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产品优势-高可靠性

李沃晟 2019-12-01 21:35:56 558 浏览量 回答数 0

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本教程介绍了如何利用弹性伸缩均衡分布ECS实例,并组合使用按量付费ECS实例和抢占式实例,以更低的成本部署高可用计算集群。 前提条件 使用本教程进行操作前,请确保您已经注册了阿里云账号。如还未注册,请先完成账号注册。 为应用的ECS实例创建了自定义镜像,具体操作请参见使用实例创建自定义镜像。 业务场景 某在线广告提供商应用机器学习精准投放广告,在业务高峰期会临时需要大量计算资源,成本较高,也可能存在ECS实例库存不足、手动创建ECS实例操作仓促、ECS实例临时停止服务等问题,存在一定的业务受损风险。 假设您的应用面向以下场景,也可以采用类似解决方案: 分布式大数据计算。 人工智能训练。 解决方案 弹性伸缩可以快速交付一个计算集群,同时利用均衡分布策略自动将计算节点分散在多个可用区,并实时检测ECS实例的运行状况,确保计算集群的高可用性。 您可以采用以下方案: 通过弹性伸缩将计算节点分散在多个可用区,同时指定多种实例规格。 组合使用按量实例和抢占式实例,以低成本购买ECS实例。伸缩组会按照单位vCPU的价格从低到高排序,优先选择单位vCPU价格更低的实例规格。 示意图如下: 业务收益 利用弹性伸缩部署高可用计算集群,您可以获得以下收益: 零运维成本 您只需提前配置扩缩容策略。负载增加时,伸缩组自动创建ECS实例,并将ECS实例添加到RDS实例的白名单;负载降低时,伸缩组自动将ECS实例从RDS实例的白名单中移除,然后释放ECS实例。整个过程自动触发和完成,无需人工干预。 超高性价比 弹性伸缩支持组合使用按量实例和抢占式实例,抢占式实例最低能以一折的价格购得ECS实例,性价比超高。如果抢占式实例库存不足,也会以按量实例的方式交付,保证交付结果。 天然高可用 均衡分布策略实现自动分散部署计算节点,避免因单可用区中库存不足等原因导致服务不可用,而且默认开启的健康检查功能可以确保伸缩组内ECS实例都处于可用状态。 操作步骤 请根据您的业务架构评估业务模块,为需要部署高可用集群的业务模块创建伸缩组,并为伸缩配置选择应用实例的自定义镜像,确保自动创建出的ECS实例符合应用的要求。 登录弹性伸缩控制台。 单击创建伸缩组。 配置伸缩组信息并完成伸缩组创建。 伸缩组内最小实例数设置为100。 组内实例配置信息来源设置为自定义伸缩配置。 选择多个可用区下的虚拟交换机。 多可用区扩容模式设置为均衡分布策略。 绑定当前业务模块所使用的RDS实例。 请根据需要配置其它信息,详细信息请参见创建伸缩组。 单击创建伸缩配置。 配置伸缩配置信息并完成伸缩配置创建。 计费方式设置为抢占式实例。 镜像设置为您的自定义镜像。 请根据需要配置其它信息,详细信息请参见创建伸缩配置。 确定启用伸缩配置。 确定启用伸缩组。 执行结果 启用伸缩组后,伸缩组自动在所选可用区中均衡部署满100台ECS实例,单可用区中因库存不足等原因引发问题时,对整个应用的影响有限。伸缩组在抢占式实例被回收后自动创建新的抢占式实例,并自动移除进入不健康状态的ECS实例并创建新的ECS实例。保证集群高可用性的同时,也降低了成本。

1934890530796658 2020-03-22 13:27:57 0 浏览量 回答数 0

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特性对比 对比项 自购硬件搭建InfluxDB 自购ECS搭建InfluxDB TSDB for InfluxDB® 数据可靠性 可靠性较低,即使自建RAID仍然有不少风险。 基于高效云盘的99.9999999%可靠性。 基于高效云盘的99.9999999%可靠性。 服务可用性 可用性较低,会因为电力、服务器、磁盘甚至程序本身等各种因素导致服务中断。 容易因为参数设置不当或瞬时压力造成进程终止,且需要自己搭建完善的进程恢复机制。 另外,很难处理ECS故障导致的服务终止。 根据规格和场景提供最优的参数配置,提供完善的进程恢复机制以及全自动的ECS故障转移机制。 另外,具备比开源版本InfluxDB更完善的内存管理机制,实现了全自动Load Shedding,从容应对瞬时冲击。 具有磁盘即将写满的自动保护机制。 系统安全性 自行部署,价格高昂;自行修复数据库安全漏洞。 自行部署,价格高昂;自行修复数据库安全漏洞。 防DDoS攻击,流量清洗;及时修复各种数据库安全漏洞。 运维难度 软硬件都需维护,运维困难非常多。 需要专职DBA维护,且熟悉InfluxDB的DBA较少,不易找到。 提供了图形化的控制台,方便进行基本的管理操作,避免学习InfluxDB复杂的基本管理命令。 且提供7x24小时专业运维与答疑,彻底摆脱运维烦恼。 数据备份 自行实现,但需要寻找备份存放空间以及定期验证备份是否可恢复。 自行实现,但需要寻找备份存放空间以及定期验证备份是否可恢复。 自动实现(待上线)。 冷热数据分离 现有开源InfluxDB架构几乎无法实现。 现有开源InfluxDB架构几乎无法实现。 自动实现(待上线)。 价格对比 对比项 自购硬件搭建InfluxDB 自购ECS搭建InfluxDB TSDB for InfluxDB® 初始一次性投入费用 (4C8G硬件规格为例) 低配服务器至少约7000元起,还要加上交换机、机架甚至机房等硬件设施投入的费用。 3年自购4C8G规格ECS的费用约5000元左右,且没有任何其它的硬件和基础设施费用。 而且也可以选择按月付费,避免短期资金压力。 一般情况下一次性投入会比自购ECS更低。 而且也可以选择按月付费,避免短期资金压力。 持续性费用 电力费用、机房费用、带宽费用、硬件损耗费用等都是不小的数目。 而且还需要不菲的DBA人工费用。 需要不菲的DBA人工费用。 无任何持续性费用。 InfluxDB® is a trademark registered by InfluxData, which is not affiliated with, and does not endorse, TSDB for InfluxDB®.

huc_逆天 2020-08-20 18:32:34 0 浏览量 回答数 0

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能干的多了去了看下面弹性计算云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务数据库云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库云数据库HybridDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用存储对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务归档存储:海量数据的长期归档、备份服务块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务网络CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务专有网络 VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关大数据(数加)MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的Open API为数据应用开发者提供良好的再创作生态DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用, 满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持 A/B Test 效果对比公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具人工智能机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景云安全(云盾)服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。 通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrust SSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。互联网中间件企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、消息队列MQ:Apache RocketMQ商业版企业级异步通信中间件分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品分析E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务云数据库HybirdDB:基于Greenplum Database的MPP数据仓库高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析开放搜索:结构化数据搜索托管服务管理与监控云监控:指标监控与报警服务访问控制:管理多因素认证、子账号与授权、角色与STS令牌资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源操作审计:详细记录控制台和API操作密钥管理服务:安全、易用、低成本的密钥管理服务应用服务日志服务:针对日志收集、存储、查询和分析的服务开放搜索:结构化数据搜索托管服务性能测试:性能云测试平台,帮您轻松完成系统性能评估邮件推送:事务/批量邮件推送,验证码/通知短信服务API网关:高性能、高可用的API托管服务,低成本开放API物联网套件:助您快速搭建稳定可靠的物联网应用消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力视频服务视频点播:安全、弹性、高可定制的点播服务媒体转码:为多媒体数据提供的转码计算服务视频直播:低延迟、高并发的音频视频直播服务移动服务移动推送:移动应用通知与消息推送服务短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达HTTPDNS:移动应用域名防劫持和精确调整服务移动安全:为移动应用提供全生命周期安全服务移动数据分析:移动应用数据采集、分析、展示和数据输出服务移动加速:移动应用访问加速云通信短信服务:验证码和短信通知服务,三网合一快速到达语音服务:语音通知和语音验证,支持多方通话流量服务:轻松玩转手机流量,物联卡专供物联终端使用私密专线:号码隔离,保护双方的隐私信息移动推送:移动应用通知与消息推送服务消息服务:大规模、高可靠、高并发访问和超强消息堆积能力邮件推送:事务邮件、通知邮件和批量邮件的快速发送

巴洛克上校 2019-12-02 00:25:55 0 浏览量 回答数 0

问题

产品优势-RDS与自建数据库对比优势

李沃晟 2019-12-01 21:35:56 737 浏览量 回答数 0

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在阿里云容器服务中部署了多个Kubernetes集群,每个集群位于不同的区域中。 如果最靠近用户的实例发生故障或过载,则流量将无缝地定向到另一个可用实例。基于Istio,可以轻松地跨多个区域中的Kubernetes集群实现流量统一管理。 前提条件 您已经成功创建一个 Kubernetes 集群,参见创建Kubernetes 集群。 请以主账号登录,或赋予子账号足够的权限,如自定义角色中的cluster-admin,参考子账号RBAC权限配置指导。 基于Flat网络或者VPN的多集群部署方式,多个Kubernetes集群应位于同一个VPC下网络互通,或者通过云企业网、高速通道等打通跨VPC网络的访问;同时要求Pod/Service CIDR不能冲突。 以下文档使用基于Flat网络或者VPN的多集群Istio部署方式管理服务。 背景信息 容器服务Kubernetes版(简称ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级 Kubernetes容器化应用的全生命周期管理。 阿里云容器服务Kubernetes 1.10.4及之后版本支持部署Istio,如果是1.10.4之前的版本,请先升级到1.10.4或之后版本。 一个集群中,worker节点数量需要大于等于3个,保证资源充足可用。 配置多集群网络 同一VPC下 同一VPC下,无论集群是在同一交换机下还是多个交换机下,网络互通,多个安全组需要手工设置打通。不同安全组默认情况下不能互相访问,同一VPC下可以通过设置规则使其互通,请参见添加安全组规则。添加安全组 不同VPC下 不同VPC下,无论是否在相同地域、可用区,集群之间网络本身不能互通,需要设置VPC互通(云企业网、VPN网关、高速通道),云企业网的配置更加简单而且可以自动分发学习路由,因此,推荐您使用云企业网。 说明 VPC网络不能冲突,默认建立集群时创建的VPC网络段都是192.168.0.0/16;所以需要手工创建VPC,并指定不同的网段。 此外,多个安全组需要手工设置打通,可以参考添加安全组规则。 数据平面上的安全组添加对应的控制平面的网段:添加控制平面网段 类似地,控制平面上的安全组也同时添加相应的网段。 此外,网络规划需要提前设置好,保证2个集群内的service/pod CIDR、VPC CIDR都不能重叠。 通过集群界面部署Istio 登录容器服务管理控制台。 在 Kubernetes 菜单下,单击左侧导航栏的集群 > 集群,进入集群列表页面。 选择所需的集群并单击操作列更多 > 部署Istio。 部署istio 针对多集群部署,根据如下信息进行配置: 与部署Istio到单个集群的方式一样,可以使用阿里云提供的控制台一键部署,请参见部署Istio。 配置 说明 启用服务就近访问 在跨区域的多集群部署中是否启用服务就近访问。默认情况下不启用。 多集群同一控制平面模式设置 不启用:不启用多集群模式。 使用Flat网络或者VPN:基于Flat网络或者VPN方式实现多集群中的网络,多集群间的 Pod 可以互通。 不使用Flat网络或者VPN:不使用Flat网络或者VPN,多集群之间仅通过网关进行交互。 单击部署 Istio,启动部署。 在部署页面下方,可实时查看部署进展及状态。查看部署状态 预期结果 单击左侧导航栏应用 > 容器组,选择部署Istio的集群及命名空间,可查看到已经部署Istio的相关容器组。查看容器组 管理Istio Ingress Gateway 上述部署 Istio之后,包含一个入口网关Ingress Gateway,该网关使用公网IP的负载均衡。通过该网关将集群中应用服务暴露到集群之外。 执行kubectl get service -n istio-system -l istio=ingressgateway,获取入口网关的公网IP地址,应用访问可以通过该Gateway进行。管理Istio网关 将数据平面加入Istio管理 在数据平面的Kubernetes集群上执行如下生成 kubeconfig 文件。 kubectl create namespace istio-system kubectl apply -f http://istio.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/istio-operator/rbac.yml wget http://istio.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/istio-operator/generate-kubeconfig.sh chmod +x generate-kubeconfig.sh ./generate-kubeconfig.sh ${CLUSTER_NAME} 说明 ${CLUSTER_NAME}需要在整个服务网格内保证唯一。 在Istio控制平面集群下执行如下命令。 wget http://istio.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/istio-operator/create-secret.sh chmod +x create-secret.sh ./create-secret.sh ${CLUSTER_NAME} 在Istio控制平面集群上,创建并拷贝内容到${CLUSTER_NAME}.yaml文件中,并执行kubectl apply -n istio-system -f ${CLUSTER_NAME}.yaml。 apiVersion: istio.alibabacloud.com/v1beta1 kind: RemoteIstio metadata: name: ${CLUSTER_NAME} namespace: istio-system spec: autoInjectionNamespaces: - default dockerImage: region: cn-beijing gateways: k8singress: {} hub: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/aliacs-app-catalog includeIPRanges: '*' proxy: {} security: {} sidecarInjector: enabled: true replicaCount: 1 预期结果: 可通过以下操作查看远程集群的Istio部署是否成功: 切换到远程集群,单击左侧导航栏应用 > 容器组,进入容器组页面。 选择部署Istio的集群及命名空间,可查看到已经部署Istio的相关容器组。远程查看容器组

