跟应用结合得紧密,现在很多公司通过中间件来实现,比如TDDL。但是中间件不是每个公司都可以玩得转的。因此可以将业务垂直拆分,那么DB也可以由此拆分开来。举个简单例子,我们一个典型的电子商务系统,有订单,有促销,有仓库,有配送,有财务,有秒杀,有商品等等,很多公司在初期,都是将这些放在一个主机一个实例上。但是这些到了一定规模或者一定数据量后,就会出现性能和硬件资源问题,这时我们可以将它们独立一部分获完全独立出来。这些都是一些好的方向。希望对你有所帮助。 ------------------------- 回 21楼(dt) 的帖子 问: 求大数据量下mysql存储,优化方案 分区好还是分表好,分的过程中需要考虑事项 mysql高并发读写的一些解决办法 答: 分区:对于应用来说比较简单,改造较少 分表: 应用需较多改造,优点是数据量太大的情况下,分表可以拆分到多个实例上,而分区不可以。 高并发优化,有两个建议: 1.    优化事务逻辑 2.    解决mysql高并发热点,这个可以看看阿里的一个热点补丁: http://www.open-open.com/doc/view/d58cadb4fb68429587634a77f93aa13f ------------------------- 回 23楼(aelven) 的帖子 对于第一个问题.需要看看你的数据库架构是什么样的?比如你的架构具有高可用行?具有读写分离的架构?具有群集的架构.数据库应用是否有较冷门的功能。高并发应该不是什么问题。可扩展性方面需要考虑。阿里云数据库提供了很多优势,比如磁盘是性能超好的SSD,自动转移的高可用性,没有任何单点,自动灵活的备份方案,实用的监控报警,性能监控服务等等,省去DBA很多基础性工作。 你第二个问题,看起来是一个高并发的场景,这种高并发的场景容易出现大量的LOCK甚至死锁,我不是很清楚你的业务,但可以建议一下,首先可以考虑快照隔离级别,实现行多版本控制,让读写不要阻塞。至于写写过程,需要加锁的粒度降低最低,同时这种高并发也容易出现死锁,关于死锁的分析,本帖有提到,请关注。 第三个问题,你用ECS搭建自己的应用也是可以的,RDS数据库提供了很多功能,上面已经讲到了。安全问题一直是我们最看重的问题,肯定有超好的防护的。 ------------------------- 回 26楼(板砖大叔) 的帖子 我曾经整理的关于索引的设计与规范,可以供你参考: ----------------------------------------------------------------------- 索引设计与规范 1.1    使用索引 SQL SERVER没有索引也可以检索数据,只不过检索数据时扫描这个表而异。存储数据的目的,绝大多数都是为了再次使用,而一般数据检索都是带条件的检索,数据查询在数据库操作中会占用较大的比例,提高查询的效率往往意味着整个数据库性能的提升。索引是特定列的有序集合。索引使用B-树结构,最小优化了定位所需要的键值的访问页面量,包含聚集索引和非聚集索引两大类。聚集索引与数据存放在一起,它决定表中数据存储的物理顺序,其叶子节点为数据行。 1.2    聚集索引 1.2.1    关于聚集索引 没聚集索引的表叫堆。堆是一种没有加工的数据,以行标示符作为指向数据存储位置的指针,数据没有顺序。聚集索引的叶子页面和表的数据页面相同,因此表行物理上按照聚集索引列排序,表数据的物理顺序只有一种,所以一个表只有一个聚集索引。 1.2.2    与非聚集索引关系 非聚集索引的一个索引行包含指向表对应行的指针,这个指针称为行定位器,行定位器的值取决于数据页保存为堆还是被聚集。若是堆,行定位器指向的堆中数据行的行号指针,若是聚集索引表,行定位器是聚集索引键值。 1.2.3    设计聚集索引注意事项     首先创建聚集索引     聚集索引上的列需要足够短     一步重建索引,不要使用先DROP再CREATE,可使用DROP_EXISTING     检索一定范围和预先排序数据时使用,因为聚集索引的叶子与数据页面相同,索引顺序也是数据物理顺序,读取数据时,磁头是按照顺序读取,而不是随机定位读取数据。     在频繁更新的列上不要设计聚集索引,他将导致所有的非聚集所有的更新,阻塞非聚集索引的查询     不要使用太长的关键字,因为非聚集索引实际包含了聚集索引值     不要在太多并发度高的顺序插入,这将导致页面分割,设置合理的填充因子是个不错的选择 1.3    非聚集索引 1.3.1    关于非聚集索引 非聚集索引不影响表页面中数据的顺序,其叶子页面和表的数据页面时分离的,需要一个行定位器来导航数据,在将聚集索引时已经有说明,非聚集索引在读取少量数据行时特别有效。非聚集索引所有可以有多个。同时非聚集有很多其他衍生出来的索引类型,比如覆盖索引,过滤索引等。 1.3.2    设计非聚集索引     频繁更新的列,不适合做聚集索引,但可以做非聚集索引     宽关键字,例如很宽的一列或者一组列,不适合做聚集索引的列可作非聚集索引列     检索大量的行不宜做非聚集索引,但是可以使用覆盖索引来消除这种影响 1.3.3    优化书签查找 书签会访问索引之外的数据,在堆表,书签查找会根据RID号去访问数据,若是聚集索引表,一般根据聚集索引去查找。在查询数据时,要分两个部分来完成,增加了读取数据的开销,增加了CPU的压力。在大表中,索引页面和数据页面一般不会临近,若数据只存在磁盘,产生直接随机从磁盘读取,这导致更多的消耗。因此,根据实际需要优化书签查找。解决书签查找有如下方法:     使用聚集索引避免书签查找     使用覆盖索引避免书签查找     使用索引连接避免数据查找 1.4    聚集与非聚集之比较 1.4.1    检索的数据行 一般地,检索数据量大的一般使用聚集索引,因为聚集索引的叶子页面与数据页面在相同。相反,检索少量的数据可能非聚集索引更有利,但注意书签查找消耗资源的力度,不过可考虑覆盖索引解决这个问题。 1.4.2    数据是否排序 如果数据需要预先排序,需要使用聚集索引,若不需要预先排序就那就选择聚集索引。 1.4.3    索引键的宽度 索引键如果太宽,不仅会影响数据查询性能,还影响非聚集索引,因此,若索引键比较小,可以作为聚集索引,如果索引键够大,考虑非聚集索引,如果很大的话,可以用INCLUDE创建覆盖索引。 1.4.4    列更新的频度 列更新频率高的话,应该避免考虑所用非聚集索引,否则可考虑聚集索引。 1.4.5    书签查找开销 如果书签查找开销较大,应该考虑聚集索引,否则可使用非聚集索引,更佳是使用覆盖索引,不过得根据具体的查询语句而看。 1.5    覆盖索引 覆盖索引可显著减少查询的逻辑读次数,使用INCLUDE语句添加列的方式更容易实现,他不仅减小索引中索引列的数据,还可以减少索引键的大小,原因是包含列只保存在索引的叶子级别上,而不是索引的叶子页面。覆盖索引充当一个伪的聚集索引。覆盖索引还能够有效的减少阻塞和死锁的发生,与聚集索引类似,因为聚集索引值发生一次锁,非覆盖索引可能发生两次,一次锁数据,一次锁索引,以确保数据的一致性。覆盖索引相当于数据的一个拷贝,与数据页面隔离,因此也只发生一次锁。 1.6    索引交叉 如果一个表有多个索引,那么可以拥有多个索引来执行一个查询,根据每个索引检索小的结果集,然后就将子结果集做一个交叉,得到满足条件的那些数据行。这种技术可以解决覆盖索引中没有包含的数据。 1.7    索引连接 几乎是跟索引交叉类似,是一个衍生品种。他将覆盖索引应用到交叉索引。如果没有单个覆盖索引查询的索引而多个索引一起覆盖查询,SQL SERVER可以使用索引连接来完全满足查询而不需要查询基础表。 1.8    过滤索引 用来在可能没有好的选择性的一个或者多个列上创建一个高选择性的关键字组。例如在处理NULL问题比较有效,创建索引时,可以像写T-SQL语句一样加个WHERE条件,以排除某部分数据而检索。 1.9    索引视图 索引视图在OLAP系统上可能有胜算,在OLTP会产生过大的开销和不可操作性,比如索引视图要求引用当前数据库的表。索引视图需要绑定基础表的架构,索引视图要求企业版,这些限制导致不可操作性。 1.10    索引设计建议 1.10.1    检查WHERE字句和连接条件列 检查WHERE条件列的可选择性和数据密度,根据条件创建索引。一般地,连接条件上应当考虑创建索引,这个涉及到连接技术,暂时不说明。 