处理速度故障原因

一个小时了还没恢复.........   为什么受伤的总是我啊？？？？？？   ------------------------- 回 2楼(我来看看) 的帖子 负载均衡内的主机上的内容必须一致才行，用负载均衡一是均衡负载，二是防止单点故障 不幸的是我今年已经遇到了几次负载均衡本身的故障，相当于主机全部挂了 ------------------------- 回 4楼(我来看看) 的帖子 工单早发完了，一个多小时了还在等待技术核查   ------------------------- 回 7楼(appayud1v) 的帖子 因为这已经不是第一次了，离上次没多久，用负载均衡防单点故障，结果越用越生气，这次两个多小时了还没恢复 ------------------------- 终于恢复正常了，故障2小时20分钟，原因：由于slb网络链路异常，影响到您slb的vip的正常访问。不知道阿里是否能接受他们自家的网站来个2小时无法访问？但愿别再有下次了！ ------------------------- 已申请故障赔偿，对于阿里云故障处理速度表示非常非常不满意！！！！

详细解答可以参考官方帮助文档  为了保证您的站点能够安全、稳定的运行，我们的监控系统会实时监控您的站点的运营状态，如果您的站点出现因过度消耗资源导致的运行速度慢现象时，将会有以下处理措施： 若您的站点出现轻微的消耗资源情况，我们将发送耗资源提醒邮件给您，提醒您关注网站的运行状况，检查网站程序问题，及时处理，避免影响您的网站的正常运行。 若您的站点出现严重的消耗资源情况，我们将关停您的站点，并发送邮件和短信给您，提醒您及时排查网站问题。 若您的站点被关停，您可以在排查程序问题后登录主机管理控制台 重启主机，该操作每月可执行三次。三次机会用完之后您将无法开启您的站点。 关于网站耗资源的原因以及排查方法，您可以参考耗资源（客户程序故障）停权通知及相关问题汇总

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希望可以帮到你： 一般引起系统不定期重启和关机的故障主要有下面几个原因： 一.首先我们要处理掉一个可能性到"我的电脑按"右鍵-->属性-->高级-->按下"启动及修复"-->把下面"系统失败"那框框的三个选项取消勾选.当把这三个选择取消后.能解决大部分人的问题哦. 二.如果自动关机.并出现对话框的话.极有可能是病毒.解决办法:杀毒. 三.WINDOWS启动程序出错,果WINDOWS在默认状态下启动时有某个程序运行出现错误,系统会重新启动,新加载出现错误的程序,果启动项内有某个程序的错误比较严重,系统就会不断反复启动。解决办法：在系统启动时按F8,进入安全模式,在控制面板--系统--高级里选取“启动和故障恢复”,最后将“系统失败”栏目下的“自动重新启动”的勾勾去掉. 四.用光驱或者软驱就死机或者重启.更或者是多挂了一个硬盘后就常常断电.那可能电源有问题.解决方法:更换电源. 五.现在主板一般都有温度保护控制芯片，防止CPU过热烧毁。有时BIOS内的CPU预警温度设置太低，CPU满负荷运行时温度超过预警温度，系统会自动关闭。当然因机箱散热不好引起CPU温度太高无法稳定运行也会引起系统重启.解决办法：在BIOS里将保护温度调至比较适当的温度,加强系统散热. 六.看某种特定的片子会死机.重启后没事.十有八九是显卡驱动的问题.解决办法:下载最稳定的驱动版本. 七.运行大型3D游戏或系统进程较多时容易经常引起系统自启,种情况相当普遍.多系统都采用双通道，如果两条内存的品质和性能差异较大或本身内存条的电气稳定性满足不了双通道的要求,可能造成系统运行不稳定，当运行较大程序时经常出现故障重启.解决办法：在BIOS内尝试将内存的CL值调高一些,比如2.5的调成3,通道的可适当调低系统的总线速度看看,如果这招不灵多半是要换内存了. 来源于网络，供您参考,如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】 希望我的回答对您有所帮助，望采纳！ ~ O(∩_∩)O~