1934890530796658 2020-03-31 15:50:40 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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一 容器 在学习k8s前,首先要了解和学习容器概念和工作原理。 什么是容器? 容器是一种轻量级、可移植、自包含的软件打包技术,使应用程序可以在几乎任何地方以相同的方式运行。开发人员在自己笔记本上创建并测试好的容器,无需任何修改就能够在生产系统的虚拟机、物理服务器或公有云主机上运行。 容器的优势 容器使软件具备了超强的可移植能力。 对于开发人员 – Build Once, Run Anywhere 容器意味着环境隔离和可重复性。开发人员只需为应用创建一次运行环境,然后打包成容器便可在其他机器上运行。另外,容器环境与所在的 Host 环境是隔离的,就像虚拟机一样,但更快更简单。 对于运维人员 – Configure Once, Run Anything 只需要配置好标准的 runtime 环境,服务器就可以运行任何容器。这使得运维人员的工作变得更高效,一致和可重复。容器消除了开发、测试、生产环境的不一致性。 Docker概念 “Docker” 一词指代了多个概念,包括开源社区项目、开源项目使用的工具、主导支持此类项目的公司 Docker Inc. 以及该公司官方支持的工具。技术产品和公司使用同一名称,的确让人有点困惑。 我们来简单说明一下: IT 软件中所说的 “Docker” ,是指容器化技术,用于支持创建和使用容器。 开源 Docker 社区致力于改进这类技术,并免费提供给所有用户,使之获益。 Docker Inc. 公司凭借 Docker 社区产品起家,它主要负责提升社区版本的安全性,并将技术进步与广大技术社区分享。此外,它还专门对这些技术产品进行完善和安全固化,以服务于企业客户。 借助 Docker,您可将容器当做轻巧、模块化的虚拟机使用。同时,您还将获得高度的灵活性,从而实现对容器的高效创建、部署及复制,并能将其从一个环境顺利迁移至另一个环境,从而有助于您针对云来优化您的应用。 Docker有三大核心概念: 镜像(Image)是一个特殊的文件系统,提供容器运行时所需的程序、库、配置等,构建后不会改变 容器(Container)实质是进程,拥有自己独立的命名空间。 仓库(Repository)一个仓库可以包含多个标签(Tag),每个标签对应一个镜像 容器工作原理 Docker 技术使用 Linux 内核和内核功能(例如 Cgroups 和 namespaces)来分隔进程,以便各进程相互独立运行。这种独立性正是采用容器的目的所在;它可以独立运行多种进程、多个应用,更加充分地发挥基础设施的作用,同时保持各个独立系统的安全性。 二 Kubernetes入门知识指南 Kubernets的知识都可以在官方文档查询,网址如下: https://kubernetes.io/zh/docs/home/ Kubernetes基础知识 Kubernetes是什么? Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。 为什么需要 Kubernetes 容器是打包和运行应用程序的好方式。在生产环境中,您需要管理运行应用程序的容器,并确保不会停机。例如,如果一个容器发生故障,则需要启动另一个容器。如果由操作系统处理此行为,会不会更容易? Kubernetes 为您提供: 服务发现和负载均衡 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址公开容器,如果到容器的流量很大,Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量,从而使部署稳定。 存储编排 Kubernetes 允许您自动挂载您选择的存储系统,例如本地存储、公共云提供商等。 自动部署和回滚 您可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态,它可以以受控的速率将实际状态更改为所需状态。例如,您可以自动化 Kubernetes 来为您的部署创建新容器,删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。 自动二进制打包 Kubernetes 允许您指定每个容器所需 CPU 和内存(RAM)。当容器指定了资源请求时,Kubernetes 可以做出更好的决策来管理容器的资源。 自我修复 Kubernetes 重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的运行状况检查的容器,并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。 密钥与配置管理 Kubernetes 允许您存储和管理敏感信息,例如密码、OAuth 令牌和 ssh 密钥。您可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置,也无需在堆栈配置中暴露密钥。 Kubernetes 组件 初学者首先要了解Kubernetes的基本概念,包括master、node、pod等。 Master Master是Kubernetes集群的大脑,运行着的守护进程服务包括kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、etcd和Pod网络等。 kube-apiserver 主节点上负责提供 Kubernetes API 服务的组件;它是 Kubernetes 控制面的前端。 kube-apiserver 在设计上考虑了水平扩缩的需要。 换言之,通过部署多个实例可以实现扩缩。 etcd etcd 是兼具一致性和高可用性的键值数据库,可以作为保存 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。 您的 Kubernetes 集群的 etcd 数据库通常需要有个备份计划。 kube-scheduler 主节点上的组件,该组件监视那些新创建的未指定运行节点的 Pod,并选择节点让 Pod 在上面运行。 调度决策考虑的因素包括单个 Pod 和 Pod 集合的资源需求、硬件/软件/策略约束、亲和性和反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰和最后时限。 kube-controller-manager 在主节点上运行控制器的组件。 从逻辑上讲,每个控制器都是一个单独的进程,但是为了降低复杂性,它们都被编译到同一个可执行文件,并在一个进程中运行。 这些控制器包括: 节点控制器(Node Controller): 负责在节点出现故障时进行通知和响应。 副本控制器(Replication Controller): 负责为系统中的每个副本控制器对象维护正确数量的 Pod。 端点控制器(Endpoints Controller): 填充端点(Endpoints)对象(即加入 Service 与 Pod)。 服务帐户和令牌控制器(Service Account & Token Controllers): 为新的命名空间创建默认帐户和 API 访问令牌. 云控制器管理器-(cloud-controller-manager) cloud-controller-manager 运行与基础云提供商交互的控制器 cloud-controller-manager 仅运行云提供商特定的控制器循环。您必须在 kube-controller-manager 中禁用这些控制器循环,您可以通过在启动 kube-controller-manager 时将 --cloud-provider 参数设置为 external 来禁用控制器循环。 cloud-controller-manager 允许云供应商的代码和 Kubernetes 代码彼此独立地发展。在以前的版本中,核心的 Kubernetes 代码依赖于特定云提供商的代码来实现功能。在将来的版本中,云供应商专有的代码应由云供应商自己维护,并与运行 Kubernetes 的云控制器管理器相关联。 以下控制器具有云提供商依赖性: 节点控制器(Node Controller): 用于检查云提供商以确定节点是否在云中停止响应后被删除 路由控制器(Route Controller): 用于在底层云基础架构中设置路由 服务控制器(Service Controller): 用于创建、更新和删除云提供商负载均衡器 数据卷控制器(Volume Controller): 用于创建、附加和装载卷、并与云提供商进行交互以编排卷 Node 节点组件在每个节点上运行,维护运行 Pod 并提供 Kubernetes 运行环境。 kubelet 一个在集群中每个节点上运行的代理。它保证容器都运行在 Pod 中。 kubelet 接收一组通过各类机制提供给它的 PodSpecs,确保这些 PodSpecs 中描述的容器处于运行状态且健康。kubelet 不会管理不是由 Kubernetes 创建的容器。 kube-proxy kube-proxy 是集群中每个节点上运行的网络代理,实现 Kubernetes Service 概念的一部分。 kube-proxy 维护节点上的网络规则。这些网络规则允许从集群内部或外部的网络会话与 Pod 进行网络通信。 如果有 kube-proxy 可用,它将使用操作系统数据包过滤层。否则,kube-proxy 会转发流量本身。 容器运行环境(Container Runtime) 容器运行环境是负责运行容器的软件。 Kubernetes 支持多个容器运行环境: Docker、 containerd、cri-o、 rktlet 以及任何实现 Kubernetes CRI (容器运行环境接口)。 Pod 在Kubernetes中,最小的管理元素不是一个个独立的容器,而是Pod。Pod是管理,创建,计划的最小单元. 一个Pod相当于一个共享context的配置组,在同一个context下,应用可能还会有独立的cgroup隔离机制,一个Pod是一个容器环境下的“逻辑主机”,它可能包含一个或者多个紧密相连的应用,这些应用可能是在同一个物理主机或虚拟机上。 Pod 的context可以理解成多个linux命名空间的联合 PID 命名空间(同一个Pod中应用可以看到其它进程) 网络 命名空间(同一个Pod的中的应用对相同的IP地址和端口有权限) IPC 命名空间(同一个Pod中的应用可以通过VPC或者POSIX进行通信) UTS 命名空间(同一个Pod中的应用共享一个主机名称) 同一个Pod中的应用可以共享磁盘,磁盘是Pod级的,应用可以通过文件系统调用。 由于docker的架构,一个Pod是由多个相关的并且共享磁盘的容器组成,Pid的命名空间共享还没有应用到Docker中 和相互独立的容器一样,Pod是一种相对短暂的存在,而不是持久存在的,正如我们在Pod的生命周期中提到的,Pod被安排到结点上,并且保持在这个节点上直到被终止(根据重启的设定)或者被删除,当一个节点死掉之后,上面的所有Pod均会被删除。特殊的Pod永远不会被转移到的其他的节点,作为替代,他们必须被replace. 三 通过kubeadm方式创建一个kubernetes 对kubernetes的概念和组件有所了解以后,就可以通过kubeadm的方式创建一个kubernetes集群。 安装前准备工作 创建虚拟机 创建至少2台虚拟机,可以在本地或者公有云。 下载部署软件 需要下载的软件包括calico、demo-images、docker-ce、kube、kube-images、kubectl、metrics-server 安装部署 具体安装过程参考官网文档: https://kubernetes.io/zh/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/ 四 安装后的练习 安装后详读官方文档,做下面这些组件的练习操作,要达到非常熟练的程度。 Node Namespace Pod Deployment DaemonSet Service Job Static Pod ConfigMap Secrets Volume Init-containers Affinity and Anti-Affinity Monitor and logs Taints and Tolerations Cordon and Drain Backing up etcd 这些内容都非常熟练以后,基本就达到了入门的水平。