1.10.2    使用窄的索引 窄的索引有可减少IO开销,读取更少量的数据页。并且缓存更少的索引页面,减少内存中索引页面的逻辑读取大小。当然,磁盘空间也会相应地减少。 1.10.3    检查列的唯一性 数据分布比较集中的列,种类比较少的列上创建索引的有效性比较差,如果性别只有男女之分,最多还有个UNKNOWN,单独在上面创建索引可能效果不好,但是他们可以为覆盖索引做出贡献。 1.10.4    检查列的数据类型 索引的数据类型是很重要的,在整数类型上创建的索引比在字符类型上创建索引更有效。同一类型,在数据长度较小的类型上创建又比在长度较长的类型上更有效。 1.10.5    考虑列的顺序 对于包含多个列的索引,列顺序很重要。索引键值在索引上的第一上排序,然后在前一列的每个值的下一列做子排序,符合索引的第一列通常为该索引的前沿。同时要考虑列的唯一性,列宽度,列的数据类型来做权衡。 1.10.6    考虑索引的类型 使用索引类型前面已经有较多的介绍,怎么选择已经给出。不再累述。 ------------------------- 回 27楼(板砖大叔) 的帖子 这两种都可以吧。看个人的喜好,不过微软现在的统一风格是下划线,比如表sys.all_columns/sys.tables,然后你再看他的列全是下划线连接,name     /object_id    /principal_id    /schema_id    /parent_object_id      /type    /type_desc    /create_date    /modify_date 我个人的喜好也是喜欢下划线。    

石沫 2019-12-02 01:34:30 0 浏览量 回答数 0

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Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的,GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造,以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用,你是要建 N 个 project 去维护,还是说按照部门或者组来组织这些项目呢?在 B 站的话,我们之前因为是 Monorepo,现在是按照部门去组织管理代码,就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的,每一个 app 就表示一个独立的微服务,它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面,app 的目录里面是有好多个子目录的,比方说我们的评论服务,会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg,可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然,还有一种方式,你可以按照 GitLab 的 project 去组织,但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话,部门里面有很多 app,app 目录怎么去组织?我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称,可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的,我们基本上是三段式的命名,比如账号业务,它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后,在这个 app 目录里面,你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录,我可能就是 account 目录,然后 VIP,在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务,比方说可能有一些是做 job,做定时任务或者流式处理的一些任务,有可能是做对外暴露的 API 的一些服务,这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface(BFF)、service、job(补充:还有一个 task,偏向定时执行,job 偏向流式) 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务,因为我们最终是面向终端用户的 API,面向 app,面向 PC 场景的,我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关,我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关,这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码,当然也可能是 gRPC 的(参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享)。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务,它不直接对外。也就是说,业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service,它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC,在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后,service 它因为不直接对外,service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service,很多应用除了有面向用户的一些接口,实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求,通常数据权限更高,从安全设计角度需要代码物理层面隔离,避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久,我们的错误码定义到底是放在哪里?我们目前的做法是,一个应用里面,假设你有多种角色,它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来,在这一个应用里面是可以复用的。注意,它只在这一个应用里面复用,它不会去跨服跨目录应用,它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况,现在展开讲一下具体到一个 service 里面,它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录,目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码,包含基于 pb 定义(我们使用 PB 作为 DSL 描述 API) 生成的 swagger.json。 而 cmd,就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件,比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话,它里面有四个子目录,分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射,它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao,你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis,最终返回的就是这些 model(存储映射)。