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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

问题

立足GitHub学编程:13个不容错过的Java项目

技术小菜鸟 2019-12-01 21:48:13 2674 浏览量 回答数 1

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概述 当客户端访问目标服务器出现ping丢包或ping不通时,可以通过tracert或mtr等工具进行链路测试来判断问题根源。本文介绍如何通过工具进行链路测试和分析。 详细信息 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 本文分别介绍如下链路测试方法。 链路测试工具 测试结果的简要分析 常见的链路异常场景 链路测试步骤 测试完成后的解决方法 链路测试工具 操作系统类型不同,链路测试所使用的工具也有所不同。简要介绍如下。 Linux系统 此处简单介绍两个链路测试工具。 工具一:mtr命令 mtr(My traceroute)几乎是所有Linux发行版本预装的网络测试工具。其将ping和traceroute的功能合并,所以功能更强大。mtr默认发送ICMP数据包进行链路探测。您也可以通过“-u”参数来指定使用UDP数据包进行探测。相对于traceroute只会做一次链路跟踪测试,mtr会对链路上的相关节点做持续探测并给出相应的统计信息。所以,mtr能避免节点波动对测试结果的影响,所以其测试结果更正确,建议优先使用。 用法说明 mtr [-BfhvrwctglxspQomniuT46] [--help] [--version] [--report] [--report-wide] [--report-cycles=COUNT] [--curses] [--gtk] [--csv|-C] [--raw] [--xml] [--split] [--mpls] [--no-dns] [--show-ips] [--address interface] [--filename=FILE|-F] [--ipinfo=item_no|-y item_no] [--aslookup|-z] [--psize=bytes/-s bytes] [--order fields] [--report-wide|-w] [--inet] [--inet6] [--max-ttl=NUM] [--first-ttl=NUM] [--bitpattern=NUM] [--tos=NUM] [--udp] [--tcp] [--port=PORT] [--timeout=SECONDS] [--interval=SECONDS] HOSTNAME 常见可选参数说明 --report:以报告模式显示输出。 --split:将每次追踪的结果分别列出来,而非统计整个结果。 --psize:指定ping数据包的大小。 --no-dns:不对IP地址做域名反解析。 --address:主机有多个IP地址时,设置发送数据包的IP地址。 -4:只使用IPv4协议。 -6:只使用IPv6协议。 另外,也可以在mtr运行过程中,输入类似如下的字母来快速切换模式。 ?或h:显示帮助菜单。 d:切换显示模式。 n:启用或禁用DNS域名解析。 u:切换使用ICMP或UDP数据包进行探测。 命令输出示例 返回结果说明 默认配置下,返回结果中各数据列的说明如下。 第一列(Host):节点IP地址和域名。按 n 键可切换显示。 第二列(Loss%):节点丢包率。 第三列(Snt):每秒发送数据包数。默认值是10,可以通过“-c”参数指定。 第四列(Last):最近一次的探测延迟。 第五、六、七列(Avg、Best、Worst):分别是探测延迟的平均值、最小值和最大值。 第八列(StDev):标准偏差。越大说明相应节点越不稳定。 工具二:traceroute命令 traceroute也是几乎所有Linux发行版本预装的网络测试工具,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。traceroute先发送小的具有最大存活时间值(Max_TTL)的UDP探测数据包,然后侦听从网关开始的整个链路上的ICMP TIME_EXCEEDED响应。探测从TTL=1开始,TTL值逐步增加,直至接收到ICMP PORT_UNREACHABLE消息。ICMP PORT_UNREACHABLE消息用于标识目标主机已经被定位,或命令已经达到允许跟踪的最大TTL值。traceroute默认发送UDP数据包进行链路探测。可以通过“-I”参数来指定使用ICMP数据包进行探测。 