线网络优化是通过对现已运行的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等手段，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段（采用MRP的规划办法等），确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。 二 GSM无线网络优化的常规方法 网络优化的方法很多，在网络优化的初期，常通过对OMC-R数据的分析和路测的结果，制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后，网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题，这时通常会结合用户投诉和CQT测试办法来发现问题，结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，分析查找问题的根源。在实际优化中，尤其以分析OMC-R话务统计报告，并辅以七号信令仪表进行A接口或Abis接口跟踪分析，作为网络优化最常用的手段。网络优化最重要的一步是如何发现问题，下面就是几种常用的方法： 1．话务统计分析法：OMC话务统计是了解网络性能指标的一个重要途径，它反映了无线网络的实际运行状态。它是我们大多数网络优化基础数据的主要根据。通过对采集到的参数分类处理，形成便于分析网络质量的报告。通过话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、掉话率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站的话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合其它手段，可分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。同时还可以针对不同地区，制定统一的参数模板，以便更快地发现问题，并且通过调整特定小区或整个网络的参数等措施，使系统各小区的各项指标得到提高，从而提高全网的系统指标。 2．DT （驱车测试）：在汽车以一定速度行驶的过程中,借助测试仪表、测试手机，对车内信号强度是否满足正常通话要求，是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试。通常在DT中根据需要设定每次呼叫的时长，分为长呼（时长不限,直到掉话为止）和短呼（一般取60秒左右,根据平均用户呼叫时长定）两种（可视情况调节时长），为保证测试的真实性，一般车速不应超过40公里/小时。路测分析法主要是分析空中接口的数据及测量覆盖，通过DT测试，可以了解：基站分布、覆盖情况，是否存在盲区；切换关系、切换次数、切换电平是否正常；下行链路是否有同频、邻频干扰；是否有小岛效应；扇区是否错位；天线下倾角、方位角及天线高度是否合理；分析呼叫接通情况，找出呼叫不通及掉话的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。 3．CQT （呼叫质量测试或定点网络质量测试）：在服务区中选取多个测试点，进行一定数量的拨打呼叫，以用户的角度反映网络质量。测试点一般选择在通信比较集中的场合，如酒店、机场、车站、重要部门、写字楼、集会场所等。它是DT测试的重要补充手段。通常还可完成DT所无法测试的深度室内覆盖及高楼等无线信号较复杂地区的测试，是场强测试方法的一种简单形式。 4．用户投诉：通过用户投诉了解网络质量。尤其在网络优化进行到一定阶段时，通过路测或数据分析已较难发现网络中的个别问题，此时通过可能无处不在的用户通话所发现的问题，使我们进一步了解网络服务状况。结合场强测试或简单的CQT测试，我们就可以发现问题的根源。该方法具有发现问题及时，针对性强等特点。 5．信令分析法：信令分析主要是对有疑问的站点的A接口、Abis接口的数据进行跟踪分析。