红亮 2020-03-02 11:09:17 0 浏览量 回答数 0

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前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍,以阿里云为例: image 这是一个非常典型的解决方案, 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储,采集上传的视频被转码以适配各种终端,CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些内容安全审查需求, 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中, 视频转码是最消耗计算力的一个子系统,虽然您可以使用云上专门的转码服务,但在很多情况下,您会选择自己搭建转码服务。比如: 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务,能否在此基础上让它更弹性,更高的可用性? 您有并发处理大量视频的需求。 您有很多超大的视频需要批量快速处理完, 比如每周五定期产生几百个 4G 以上的 1080P 大视频, 但是希望当天几个小时后全部处理完。 您有更高级的自定义处理需求,比如视频转码完成后, 需要记录转码详情到数据库, 或者在转码完成后, 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力。 自定义视频处理流程中可能会有多种操作组合, 比如转码、加水印和生成视频首页 GIF。后续为视频处理系统增加新需求,比如调整转码参数,希望新功能发布上线对在线服务无影响。 您的需求只是简单的转码需求,或是一些极其轻量的需求,比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF、获取视频或者音频的时长,自己搭建成本更低。 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能 您的视频源文件存放在 NAS 或者 ECS 云盘上,自建服务可以直接读取源文件处理,而不需要将它们再迁移到 OSS 上。 如果您的视频处理系统有上述需求,或者您期望实现一个 弹性、高可用、低成本、免运维、灵活支持任意处理逻辑 的视频处理系统,那么本文则是您期待的最佳实践方案。 Serverless 自定义音视频处理 在介绍具体方案之前, 先介绍两款产品: 函数计算 :阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码,并提供日志查询、性能监控、报警等功能。 函数工作流:函数工作流(Function Flow,以下简称 FnF)是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务。您可以用顺序,分支,并行等方式来编排分布式任务,FnF 会按照设定好的步骤可靠地协调任务执行,跟踪每个任务的状态转换,并在必要时执行用户定义的重试逻辑,以确保工作流顺利完成。 免费开通函数计算,按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通函数工作流,按量付费,函数工作流有很大的免费额度。 函数计算可靠的执行任意逻辑, 逻辑可以是利用 FFmpeg 对视频任何处理操作, 也可以更新视频 meta 数据到数据库等。函数工作流对相应的函数进行编排, 比如第一步的函数是转码, 第二步的函数是转码成功后,将相应 meta 数据库写入数据库等。 至此,您应该初步理解了函数计算的自定义处理能力 + 函数工作流编排能力几乎满足您任何自定义处理的需求,接下来,本文以一个具体的示例展示基于函数计算和函数工作流打造的一个弹性高可用的 Serverless 视频处理系统,并与传统方案进行性能、成本和工程效率的对比。 Simple 视频处理系统 假设您是对视频进行单纯的处理, 架构方案图如下: image 如上图所示, 用户上传一个视频到 OSS, OSS 触发器自动触发函数执行, 函数调用 FFmpeg 进行视频转码, 并且将转码后的视频保存回 OSS。 OSS 事件触发器, 阿里云对象存储和函数计算无缝集成。您可以为各种类型的事件设置处理函数,当 OSS 系统捕获到指定类型的事件后,会自动调用函数处理。例如,您可以设置函数来处理 PutObject 事件,当您调用 OSS PutObject API 上传视频到 OSS 后,相关联的函数会自动触发来处理该视频。 Simple 视频处理系统示例工程地址 强大的监控系统: 您可以直接基于示例工程部署您的 Simple 音视频处理系统服务, 但是当您想要处理超大视频(比如 test_huge.mov ) 或者对小视频进行多种组合操作的时候, 您会发现函数会执行失败,原因是函数计算的执行环境有最大执行时间为 10 分钟的限制,如果最大的 10 分钟不能满足您的需求, 您可以选择: 对视频进行分片 -> 转码 -> 合成处理, 详情参考:fc-fnf-video-processing, 下文会详细介绍; 联系函数计算团队(钉钉群号: 11721331) 或者提工单: 适当放宽执行时长限制; 申请使用更高的函数内存 12G(8vCPU) 为了突破函数计算执行环境的限制(或者说加快大视频的转码速度), 进行各种复杂的组合操作, 此时引入函数工作流 FnF 去编排函数实现一个功能强大的视频处理工作流系统是一个很好的方案。 视频处理工作流系统 image 如上图所示, 假设用户上传一个 mov 格式的视频到 OSS,OSS 触发器自动触发函数执行, 函数调用 FnF,会同时进行 1 种或者多种格式的转码(由您触发的函数环境变量DST_FORMATS 参数控制)。 所以您可以实现如下需求: 一个视频文件可以同时被转码成各种格式以及其他各种自定义处理,比如增加水印处理或者在 after-process 更新信息到数据库等。 当有多个文件同时上传到 OSS,函数计算会自动伸缩, 并行处理多个文件, 同时每次文件转码成多种格式也是并行。 结合 NAS + 视频切片, 可以解决超大视频(大于 3G )的转码, 对于每一个视频,先进行切片处理,然后并行转码切片,最后合成,通过设置合理的切片时间,可以大大加速较大视频的转码速度。 所谓的视频切片,是将视频流按指定的时间间隔,切分成一系列分片文件,并生成一个索引文件记录分片文件的信息 视频处理工作流系统示例工程地址 示例效果: gif 函数计算 + 函数工作流 Serverless 方案 VS 传统方案 卓越的工程效率 自建服务 函数计算 + 函数工作流 Serverless 基础设施 需要用户采购和管理 无 开发效率 除了必要的业务逻辑开发,需要自己建立相同线上运行环境, 包括相关软件的安装、服务配置、安全更新等一系列问题 只需要专注业务逻辑的开发, 配合 FUN 工具一键资源编排和部署 并行&分布式视频处理 需要很强的开发能力和完善的监控系统来保证稳定性 通过 FnF 资源编排即可实现多个视频的并行处理以及单个大视频的分布式处理,稳定性和监控交由云平台 学习上手成本 除了编程语言开发能力和熟悉 FFmpeg 以外,可能使用 K8S 或弹性伸缩( ESS ),需要了解更多的产品、名词和参数的意义 会编写对应的语言的函数代码和熟悉 FFmpeg 使用即可 项目上线周期 在具体业务逻辑外耗费大量的时间和人力成本,保守估计大约 30 人天,包括硬件采购、软件和环境配置、系统开发、测试、监控报警、灰度发布系统等 预计 3 人天, 开发调试(2人天)+ 压测观察(1 人天) 弹性伸缩免运维,性能优异 自建服务 函数计算 + 函数工作流 Serverless 弹性高可用 需要自建负载均衡 (SLB),弹性伸缩,扩容缩容速度较 FC 慢 FC系统固有毫秒级别弹性伸缩,快速实现底层扩容以应对峰值压力,免运维,视频处理工作流系统 (FnF + FC) 压测;性能优异, 详情见下面的转码性能表 监控报警查询 ECS 或者容器级别的 metrics 提供更细粒度的 FnF 流程执行以及函数执行情况, 同时可以查询每次函数执行的 latency 和日志等, 更加完善的报警监控机制 函数计算 + 函数工作流 Serverless 方案转码性能表 实验视频为是 89s 的 mov 文件 4K 视频: 4K.mov,云服务进行 mov -> mp4 普通转码需要消耗的时间为 188s, 将这个参考时间记为 T 视频切片时间 FC转码耗时 性能加速百分比 45s 160s 117.5% 25s 100s 188% 15s 70s 268.6% 10s 45s 417.8% 5s 35s 537.1% 性能加速百分比 = T / FC转码耗时 从上表可以看出,设置的视频切片时间越短, 视频转码时间越短, 函数计算可以自动瞬时调度出更多的计算资源来一起完成这个视频的转码, 转码性能优异。 更低的成本 具有明显波峰波谷的视频处理场景(比如只有部分时间段有视频处理请求,其他时间很少甚至没有视频处理请求),选择按需付费,只需为实际使用的计算资源付费。 没有明显波峰波谷的视频处理场景,可以使用预付费(包年包月),成本仍然具有竞争力。 函数计算成本优化最佳实践文档。 假设有一个基于 ECS 搭建的视频转码服务,由于是 CPU 密集型计算, 因此在这里将平均 CPU 利用率作为核心参考指标对评估成本,以一个月为周期,10 台 C5 ECS 的总计算力为例, 总的计算量约为 30% 场景下, 两个解决方案 CPU 资源利用率使用情况示意图大致如下: image 由上图预估出如下计费模型: 函数计算预付费 3CU 一个月: 246.27 元, 计算能力等价于 ECS 计算型 C5 ECS 计算型 C5 (2vCPU,4GB)+云盘: 包月219 元 函数计算按量付费占整个计算量的占比 <= 10%,费用约为 3×864×10% = 259.2 元,(3G 规格的函数满负载跑满一个月费用为:0.00011108×3×30×24×3600 = 863.8,详情查看计费) ITEM 平均CPU利用率 计算费用 总计 函数计算组合付费 >=80% 998(246.27×3+259.2) <= 998 按峰值预留ECS <=30% 2190(10*219) >=2190 在这个模型预估里面,可以看出 FC 方案具有很强的成本竞争力,在实际场景中, 基于 ECS 自建的视频转码服务 CPU 利用甚至很难达到 20%, 理由如下: 可能只有部分时间段有视频转码请求 为了用户体验,视频转码速度有一定的要求,可能一个视频转码就需要 10 台 ECS 并行处理来转码, 因此只能预备很多 ECS 因此,在实际场景中, FC 在视频处理上的成本竞争力远强于上述模型。 即使和云厂商视频转码服务单价 PK, 该方案仍有很强的成本竞争力 我们这边选用点播视频中最常用的两个格式(mp4、flv)之间进行相互转换,经实验验证, 函数内存设置为3G,基于该方案从 mp4 转码为 flv 的费用概览表: 实验视频为是 89s 的 mp4 和 flv 格式的文件视频, 测试视频地址: 480P.mp4 720P.mp4 1080P.mp4 4K.mp4 480P.flv 720P.flv 1080P.flv 4K.flv 测试命令: ffmpeg -i test.flv test.mp4 和 ffmpeg -i test.flv test.mp4 mp4 转 flv: 分辨率 bitrate 帧率 FC 转码耗费时间 FC 转码费用 某云视频处理费用 成本下降百分比 标清 640480 889 kb/s 24 11.2s 0.003732288 0.032 88.3% 高清 1280720 1963 kb/s 24 20.5s 0.00683142 0.065 89.5% 超清 19201080 3689 kb/s 24 40s 0.0133296 0.126 89.4% 4K 38402160 11185 kb/s 24 142s 0.04732008 0.556 91.5% flv 转 mp4: 分辨率 bitrate 帧率 FC 转码耗费时间 FC 转码费用 某云视频处理费用 成本下降百分比 标清 640480 712 kb/s 24 34.5s 0.01149678 0.032 64.1% 高清 1280720 1806 kb/s 24 100.3s 0.033424 0.065 48.6% 超清 19201080 3911 kb/s 24 226.4s 0.0754455 0.126 40.1% 4K 38402160 15109 kb/s 24 912s 0.30391488 0.556 45.3% 成本下降百分比 = (某云视频处理费用 - FC 转码费用)/ 云视频处理费用 某云视频处理,计费使用普通转码,转码时长不足一分钟,按照一分钟计算,这里计费采用的是 2 min,即使采用 1.5 min 计算, 成本下降百分比基本在10%以内浮动 从上表可以看出, 基于函数计算 + 函数工作流的方案在计算资源成本上对于计算复杂度较高的 flv 转 mp4 还是计算复杂度较低的 mp4 转 flv, 都具有很强的成本竞争力。 根据实际经验, 往往成本下降比上表列出来的更加明显, 理由如下: 测试视频的码率较高, 实际上很多场景绝大部分都是标清或者流畅视频的转码场景, 码率也比测试视频低,这个时候计算量变小, FC 执行时间短, 费用会降低, 但是通用的云转码服务计费是不变的. 很多视频分辨率在通用的云转码服务是计费是有很大损失的, 比如转码的视频是 856480 或者 1368768, 都会进入云转码服务的下一档计费单价, 比如856480 进入 1280720 高清转码计费档,1368768 进入 19201080 超清转码计费档, 单价基本是跨越式上升, 但是实际真正的计算量增加可能还不到30%, 而函数计算则是真正能做到按计算量付费. 操作部署 免费开通函数计算,按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通函数工作流,按量付费,函数工作流有很大的免费额度。 免费开通文件存储服务NAS, 按量付费 详情见各自示例工程的 README Simple 视频处理系统示例工程地址 视频处理工作流系统示例工程地址 总结 基于函数计算 FC 和函数工作流 FnF 的弹性高可用视频处理系统天然继承了这两个产品的优点: 无需采购和管理服务器等基础设施,只需专注视频处理业务逻辑的开发,大幅缩短项目交付时间和人力成本 提供日志查询、性能监控、报警等功能快速排查故障 以事件驱动的方式触发响应用户请求 免运维,毫秒级别弹性伸缩,快速实现底层扩容以应对峰值压力,性能优异 成本极具竞争力 相比于通用的转码处理服务: 超强自定义,对用户透明, 基于 FFmpeg 或者其他音视频处理工具命令快速开发相应的音视频处理逻辑 原有基于 FFmpeg 自建的音视频处理服务可以一键迁移 弹性更强, 可以保证有充足的计算资源为转码服务,比如每周五定期产生几百个 4G 以上的 1080P 大视频, 但是希望当天几个小时后全部处理完 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能, 比如专业音频处理工具 aacgain 和 mp3gain 可以和 serverless 工作流完成更加复杂、自定义的任务编排,比如视频转码完成后,记录转码详情到数据库,同时自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力 更多的方式的事件驱动, 比如可以选择 OSS 自动触发(丰富的触发规则), 也可以根据业务选择 MNS 消息(支持 tag 过滤)触发 在大部分场景下具有很强的成本竞争力相比于其他自建服务: 毫秒级弹性伸缩,弹性能力超强,支持大规模资源调用,可弹性支持几万核.小时的计算力,比如 1 万节课半个小时完成转码 只需要专注业务逻辑代码即可,原生自带事件驱动模式,简化开发编程模型,同时可以达到消息(即音视频任务)处理的优先级,可大大提高开发运维效率 函数计算采用 3AZ 部署, 安全性高,计算资源也是多 AZ 获取, 能保证每个用户需要的算力峰值 开箱即用的监控系统, 如上面 gif 动图所示,可以多维度监控函数的执行情况,根据监控快速定位问题,同时给用户提供分析能力, 比如视频的格式分布, size 分布等 在大部分场景下具有很强的成本竞争力, 因为在函数计算是真正的按量付费(计费粒度在百毫秒), 可以理解为 CPU 的利用率为 100% 最后一一回答一下之前列出的问题: Q1: 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务,能否在此基础上让它更弹性,更高的可用性? A: 如工程示例所示,在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 的服务可以轻松切换到函数计算, FFmpeg 相关命令可以直接移值到函数计算,改造成本较低, 同时天然继承了函数计算弹性高可用性特性。 Q2:您的需求只是简单的转码需求,或是一些极其轻量的需求,比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF 等。 自己搭建成本更低。 A: 函数计算天生就是解决这些自定义问题, 你的代码你做主, 代码中快速执行几个 FFmpeg 的命令即可完成需求。典型示例: fc-oss-ffmpeg Q3: 您有更高级的自定义处理需求,比如视频转码完成后, 需要记录转码详情到数据库, 或者在转码完成后, 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力。 A: 详情见视频处理工作流系统(函数计算 + 函数工作流方案),after-process 中可以做一些自定义的操作, 您还可以基于此流程再做一些额外处理等, 比如: 再增加后续流程 最开始增加 pre-process Q4: 您有并发同时处理大量视频的需求。 A: 详情见视频处理工作流系统(函数计算 + 函数工作流方案), 当有多个文件同时上传到 OSS, 函数计算会自动伸缩, 并行处理多个文件。详情可以参考 视频处理工作流系统 (FnF + FC) 压测 Q5:您有很多超大的视频需要批量快速处理完, 比如每周五定期产生几百个 4G 以上的 1080P 大视频, 但是希望当天几个小时后全部处理完。A: 详情可以参考视频处理工作流系统 (FnF + FC) 压测, 可以通过控制分片的大小, 可以使得每个大视频都有足够多的计算资源参与转码计算, 大大提高转码速度。 Q6: 自定义视频处理流程中可能会有多种操作组合, 比如转码、加水印和生成视频首页 GIF,后续为视频处理系统增加新需求,比如调整转码参数,希望新功能发布上线对在线服务无影响。 A: 详情见视频处理工作流系统(函数计算 + 函数工作流方案), FnF 只负责编排调用函数, 因此只需要更新相应的处理函数即可,同时函数有 version 和 alias 功能, 更好地控制灰度上线, 函数计算版本管理 Q7: 您的视频源文件存放在 NAS 或者 ECS 云盘上,自建服务可以直接读取源文件处理,而不需要将他们再迁移到 OSS 上。 A: 函数计算可以挂载 NAS, 直接对 NAS 中的文件进行处理