用法说明 traceroute [-I] [ -m Max_ttl ] [ -n ] [ -p Port ] [ -q Nqueries ] [ -r ] [ -s SRC_Addr ] [ -t TypeOfService ] [ -f flow ] [ -v ] [ -w WaitTime ] Host [ PacketSize ] 常见可选参数说明 -d:使用Socket层级的排错功能。 -f:设置第一个检测数据包的存活数值TTL的大小。 -F:设置不要分段标识。 -g:设置来源路由网关,最多可设置8个。 -i:主机有多个网卡时,使用指定的网卡发送数据包。 -I:使用ICMP数据包替代UDP数据包进行探测。 -m:设置检测数据包的最大存活数值TTL的大小。 -n:直接使用IP地址而非主机名称(禁用DNS反查)。 -p:设置UDP传输协议的通信端口。 -r:忽略普通的Routing Table,直接将数据包发送到目标主机上。 -s:设置本地主机发送数据包的IP地址。 -t:设置检测数据包的TOS数值。 -v:详细显示指令的执行过程。 -w:设置等待远端主机回包时间。 -x:开启或关闭数据包的正确性检验。 命令输出示例 Windows系统 此处简单介绍两个链路测试工具。 工具一:WinMTR(建议优先使用) WinMTR是mtr工具在Windows环境下的图形化实现,但进行了功能简化,只支持部分mtr的参数。WinMTR默认发送ICMP数据包进行探测,无法切换。和mtr一样,相比tracert,WinMTR能避免节点波动对测试结果的影响,所以测试结果更正确。所以在WinMTR可用的情况下,建议优先使用WinMTR进行链路测试。 用法说明 WinMTR无需安装,直接解压运行即可。操作方法非常简单,说明如下。 如下图所示,运行程序后,在 Host 字段输入目标服务器域名或IP,注意不要包含空格。 单击 Start 开始测试。开始测试后,相应按钮变成了 Stop。 运行一段时间后,单击 Stop 停止测试。 其它选项说明如下。 Copy Text to clipboard:将测试结果以文本格式复制到粘贴板。 Copy HTML to clipboard:将测试结果以HTML格式复制到粘贴板。 Export TEXT:将测试结果以文本格式导出到指定文件。 Export HTML:将测试结果以HTML格式导出到指定文件。 Options:可选参数,包括的可选参数如下。 Interval(sec):每次探测的间隔(过期)时间。默认为1秒。 ping size(bytes):ping探测所使用的数据包大小,默认为64字节。 Max hosts in LRU list:LRU列表支持的最大主机数,默认值为128。 Resolve names:通过反查IP地址,以域名显示相关节点。 返回结果说明 默认配置下,返回结果中各数据列的说明如下。 第一列(Hostname):节点的IP或域名。 第二列(Nr):节点编号。 第三列(Loss%):节点丢包率。 第四列(Sent):已发送的数据包数量。 第五列(Recv):已成功接收的数据包数量。 第六、七、八、九列(Best 、Avg、Worst、Last):分别是到相应节点延迟的最小值、平均值、最大值和最后一次值。 工具二:tracert命令行工具 tracert(Trace Route)是Windows自带的网络诊断命令行程序,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。 tracert通过向目标地址发送 ICMP 数据包来确定到目标地址的路由。在这些数据包中,tracert使用了不同的IP“生存期”,即TTL值。由于要求沿途的路由器在转发数据包前必须至少将TTL减少1,因此TTL实际上相当于一个跃点计数器(hop counter)。当某个数据包的TTL达到0时,相应节点就会向源计算机发送一个ICMP超时的消息。 tracert第一次发送TTL为1的数据包,并在每次后续传输时将TTL增加1,直到目标地址响应或达到TTL的最大值。中间路由器发送回来的ICMP超时消息中包含了相应节点的信息。 用法说明 tracert [-d] [-h maximum_hops] [-j host-list] [-w timeout] [-R] [-S srcaddr] [-4] [-6] target_name 常见可选参数说明 -d:不要将地址解析为主机名(禁用DNS反解)。 -h:maximum_hops,指定搜索目标地址时的最大跃点数。 -j: host-list,指定沿主机列表的松散源路由。 -w:timeout,等待每个回复的超时时间(以毫秒为单位)。 -R:跟踪往返行程路径(仅适用于IPv6)。 -S:srcaddr,要使用的源地址(仅适用于IPv6)。 -4:强制使用IPv4。 -6:强制使用IPv6。 target_host:目标主机域名或IP地址。 命令输出示例 C:> tracert -d 223.5.5.5 通过最多 30 个跃点跟踪到 223.5.5.5 的路由 1 请求超时。 