通过对A接口采集数据分析，可以发现切换局数据不全(遗漏切换关系)、信令负荷、硬件故障(找出有问题的中继或时隙)及话务量不均(部分数据定义错误、链路不畅等原因)等问题。通过对Abis接口数据进行收集分析，主要是对测量仪表记录的LAY3信令进行分析，同时根据信号质量分布图、频率干扰检测图、接收电平分布图，结合对信令信道或话音信道占用时长等的分析，可以找出上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖情况、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。 6．自动路测系统分析：采用安装于移动车辆上的自动路测终端，可以全程监测道路覆盖及通信质量。由于该终端能够将大量的信令消息和测量报告自动传回监控中心，可以及时发现问题，并对出现问题的地点进行分析，具有很强的时效性。所采用的方法同5。 在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。GSM无线网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率、话音质量和切换成功率及超闲小区、最坏小区等指标，通过性能统计测试→数据分析→制定实施优化方案→系统调整→重新制定优化目标→性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。 三 现阶段GSM无线网络优化方法 随着网络优化的深入进行，现阶段GSM无线网络优化的目标已越来越关注于用户对网络的满意程度，力争使网络更加稳定和通畅，使网络的系统指标进一步提高，网络质量进一步完善。 网络优化的工作流程具体包括五个方面：系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整、重新制定网络优化目标。在网络优化时首先要通过OMC-R采集系统信息，还可通过用户申告、日常CQT测试和DT测试等信息完善问题的采集，了解用户对网络的意见及当前网络存在的缺陷，并对网络进行测试，收集网络运行的数据；然后对收集的数据进行分析及处理，找出问题发生的根源；根据数据分析处理的结果制定网络优化方案，并对网络进行系统调整。调整后再对系统进行信息收集，确定新的优化目标，周而复始直到问题解决，使网络进一步完善。 通过前述的几种系统性收集的方法，一般均能发现问题的表象及大部分问题产生的原因。 数据分析与处理是指对系统收集的信息进行全面的分析与处理，主要对电测结果结合小区设计数据库资料，包括基站设计资料、天线资料、频率规划表等。通过对数据的分析，可以发现网络中存在的影响运行质量的问题。如频率干扰、软硬件故障、天线方向角和俯仰角存在问题、小区参数设置不合理、无线覆盖不好、环境干扰、系统忙等。数据分析与处理的结果直接影响到网络运行的质量和下一步将采取的措施，因此是非常重要的一步。当然可以看出，它与第一步相辅相成，难以严格区分界限。 制定网络优化方案是根据分析结果提出改善网络运行质量的具体实施方案。 系统调整即实施网络优化，其基本内容包括设备的硬件调整（如天线的方位、俯仰调整，旁路合路器等）、小区参数调整、相邻小区切换参数调整、频率规划调整、话务量调整、天馈线参数调整、覆盖调整等或采用某些技术手段(更先进的功率控制算法、跳频技术、天线分集、更换电调或特型天线、新增微蜂窝、采用双层网结构、增加塔放等)。 测试网络调整后的结果。主要包括场强覆盖测试、干扰测试、呼叫测试和话务统计。 根据测试结果，重新制定网络优化目标。在网络运行质量已处于稳定、良好的阶段，需进一步提高指标，改善网络质量的深层次优化中出现的问题(用户投诉的处理，解决局部地区话音质量差的问题，具体事件的优化等等)或因新一轮建设所引发的问题。 四 网络优化常见问题及优化方案 建立在用户感知度上的网络优化面对的必然是对用户投诉问题的处理，一般有如下几种情况： 1．电话不通的现象 信令建立过程 在手机收到经PCH(寻呼信道)发出的pagingrequest(寻呼请求)消息后，因SDCCH拥塞无法将pagingresponse(寻呼响应)消息发回而导致的呼损。 