Service 组织起来比较简单,就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server,因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一,那我们处于过渡阶段,所以 server 里面会有两个小目录,一个是 HTTP 目录,暴露的是 HTTP 接口,还有一个是 gRPC 目录,我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面,两个不同的启动的 server,就是说一个服务和启动两个端口,然后去暴露不同的协议,HTTP 接 RPC,它实际上会先 call 到 service,service 再 call 到 dao,dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是,因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用,为什么?因为可能从数据库里面取的敏感字段,当我们实际要返回到 api 的时候,可能要隐藏掉一些字段,在 Java 里面,会抽象的一个叫 DTO 的对象,它只是用来传输用的,同理,在我们 Go 里面,实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体(基于 PB Message 生成代码后的 struct)。 Rob Pike 当时说过的一句话,a little copying is better than a little dependency,我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面,有 internal 目录,我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它,跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说,我们看到 service 有一个 model,那我的 job 代码,我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model,那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享?对于这个问题,其实我们当时内部也争论过很久。我们认为,每一个微服务应该只对自己的 model 负责,所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy,也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码,去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用,因为你一改全错,当然了,你如果是拷贝的话,就是每个地方都要去改,那我们觉得,依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件,就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名,demo.service.v1,这个包使用的是三段式命名,全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID?我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候,是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性,但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的,这也是 DNS 出来的一个意义,所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字,在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义,它有个 Service Demo 代码,其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称,我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法,表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节,我们看一下 SayHello 这个方法,实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件,你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议,又暴露出 HTTP 的一个接口,这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下,我们刚刚目录里面有个 api 目录,实际这里面就是放这一个 PB 文件,描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么?实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档,因为写文档和写服务的定义,它本质上是两个步骤,特别容易不一致,接口改了,文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件,它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的,model 是一个存储层的结构体的一一映射,dao 处理一些数据读写包,比方说数据库缓存,server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server,所以它整个依赖顺序如下:main 函数启动 server,server 会依赖 api 定义好的 PB 文件,定义好这些方法或者是服务名之后,实际上生成代码的时候,比方说 protocbuf 生成代码的时候,它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service,它实际上是弱依赖的 api,就是说我的 server 启动以后,要注册一个具体的业务代码的逻辑,映射方法,映射名字,实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码,你就可以很方便地启动你的 server,把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server,和方法进行一一绑定。最后,dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message,这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象,所以说你要去手动 copy 它,把它最终返回。但是为了快捷,你不可能每次手动去写这些代码,因为它要做 mapping,所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了,方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候,可以少写一些代码,减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下,大概分为几块,第一就是 app 是怎么组织的,app 里面有多种角色的服务是怎么组织的,第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的,最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图,这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的,它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心,它比较容易带来一些优秀的代码质量,良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务,你只有做大型测试,比方做接口测试,在 App 上验收功能的这种测试,你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试,可以理解为单元测试,因为它相对来说好写,针对方法级别。