2 9 ms 3 ms 12 ms 192.168.X.X 3 4 ms 9 ms 2 ms X.X.X.X 4 9 ms 2 ms 1 ms XX.XX.XX.XX 5 11 ms 211.XX.X.XX 6 3 ms 2 ms 2 ms 2XX.XX.1XX.XX 7 2 ms 2 ms 1 ms 42.XX.2XX.1XX 8 32 ms 4 ms 3 ms 42.XX.2XX.2XX 9 请求超时。 10 3 ms 2 ms 2 ms 223.5.5.5 跟踪完成。 测试结果的简要分析 由于mtr(WinMTR)有更高的准确性,本文以其测试结果为例,参考如下要点进行分析。此处分析时以如下示例图为基础。 要点一:网络区域 正常情况下,从客户端到目标服务器的整个链路中会包含如下区域。 客户端本地网络,即本地局域网和本地网络提供商网络。如上图中的区域A。如果该区域出现异常,并且是客户端本地网络中的节点出现异常,则需要对本地网络进行相应的排查分析。如果是本地网络提供商网络出现异常,则需要向当地运营商反馈问题。 运营商骨干网络。如上图中的区域B。如果该区域出现异常,可以根据异常节点的IP查询其所属的运营商,直接向对应运营商进行反馈,或者通过阿里云技术支持,向运营商进行反馈。 目标服务器本地网络,即目标服务器所属提供商的网络。如上图中的区域C。如果该区域出现异常,需要向目标服务器所属的网络运营商反馈问题。 要点二:链路负载均衡 如上图中的区域D。如果中间链路某些部分启用了链路负载均衡,则mtr只会对首尾节点进行编号和探测统计。中间节点只会显示相应的IP或域名信息。 要点三:结合Avg(平均值)和StDev(标准偏差)综合判断 由于链路抖动或其它因素的影响,节点的Best和Worst值可能相差很大。Avg统计了自链路测试以来所有探测的平均值,所以能更好的反应出相应节点的网络质量。而StDev越高,则说明数据包在相应节点的延时值越不相同,即越离散。所以标准偏差值可用于协助判断Avg是否真实反应了相应节点的网络质量。例如,如果标准偏差很大,说明数据包的延迟是不确定的。可能某些数据包延迟很小,例如25ms,而另一些延迟却很大,例如350ms,但最终得到的平均延迟反而可能是正常的。所以,此时Avg并不能很好的反应出实际的网络质量情况。 综上,建议的分析标准如下。 如果StDev很高,则同步观察相应节点的Best和Worst,来判断相应节点是否存在异常。 如果StDev不高,则通过Avg来判断相应节点是否存在异常。 注:上述StDev高或者不高,并没有具体的时间范围标准。而需要根据同一节点其它列的延迟值大小来进行相对评估。比如,如果Avg为30ms,那么,当StDev为25ms,则认为是很高的偏差。而如果Avg为325ms,则StDev同样为25ms,反而认为是不高的偏差。 要点四:Loss%(丢包率)的判断 任一节点的Loss%(丢包率)如果不为零,则说明这一跳网络可能存在问题。导致相应节点丢包的原因通常有如下两种。 运营商基于安全或性能需求,限制了节点的ICMP发送速率,导致丢包。 节点确实存在异常,导致丢包。 结合异常节点及其后续节点的丢包情况,并参考如下内容,判定丢包原因。 如果随后节点均没有丢包,则通常表示异常节点丢包是由于运营商策略限制所致。可以忽略相关丢包。如上图中的第2跳所示。 如果随后节点也出现丢包,则通常说明异常节点确实存在网络异常,导致丢包。如上图中的第5跳所示。 另外,上述两种情况可能同时发生,即相应节点既存在策略限速,又存在网络异常。对于这种情况,如果异常节点及其后续节点连续出现丢包,而且各节点的丢包率不同,则通常以最后几跳的丢包率为准。如上图所示,在第 5、6、7跳均出现了丢包。所以,最终丢包情况,以第7跳的40%作为参考。 要点五:关于延迟 关于延迟,有如下两种场景。 场景一:延迟跳变 如果在某一跳之后延迟明显陡增,则通常判断该节点存在网络异常。如上图所示,从第5跳之后的后续节点延迟明显陡增,则推断是第5跳节点出现了网络异常。不过,高延迟并不一定完全意味着相应节点存在异常。如上图所示,第5跳之后,虽然后续节点延迟明显陡增,但测试数据最终仍然正常到达了目的主机。所以,延迟大也有可能是在数据回包链路中引发的。所以,需要结合反向链路测试一并分析。 场景二:ICMP限速导致延迟增加 ICMP策略限速也可能会导致相应节点的延迟陡增,但后续节点通常会恢复正常。如上图所示,第3跳有100%的丢包率,同时延迟也明显陡增。但随后节点的延迟马上恢复了正常。所以判断该节点的延迟陡增及丢包是由于策略限速所致。 常见的链路异常场景 常见的链路异常场景及测试报告如下。 场景一:目标主机网络配置不当 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. ??? 2. ??? 3. 1XX.X.X.X 0.0% 10 521.3 90.1 2.7 521.3 211.3 4. 11X.X.X.X 0.0% 10 2.9 4.7 1.6 10.6 3.9 5. 