对策：可通过调整SDCCH与TCH的比例，增加载频，调整BCC(基站色码)等措施减少SDCCH的拥塞。 因手机退出服务造成不能分配占用SDCCH而导致的呼损。 对策：对于盲区造成的脱网现象，可通过增加基站功率，增加天线高度来增加基站覆盖；对于BCCH频点受干扰造成的脱网现象，可通过改频、调整网络参数、天线下倾角等参数来排除干扰。 鉴权过程 因MSC与HLR、BSC间的信令问题，或MSC、HLR、BSC、手机在处理时失败等原因造成鉴权失败而导致的呼损。 对策：由于在呼叫过程中鉴权并非必须的环节，且从安全角度考虑也不需要每次呼叫都鉴权，因此可以将经过多少次呼叫后鉴权一次的参数调大。 加密过程 因MSC、BSC或手机在加密处理时失败导致呼损。 对策：目前对呼叫一般不做加密处理。 从手机占上SDCCH后进而分配TCH前 因无线原因(如RadioLinkFailure、硬件故障)使SDCCH掉话而导致的呼损。 对策：通过路测场强分析和实际拨打分析，对于无线原因造成的如信号差、存在干扰等问题，采取相应的措施解决；对于硬件故障，采用更换相应的单元模块来解决。 话音信道分配过程 因无线分配TCH失败(如TCH拥塞，或手机已被MSC分配至某一TCH上，因某种原因占不上TCH而导致链路中断等原因)而导致的呼损。 对策：对于TCH拥塞问题，可采用均衡话务量，调整相关小区服务范围的参数，启用定向重试功能等措施减少TCH的拥塞；对于占不上TCH的情况，一般是硬件故障，可通过拨打测试或分析话务统计中的CALLHOLDINGTIME参数进行故障定位，如某载频CALLHOLDINGTIME值小于10秒，则可断定此载频有故障。另外严重的同频干扰（如其它基站的BCCH与TCH同频）也会造成占不上TCH信道，可通过改频等措施解决。 2．电话难打现象 一般现象是较难占线、占线后很容易掉线等。这种情况首先应排除是否是TCH溢出的原因，如果TCH信道不足，则应增加信道板或通过增加微蜂窝或小区裂变的形式来解决。 排除以上原因后，一般可以考虑是否是有较强的干扰存在。可以是相邻小区的同邻频干扰或其它无线信号干扰源，或是基站本身的时钟同步不稳。这种问题较为隐蔽，需通过仔细分析层三信令和周围基站信息才能得出结论。 3. 掉话现象 掉话的原因几乎涉及网络优化的所有方面内容，尤其是在路测时发生的掉话，需要仔细分析。在路测时，需要对发生掉话的地段做电平和切换参数等诸多方面的分析。如果电平足够，多半是因为切换参数有问题或切入的小区无空闲信道。对话务较忙小区，可以让周围小区分担部分话务量。采用在保证不存在盲区的情况下，调整相关小区服务范围的参数，包括基站发射功率、天线参数（天线高度、方位角、俯仰角）、小区重选参数、切换参数及小区优先级设置的调整，以达到缩小拥塞小区的范围，并扩大周围一些相对较为空闲小区的服务范围。通过启用DirectedRetry（定向重试）功能，缓解小区的拥塞状况。上述措施仍不能满足要求的话，可通过实施紧急扩容载频的方法来解决。 对大多采用空分天线远郊或近郊的基站，如果主、分集天线俯仰角不一致，也极易造成掉话。如果参数设置无误，则可能是有些点信号质量较差。对这些信号质量较差而引起的掉话，应通过硬件调整的方式增加主用频点来解决。 4. 局部区域话音质量较差 在日常DT测试中，经常发现有很多微小的区域内，话音质量相当差、干扰大，信号弱或不稳定以及频繁切换和不断接入。这些地方往往是很多小区的交叠区、高山或湖面附近、许多高楼之间等。同样这种情况对全网的指标影响不明显，小区的话务统计报告也反映不出。这种现象一方面是由于频带资源有限，基站分布相对集中，频点复用度高，覆盖要求严格，必然不可避免的会产生局部的频率干扰。另一方面是由于在高层建筑林立的市区，手机接收的信号往往是基站发射信号经由不同的反射路径、散射路径、绕射路径的叠加，叠加的结果必然造成无线信号传播中的各种衰落及阴影效应，称之为多径干扰。此外，无线网络参数设置不合理也会造成上述现象。 