1934890530796658 2020-03-27 18:21:36 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - Concepts and Design 5th Edition》介绍:ebook分布式系统概念与设计 《分布式系统设计的形式方法》介绍:分布式系统设计的形式方法 《互斥和选举算法》介绍:互斥和选举算法 《Actors:A model Of Concurrent Cornputation In Distributed Systems》介绍:经典论文 《Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems》介绍:如何构建一个安全可靠的分布式系统,About the Author,Bibliography:文献资料,章节访问把链接最后的01换成01-27即可 《15-712 Advanced and Distributed Operating Systems》介绍:卡内基梅隆大学的分布式系统博士生课程主页,有很丰富的资料 《Dapper, Google's Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍:Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统,译文,译文对照 《CS262a: Advanced Topics in Computer Systems》介绍:伯克利大学计算机系统进阶课程,内容有深度,涵盖分布式,数据库等内容 《Egnyte Architecture: Lessons Learned In Building And Scaling A Multi Petabyte Distributed System》介绍:PB级分布式系统构建/扩展经验 《CS162: Operating Systems and Systems Programming》介绍:伯克利大学计算机系统课程:操作系统与系统编程 《MDCC: Multi-Data Center Consistency》介绍:MDCC主要解决跨数据中心的一致性问题中间件,一种新的协议 《Research at Google:Distributed Systems and Parallel Computing》介绍:google公开对外发表的分布式系统与并行计算论文 《HDFS Architecture Guide》介绍:分布式文件系统HDFS架构 《ActorDB distributed SQL database》介绍:分布式 Key/Value数据库 《An efficient data location protocol for self-organizing storage clusters》介绍:是著名的Ceph的负载平衡策略,文中提出的几种策略都值得尝试,比较赞的一点是可以对照代码体会和实践,如果你还需要了解可以看看Ceph:一个 Linux PB 级分布式文件系统,除此以外,论文的引用部分也挺值得阅读的,同时推荐Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System 《A Self-Organizing Storage Cluster for Parallel Data-Intensive Applications》介绍:Surrento的冷热平衡策略就采用了延迟写技术 《HBA: Distributed Metadata Management for Large Cluster-Based Storage Systems》介绍:对于分布式存储系统的元数据管理. 《Server-Side I/O Coordination for Parallel File Systems》介绍:服务器端的I/O协调并行文件系统处理,网络,文件存储等都会涉及到IO操作.不过里面涉及到很多技巧性的思路在实践时需要斟酌 《Distributed File Systems: Concepts and Examples》介绍:分布式文件系统概念与应用 《CSE 221: Graduate Operating Systems》介绍:加利福尼亚大学的研究生操作系统课程主页,论文很值得阅读 《S4: Distributed Stream Computing Platform》介绍:Yahoo出品的流式计算系统,目前最流行的两大流式计算系统之一(另一个是storm),Yahoo的主要广告计算平台 《Pregel: a system for large-scale graph processing》介绍:Google的大规模图计算系统,相当长一段时间是Google PageRank的主要计算系统,对开源的影响也很大(包括GraphLab和GraphChi) 《GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning》介绍:CMU基于图计算的分布式机器学习框架,目前已经成立了专门的商业公司,在分布式机器学习上很有两把刷子,其单机版的GraphChi在百万维度的矩阵分解都只需要2~3分钟; 《F1: A Distributed SQL Database That Scales》介绍:这篇论文是Google 2013年发表的,介绍了F1的架构思路,13年时就开始支撑Google的AdWords业务,另外两篇介绍文章F1 - The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business .Google NewSQL之F1 《Cockroach DB:A Scalable, Survivable, Strongly-Consistent SQL Database》介绍:CockroachDB :一个可伸缩的、跨地域复制的,且支持事务的数据存储,InfoQ介绍,Design and Architecture of CockroachDb 《Multi-Paxos: An Implementation and Evaluation》介绍:Multi-Paxos实现与总结,此外推荐Paxos/Multi-paxos Algorithm,Multi-Paxos Example,地址:ftp://ftp.cs.washington.edu/tr/2009/09/UW-CSE-09-09-02.PDF 《Zab: High-performance broadcast for primary-backup systems》介绍:一致性协议zab分析 《A Distributed Hash Table》介绍:分布式哈希算法论文,扩展阅读Introduction to Distributed Hash Tables,Distributed Hash Tables 《Comparing the performance of distributed hash tables under churn》介绍:分布式hash表性能的Churn问题 《Brewer’s Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web》介绍:分布式系统的CAP问题,推荐Perspectives on the CAP Theorem.对CAP理论的解析文章,PODC ppt,A plain english introduction to CAP Theorem,IEEE Computer issue on the CAP Theorem 《F2FS: A New File System for Flash Storage》介绍:闪存存储文件系统F2FS 《Better I/O Through Byte-Addressable, Persistent Memory》介绍:微软发表的关于i/o访问优化论文 《tmpfs: A Virtual Memory File System》介绍:虚拟内存文件系统tmpfs 《BTRFS: The Linux B-tree Filesystem》介绍:Linux B-tree文件系统. 《Akamai technical publication》介绍:Akamai是全球最大的云计算机平台之一,承载了全球15-30%网络流量,如果你是做CDN或者是云服务,这个里面的论文会给你很有帮助.例如这几天看facebook开源的osquery。找到通过db的方式运维,找到Keeping Track of 70,000+ Servers: The Akamai Query System这篇论文,先看论文领会思想,然后再使用工具osquery实践 《BASE: An Acid Alternative》介绍:来自eBay 的解决方案,译文Base: 一种Acid的替代方案,应用案例参考保证分布式系统数据一致性的6种方案 《A Note on Distributed Computing》介绍:Jim Waldo和Sam Kendall等人共同撰写了一篇非常有名的论文“分布式计算备忘录”,这篇论文在Reddit上被人推荐为“每个程序员都应当至少读上两篇”的论文。在这篇论文中,作者表示“忽略本地计算与分布式计算之间的区别是一种危险的思想”,特别指出了Emerald、Argus、DCOM以及CORBA的设计问题。作者将这些设计问题归纳为“三个错误的原则”: “对于某个应用来说,无论它的部署环境如何,总有一种单一的、自然的面向对象设计可以符合其需求。” “故障与性能问题与某个应用的组件实现直接相关,在最初的设计中无需考虑这些问题。” “对象的接口与使用对象的上下文无关”. 《Distributed Systems Papers》介绍:分布式系统领域经典论文列表. 《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》介绍:Consistent Hashing算法描述. 《SIGMOD 2016: Accepted Research Papers》介绍:SIGMOD是世界上最有名的数据库会议之一,最具有权威性,收录论文审核非常严格.2016年的SIGMOD 会议照常进行,上面收录了今年SIGMOD收录的论文,把题目输入google中加上pdf就能找到,很多论文值得阅读,SIGMOD 2015 《Notes on CPSC 465/565: Theory of Distributed Systems》介绍:耶鲁大学的分布式系统理论课程笔记 《Distributed Operating System Doc PDF》介绍:分布式系统文档资源(可下载) 《Anatomy of a database system》介绍:数据库系统剖析,这本书是由伯克利大学的Joseph M. 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

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错误代码651意思为您的调制解调器(或其它连接设备)报告了一个错误。既未找到指定的端口。解决办法:1、远程访问记事簿文件和当前的“网络和拨号连接”配置可能不一致如果更改了通讯设备(例如:串行口或调制解调器),请确保重新配置“网络和拨号连接”。如果错误仍然存在,请删除并重新创建“网络和拨号连接”。2、win7 错误代码651,路由能上,拨号上不了试一下:打开 windowssystem32logfileswmi,双击打开wmi再打开里面的RtBackup 会提示你需要管理员权限 继续 重启,即可修复。3、不行的话把wmi里的后缀为etl的文件删除包括RtBackup里的 重启4、如果上面的都不管用的话那尝试一下,禁用本地连接-关机-检查猫的所有插头拔下重插-拔下猫的电源插头-等待2分钟 之后插上插头-开机。5、最后一招先从别的能上网的系统的机子里复制下面这个文件 c:windowssystem32driversraspppoe.sys 来替换你电脑里的这个文件。宽带连接错误691(由于域上的用户名或密码无效而拒绝访问)/错误635(未知错误)的处理流程如下:(1)用户名密码填写错误(2)如果用户帐号密码填写无误,则进入下一步继续处理;建议重建拨号软件(如果不懂装拨号软件,可参考户重新):?如果重装拨号软件后正常,原因为“拨号软件丢失”;?如果重装拨号软件后故障依旧,请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误691错误691真正意义上来讲:1:域上名出现错误,(用户名或密码输入错误)。2:服务器无反映,(机房用户端口错误,或帐号未被激活)。3:电话或宽带到期欠费造成。出现错误691的原因1.电信限制了你帐户使用数目,比如你这个帐户可以4个人用,现在4个人在用,你拨号就是错误6912.你在用完后没断开,至少服务器那边还是没断开,以为你还在用,和上面情况类似,所以错误691建议:每次关机的时候在宽带连接上右键,点断开出现错误691后不要一直死缠烂打拨号,等待个几分钟再试试,如果一直出现这种情况,拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通),告诉工作人员你的电脑错误691上不了,然后她问“请问你的宽带编号多少”,告诉她你帐户,然后她有时问你开户的是谁,回答开户的是谁,然后过个几分钟她就会找人帮你搞定宽带连接错误691的解决办法之一解决ADSL莫名其妙的错误691问题工厂的办公室里有无线路由器,而家里新装了宽带,还没有买路由器,所以只跟哥共用一个ADSL帐号上网,一根网线在两台手提之间插来拔去的。但是让人郁闷的是,插在哥的手提上,都能连接上网络,可是插到我这台手提上总是提示错误691:用户名/密码错误。但是可以确定的是,我绝对没有把用户名或者密码输错,让我在拔号器与机子设置了好久也不行!!!郁闷......打10010询问,电信小姐坚持是我输错了,不是他们的问题。后来上网搜了一些相关的文章终于把问题解决了——原来电信把我的ADSL帐号和哥哥的提提网卡绑定了。解决方法如下:1、在大哥的手提机上运行(在“运行”中输入“cmd”可以调出命令行)中输入ipconfig/all命令,查看网络配置信息,找出本地连接里面的PhysicalAddress,记录下来。2、再进入我的本本中,进入设备管理器,在网络适配器里找到网卡,在网卡名称上用右键选择属性,进入“高级”选项卡,在左面的框中选中看到NetwotkAddress一项,选中右边的“值“,填入刚刚记录下来的MAC地址(不区分大小写,不要加“-”符号)即可。也许以后大家也会碰到,谨当学习!!!宽带连接错误623(找不到电话薄项目)步骤一:是否有防火墙或3721上网助手等软件,如有则建议退出(1)防火墙及3721上网助手后测试:如果故障解决,“用户软件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤二:指导用户检查网卡状态并拔插网线:(1)如果故障解决,故障原因为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤三:在条件具备情况下(有拨号软件、安装光盘(Win98要备有网卡驱动盘)建议删除及,再重新后:(1)如果故障解决,为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤四:以上处理均无效或无法做简单的配合操作时,请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告宽带连接错误678(远程计算机没响应):步骤一:检查MODEM信号灯是否正常,不正常重新启动modem。如果正常见步骤二。步骤二:询问用户是否有防火墙或3721上网助手等软件,如有则建议用户退出(1)防火墙及3721上网助手后测试:如果故障解决,故障原因为“用户软件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤三:指导用户检查网卡状态并拔插网线:(1)如果故障解决,则填写:故障原因为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤四:在条件具备情况下(用户有拨号软件、安装光盘(Win98要备有网卡驱动盘)建议用户删除拨号软件及,再重新安装网卡驱动后安装拨号软件:(1)如果故障解决,则填写:故障现象为“拨号连接超时”,故障原因为“PC硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入步骤七继续处理;步骤五:判断MODEM后面电话线是否可用,分离器连接是否正确:(1)MODEM后连电话不能使用,而计费号的其他电话可以使用的,建议更换电话线,故障原因为“用户室内线故障”;(2)如果用户家计费号的所有电话都不可以使用的,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/1005铁通)进行障碍申告。步骤六:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误645产生原因为拨号软件文件受损造成(常见于XP系统),处理流程如下:步骤一:在条件具备情况下(用户有拨号软件),建议重新装拨号软件:如果故障解决,故障原因为“用户软件问题”;如果故障依旧,则建议用户找电脑公司维修电脑系统,故障原因为“用户软件问题”;。步骤二:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误720现象常见于XP系统,一般将系统重新启动,可拨多次,百分之九十都可以解决,处理流程如下:步骤一:建议将系统重新启动后再重新拨号上网:(1)如果故障解决,故障原因无(2)如果故障依旧,则建议用户还原系统或找电脑公司将系统格式化重装,重装后及时关闭系统自己更新功能。步骤二:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误721(远程计算机没有响应)此现象多为USB接口Modem故障代码,可依据以下步骤进行处理:步骤一:判断MODEM信号灯是否同步,信号灯同步参照步骤二,信号灯不同步参照步骤三、四、五。步骤二:信号灯同步,则为用户协议选错(OA或OE),如若不行可电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行申告步骤三:信号灯不同步,判断MODEM后面电话线是否可用,如果不能使用,而计费号的其他电话可以使用的,可建议用户自已换电话线,如果用户家计费号的所有电话都不可以使用的,如若不行可电话向客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行申告。步骤四:检查分离器是否接反。宽带连接错误718现象,极少数为用户端问题:步骤一:建议首先重启计算机后拨号测试:(1)如果故障解决,故障原因无。(2)如果故障依旧或没法进行简单配合,可电话向客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。字串5宽带连接错误734(PPP链接控制协议被终止)/错误735(请求的地址被服务器拒绝步骤一:建议重新启动电脑。步骤二:拨号软件出错,建议重装拨号软件,常见于XP系统的自带拨号。步骤三:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误769错误769:无法连接到指定目标。问题:这是指你电脑的网络设备有问题解决方法:打开“我的电脑”→“控制面版”→“网络连接”,查看本地连接的是否处在“禁用”状态,是的话只需双击本地连接,看到状态变为“已启用”即可。若是连本地连接都没有的话,那你的网卡100%有问题了——不是没装好就是坏了。请您联系您的电脑供应商,或者自己解决。也想每天收到这样的文章,免费关注微信号:FBI机密档案FBIsecrets长按英文复制。出现错误769的错误,大多数是网卡被禁用,启用即可!造成的原因一般为:用户的误操作或一些防火墙软件、计算机病毒引起的,很普遍。如果没有找到本地连接,一般是网卡的驱动程序丢了或计算机没有检测到网卡,可以重新安装即可错误原因:网卡被禁用解决方法:请您点击电脑右键,选择属性,再选择设备管理,再看网卡驱动程序情况,如果是个“x”说明网卡被禁用,点击右键激活网卡就可以解决。宽带连接错误769产生原因及解决方案宽带连接错误769产生原因通常,如果存在下列情况之一,您将收到错误769的信息:1.网络电缆已断开。2.调制解调器已禁用。3.调制解调器驱动程序已损坏。4.计算机上正在运行间谍软件,它妨碍了连接。5.Winsock需要得到修复。6.第三方防火墙软件阻止了连接。解决方案:要查找问题的原因,请按照下列步骤操作。步骤1:确保网络电缆已连接确保网络电缆分别连接到计算机和调制解调器。如果您的计算机连接到集线器或路由器,请确保将集线器或路由器连接到调制解调器的电缆已连接。步骤2:确保网络适配器已启用1.单击“开始”,单击“运行”,键入ncpa.cpl,然后单击“确定”。2.右键单击“本地连接”图标。单击“启用”(如果该选项可用)。步骤3:重置调制解调器1.将从计算机到调制解调器的电缆断开连接。2.关闭调制解调器。如果调制解调器没有电源开关,请切断调制解调器的电源。3.等待两分钟。4.打开调制解调器,然后连接从计算机到调制解调器的电缆。步骤4:使用设备管理器,先卸载、然后重新安装调制解调器和驱动程序在按照这些步骤操作之前,您可能必须从硬件制造商那里下载网络适配器的最新驱动程序。1.单击“开始”,单击“运行”,键入sysdm.cpl,然后单击“确定”。2.单击“硬件”选项卡,单击“设备管理器”,然后找到“网络适配器”。3.展开“网络适配器”,然后右键单击网络适配器的图标。4.单击“卸载”,然后单击“确定”。在提示您删除与此设备相关联的文件的对话框中,单击“是”。5.重新启动计算机。或者,单击“操作”,然后单击“扫描检测硬件改动”。6.如果Windows找到设备但是没有识别它,您必须为网络适配器安装最新的驱动程序。步骤5:创建新的DSL或电缆连接1.单击“开始”,单击“运行”,键入ncpa.cpl,然后单击“确定”。2.单击“网络任务”下的“创建一个新的连接”。当向导启动后,单击“下一步”。3.单击“连接到Internet”,然后单击“下一步”。4.单击“手动设置我的连接”,然后单击“下一步”。5.选择“用要求用户名和密码的宽带连接来连接”,然后单击“下一步”。6.执行其余的步骤。使用Internet服务提供商(ISP)提供的连接信息完成该向导。注意:您可能必须使用您的ISP提供的软件才能创建新的连接。步骤6:修复Winsock和TCP/IP1.单击“开始”,单击“运行”,键入netshwinsockreset,然后按Enter键。2.当命令提示符窗口闪烁时,请重新启动计算机。步骤7:临时卸载第三方防火墙某些第三方防火墙软件(如ZoneAlarm和NortonPersonal防火墙)在运行WindowsXPSP2的计算机上可能导致Internet连接问题。您可能必须临时卸载这些程序以测试计算机。要进行测试,仅禁用这些程序是不够的。请确保您有CD或安装文件以便可以稍后重新安装这些程序。如果问题是由这些程序导致的,则您可能必须与该程序的供应商联系,以获得关于设置该程序的帮助。注意:在删除第三方防火墙程序之前,您可能要验证启用了WindowsXP防火墙。百度百科上的一些:1、 错误代码718、619、691:属于帐号密码问题。A、用户输入帐号、密码时输错,让用户重新输入。B、 帐号到期,可去“IP综合系统”中查询帐号是否到期。C、帐号卡在网上:一般是用户下网时不断开网络连接或异常吊线所导致,可以让用户将猫和电脑的电源关闭10分钟以上再进行连接,一般可以解决。D、帐号被偷:与互联网项目部进行联系解决。2、 错误代码676:属于机房设备问题,可让用户连续多拨几次即可登陆。3、错误代码720:属于modem驱动设置不正确,主要为vpi、vci参数值设置不正确或者需要重新启动电脑。4、错误769: 此类错误原因是本地连接被用户禁用或者停用,主要出现在以太网猫的用户中,属于用户下网时错误断开网卡连接,造成网卡禁用,在“本地连接”中网卡启用即可。5、错误678:一般MODEM指示灯不正常,猫上的link灯闪烁(少数猫的link灯的英文标识为showtime),参照link不上的故障处理或让用户检查自身防火墙。如果MODEM指示灯正常,那故障的原因是电脑不能与MODEM建立连接,解决方法是将MODEM重启,如果还不行,最好重装系统,这种问题一般会长期出现。6、在Windows Vista Home Basic下经常会出现错误815.是网络端口问题.是由于网络供应商的网络断口连接性能.以及连接字段值不正确引起的.和系统一般无关再补个678:错误678,是宽带adsl拨号上网用户常常遇到的故障提示,简单地说就是网络不通了。宽带adsl拨号上网使用pppoe协议连接,通过电话线传输数据,使用adsl专用modem实现数据的调制解调,错误提示678的含义是,远程计算机无响应,意思是从计算机发出指令到网卡向外发送数据,包括电话线的传输,局端(电信局机房端)端子板的端口处理到返回数据到计算机的过程中数据传输出问题都会提示。解决方法1、首先确认adsl modem拨号正常,因为网卡自动获取的IP没有清除,所以再次拨号的时候网卡无法获取新的IP地址会提示678,操作方法是:关闭adsl modem,进入控制面板的网络连接右击本地连接选择禁用,5秒钟后右击本地连接选择启用,然后打开adsl modem拨号即可;2、如果第一步无效,则在关闭adsl modem的情况下,仍然禁用本地连接(网卡),重启计算机,然后启用本地连接(网卡),再打开adsl modem即可解决;3、如果上述步骤都无法解决,查看网卡灯是否亮,如果网卡灯不亮,参看派单知识库:“网卡灯不亮或经常不亮”的解决方案4、如果网卡灯正常1,2步无法解决则带领用户卸载网卡驱动,重装网卡驱动,如果用户xp系统按照:知识编号:9973,如何在WINXP下设置ADSL拨号连接 方法带领用户创建拨号连接,如果98系统建议用户安装Raspppoe软件或者EHERNET300软件连接即可。5、如果上述操作无效联系电信部门确认端口。6.adsl modem故障是主要原因。7.如果多台电脑使用路由器上网,可尝试将路由器拆除后连接Internt。若能顺利上网,则说明路由器故障,应排除路由器故障或更换新的路由器。8.如果是ADSL包年用户,在使用过程中如果出现这种情况,有可能是电话欠费,请咨询客户服务中心。有部分地区中国电信或中国联通用户,在电话欠费的情况下,电话可以打通,但是却无法上网,这时也有可能是电话欠费,因为现在部分地区的电信部门在用户电话欠费情况下,不是停止电话的使用,而是停止网络的使用。9.部分品牌Modem供电不足也容易造成错误67810.如果以上方法都不能解决您的问题,可以尝试一下adsl modem的reset按两三下再上试试。11.adsl modem设备损坏也会造成错误678,虽然从表面上看起来adsl modem运转正常,但是就是连接失败,笔者就曾遇到此类问题,最终换了一个新的adsl modem