2X.X.X.X 80.0% 10 3.0 3.0 3.0 3.0 0.0 6. 2X.XX.XX.XX 0.0% 10 1.7 7.2 1.6 34.9 13.6 7. 1XX.1XX.XX.X 0.0% 10 5.2 5.2 5.1 5.2 0.0 8. 2XX.XX.XX.XX 0.0% 10 5.3 5.2 5.1 5.3 0.1 9. 173.194.200.105 100.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在目标地址出现了100%的丢包。从数据上看是数据包没有到达,其实很有可能是目标服务器相关安全策略(比如防火墙、iptables 等)禁用了ICMP所致,导致目的主机无法发送任何应答。所以,该场景需要排查目标服务器的安全策略配置。 场景二:ICMP限速 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr --no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.X.XX 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. 72.14.233.56 60.0% 10 27.2 25.3 23.1 26.4 2.9 6. 209.85.254.247 0.0% 10 39.1 39.4 39.1 39.7 0.2 7. 64.233.174.46 0.0% 10 39.6 40.4 39.4 46.9 2.3 8. gw-in-f147.1e100.net 0.0% 10 39.6 40.5 39.5 46.7 2.2 在该示例中,在第5跳出现了明显的丢包,但后续节点均未见异常。所以推断是该节点ICMP限速所致。该场景对最终客户端到目标服务器的数据传输不会有影响,所以,分析的时候可以忽略。 场景三:环路 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.7X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.6X.X 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. 72.14.233.56 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6. 72.14.233.57 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7. 72.14.233.56 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8. 72.14.233.57 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9 ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在第5跳之后出现了循环跳转,导致最终无法到达目标服务器。这通常是由于运营商相关节点路由配置异常所致。所以,该场景需要联系相应节点归属运营商处理。 场景四:链路中断 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.7X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.6X.X 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9 ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在第4跳之后就无法收到任何反馈。这通常是由于相应节点中断所致。建议结合反向链路测试做进一步确认。该场景需要联系相应节点归属运营商处理。 链路测试步骤 通常情况下,链路测试步骤如下图所示。 相关步骤的详情说明如下。 步骤一:获取本地网络对应的公网IP 在客户端本地网络内访问淘宝IP地址库,获取本地网络对应的公网IP地址。 步骤二:正向链路测试(ping和mtr) 从客户端向目标服务器做如下测试。 从客户端向目标服务器域名或IP做持续的ping测试,建议至少ping 100个数据包,记录测试结果。 根据客户端操作系统的不同,使用WinMTR或mtr,设置测试目的地址为目标服务器域名或IP,然后进行链路测试,记录测试结果。 步骤三:反向链路测试(ping和mtr) 进入目标服务器系统内部做如下测试。 从目标服务器向步骤一获取的客户端IP做持续的ping测试,建议至少ping 100个数据包,记录测试结果。 根据目标服务器操作系统的不同,使用WinMTR或mtr,设置测试目的地址为客户端的IP地址,然后进行链路测试,记录测试结果。 步骤四:测试结果分析 参阅测试结果的简要分析,对测试结果进行分析。