在测试中RXQUAL的值反映了话音质量的好坏，信号质量实际是指信号误码率， RXQUAL=3（误码率：0.8％至1.6％），RXQUAL=4（误码率：1.6％至3.2％），当网络采用跳频技术时，由于跳频增益的原因,RXQUAL=3时，通话质量尚可，当RXQUAL≥6时，基本无法通话。 根据上述情况，通过对这些小区进行细致的场强覆盖测试和干扰测试，对场强覆盖测试数据进行分析，统计出RXLEV／RXQUAL之间对照表，如果某个小区域RXQUAL为6和7的采样统计数高而RXLEV大于－85dBm的采样数较高，一般可以认为该区域存在干扰。并在Neighbor－List中可分析出同频、邻频干扰频点。 5．多径干扰 如果直达路径信号（主信号）的接收电平与反射、散射等信号的接收电平差小于15dB，而且反射、散射等信号比主信号的时延超过4～5个GSM比特周期（1个比特周期=3.69μs），则可判断此区域存在较强的多径干扰。 多径干扰造成的衰落与频点及所在位置有关。多径衰落可通过均衡器采用的纠错算法得以改善，但这种算法只在信号衰落时间小于纠错码字在交织中分布占用的时间时有效。 采用跳频技术可以抑制多径干扰，因为跳频技术具有频率分集和干扰分集的特性。频率分集可以避免慢速移动的接收设备长时间处于阴影效应区，改善接收质量；而且可以充分利用均衡器的优点。干扰分集使所有的移动及基站接收设备所受干扰等级平均化。使产生干扰的几率大为减小，从而降低干扰程度。 采用天线分集和智能天线阵，对信号的选择性增强，也能降低多径干扰。 适当调整天线方位角，也可减小多径干扰。 若无线网络参数设置不合理，也会影响通话质量。如在DT测试中常常发现切换前话音质量较差，即RXQUAL较大（如5、6、7），而切换后，话音质量变得很好，RXQUAL很小（如0、1），而反方向行驶通过此区域时话音质量可能很好（RXQUAL为0、1），因为占用的服务小区不同。对于这种情况，是由于基于话音质量切换的门限值设置不合理。减小RXQUAL的切换门限值，如原先从RXQUAL≥4时才切换，改为RXQUAL≥3时就切换，可以提高许多区域的通话质量。因此，根据测试情况，找出最佳的切换地点，设置最佳切换参数，通过调整切换门限参数控制切换次数,通过修改相邻小区的切换关系提高通话质量。总之，根据场强测试可以优化系统参数。 值得一提的是，由于竞争的激烈及各运营商的越来越深化的要求，某些地方的运营商为完成任务，达到所谓的优化指标，随意调整放大一些对网络统计指标有贡献的参数，使网络看起来“质量很高”。然而，用户感觉到的仍是网络质量不好，从而招致更多用户的不满，这是不符合网络优化的宗旨的。 总之，网络优化是一项长期、艰巨的任务，进行网络优化的方法很多，有待于进一步探讨和完善。好在现在国内两大运营商都已充分认识到了这一点，网络质量也得到了迅速的提高，同时网络的经济效益也得到了充分发挥，既符合用户的利益又满足了运营商的要求，毫无疑问将是持续的双赢局面。 答案来源于网络

以前上网很快，最近1周网速突然很慢，我是3个人共用一个路由器的，以前3个人用时也是很快。现在是我看视频很卡，用了优化大师优化，c盘文件及桌面文件都清理了，用360也清理了垃圾文件，用小红伞杀毒也没杀出病毒，就是老样子。现在两个人用一个，也是很慢，到半夜了在搜狐视频或是酷六什么那看电影，只剩我一个人在用，还是卡。 请问高手能帮我诊断下怎么回事，或是怎么设置下改变下状况。另一个人也是发现网速慢了，我们都是一个样子，可能是被盗了吗？ 我用360查看网络连接，system id process 的连接很多，显示是没有连接上，状态是等待，都是端口80，目标归属地什么北京联通，大连联通，深圳联通的，有7个左右，我qq也没开啊，想结束也结束不了，只是在迅雷看看里看电影，没有装他的插件。把它关了还是有。向高手请教？插件只有搜狗输入法，迅雷，360，迅雷看看没有其他的 " 网速变慢的原因有很多可能，比如网络本身的问题、网卡硬件问题，有或者是系统问题等等。可以通过其他联网设备确认下是否有网速变慢的情况；如果网络本身没有问题（其他设备可以正常连接），问题就出现电脑本身： 1，、疑难解答 可以先试试更新网卡驱动，若无效，我们可以利用系统自身提供的【疑难解答】功能来寻求解决。