独步清客 2019-12-02 00:44:12 0 浏览量 回答数 0

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错误代码651意思为您的调制解调器(或其它连接设备)报告了一个错误。既未找到指定的端口。解决办法:1、远程访问记事簿文件和当前的“网络和拨号连接”配置可能不一致如果更改了通讯设备(例如:串行口或调制解调器),请确保重新配置“网络和拨号连接”。如果错误仍然存在,请删除并重新创建“网络和拨号连接”。2、win7 错误代码651,路由能上,拨号上不了试一下:打开 windowssystem32logfileswmi,双击打开wmi再打开里面的RtBackup 会提示你需要管理员权限 继续 重启,即可修复。3、不行的话把wmi里的后缀为etl的文件删除包括RtBackup里的 重启4、如果上面的都不管用的话那尝试一下,禁用本地连接-关机-检查猫的所有插头拔下重插-拔下猫的电源插头-等待2分钟 之后插上插头-开机。5、最后一招先从别的能上网的系统的机子里复制下面这个文件 c:windowssystem32driversraspppoe.sys 来替换你电脑里的这个文件。宽带连接错误691(由于域上的用户名或密码无效而拒绝访问)/错误635(未知错误)的处理流程如下:(1)用户名密码填写错误(2)如果用户帐号密码填写无误,则进入下一步继续处理;建议重建拨号软件(如果不懂装拨号软件,可参考户重新):?如果重装拨号软件后正常,原因为“拨号软件丢失”;?如果重装拨号软件后故障依旧,请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误691错误691真正意义上来讲:1:域上名出现错误,(用户名或密码输入错误)。2:服务器无反映,(机房用户端口错误,或帐号未被激活)。3:电话或宽带到期欠费造成。出现错误691的原因1.电信限制了你帐户使用数目,比如你这个帐户可以4个人用,现在4个人在用,你拨号就是错误6912.你在用完后没断开,至少服务器那边还是没断开,以为你还在用,和上面情况类似,所以错误691建议:每次关机的时候在宽带连接上右键,点断开出现错误691后不要一直死缠烂打拨号,等待个几分钟再试试,如果一直出现这种情况,拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通),告诉工作人员你的电脑错误691上不了,然后她问“请问你的宽带编号多少”,告诉她你帐户,然后她有时问你开户的是谁,回答开户的是谁,然后过个几分钟她就会找人帮你搞定宽带连接错误691的解决办法之一解决ADSL莫名其妙的错误691问题工厂的办公室里有无线路由器,而家里新装了宽带,还没有买路由器,所以只跟哥共用一个ADSL帐号上网,一根网线在两台手提之间插来拔去的。但是让人郁闷的是,插在哥的手提上,都能连接上网络,可是插到我这台手提上总是提示错误691:用户名/密码错误。但是可以确定的是,我绝对没有把用户名或者密码输错,让我在拔号器与机子设置了好久也不行!!!郁闷......打10010询问,电信小姐坚持是我输错了,不是他们的问题。后来上网搜了一些相关的文章终于把问题解决了——原来电信把我的ADSL帐号和哥哥的提提网卡绑定了。解决方法如下:1、在大哥的手提机上运行(在“运行”中输入“cmd”可以调出命令行)中输入ipconfig/all命令,查看网络配置信息,找出本地连接里面的PhysicalAddress,记录下来。2、再进入我的本本中,进入设备管理器,在网络适配器里找到网卡,在网卡名称上用右键选择属性,进入“高级”选项卡,在左面的框中选中看到NetwotkAddress一项,选中右边的“值“,填入刚刚记录下来的MAC地址(不区分大小写,不要加“-”符号)即可。也许以后大家也会碰到,谨当学习!!!宽带连接错误623(找不到电话薄项目)步骤一:是否有防火墙或3721上网助手等软件,如有则建议退出(1)防火墙及3721上网助手后测试:如果故障解决,“用户软件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤二:指导用户检查网卡状态并拔插网线:(1)如果故障解决,故障原因为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤三:在条件具备情况下(有拨号软件、安装光盘(Win98要备有网卡驱动盘)建议删除及,再重新后:(1)如果故障解决,为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤四:以上处理均无效或无法做简单的配合操作时,请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告宽带连接错误678(远程计算机没响应):步骤一:检查MODEM信号灯是否正常,不正常重新启动modem。如果正常见步骤二。步骤二:询问用户是否有防火墙或3721上网助手等软件,如有则建议用户退出(1)防火墙及3721上网助手后测试:如果故障解决,故障原因为“用户软件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤三:指导用户检查网卡状态并拔插网线:(1)如果故障解决,则填写:故障原因为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤四:在条件具备情况下(用户有拨号软件、安装光盘(Win98要备有网卡驱动盘)建议用户删除拨号软件及,再重新安装网卡驱动后安装拨号软件:(1)如果故障解决,则填写:故障现象为“拨号连接超时”,故障原因为“PC硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入步骤七继续处理;步骤五:判断MODEM后面电话线是否可用,分离器连接是否正确:(1)MODEM后连电话不能使用,而计费号的其他电话可以使用的,建议更换电话线,故障原因为“用户室内线故障”;(2)如果用户家计费号的所有电话都不可以使用的,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/1005铁通)进行障碍申告。步骤六:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误645产生原因为拨号软件文件受损造成(常见于XP系统),处理流程如下:步骤一:在条件具备情况下(用户有拨号软件),建议重新装拨号软件:如果故障解决,故障原因为“用户软件问题”;如果故障依旧,则建议用户找电脑公司维修电脑系统,故障原因为“用户软件问题”;。步骤二:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误720现象常见于XP系统,一般将系统重新启动,可拨多次,百分之九十都可以解决,处理流程如下:步骤一:建议将系统重新启动后再重新拨号上网:(1)如果故障解决,故障原因无(2)如果故障依旧,则建议用户还原系统或找电脑公司将系统格式化重装,重装后及时关闭系统自己更新功能。步骤二:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误721(远程计算机没有响应)此现象多为USB接口Modem故障代码,可依据以下步骤进行处理:步骤一:判断MODEM信号灯是否同步,信号灯同步参照步骤二,信号灯不同步参照步骤三、四、五。步骤二:信号灯同步,则为用户协议选错(OA或OE),如若不行可电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行申告步骤三:信号灯不同步,判断MODEM后面电话线是否可用,如果不能使用,而计费号的其他电话可以使用的,可建议用户自已换电话线,如果用户家计费号的所有电话都不可以使用的,如若不行可电话向客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行申告。步骤四:检查分离器是否接反。宽带连接错误718现象,极少数为用户端问题:步骤一:建议首先重启计算机后拨号测试:(1)如果故障解决,故障原因无。(2)如果故障依旧或没法进行简单配合,可电话向客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。字串5宽带连接错误734(PPP链接控制协议被终止)/错误735(请求的地址被服务器拒绝步骤一:建议重新启动电脑。步骤二:拨号软件出错,建议重装拨号软件,常见于XP系统的自带拨号。步骤三:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误769错误769:无法连接到指定目标。问题:这是指你电脑的网络设备有问题解决方法:打开“我的电脑”→“控制面版”→“网络连接”,查看本地连接的是否处在“禁用”状态,是的话只需双击本地连接,看到状态变为“已启用”即可。若是连本地连接都没有的话,那你的网卡100%有问题了——不是没装好就是坏了。请您联系您的电脑供应商,或者自己解决。也想每天收到这样的文章,免费关注微信号:FBI机密档案FBIsecrets长按英文复制。出现错误769的错误,大多数是网卡被禁用,启用即可!造成的原因一般为:用户的误操作或一些防火墙软件、计算机病毒引起的,很普遍。如果没有找到本地连接,一般是网卡的驱动程序丢了或计算机没有检测到网卡,可以重新安装即可错误原因:网卡被禁用解决方法:请您点击电脑右键,选择属性,再选择设备管理,再看网卡驱动程序情况,如果是个“x”说明网卡被禁用,点击右键激活网卡就可以解决。宽带连接错误769产生原因及解决方案宽带连接错误769产生原因通常,如果存在下列情况之一,您将收到错误769的信息:1.网络电缆已断开。2.调制解调器已禁用。3.调制解调器驱动程序已损坏。4.计算机上正在运行间谍软件,它妨碍了连接。5.Winsock需要得到修复。6.第三方防火墙软件阻止了连接。解决方案:要查找问题的原因,请按照下列步骤操作。步骤1:确保网络电缆已连接确保网络电缆分别连接到计算机和调制解调器。如果您的计算机连接到集线器或路由器,请确保将集线器或路由器连接到调制解调器的电缆已连接。步骤2:确保网络适配器已启用1.单击“开始”,单击“运行”,键入ncpa.cpl,然后单击“确定”。2.右键单击“本地连接”图标。单击“启用”(如果该选项可用)。步骤3:重置调制解调器1.将从计算机到调制解调器的电缆断开连接。2.关闭调制解调器。如果调制解调器没有电源开关,请切断调制解调器的电源。3.等待两分钟。4.打开调制解调器,然后连接从计算机到调制解调器的电缆。步骤4:使用设备管理器,先卸载、然后重新安装调制解调器和驱动程序在按照这些步骤操作之前,您可能必须从硬件制造商那里下载网络适配器的最新驱动程序。1.单击“开始”,单击“运行”,键入sysdm.cpl,然后单击“确定”。2.单击“硬件”选项卡,单击“设备管理器”,然后找到“网络适配器”。3.展开“网络适配器”,然后右键单击网络适配器的图标。4.单击“卸载”,然后单击“确定”。在提示您删除与此设备相关联的文件的对话框中,单击“是”。5.重新启动计算机。或者,单击“操作”,然后单击“扫描检测硬件改动”。6.如果Windows找到设备但是没有识别它,您必须为网络适配器安装最新的驱动程序。步骤5:创建新的DSL或电缆连接1.单击“开始”,单击“运行”,键入ncpa.cpl,然后单击“确定”。2.单击“网络任务”下的“创建一个新的连接”。当向导启动后,单击“下一步”。3.单击“连接到Internet”,然后单击“下一步”。4.单击“手动设置我的连接”,然后单击“下一步”。5.选择“用要求用户名和密码的宽带连接来连接”,然后单击“下一步”。6.执行其余的步骤。使用Internet服务提供商(ISP)提供的连接信息完成该向导。注意:您可能必须使用您的ISP提供的软件才能创建新的连接。步骤6:修复Winsock和TCP/IP1.单击“开始”,单击“运行”,键入netshwinsockreset,然后按Enter键。2.当命令提示符窗口闪烁时,请重新启动计算机。步骤7:临时卸载第三方防火墙某些第三方防火墙软件(如ZoneAlarm和NortonPersonal防火墙)在运行WindowsXPSP2的计算机上可能导致Internet连接问题。您可能必须临时卸载这些程序以测试计算机。要进行测试,仅禁用这些程序是不够的。请确保您有CD或安装文件以便可以稍后重新安装这些程序。如果问题是由这些程序导致的,则您可能必须与该程序的供应商联系,以获得关于设置该程序的帮助。注意:在删除第三方防火墙程序之前,您可能要验证启用了WindowsXP防火墙。百度百科上的一些:1、 错误代码718、619、691:属于帐号密码问题。A、用户输入帐号、密码时输错,让用户重新输入。B、 帐号到期,可去“IP综合系统”中查询帐号是否到期。C、帐号卡在网上:一般是用户下网时不断开网络连接或异常吊线所导致,可以让用户将猫和电脑的电源关闭10分钟以上再进行连接,一般可以解决。D、帐号被偷:与互联网项目部进行联系解决。2、 错误代码676:属于机房设备问题,可让用户连续多拨几次即可登陆。3、错误代码720:属于modem驱动设置不正确,主要为vpi、vci参数值设置不正确或者需要重新启动电脑。4、错误769: 此类错误原因是本地连接被用户禁用或者停用,主要出现在以太网猫的用户中,属于用户下网时错误断开网卡连接,造成网卡禁用,在“本地连接”中网卡启用即可。5、错误678:一般MODEM指示灯不正常,猫上的link灯闪烁(少数猫的link灯的英文标识为showtime),参照link不上的故障处理或让用户检查自身防火墙。如果MODEM指示灯正常,那故障的原因是电脑不能与MODEM建立连接,解决方法是将MODEM重启,如果还不行,最好重装系统,这种问题一般会长期出现。6、在Windows Vista Home Basic下经常会出现错误815.是网络端口问题.是由于网络供应商的网络断口连接性能.以及连接字段值不正确引起的.和系统一般无关再补个678:错误678,是宽带adsl拨号上网用户常常遇到的故障提示,简单地说就是网络不通了。宽带adsl拨号上网使用pppoe协议连接,通过电话线传输数据,使用adsl专用modem实现数据的调制解调,错误提示678的含义是,远程计算机无响应,意思是从计算机发出指令到网卡向外发送数据,包括电话线的传输,局端(电信局机房端)端子板的端口处理到返回数据到计算机的过程中数据传输出问题都会提示。解决方法1、首先确认adsl modem拨号正常,因为网卡自动获取的IP没有清除,所以再次拨号的时候网卡无法获取新的IP地址会提示678,操作方法是:关闭adsl modem,进入控制面板的网络连接右击本地连接选择禁用,5秒钟后右击本地连接选择启用,然后打开adsl modem拨号即可;2、如果第一步无效,则在关闭adsl modem的情况下,仍然禁用本地连接(网卡),重启计算机,然后启用本地连接(网卡),再打开adsl modem即可解决;3、如果上述步骤都无法解决,查看网卡灯是否亮,如果网卡灯不亮,参看派单知识库:“网卡灯不亮或经常不亮”的解决方案4、如果网卡灯正常1,2步无法解决则带领用户卸载网卡驱动,重装网卡驱动,如果用户xp系统按照:知识编号:9973,如何在WINXP下设置ADSL拨号连接 方法带领用户创建拨号连接,如果98系统建议用户安装Raspppoe软件或者EHERNET300软件连接即可。5、如果上述操作无效联系电信部门确认端口。6.adsl modem故障是主要原因。7.如果多台电脑使用路由器上网,可尝试将路由器拆除后连接Internt。若能顺利上网,则说明路由器故障,应排除路由器故障或更换新的路由器。8.如果是ADSL包年用户,在使用过程中如果出现这种情况,有可能是电话欠费,请咨询客户服务中心。有部分地区中国电信或中国联通用户,在电话欠费的情况下,电话可以打通,但是却无法上网,这时也有可能是电话欠费,因为现在部分地区的电信部门在用户电话欠费情况下,不是停止电话的使用,而是停止网络的使用。9.部分品牌Modem供电不足也容易造成错误67810.如果以上方法都不能解决您的问题,可以尝试一下adsl modem的reset按两三下再上试试。11.adsl modem设备损坏也会造成错误678,虽然从表面上看起来adsl modem运转正常,但是就是连接失败,笔者就曾遇到此类问题,最终换了一个新的adsl modem