确认异常节点后,访问如下链接或其他可以查询IP归属地的网站,获取该异常节点的归属运营商信息。如果是客户端本地网络相关节点出现异常,则需要对本地网络进行相应排查分析。如果是运营商相关节点出现异常,则需要向运营商反馈问题。查询结果类似如下。 测试完成后的解决方法 当出现ping丢包或ping不通时,首先请参考云服务器ECS网络故障诊断,排查是否为网络故障。 如果确认是因系统中病毒导致使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包,则可参考使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包进行处理。 如果是因删除ECS实例的默认安全组规则导致无法ping通ECS实例,可参考删除ECS实例的默认安全组规则导致无法ping通ECS实例进行处理。 如果在Linux系统内核没有禁PING的情况下,是因系统内部防火墙策略设置导致ECS服务器PING不通。可参考Linux系统的ECS中没有禁PING却PING不通的解决方法。

1934890530796658 2020-03-25 23:17:54 0 浏览量 回答数 0

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概述 当网站访问很慢或无法访问时,若已经排除显著的问题,而使用ping命令检测到有明显丢包时,建议您做链路测试。在Windows环境中,推荐优先使用WinMTR工具,或者tracert命令行进行链路测试以判断问题来源。通常情况下,链路测试步骤如下。 利用链路测试工具探测网络状况和服务器状态。 根据链路测试结果分析处理。 详细信息 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 WinMTR工具 mtr(My traceroute)作为一款网络测试工具,集成了tracert与ping这两个命令的图形界面。ping与tracert通常被用于检测网络状况和服务器状态,具体说明如下。 命令名称 具体说明 ping 送出封包到指定的服务器。如果服务器有回应就会传送回封包,并附带返回封包来回的时间 tracert 返回从用户的电脑到指定的服务器中间经过的所有节点(路由)以及每个节点的回应速度。 WinMTR是mtr工具在Windows环境下的图形化实现,适合Windows下做路由追踪及ping测试。WinMTR默认发送ICMP数据包进行探测,无法切换。 相比tracert命令行工具,WinMTR能避免节点波动对测试结果的影响,测试结果更正确。Windows环境下,建议优先使用WinMTR进行链路测试。下载WinMTR工具。 下载WinMTR工具后,直接解压运行。运行程序后,在 Host 字段输入目标服务器域名或IP。 1 单击 Start 开始测试。开始测试后,相应按钮变成了 Stop。 运行一段时间后,单击 Stop 停止测试。 说明:您可以多测试几分钟,测试结束后,将结果导出。 常见可选参数说明 Copy Text to clipboard:将测试结果以文本格式复制到粘贴板。 Copy HTML to clipboard:将测试结果以HTML格式复制到粘贴板。 Export TEXT:将测试结果以文本格式导出到指定文件。 Export HTML:将测试结果以HTML格式导出到指定文件。 Options:为可选参数。具体包括以下参数。 Interval(sec):每次探测的间隔(过期)时间,默认为1秒。 Ping size(bytes):ping 探测所使用的数据包大小,默认为64字节。 Max hosts in LRU list:LRU列表支持的最大主机数,默认值为128。 Resolve names:通过反查IP以域名显示相关节点。 WinMTR运行后的返回结果说明 默认配置下,WinMTR测试结果说明如下。 第一列(Hostname):到目标服务器要经过的每个节点主机IP或域名。 第二列(Nr):节点编号。 第三列(Loss%):节点丢包率。ping数据包回复失败的百分比,由此可判断哪个节点(线路)出现故障,是服务器所在机房还是国际路由干路。 第四列(Sent):已发送的数据包数量。 第五列(Recv):已成功接收的数据包数量。 第六、七、八、九列(Best 、Avg、Worst、Last):分别是回应时间的最小值、平均值、最大值和最后一个数据包的回应时间。 tracert命令行工具 tracert (Trace Route) 是Windows自带的网络诊断命令行实用程序,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。 tracert通过向目标地址发送ICMP数据包来确定到目标地址的路由。在这些数据包中,tracert使用了不同的IP生存期 (TTL) 值。由于要求沿途的路由器在转发数据包前至少必须将TTL减少1,因此TTL实际上相当于一个跃点计数器 (hop counter)。