20% 是做一些中型测试,可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试,因为它是最终面向用户场景的,你要去使用我们的 App,或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试?在《Google 软件测试之道》这本书里面,它强调的是对于一个小型测试,一个单元测试,它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境,比如我们公司有测试环境,有持续集成环境,有功能测试环境,你不能依赖这些环境构建自己的单元测试,因为测试环境容易被破坏,它容易有数据的变更,数据容易不一致,你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一,快速,你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二,要环境一致,也就是说你跑测试前和跑测试后,它的环境是一致的。第三,你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行,不应该有先后的依赖,如果有依赖,也是在你测试的这个方法里面,自己去 setup 和 teardown,不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四,基于第三点,你可以做并行的单元测试,假设我写了一百个单元测试,一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间,我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案,以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先,你要跑单元测试,你不应该用 VPN 连到公司的环境,好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试,也可以跑成功。基于这一点,Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说,其他语言有一些 in-process 的 mock,是不是可以启动 MySQL 的 mock ,然后在 in-process 上跑?可以,但是有一个问题,你每一个语言都要写一个这样的 mock ,而且要写非常多种,因为我们中间件越来越多,MySQL,HBase,Kafka,什么都有,你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况,比方说,你可能 mock 了一个 MySQL,检测到 query 或者 insert ,没问题,但是你实际要跑一个 transaction,要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因,我们当时选择了 docker-compose,可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是,你本地需要装 Docker,我们开发人员大部分都是用 Mac,相对来说也比较简单,Windows 也能搞定,如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker,本质上的理解就是无侵入式的环境初始化,因为你在容器里面,你拉起一个 MySQL,你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后,它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题,因为它相当于被重置了,也可以很方便地快速重置环境,也可以随时随地运行,你不需要依赖任何外部服务,这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然,如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话,PB 的定义会生成一个 interface,你可以把那个 interface 代码给 mock 掉,所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说,你不依赖任何外部环境,你也能够快速完成。 另外,docker-compose 是声明式的 API,你可以声明你要用 MySQL,Redis,这个其实就是一个配置文件,非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下,service 目录里面多了一个 test 目录,我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源,你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的,你是写 dao 层的单元测试的话,可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化,如果你是做 service 的单元测试的话,实际你可以把整个 dao 给 mock 掉,我觉得反而还相对简单,所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的,利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起,容器的销毁,这些工作到底谁来做?是开发同学自己去拉起和销毁,还是说你能够把它做成一个 Library,让我们的同学写单元测试的时候比较方便?我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候,你可以很方便地 setup 一个依赖文件,去 setup 你的容器的一些信息,或者把它销毁掉。所以说,你把环境准备好以后,最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函,就是 binary 的一些工具,它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器,然后再去执行代码,所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了,就是我们对于 service 也好,API 也好,因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service,你都很方便 mock 掉,这个写单元测试相对简单,这个我不展开讲,你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试,那对于我刚刚提到的项目的一些规范,单元测试的一些模板,甚至是我写了一些 dao 的一些占位符,或者写了一些 service 代码的一些占位符,你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循?所以我这里要强调一点,工具一定要大于约束和文档,你写了约束,写了文档,那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架,叫 Kratos Tool,把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集,我们大概会分为几块。第一块就是 API 的,就是你写一个 PB 文件,你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC,HTTP 的框架代码,你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了,我们还会生成一些 API,用于 debug 的 client 方便去调试,因为我们知道,gRPC 调试起来相对麻烦一些,你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的,一键生成整个应用的 layout,非常方便。