直接搜索进入【疑难解答】然后点击右侧的对应项目，选择【运行疑难解答】，按照向导提示进行操作即可，看是否能够解决网络连接问题。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-fo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f415cd6cda3f8794d3aa4028e22b22cc/a6efce1b9d16fdfac901e83aba8f8c5495ee7bf0.jpg""> <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=1695c9ff00f41bd5da06e0f261eaadf3/f2deb48f8c5494ee9b9421cd23f5e0fe98257eab.jpg""> 2、网络重置 上述均不能解决的话，最后可通过进行网络重置来彻底解决。路径：【开始】—【设置】—【网络和Internet】—【状态】，在右侧列表中找到【网络重置】并点击，按提示完成操作即可。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=e6034daa9c58d109c4b6a1b4e168e087/11385343fbf2b211a844ab9ac48065380dd78eff.jpg""> 另外，在有限的硬件条件下，想让现有的网速能够快一些，具体可以参考以下步骤： 步骤1. Win+R组合键后输入gpedit.msc进入组策略编辑器，依次进入“计算机配置-Windows设置”后，再右侧找到“基于策略的Qos”的这个选项。 <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=c08ee009a564034f0f98ca009ff35509/a71ea8d3fd1f41341c7f2baa2b1f95cad0c85e9d.jpg""> 步骤2. 在“基于策略的Qos”上点击鼠标右键，选择“高级QoS设置”，在入站TCP流量选项卡中，勾选”制定入站TCP吞吐量级别“，选择最后那个”级别3“。 <img src=""https://gss0.baidu.com/9fo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=f340223fb8fd5266a77e34129b28bb13/e1fe9925bc315c604623453b83b1cb13485477ab.jpg""> 注意的：如果在更改完设置后发现上网时系统出现假死、卡顿等问题，可以把上面的“制定入站TCP吞吐量级别“设置调整到“级别2”，减少数据处理对系统硬件的压力（内存小于4GB，则建议使用默认最小吞吐量）。 “高级QoS设置“是什么呢？ 通过高级服务质量 (QoS) 设置，您可以管理带宽使用以及计算机处理应用程序和服务设置的 DSCP 标记（而不是组策略设置的标记）的方式。高级 QoS 设置仅可在计算机级别应用，而 QoS 策略在计算机级别和用户级别均可应用。 若要更改吞吐量级别，选中“指定入站 TCP 吞吐量级别”复选框，然后根据下表选择吞吐量级别。吞吐量级别可以等于或小于最大值，具体取决于网络条件。 <img src=""https://gss0.baidu.com/9vo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=eea0cfe33bfae6cd0ce1a3673f83231c/ca1349540923dd542fc589bcdf09b3de9d8248ab.jpg"">" 一、网络自身问题 您想要连接的目标网站所在的服务器带宽不足或负载过大。处理办法很简单，请换个时间段再上或者换个目标网站。 二、网线问题导致网速变慢 我们知道，双绞线是由四对线按严格的规定紧密地绞和在一起的，用来减少串扰和背景噪音的影响。同时，在T568A标准和T568B标准中仅使用了双绞线的 1、2和3、6四条线，其中，1、2用于发送，3、6用于接收，而且1、2必须来自一个绕对，3、6必须来自一个绕对。