当某个数据包的TTL达到零时,相应节点就会向源计算机发送一个ICMP超时的消息。tracert第一次发送TTL为1的数据包,并在每次后续传输时将TTL增加1,直到目标地址响应或达到TTL的最大值。中间路由器发送回来的ICMP超时消息中包含了相应节点的信息。 在桌面底部单击 开始 菜单,选择 运行。 打开运行框后,在框中输入 cmd,并单击 确定。 在命令运行界面中,输入 tracert ,按回车键后,界面将显示tracert的用法说明。 2 根据具体用法,输入待跟踪的目标地址,示例如下。 C:> tracert -d 223.5.5.5 通过最多 30 个跃点跟踪到 223.5.5.5 的路由 1 * * * 请求超时。 2 9 ms 3 ms 12 ms 192.X.X.20 3 4 ms 9 ms 2 ms 111.X.X.41 4 9 ms 2 ms 1 ms 111.X.X.197 5 11 ms * * 211.X.X.57 6 3 ms 2 ms 2 ms 211.X.X.62 7 2 ms 2 ms 1 ms 42.X.X.190 8 32 ms 4 ms 3 ms 42.X.X.238 9 * * * 请求超时。 10 3 ms 2 ms 2 ms 223.5.5.5 分析链路测试结果 以如下链路测试结果示例图为基础进行阐述。 判断各区域是否存在异常,并根据各区域的情况分别处理。 区域A:客户端本地网络,即本地局域网和本地网络提供商网络。针对该区域异常,客户端本地网络相关节点问题,请对本地网络进行排查分析;本地网络提供商网络相关节点问题,请向当地运营商反馈。 区域B:运营商骨干网络。针对该区域异常,可根据异常节点IP查询归属运营商,然后直接或通过阿里云售后技术支持,向相应运营商反馈问题。 区域C:目标服务器本地网络,即目标主机归属网络提供商网络。针对该区域异常,需要向目标主机归属网络提供商反馈问题。 结合Avg(平均值)和StDev(标准偏差),判断各节点是否存在异常。 若StDev很高,则同步观察相应节点的Best和Worst,来判断相应节点是否存在异常。 若StDev不高,则通过Avg来判断相应节点是否存在异常。 注意:上述StDev高或者不高,并没有具体的时间范围标准。而需要根据同一节点其它列的延迟值大小来进行相对评估。比如,如果Avg为30ms,那么,当StDev为25ms,则认为是很高的偏差。而如果Avg为325ms,则同样的StDev为25ms,反而认为是不高的偏差。 查看节点丢包率,若“Loss%”不为零,则说明这一跳路由的网络可能存在问题。导致节点丢包的原因通常有两种。 人为限制了节点的ICMP发送速率,导致丢包。 节点确实存在异常,导致丢包。 确定当前异常节点的丢包原因。 若随后节点均没有丢包,说明当前节点丢包是由于运营商策略限制所致,可以忽略。如前文链路测试结果示例图中的第2跳路由的网络所示。 若随后节点也出现丢包,说明当前节点存在网络异常,导致丢包。如前文链路测试结果示例图中的第5跳路由的网络所示。 说明:前述两种情况可能同时发生,即相应节点既存在策略限速,又存在网络异常。对于这种情况,若当前节点及其后续节点连续出现丢包,而且各节点的丢包率不同,则通常以最后几跳路由的网络的丢包率为准。如前文链路测试结果示例图所示,在第5、6、7跳路由的网络均出现了丢包。所以,最终丢包情况,以第7跳的40%作为参考。 通过查看是否有明显的延迟,来确认节点是否存在异常。通过如下两个方面进行分析。 若某一跳路由的网络之后延迟明显陡增,则通常判断该节点存在网络异常。如前文链路测试结果示例图所示,从第5跳路由的网络之后的后续节点延迟明显陡增,则推断是第5跳路由的网络节点出现了网络异常。 注:高延迟并不一定完全意味着相应节点存在异常,延迟大也有可能是在数据回包链路中引发的,建议结合反向链路测试一并分析。 ICMP策略限速也可能会导致相应节点的延迟陡增,但后续节点通常会恢复正常。如前文链路测试结果示例图所示,第3跳路由的网络有100%的丢包率,同时延迟也明显陡增。但随后节点的延迟马上恢复了正常。所以判断该节点的延迟陡增及丢包是由于策略限速所致。 操作建议 若数据包在目标地址出现了100%的丢包,建议对目标服务器的安全策略配置进行排查。 若数据包出现循环跳转,导致无法到达目标服务器,建议联系相应节点归属运营商处理。 若数据包在跳转后无法收到任何反馈,建议结合反向链路测试作进一步确认,并联系相应节点归属运营商进行处理。 阿里云中国内地机房和其他国家或地区有网络通信的专线,为降低通信时候的丢包率,推荐使用高速通道。 若主机掉包和延迟非常高,建议做WinMTR双向测试,即本地到服务器的和服务器到本地的测试。无法远程登录时,请通过管理终端进行登录。

1934890530796658 2020-03-25 23:51:46 0 浏览量 回答数 0