独步清客 2019-12-02 00:44:12 0 浏览量 回答数 0

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错误代码651意思为您的调制解调器(或其它连接设备)报告了一个错误。既未找到指定的端口。解决办法:1、远程访问记事簿文件和当前的“网络和拨号连接”配置可能不一致如果更改了通讯设备(例如:串行口或调制解调器),请确保重新配置“网络和拨号连接”。如果错误仍然存在,请删除并重新创建“网络和拨号连接”。2、win7 错误代码651,路由能上,拨号上不了试一下:打开 windowssystem32logfileswmi,双击打开wmi再打开里面的RtBackup 会提示你需要管理员权限 继续 重启,即可修复。3、不行的话把wmi里的后缀为etl的文件删除包括RtBackup里的 重启4、如果上面的都不管用的话那尝试一下,禁用本地连接-关机-检查猫的所有插头拔下重插-拔下猫的电源插头-等待2分钟 之后插上插头-开机。5、最后一招先从别的能上网的系统的机子里复制下面这个文件 c:windowssystem32driversraspppoe.sys 来替换你电脑里的这个文件。宽带连接错误691(由于域上的用户名或密码无效而拒绝访问)/错误635(未知错误)的处理流程如下:(1)用户名密码填写错误(2)如果用户帐号密码填写无误,则进入下一步继续处理;建议重建拨号软件(如果不懂装拨号软件,可参考户重新):?如果重装拨号软件后正常,原因为“拨号软件丢失”;?如果重装拨号软件后故障依旧,请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误691错误691真正意义上来讲:1:域上名出现错误,(用户名或密码输入错误)。2:服务器无反映,(机房用户端口错误,或帐号未被激活)。3:电话或宽带到期欠费造成。出现错误691的原因1.电信限制了你帐户使用数目,比如你这个帐户可以4个人用,现在4个人在用,你拨号就是错误6912.你在用完后没断开,至少服务器那边还是没断开,以为你还在用,和上面情况类似,所以错误691建议:每次关机的时候在宽带连接上右键,点断开出现错误691后不要一直死缠烂打拨号,等待个几分钟再试试,如果一直出现这种情况,拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通),告诉工作人员你的电脑错误691上不了,然后她问“请问你的宽带编号多少”,告诉她你帐户,然后她有时问你开户的是谁,回答开户的是谁,然后过个几分钟她就会找人帮你搞定宽带连接错误691的解决办法之一解决ADSL莫名其妙的错误691问题工厂的办公室里有无线路由器,而家里新装了宽带,还没有买路由器,所以只跟哥共用一个ADSL帐号上网,一根网线在两台手提之间插来拔去的。但是让人郁闷的是,插在哥的手提上,都能连接上网络,可是插到我这台手提上总是提示错误691:用户名/密码错误。但是可以确定的是,我绝对没有把用户名或者密码输错,让我在拔号器与机子设置了好久也不行!!!郁闷......打10010询问,电信小姐坚持是我输错了,不是他们的问题。后来上网搜了一些相关的文章终于把问题解决了——原来电信把我的ADSL帐号和哥哥的提提网卡绑定了。解决方法如下:1、在大哥的手提机上运行(在“运行”中输入“cmd”可以调出命令行)中输入ipconfig/all命令,查看网络配置信息,找出本地连接里面的PhysicalAddress,记录下来。2、再进入我的本本中,进入设备管理器,在网络适配器里找到网卡,在网卡名称上用右键选择属性,进入“高级”选项卡,在左面的框中选中看到NetwotkAddress一项,选中右边的“值“,填入刚刚记录下来的MAC地址(不区分大小写,不要加“-”符号)即可。也许以后大家也会碰到,谨当学习!!!宽带连接错误623(找不到电话薄项目)步骤一:是否有防火墙或3721上网助手等软件,如有则建议退出(1)防火墙及3721上网助手后测试:如果故障解决,“用户软件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤二:指导用户检查网卡状态并拔插网线:(1)如果故障解决,故障原因为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤三:在条件具备情况下(有拨号软件、安装光盘(Win98要备有网卡驱动盘)建议删除及,再重新后:(1)如果故障解决,为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤四:以上处理均无效或无法做简单的配合操作时,请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告宽带连接错误678(远程计算机没响应):步骤一:检查MODEM信号灯是否正常,不正常重新启动modem。如果正常见步骤二。步骤二:询问用户是否有防火墙或3721上网助手等软件,如有则建议用户退出(1)防火墙及3721上网助手后测试:如果故障解决,故障原因为“用户软件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤三:指导用户检查网卡状态并拔插网线:(1)如果故障解决,则填写:故障原因为“pc硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入下一步继续处理;步骤四:在条件具备情况下(用户有拨号软件、安装光盘(Win98要备有网卡驱动盘)建议用户删除拨号软件及,再重新安装网卡驱动后安装拨号软件:(1)如果故障解决,则填写:故障现象为“拨号连接超时”,故障原因为“PC硬件问题”;(2)如果故障依旧存在,则进入步骤七继续处理;步骤五:判断MODEM后面电话线是否可用,分离器连接是否正确:(1)MODEM后连电话不能使用,而计费号的其他电话可以使用的,建议更换电话线,故障原因为“用户室内线故障”;(2)如果用户家计费号的所有电话都不可以使用的,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/1005铁通)进行障碍申告。步骤六:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误645产生原因为拨号软件文件受损造成(常见于XP系统),处理流程如下:步骤一:在条件具备情况下(用户有拨号软件),建议重新装拨号软件:如果故障解决,故障原因为“用户软件问题”;如果故障依旧,则建议用户找电脑公司维修电脑系统,故障原因为“用户软件问题”;。步骤二:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误720现象常见于XP系统,一般将系统重新启动,可拨多次,百分之九十都可以解决,处理流程如下:步骤一:建议将系统重新启动后再重新拨号上网:(1)如果故障解决,故障原因无(2)如果故障依旧,则建议用户还原系统或找电脑公司将系统格式化重装,重装后及时关闭系统自己更新功能。步骤二:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误721(远程计算机没有响应)此现象多为USB接口Modem故障代码,可依据以下步骤进行处理:步骤一:判断MODEM信号灯是否同步,信号灯同步参照步骤二,信号灯不同步参照步骤三、四、五。步骤二:信号灯同步,则为用户协议选错(OA或OE),如若不行可电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行申告步骤三:信号灯不同步,判断MODEM后面电话线是否可用,如果不能使用,而计费号的其他电话可以使用的,可建议用户自已换电话线,如果用户家计费号的所有电话都不可以使用的,如若不行可电话向客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行申告。步骤四:检查分离器是否接反。宽带连接错误718现象,极少数为用户端问题:步骤一:建议首先重启计算机后拨号测试:(1)如果故障解决,故障原因无。(2)如果故障依旧或没法进行简单配合,可电话向客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。字串5宽带连接错误734(PPP链接控制协议被终止)/错误735(请求的地址被服务器拒绝步骤一:建议重新启动电脑。步骤二:拨号软件出错,建议重装拨号软件,常见于XP系统的自带拨号。步骤三:以上处理均无效或用户无法做简单的配合操作,则请拨打客服电话10010联通(10000电信/10050铁通)进行障碍申告。宽带连接错误769错误769:无法连接到指定目标。问题:这是指你电脑的网络设备有问题解决方法:打开“我的电脑”→“控制面版”→“网络连接”,查看本地连接的是否处在“禁用”状态,是的话只需双击本地连接,看到状态变为“已启用”即可。若是连本地连接都没有的话,那你的网卡100%有问题了——不是没装好就是坏了。请您联系您的电脑供应商,或者自己解决。也想每天收到这样的文章,免费关注微信号:FBI机密档案FBIsecrets长按英文复制。出现错误769的错误,大多数是网卡被禁用,启用即可!造成的原因一般为:用户的误操作或一些防火墙软件、计算机病毒引起的,很普遍。如果没有找到本地连接,一般是网卡的驱动程序丢了或计算机没有检测到网卡,可以重新安装即可错误原因:网卡被禁用解决方法:请您点击电脑右键,选择属性,再选择设备管理,再看网卡驱动程序情况,如果是个“x”说明网卡被禁用,点击右键激活网卡就可以解决。宽带连接错误769产生原因及解决方案宽带连接错误769产生原因通常,如果存在下列情况之一,您将收到错误769的信息:1.网络电缆已断开。2.调制解调器已禁用。3.调制解调器驱动程序已损坏。4.计算机上正在运行间谍软件,它妨碍了连接。5.Winsock需要得到修复。6.第三方防火墙软件阻止了连接。解决方案:要查找问题的原因,请按照下列步骤操作。步骤1:确保网络电缆已连接确保网络电缆分别连接到计算机和调制解调器。如果您的计算机连接到集线器或路由器,请确保将集线器或路由器连接到调制解调器的电缆已连接。步骤2:确保网络适配器已启用1.单击“开始”,单击“运行”,键入ncpa.cpl,然后单击“确定”。2.右键单击“本地连接”图标。单击“启用”(如果该选项可用)。步骤3:重置调制解调器1.将从计算机到调制解调器的电缆断开连接。2.关闭调制解调器。如果调制解调器没有电源开关,请切断调制解调器的电源。3.等待两分钟。4.打开调制解调器,然后连接从计算机到调制解调器的电缆。步骤4:使用设备管理器,先卸载、然后重新安装调制解调器和驱动程序在按照这些步骤操作之前,您可能必须从硬件制造商那里下载网络适配器的最新驱动程序。1.单击“开始”,单击“运行”,键入sysdm.cpl,然后单击“确定”。2.单击“硬件”选项卡,单击“设备管理器”,然后找到“网络适配器”。3.展开“网络适配器”,然后右键单击网络适配器的图标。4.单击“卸载”,然后单击“确定”。在提示您删除与此设备相关联的文件的对话框中,单击“是”。5.重新启动计算机。或者,单击“操作”,然后单击“扫描检测硬件改动”。6.如果Windows找到设备但是没有识别它,您必须为网络适配器安装最新的驱动程序。步骤5:创建新的DSL或电缆连接1.单击“开始”,单击“运行”,键入ncpa.cpl,然后单击“确定”。2.单击“网络任务”下的“创建一个新的连接”。当向导启动后,单击“下一步”。3.单击“连接到Internet”,然后单击“下一步”。4.单击“手动设置我的连接”,然后单击“下一步”。5.选择“用要求用户名和密码的宽带连接来连接”,然后单击“下一步”。6.执行其余的步骤。使用Internet服务提供商(ISP)提供的连接信息完成该向导。注意:您可能必须使用您的ISP提供的软件才能创建新的连接。步骤6:修复Winsock和TCP/IP1.单击“开始”,单击“运行”,键入netshwinsockreset,然后按Enter键。2.当命令提示符窗口闪烁时,请重新启动计算机。步骤7:临时卸载第三方防火墙某些第三方防火墙软件(如ZoneAlarm和NortonPersonal防火墙)在运行WindowsXPSP2的计算机上可能导致Internet连接问题。您可能必须临时卸载这些程序以测试计算机。要进行测试,仅禁用这些程序是不够的。请确保您有CD或安装文件以便可以稍后重新安装这些程序。如果问题是由这些程序导致的,则您可能必须与该程序的供应商联系,以获得关于设置该程序的帮助。注意:在删除第三方防火墙程序之前,您可能要验证启用了WindowsXP防火墙。百度百科上的一些:1、 错误代码718、619、691:属于帐号密码问题。A、用户输入帐号、密码时输错,让用户重新输入。B、 帐号到期,可去“IP综合系统”中查询帐号是否到期。C、帐号卡在网上:一般是用户下网时不断开网络连接或异常吊线所导致,可以让用户将猫和电脑的电源关闭10分钟以上再进行连接,一般可以解决。D、帐号被偷:与互联网项目部进行联系解决。2、 错误代码676:属于机房设备问题,可让用户连续多拨几次即可登陆。3、错误代码720:属于modem驱动设置不正确,主要为vpi、vci参数值设置不正确或者需要重新启动电脑。4、错误769: 此类错误原因是本地连接被用户禁用或者停用,主要出现在以太网猫的用户中,属于用户下网时错误断开网卡连接,造成网卡禁用,在“本地连接”中网卡启用即可。5、错误678:一般MODEM指示灯不正常,猫上的link灯闪烁(少数猫的link灯的英文标识为showtime),参照link不上的故障处理或让用户检查自身防火墙。如果MODEM指示灯正常,那故障的原因是电脑不能与MODEM建立连接,解决方法是将MODEM重启,如果还不行,最好重装系统,这种问题一般会长期出现。6、在Windows Vista Home Basic下经常会出现错误815.是网络端口问题.是由于网络供应商的网络断口连接性能.以及连接字段值不正确引起的.和系统一般无关再补个678:错误678,是宽带adsl拨号上网用户常常遇到的故障提示,简单地说就是网络不通了。宽带adsl拨号上网使用pppoe协议连接,通过电话线传输数据,使用adsl专用modem实现数据的调制解调,错误提示678的含义是,远程计算机无响应,意思是从计算机发出指令到网卡向外发送数据,包括电话线的传输,局端(电信局机房端)端子板的端口处理到返回数据到计算机的过程中数据传输出问题都会提示。解决方法1、首先确认adsl modem拨号正常,因为网卡自动获取的IP没有清除,所以再次拨号的时候网卡无法获取新的IP地址会提示678,操作方法是:关闭adsl modem,进入控制面板的网络连接右击本地连接选择禁用,5秒钟后右击本地连接选择启用,然后打开adsl modem拨号即可;2、如果第一步无效,则在关闭adsl modem的情况下,仍然禁用本地连接(网卡),重启计算机,然后启用本地连接(网卡),再打开adsl modem即可解决;3、如果上述步骤都无法解决,查看网卡灯是否亮,如果网卡灯不亮,参看派单知识库:“网卡灯不亮或经常不亮”的解决方案4、如果网卡灯正常1,2步无法解决则带领用户卸载网卡驱动,重装网卡驱动,如果用户xp系统按照:知识编号:9973,如何在WINXP下设置ADSL拨号连接 方法带领用户创建拨号连接,如果98系统建议用户安装Raspppoe软件或者EHERNET300软件连接即可。5、如果上述操作无效联系电信部门确认端口。6.adsl modem故障是主要原因。7.如果多台电脑使用路由器上网,可尝试将路由器拆除后连接Internt。若能顺利上网,则说明路由器故障,应排除路由器故障或更换新的路由器。8.如果是ADSL包年用户,在使用过程中如果出现这种情况,有可能是电话欠费,请咨询客户服务中心。有部分地区中国电信或中国联通用户,在电话欠费的情况下,电话可以打通,但是却无法上网,这时也有可能是电话欠费,因为现在部分地区的电信部门在用户电话欠费情况下,不是停止电话的使用,而是停止网络的使用。9.部分品牌Modem供电不足也容易造成错误67810.如果以上方法都不能解决您的问题,可以尝试一下adsl modem的reset按两三下再上试试。11.adsl modem设备损坏也会造成错误678,虽然从表面上看起来adsl modem运转正常,但是就是连接失败,笔者就曾遇到此类问题,最终换了一个新的adsl modem