只有这样，才能最大限度地避免串扰，保证数据传输。本人在实践中发现不按正确标准（T586A、T586B）制作的网线，存在很大的隐患。表现为：一种情况是刚开始使用时网速就很慢；另一种情况则是开始网速正常，但过了一段时间后，网速变慢。后一种情况在台式电脑上表现非常明显，但用笔记本电脑检查时网速却表现为正常。对于这一问题本人经多年实践发现，因不按正确标准制作的网线引起的网速变慢还同时与网卡的质量有关。一般台式计算机的网卡的性能不如笔记本电脑的，因此，在用交换法排除故障时，使用笔记本电脑检测网速正常并不能排除网线不按标准制作这一问题的存在。我们现在要求一律按T586A、T586B标准来压制网线，在检测故障时不能一律用笔记本电脑来代替台式电脑。 三、网络中存在回路导致网速变慢 当网络涉及的节点数不是很多、结构不是很复杂时，这种现象一般很少发生。但在一些比较复杂的网络中，经常有多余的备用线路，如无意间连上时会构成回路。比如网线从网络中心接到计算机一室，再从计算机一室接到计算机二室。同时从网络中心又有一条备用线路直接连到计算机二室，若这几条线同时接通，则构成回路，数据包会不断发送和校验数据，从而影响整体网速。这种情况查找比较困难。为避免这种情况发生，要求我们在铺设网线时一定养成良好的习惯：网线打上明显的标签，有备用线路的地方要做好记载。当怀疑有此类故障发生时，一般采用分区分段逐步排除的方法。 四、网络设备硬件故障引起的广播风暴而导致网速变慢 作为发现未知设备的主要手段，广播在网络中起着非常重要的作用。然而，随着网络中计算机数量的增多，广播包的数量会急剧增加。当广播包的数量达到30%时，网络的传输效率将会明显下降。当网卡或网络设备损坏后，会不停地发送广播包，从而导致广播风暴，使网络通信陷于瘫痪。因此，当网络设备硬件有故障时也会引起网速变慢。当怀疑有此类故障时，首先可采用置换法替换集线器或交换机来排除集线设备故障。如果这些设备没有故障，关掉集线器或交换机的电源后，DOS下用 “Ping”命令对所涉及计算机逐一测试，找到有故障网卡的计算机，更换新的网卡即可恢复网速正常。网卡、集线器以及交换机是最容易出现故障引起网速变慢的设备。 五、网络中某个端口形成了瓶颈导致网速变慢 实际上，路由器广域网端口和局域网端口、交换机端口、集线器端口和服务器网卡等都可能成为网络瓶颈。当网速变慢时，我们可在网络使用高峰时段，利用网管软件查看路由器、交换机、服务器端口的数据流量；也可用 Netstat命令统计各个端口的数据流量。据此确认网络数据流通瓶颈的位置，设法增加其带宽。具体方法很多，如更换服务器网卡为100M或1000M、安装多个网卡、划分多个VLAN、改变路由器配置来增加带宽等，都可以有效地缓解网络瓶颈，可以最大限度地提高数据传输速度。 六、蠕虫病毒的影响导致网速变慢 通过E-mail散发的蠕虫病毒对网络速度的影响越来越严重，危害性极大。这种病毒导致被感染的用户只要一上网就不停地往外发邮件，病毒选择用户个人电脑中的随机文档附加在用户机子的通讯簿的随机地址上进行邮件发送。成百上千的这种垃圾邮件有的排着队往外发送，有的又成批成批地被退回来堆在服务器上。造成个别骨干互联网出现明显拥塞，网速明显变慢，使局域网近于瘫痪。因此，我们必须及时升级所用杀毒软件；计算机也要及时升级、安装系统补丁程序，同时卸载不必要的服务、关闭不必要的端口，以提高系统的安全性和可靠性。 七、防火墙的过多使用 防火墙的过多使用也可导致网速变慢，处理办法不必多说，卸载下不必要的防火墙只保留一个功能强大的足以。 八、系统资源不足 您可能加载了太多的运用程序在后台运行，请合理的加载软件或删除无用的程序及文件，将资源空出，以达到提高网速的目的。 您好，如您的宽带出现故障，可关注“中国联通”微信公众号，点击“客户服务＞宽带报障＞常见故障指引”，查看对应故障的处理方式。 如仍无法解决，可通过以下方式自助报障： 【方式一】关注“中国联通”微信公众号，点击“客户服务＞宽带报障＞在线报障”； 【方式二】登录中国联通手机营业厅APP，点击“服务＞宽带＞宽带办理服务＞宽带报障”。 1...用360安全卫士查一下启动项，可能是垃圾插件太多了。现在P2P插件很吸血的。优化一下。 2...把3台电脑恢复系统，还有问题就是线路的问题了。 你把路由器 关掉重启 或者 重装 网卡驱动 试试吧。 最好还是重装。 重装还不好使 就是 宽带问题。