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进程是操作系统中最基本、重要的概念,是多道程序系统出现后,为了刻画系统内部出现的动态情况,描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。狭义上讲,进程是正在运行的程序的实例;广义上讲,进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统进行资源分配和调度、动态执行的基本单元,是操作系统结构的基础,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。其概念主要有两点:(1)进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域、数据区域和堆栈。文本区域存储处理器执行的代码;数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。(2)进程是一个“执行中的程序”。只有在操作系统、处理器执行程序时,它才能成为一个活动的实体,我们称其为进程。从理论角度看,进程是对正在运行的程序过程的抽象;从实现角度看,它是一种数据结构,目的在于清晰地刻画动态系统的内在规律,有效管理和调度进入计算机系统主存储器运行的程序。 一、进程具有以下特点: (1)动态性:进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程,进程是动态产生、动态消亡的。 (2)并发性:任何进程都可以与其他进程一起并发执行。 (3)独立性:进程是一个能独立运行的基本单位,同时也是系统分配资源和调度的独立单位。 (4)异步性:由于进程间的相互制约,使进程具有执行的间断性,即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进。 (5)结构特征:进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。 二、进程、线程和程序的联系: 通常在一个进程中可以包含若干个线程,它们可以利用进程所拥有的资源,在引入线程的操作系统中,通常都是把进程作为分配资源的基本单位,而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位,由于线程比进程更小,基本上不拥有系统资源,故对它的调度所付出的开销就会小得多,能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度。此外多个不同的进程可以包含相同的程序:一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程,能得到不同的结果;但是执行过程中,程序不能发生改变。同一程序同时运行于若干个数据集合上,它将属于若干个不同的进程,也就是说同一程序可以对应多个进程。 三、进程和程序的区别: (1)程序是指令和数据的有序集合,其本身没有任何运行的含义,是一个静态的概念,而进程是程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念。 (2)程序可以作为一种软件资料长期存在,而进程是有一定生命期的。 (3)程序是永久的,进程是暂时的。 (4)进程更能真实地描述并发,而程序不能。 (5)进程是由进程控制块、程序段、数据段三部分组成。 (6)进程具有创建其他进程的功能而程序没有。 (7)在传统的操作系统中,程序并不能独立运行,作为资源分配和独立运行的基本单元都是进程。 四、进程具有的三种基本状态 由于进程在执行过程中具有动态性和异步性,因此也就决定了进程可能具有多种状态。 (1)就绪状态(Ready):进程已获得除处理器外的所需资源,等待分配处理器资源;只要分配了处理器进程就可执行。就绪进程可以按多个优先级来划分队列。例如,当一个进程由于时间片用完而进入就绪状态时,排入低优先级队列;当进程由I/O操作完成而进入就绪状态时,排入高优先级队列。 (2)运行状态(Running):进程占用处理器资源;处于此状态的进程的数目小于等于处理器的数目。在没有其他进程可以执行时(如所有进程都在阻塞状态),通常会自动执行系统的空闲进程。 (3)阻塞状态(Blocked):由于进程等待某种条件(如I/O操作或进程同步),在条件满足之前无法继续执行。该事件发生前即使把处理器资源分配给该进程,也无法运行。 五、创建进程的事件 在多道程序环境中,只有作为进程时才能在系统中运行。因此,为了让程序能运行,就必须为它创建进程。一个进程去创建另一个进程的典型事件,可以有以下四类: (1) 用户登录:在分时系统中,用户在终端键入登录命令后,如果是合法用户,系统将为该终端建立一个进程,并把它插入到就绪队列中。 (2)作业调度:在批处理系统中,当作业调度程序按照一定的算法调度到某作业时,便将该作业装入到内存,为它分配必要的资源,并立即为它创建进程,再插入到就绪队列中。 (3) 提供服务:当运行中的用户程序提出某种请求后,系统将专门创建一个进程来提供用户所需要的服务,例如,用户程序要求进行文件打印,操作系统将为它创建一个打印进程,这样,不仅可以使打印进程与该用户进程并发执行,而且还便于计算出为完成打印任务所花费的时间。 (4) 应用请求:在上述三种情况中,都是由系统内核为它创建一个新进程,而这一类事件则是基于应用进程的需求,由它创建一个新的进程,以便使新进程以并发的运行方式完成特定任务。 六、进程的创建过程 一旦操作系统发现了要求创建新进程的事件后,便调用进程创建原语create()按下述步骤创建一个新进程。 (1) 申请空白PCB。为新进程申请获得唯一的数字标识符,并从PCB集合中索取一个空白PCB。 (2) 为新进程分配资源。为新进程的程序和数据以及用户栈分配必要的内存空间。显然,此时操作系统必须知道新进程所需要的内存大小。 (3) 初始化进程控制块。PCB的初始化主要包括:初始化标识信息,将系统分配的标识符和父进程标识符,填入新的PCB中;初始化处理机状态信息,使程序计数器指向程序的入口地址,使栈指针指向栈顶;初始化处理机控制信息,将进程的状态设置为就绪状态或静止就绪状态,对于优先级,通常是将它设置为最低优先级,除非用户以显式的方式提出高优先级要求。 (4) 将新进程插入就绪队列,如果进程就绪队列能够接纳新进程,便将新进程插入到就绪队列中。 七、引起进程终止的事件 (1)正常结束:在任何计算机系统中,都应该有一个表示进程已经运行完成的指示。例如,在批处理系统中,通常在程序的最后安排一条Hold指令或终止的系统调用。当程序运行到Hold指令时,将产生一个中断,去通知OS本进程已经完成。 (2)异常结束:在进程运行期间,由于出现某些错误和故障而迫使进程终止。这类异常事件很多,常见的有:越界错误,保护错,非法指令,特权指令错,运行超时,等待超时,算术运算错,I/O故障。 (3)外界干预:外界干预并非指在本进程运行中出现了异常事件,而是指进程应外界的请求而终止运行。这些干预有:操作员或操作系统干预、父进程请求、父进程终止。 八、进程的终止过程 如果系统发生了上述要求终止进程的某事件后,OS便调用进程终止原语,按如下过程去终止指定的进程。 (1)根据被终止进程的标识符,从PCB集合中检索出该进程的PCB,从中读出该进程状态。 (2)若被终止进程正处于执行状态,应立即终止该进程的执行,并置调度标志为真。用于指示该进程被终止后应重新进行调度。 (3)若该进程还有子孙进程,还应将其所有子孙进程予以终止,以防他们成为不可控的进程。 (4)将被终止的进程所拥有的全部资源,或者归还给其父进程,或者归还给系统。 (5)将被终止进程(它的PCB)从所在队列(或链表)中移出,等待其它程序来搜集信息。 九、阻塞唤醒 1、引起进程阻塞和唤醒的事件 (1)请求系统服务:当正在执行的进程请求操作系统提供服务时,由于某种原因,操作系统并不立即满足该进程的要求时,该进程只能转变为阻塞状态来等待,一旦要求得到满足后,进程被唤醒。 (2)启动某种操作:当进程启动某种操作后,如果该进程必须在该操作完成之后才能继续执行,则必须先使该进程阻塞,以等待该操作完成,该操作完成后,将该进程唤醒。 (3)新数据尚未到达:对于相互合作的进程,如果其中一个进程需要先获得另一(合作)进程提供的数据才能运行以对数据进行处理,则是要其所需数据尚未到达,该进程只有(等待)阻塞,等到数据到达后,该进程被唤醒。 (4)无新工作可做:系统往往设置一些具有某特定功能的系统进程,每当这种进程完成任务后,便把自己阻塞起来以等待新任务到来,新任务到达后,该进程被唤醒。 2.进程阻塞过程 正在执行的进程,当发现上述某事件后,由于无法继续执行,于是进程便通过调用阻塞原语block()把自己阻塞。可见,进程的阻塞是进程自身的一种主动行为。进入block过程后,由于此时该进程还处于执行状态,所以应先立即停止执行,把进程控制块中的现行状态由执行改为阻塞,并将PCB插入阻塞队列。如果系统中设置了因不同事件而阻塞的多个阻塞队列,则应将本进程插入到具有相同事件的阻塞(等待)队列。最后,转调度程序进行重新调度,将处理机分配给另一就绪进程,并进行切换,亦即,保留被阻塞进程的处理机状态(在PCB中),再按新进程的PCB中的处理机状态设置CPU环境。 3. 进程唤醒过程 当被阻塞的进程所期待的事件出现时,如I/O完成或者其所期待的数据已经到达,则由有关进程(比如,用完并释放了该I/O设备的进程)调用唤醒原语wakeup(),将等待该事件的进程唤醒。唤醒原语执行的过程是:首先把被阻塞的进程从等待该事件的阻塞队列中移出,将其PCB中的现行状态由阻塞改为就绪,然后再将该PCB插入到就绪队列中。 答案来源网络,供参考,希望对您有帮助

问问小秘 2019-12-02 03:05:02 0 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
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