独步清客 2019-12-02 00:44:11 0 浏览量 回答数 0

问题

Docker怎么入门

boxti 2019-12-01 21:49:35 2878 浏览量 回答数 0

回答

134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,分布式协调/通知,集群管理,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 39926 浏览量 回答数 17

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词汇表是什么样的?(S-V)

轩墨 2019-12-01 22:06:08 2089 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

问题

Nginx性能为什么如此吊

小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3

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回 3楼(cc-xiaoka) 的帖子 您好, 欢迎来到阿里云论坛。 请问您指的是 mppe 加密吗? ------------------------- 回 2楼(gf6) 的帖子 您好, 抱歉,之前我没有测试手机客户端的场景。 但您可以参考一下“地板”楼层的回复。 ------------------------- 回 6楼(sanyuan) 的帖子 您好, 欢迎来到阿里云论坛。 为您搜索了一下,可能在WIndows 2016中,默认强制使用了128位的 MPPE加密,可能对以前的设备不是很友好, 如果您坚持使用Windows 2016,或许需要动手测试一下喔: https://books.google.com.hk/books?id=zi-dBAAAQBAJ&pg=PA380&lpg=PA380&dq=windows+2016+pptp+vpn+server+disabled+mppe&source=bl&ots=TTHvIgVReh&sig=M8xXHqGuYV7ueCBlidxz-cZRQ0c&hl=zh-CN&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=windows%202016%20pptp%20vpn%20server%20disabled%20mppe&f=false ------------------------- 回 8楼(sanyuan) 的帖子 您好, 我现在手上没有TPLink的路由器来测试喔。 请问您手工添加的路由命令是什么呢? ------------------------- 您好,在这个例子里,192.168.2.0/24 是 pptp 拨入后分配到的IP地址吗? ------------------------- 回 10楼(mothink7) 的帖子 您好, 在例子中,客户端成功连接的也是Windows 10。 或许您可以尝试查看一下拨号链接的属性,看看是否需要调整哪,如加密选项之类的,可以勾选或取消勾选来对比一下喔。 ------------------------- 回 14楼(sanyuan) 的帖子 您好, 是否这个帖子里讨论的现象也是您现在遇到的: http://bbs.51cto.com/thread-1472384-1.html ------------------------- 回 16楼(sanyuan) 的帖子 您好, 可能是因为Windows 2016默认是强制使用128位的加密,所以没有如Windows 2012那样可以选择40位,56位的MPPE或不加密的选项了喔。 ------------------------- 回 20楼(sanyuan) 的帖子 您好, 您可以多试试,对比一下网上的资料,看看问题出在哪,有没有较好的解决方法。 我这里没有目前没有较好的实验条件,所以就不能为您测试了喔。 ------------------------- 回 22楼(sanyuan) 的帖子 您好, 如上边提到的,第二个问题,即Windows 2016强制使用了128位的加密选项,所以就不允许如Windows 2003系统上选择较弱的或不加密的设置了。 第三个问题,理论上,SSD盘会比普通硬盘的使用感受好些。可以从任务管理器里的性能里,看看是哪个进程占用的磁盘资源多。 ------------------------- 回 24楼(要好好学习) 的帖子 您好, 欢迎来到阿里云论坛。 地址池,是远程拨入用户会从VPN服务器自动获取的IP范围喔,您可以设置区别您本地的IP段,如 192.168.66.* 是的,远程拨入用户,需要连接ECS公网IP的。 ------------------------- 回 26楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 欢迎来到阿里云论坛。 EC2 是产品的名称还是一个具体的配置云服务器型号? 请问这个云服务器有多少内存? 如果内存不足,有可能安装过程较慢哩。 ------------------------- 回 28楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 1GB内存是偏小了。 如果可以,请尝试开启Windows虚拟内存后试试。 ------------------------- 您好,您在连接时填写的地址是172.31.47.18?这个IP好象内网的IP地址喔。 ------------------------- 回 33楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 请问您的手机是哪种系统,安卓还是苹果? ------------------------- 回 35楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 请问,是否确认两种设备(PC和安卓)使用的连接的方式(pptp?)是相同的? ------------------------- 回 37楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 安卓的终端在连接时,服务端有相应的日志信息吗? ------------------------- 回 39楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 日志是说可能是47协议没放行。 如果电脑可以连接,那说明服务端是放行了47协议的。您的手机使用的网络与电脑使用的网络不一致的吗? ------------------------- 回 41楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 这个不好判断, pptp的方式可能相对来说,有点“老”了, 建议考虑其它方案,如 IKEv2 。 ------------------------- 回 44楼(路人甲丙丁) 的帖子 您好, 如果是需申请公共可用证书,是需要一个域名,但域名有的很便宜。 安卓手机可能需要下载一个APP,即可支持连接IKEv2。 ------------------------- 回 46楼(网络在哪) 的帖子 您好, 欢迎来到阿里云论坛。 建议查看一下ECS实例的安全组规则。 ------------------------- 回 48楼(网络在哪) 的帖子 您好, 作为对比测试, 您可以尝试在ECS实例的安全组里允许全部协议,且关闭系统的防火墙等。 ------------------------- 回 50楼(云cloud先生) 的帖子 版主回复: 可以尝试打开客户端和服务端的日志,看看具体是卡在哪一步喔。 ------------------------- 回 52楼(云cloud先生) 的帖子 版主回复: 服务端和客户端的日志信息,是否有关键的内容呢? 贴出日志内容看看? ------------------------- 回 54楼(云cloud先生) 的帖子 版主回复: 有可能。但也有可能是您家里使用的路由器拦截了,可以先登录到路由器的管理界面,看是否有相应的选项。 ------------------------- 回 56楼(云cloud先生) 的帖子 版主回复: 您可以提供VPN连接信息给一个能正常使用VPN的朋友测试,如果您的朋友能连接,那么重点检查您家里的路由器。