我们还提了 model,就是方便 model 和 DTO,DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy,这个也是一个工具。 对于 cache 的话,我们操作 memcache,操作 Redis 经常会要做什么逻辑?假如我们有一个 cache aside 场景,你读了一个 cache,cache miss 要回原 DB,你要把这个缓存回塞回去,甚至你可能这个回塞缓存想异步化,甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源(singleflight),我们把这些东西做成一些工具,让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单,就是把这些场景描述出来,然后你通过工具可以一键生成这些代码,所以也是会比较方便。 我们再看最后一个,就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面,比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码,我直接在里面填,只要填代码逻辑就行了,所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo,基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程,-d YourPath 把它导到某一个路径去,--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了,所以非常简单,一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道,一个微服务的框架实际非常重,有很多初始化的方式等等,非常麻烦。所以说,你通过脚手架的方式就会非常方便,工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后,最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件?实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块,第一,应用程序,第二,配置文件,第三,数据集。配置文件最容易导致线上出 bug,因为你改一行配置,整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程?需要 commit 代码,需要 review,需要单元测试,需要 CD,需要交付到线上,需要灰度,它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面,你的 bug 需要前置解决,越前置解决,成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline,所以 bug 最终流到线上的概率很低,但是配置文件没有经过这么复杂的流程,可能大家发现线上有个问题,决定要改个线上配置,就去配置中心或者配置文件改,然后 push 上线,接着就问题了,这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说,导致线上故障的主因就是来自配置变更,所以 SRE 很大的工作是控制变更管理,如果能把变更管理做好,实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要,那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面,我们应该对配置文件做一些什么事情? 我觉得是几个。第一,我们的目标是什么?配置文件不应该太复杂,我见过很多框架,或者是业务的一些框架,它实际功能非常强大,但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯,只要有一个同事写错了这个配置,当我新起一个项目的时候,一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候,我们一般都会内部说一下,你看看其他同事有没有也配错的,实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多,复杂性越高,它越容易出错。所以第一个要素就是说,尽量避免复杂的配置文件。配得越多,越容易出错。 第二,实际我们的配置方式也非常多,有些用 JSON,有些用 YAML,有些用 Properties,有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢?无论它是用 Python 的脚本也好,或者是用 JSON 也好,你只要有一种唯一的约定,不需要太多样的配置方式,对我们的运维,对我们的 SRE 同时来说,他跨项目的变更成本会变低。 第三,一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先,我们很多配置它到底是必须的还是可选的,如果是可选,配置文件是不是就可以把它踢掉,甚至不要出现?我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零,内部重试是 80 次,直接把 Redis cluster 打故障了,为什么?其实这种事故很低级,所以简单化努力的另外一层含义是指,我们在框架层面,尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程,让这种错配漏配也处于一个可控的范围,比方重试 80 次,你觉得哪个 SDK 会这么做?所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是,我们对于业务开发的同事,我们的配置应该足够的简单,这个简单还包含,如果你的日志基本上都是写在这个目录,你就不要提供这个配置给他,反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure,它可能需要非常复杂的配置来优化,根据我的场景去做优化,所以它是两种场景,一种是业务场景,足够简单,一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化,需要很复杂的配置,所以它是两种场景,所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪,因为我们知道上线出问题的时候,我们的第一想法不是查 bug,是先止损,止损先找最近有没有变更。如果发现有变更,一般是先回滚,回滚的时候,我们通常只回滚了应用程序,而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心,或者是配置场景,或者跟我们的二进制的交付上线都不一样,那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本,或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射,比方说你的应用程序 1.0,你的配置文件 2.0,它们之间存在一个强绑定关系,我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更,二进制程序上线,但配置文件忘记回滚,出现过事故,所以这个是要强调的。 另外,配置的变更也要经过 review,如果没问题,应该也是按照 App 发布一样,先灰度,再放量,再全量等等类似的一种方式去推,演进式的这种发布,我们也叫滚动发布,我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接

有只黑白猫 2020-01-09 17:29:54 0 浏览量 回答数 0
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