dongshan8 2019-12-02 00:23:49 0 浏览量 回答数 0

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Go 的优势在于能够将简单的和经过验证的想法结合起来,同时避免了其他语言中出现的许多问题。本文概述了 Go 背后的一些设计原则和工程智慧,作者认为,Go 语言具备的所有这些优点,将共同推动其成为接替 Java 并主导下一代大型软件开发平台的最有力的编程语言候选。很多优秀的编程语言只是在个别领域比较强大,如果将所有因素都纳入考虑,没有其他语言能够像 Go 语言一样“全面开花”,在大型软件工程方面,尤为如此。 基于现实经验 Go 是由经验丰富的软件行业老手一手创建的,长期以来,他们对现有语言的各种缺点有过切身体会的痛苦经历。几十年前,Rob Pike 和 Ken Thompson 在 Unix、C 和 Unicode 的发明中起到了重要作用。Robert Griensemer 在为 JavaScript 和 Java 开发 V8 和 HotSpot 虚拟机之后,在编译器和垃圾收集方面拥有数十年的经验。有太多次,他们不得不等待 Google 规模的 C++/Java 代码库进行编译。于是,他们开始着手创建新的编程语言,将他们半个世纪以来的编写代码所学到的一切经验包含进去。 专注于大型工程 小型工程项目几乎可以用任何编程语言来成功构建。当成千上万的开发人员在数十年的持续时间压力下,在包含数千万行代码的大型代码库上进行协作时,就会发生真正令人痛苦的问题。这样会导致一些问题,如下: 较长的编译时间导致中断开发。代码库由几个人 / 团队 / 部门 / 公司所拥有,混合了不同的编程风格。公司雇佣了数千名工程师、架构师、测试人员、运营专家、审计员、实习生等,他们需要了解代码库,但也具备广泛的编码经验。依赖于许多外部库或运行时,其中一些不再以原始形式存在。在代码库的生命周期中,每行代码平均被重写 10 次,被弄得千疮百痍,而且还会发生技术偏差。文档不完整。 Go 注重减轻这些大型工程的难题,有时会以使小型工程变得更麻烦为代价,例如,代码中到处都需要几行额外的代码行。 注重可维护性 Go 强调尽可能多地将工作转给自动化的代码维护工具中。Go 工具链提供了最常用的功能,如格式化代码和导入、查找符号的定义和用法、简单的重构以及代码异味的识别。由于标准化的代码格式和单一的惯用方式,机器生成的代码更改看起来非常接近 Go 中人为生成的更改并使用类似的模式,从而允许人机之间更加无缝地协作。 保持简单明了 初级程序员为简单的问题创建简单的解决方案。高级程序员为复杂的问题创建复杂的解决方案。伟大的程序员找到复杂问题的简单解决方案。 ——Charles Connell 让很多人惊讶的一点是,Go 居然不包含他们喜欢的其他语言的概念。Go 确实是一种非常小巧而简单的语言,只包含正交和经过验证的概念的最小选择。这鼓励开发人员用最少的认知开销来编写尽可能简单的代码,以便许多其他人可以理解并使用它。 使事情清晰明了 良好的代码总是显而易见的,避免了那些小聪明、难以理解的语言特性、诡异的控制流和兜圈子。 许多语言都致力提高编写代码的效率。然而,在其生命周期中,人们阅读代码的时间却远远超过最初编写代码所需的时间(100 倍)。例如,审查、理解、调试、更改、重构或重用代码。在查看代码时,往往只能看到并理解其中的一小部分,通常不会有完整的代码库概述。为了解释这一点,Go 将所有内容都明确出来。 错误处理就是一个例子。让异常在各个点中断代码并在调用链上冒泡会更容易。Go 需要手动处理和返回每个错误。这使得它可以准确地显示代码可以被中断的位置以及如何处理或包装错误。总的来说,这使得错误处理编写起来更加繁琐,但是也更容易理解。 简单易学 Go 是如此的小巧而简单,以至于人们可以在短短几天内就能研究通整个语言及其基本概念。根据我们的经验,培训用不了一个星期(相比于掌握其他语言需要几个月),初学者就能够理解 Go 专家编写的代码,并为之做出贡献。为了方便吸引更多的用户,Go 网站提供了所有必要的教程和深入研究的文章。这些教程在浏览器中运行,允许人们在将 Go 安装到本地计算机上之前就能够学习和使用 Go。 解决之道 Go 强调的是团队之间的合作,而不是个人的自我表达。 在 Go(和 Python)中,所有的语言特性都是相互正交和互补的,通常有一种方法可以做一些事情。如果你想让 10 个 Python 或 Go 程序员来解决同一个问题,你将会得到 10 个相对类似的解决方案。不同的程序员在彼此的代码库中感觉更自在。在查看其他人的代码时,国骂会更少,而且人们的工作可以更好地融合在一起,从而形成了一致的整体,人人都为之感到自豪,并乐于工作。这还避免了大型工程的问题,如: 开发人员认为良好的工作代码很“混乱”,并要求在开始工作之前进行重写,因为他们的思维方式与原作者不同。 不同的团队成员使用不同的语言子集来编写相同代码库的部分内容。 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/e64418f1455d46aaacfdd03fa949f16d.png) 简单、内置的并发性 Go 专为现代多核硬件设计。 目前使用的大多数编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby、C、C++)都是 20 世纪 80 年代到 21 世纪初设计的,当时大多数 CPU 只有一个计算内核。这就是为什么它们本质上是单线程的,并将并行化视为边缘情况的马后炮。通过现成和同步点之类的附加组件来实现,而这些附加组件既麻烦又难以正确使用。第三方库虽然提供了更简单的并发形式,如 Actor 模型,但是总有多个可用选项,结果导致了语言生态系统的碎片化。今天的硬件拥有越来越多的计算内核,软件必须并行化才能高效运行。Go 是在多核处理器时代编写的,并且在语言中内置了简单、高级的 CSP 风格并发性。 面向计算的语言原语 就深层而言,计算机系统接收数据,对其进行处理(通常要经过几个步骤),然后输出结果数据。例如,Web 服务器从客户端接收 HTTP 请求,并将其转换为一系列数据库或后端调用。一旦这些调用返回,它就将接收到的数据转换成 HTML 或 JSON 并将其输出给调用者。Go 的内置语言原语直接支持这种范例: 结构表示数据 读和写代表流式 IO 函数过程数据 goroutines 提供(几乎无限的)并发性 在并行处理步骤之间传输管道数据 因为所有的计算原语都是由语言以直接形式提供的,因此 Go 源代码更直接地表达了服务器执行的操作。 OO — 好的部分 更改基类中的某些内容的副作用 面向对象非常有用。过去几十年来,面向对象的使用富有成效,并让我们了解了它的哪些部分比其他部分能够更好地扩展。Go 在面向对象方面采用了一种全新的方法,并记住了这些知识。它保留了好的部分,如封装、消息传递等。Go 还避免了继承,因为它现在被认为是有害的,并为组合提供了一流的支持。 现代标准库 目前使用的许多编程语言(Java、JavaScript、Python、Ruby)都是在互联网成为当今无处不在的计算平台之前设计的。因此,这些语言的标准库只提供了相对通用的网络支持,而这些网络并没有针对现代互联网进行优化。Go 是十年前创建的,当时互联网已全面发展。Go 的标准库允许在没有第三方库的情况下创建更复杂的网络服务。这就避免了第三方库的常见问题: 碎片化:总是有多个选项实现相同的功能。 膨胀:库常常实现的不仅仅是它们的用途。 依赖地狱:库通常依赖于特定版本的其他库。 未知质量:第三方代码的质量和安全性可能存在问题。 未知支持:第三方库的开发可能随时停止支持。 意外更改:第三方库通常不像标准库那样严格地进行版本控制。 关于这方面更多的信息请参考 Russ Cox 提供的资料 标准化格式 Gofmt 的风格没有人会去喜欢,但人人都会喜欢 gofmt。 ——Rob Pike Gofmt 是一种以标准化方式来格式化 Go 代码的程序。它不是最漂亮的格式化方式,但却是最简单、最不令人生厌的格式化方式。标准化的源代码格式具有惊人的积极影响: 集中讨论重要主题: 它消除了围绕制表符和空格、缩进深度、行长、空行、花括号的位置等一系列争论。 开发人员在彼此的代码库中感觉很自在, 因为其他代码看起来很像他们编写的代码。每个人都喜欢自由地按照自己喜欢的方式进行格式化代码,但如果其他人按照自己喜欢的方式格式化了代码,这么做很招人烦。 自动代码更改并不会打乱手写代码的格式,例如引入了意外的空白更改。 许多其他语言社区现在正在开发类似 gofmt 的东西。当作为第三方解决方案构建时,通常会有几个相互竞争的格式标准。例如,JavaScript 提供了 Prettier 和 StandardJS。这两者都可以用,也可以只使用其中的一个。但许多 JS 项目并没有采用它们,因为这是一个额外的决策。Go 的格式化程序内置于该语言的标准工具链中,因此只有一个标准,每个人都在使用它。 快速编译 ![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/8a76f3f07f484266af42781d9e7b8692.png) 对于大型代码库来说,它们长时间的编译是促使 Go 诞生的原因。Google 主要使用的是 C++ 和 Java,与 Haskell、Scala 或 Rust 等更复杂的语言相比,它们的编译速度相对较快。尽管如此,当编译大型代码库时,即使是少量的缓慢也会加剧编译的延迟,从而激怒开发人员,并干扰流程。Go 的设计初衷是为了提高编译效率,因此它的编译器速度非常快,几乎没有编译延迟的现象。这给 Go 开发人员提供了与脚本类语言类似的即时反馈,还有静态类型检查的额外好处。 交叉编译 由于语言运行时非常简单,因此它被移植到许多平台,如 macOS、Linux、Windows、BSD、ARM 等。Go 可以开箱即用地为所有这些平台编译二进制文件。这使得从一台机器进行部署变得很容易。 快速执行 Go 的运行速度接近于 C。与 JITed 语言(Java、JavaScript、Python 等)不同,Go 二进制文件不需要启动或预热的时间,因为它们是作为编译和完全优化的本地代码的形式发布的。Go 的垃圾收集器仅引入微秒量级的可忽略的停顿。除了快速的单核性能外,Go 还可以轻松利用所有的 CPU 内核。 内存占用小 像 JVM、Python 或 Node 这样的运行时不仅仅在运行时加载程序代码,每次运行程序时,它们还会加载大型且高度复杂的基础架构,以进行编译和优化程序。如此一来,它们的启动时间就变慢了,并且还占用了大量内存(数百兆字节)。而 Go 进程的开销更小,因为它们已经完全编译和优化,只需运行即可。Go 还以非常节省内存的方式来存储数据。在内存有限且昂贵的云环境中,以及在开发过程中,这一点非常重要。我们希望在一台机器上能够快速启动整个堆栈,同时将内存留给其他软件。 部署规模小 Go 的二进制文件大小非常简洁。Go 应用程序的 Docker 镜像通常比用 Java 或 Node 编写的等效镜像要小 10 倍,这是因为它无需包含编译器、JIT,以及更少的运行时基础架构的原因。这些特点,在部署大型应用程序时很重要。想象一下,如果要将一个简单的应用程序部署到 100 个生产服务器上会怎么样?如果使用 Node/JVM 时,我们的 Docker 注册表就必须提供 100 个 docker 镜像,每个镜像 200MB,那么一共就需要 20GB。要完成这些部署就需要一些时间。想象一下,如果我们想每天部署 100 次的话,如果使用 Go 服务,那么 Docker 注册表只需提供 10 个 docker 镜像,每个镜像只有 20MB,共只需 2GB 即可。大型 Go 应用程序可以更快、更频繁地部署,从而使得重要更新能够更快地部署到生产环境中。 独立部署 Go 应用程序部署为一个包含所有依赖项的单个可执行文件,并无需安装特定版本的 JVM、Node 或 Python 运行时;也不必将库下载到生产服务器上,更无须对运行 Go 二进制文件的机器进行任何更改。甚至也不需要讲 Go 二进制文件包装到 Docker 来共享他们。你需要做的是,只是将 Go 二进制文件放到服务器上,它就会在那里运行,而不用关心服务器运行的是什么。前面所提到的那些,唯一的例外是使用net和os/user包时针对对glibc的动态链接。 供应依赖关系 Go 有意识避免使用第三方库的中央存储库。Go 应用程序直接链接到相应的 Git 存储库,并将所有相关代码下载(供应)到自己的代码库中。这样做有很多好处: 在使用第三方代码之前,我们可以对其进行审查、分析和测试。该代码就和我们自己的代码一样,是我们应用程序的一部分,应该遵循相同的质量、安全性和可靠性标准。 无需永久访问存储依赖项的各个位置。从任何地方(包括私有 Git repos)获取第三方库,你就能永久拥有它们。 经过验收后,编译代码库无需进一步下载依赖项。 若互联网某处的代码存储库突然提供不同的代码,这也并不足为奇。 即使软件包存储库速度变慢,或托管包不复存在,部署也不会因此中断。 兼容性保证 Go 团队承诺现有的程序将会继续适用于新一代语言。这使得将大型项目升级到最新版本的编译器会非常容易,并且可从它们带来的许多性能和安全性改进中获益。同时,由于 Go 二进制文件包含了它们需要的所有依赖项,因此可以在同一服务器上并行运行使用不同版本的 Go 编译器编译的二进制文件,而无需进行复杂的多个版本的运行时设置或虚拟化。 文档 在大型工程中,文档对于使软件可访问性和可维护性非常重要。与其他特性类似,Go 中的文档简单实用: 由于它是嵌入到源代码中的,因此两者可以同时维护。 它不需要特殊的语法,文档只是普通的源代码注释。 可运行单元测试通常是最好的文档形式。因此 Go 要求将它们嵌入到文档中。 所有的文档实用程序都内置在工具链中,因此每个人都使用它们。 Go linter 需要导出元素的文档,以防止“文档债务”的积累。 商业支持的开源 当商业实体在开放式环境下开发时,那么一些最流行的、经过彻底设计的软件就会出现。这种设置结合了商业软件开发的优势——一致性和精细化,使系统更为健壮、可靠、高效,并具有开放式开发的优势,如来自许多行业的广泛支持,多个大型实体和许多用户的支持,以及即使商业支持停止的长期支持。Go 就是这样发展起来的。 缺点 当然,Go 也并非完美无缺,每种技术选择都是有利有弊。在决定选择 Go 之前,有几个方面需要进行考虑考虑。 未成熟 虽然 Go 的标准库在支持许多新概念(如 HTTP 2 Server push 等)方面处于行业领先地位,但与 JVM 生态系统中的第三方库相比,用于外部 API 的第三方 Go 库可能不那么成熟。 即将到来的改进 由于清楚几乎不可能改变现有的语言元素,Go 团队非常谨慎,只在新特性完全开发出来后才添加新特性。在经历了 10 年的有意稳定阶段之后,Go 团队正在谋划对语言进行一系列更大的改进,作为 Go 2.0 之旅的一部分。 无硬实时 虽然 Go 的垃圾收集器只引入了非常短暂的停顿,但支持硬实时需要没有垃圾收集的技术,例如 Rust。 结语 本文详细介绍了 Go 语言的一些优秀的设计准则,虽然有的准则的好处平常看起来没有那么明显。但当代码库和团队规模增长几个数量级时,这些准则可能会使大型工程项目免于许多痛苦。总的来说,正是这些设计准则让 Go 语言成为了除 Java 之外的编程语言里,用于大型软件开发项目的绝佳选择。

有只黑白猫 2020-01-07 14:11:38 0 浏览量 回答数 0

问题

Git 改变了分布式 Web 开发规则:报错

kun坤 2020-06-08 11:09:24 3 浏览量 回答数 1
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