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

分布式事务的解决方案有如下几种： 全局消息基于可靠消息服务的分布式事务TCC最大努力通知方案1：全局事务（DTP模型）全局事务基于DTP模型实现。DTP是由X/Open组织提出的一种分布式事务模型——X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model。它规定了要实现分布式事务，需要三种角色： AP：Application 应用系统 它就是我们开发的业务系统，在我们开发的过程中，可以使用资源管理器提供的事务接口来实现分布式事务。 TM：Transaction Manager 事务管理器 分布式事务的实现由事务管理器来完成，它会提供分布式事务的操作接口供我们的业务系统调用。这些接口称为TX接口。事务管理器还管理着所有的资源管理器，通过它们提供的XA接口来同一调度这些资源管理器，以实现分布式事务。DTP只是一套实现分布式事务的规范，并没有定义具体如何实现分布式事务，TM可以采用2PC、3PC、Paxos等协议实现分布式事务。RM：Resource Manager 资源管理器 能够提供数据服务的对象都可以是资源管理器，比如：数据库、消息中间件、缓存等。大部分场景下，数据库即为分布式事务中的资源管理器。资源管理器能够提供单数据库的事务能力，它们通过XA接口，将本数据库的提交、回滚等能力提供给事务管理器调用，以帮助事务管理器实现分布式的事务管理。XA是DTP模型定义的接口，用于向事务管理器提供该资源管理器(该数据库)的提交、回滚等能力。DTP只是一套实现分布式事务的规范，RM具体的实现是由数据库厂商来完成的。有没有基于DTP模型的分布式事务中间件？DTP模型有啥优缺点？方案2：基于可靠消息服务的分布式事务这种实现分布式事务的方式需要通过消息中间件来实现。假设有A和B两个系统，分别可以处理任务A和任务B。此时系统A中存在一个业务流程，需要将任务A和任务B在同一个事务中处理。下面来介绍基于消息中间件来实现这种分布式事务。 title 在系统A处理任务A前，首先向消息中间件发送一条消息消息中间件收到后将该条消息持久化，但并不投递。此时下游系统B仍然不知道该条消息的存在。消息中间件持久化成功后，便向系统A返回一个确认应答；系统A收到确认应答后，则可以开始处理任务A；任务A处理完成后，向消息中间件发送Commit请求。该请求发送完成后，对系统A而言，该事务的处理过程就结束了，此时它可以处理别的任务了。 但commit消息可能会在传输途中丢失，从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息，从而系统就会出现不一致性。这个问题由消息中间件的事务回查机制完成，下文会介绍。消息中间件收到Commit指令后，便向系统B投递该消息，从而触发任务B的执行；当任务B执行完成后，系统B向消息中间件返回一个确认应答，告诉消息中间件该消息已经成功消费，此时，这个分布式事务完成。上述过程可以得出如下几个结论： 消息中间件扮演者分布式事务协调者的角色。 系统A完成任务A后，到任务B执行完成之间，会存在一定的时间差。在这个时间差内，整个系统处于数据不一致的状态，但这短暂的不一致性是可以接受的，因为经过短暂的时间后，系统又可以保持数据一致性，满足BASE理论。 上述过程中，如果任务A处理失败，那么需要进入回滚流程，如下图所示： title 若系统A在处理任务A时失败，那么就会向消息中间件发送Rollback请求。和发送Commit请求一样，系统A发完之后便可以认为回滚已经完成，它便可以去做其他的事情。消息中间件收到回滚请求后，直接将该消息丢弃，而不投递给系统B，从而不会触发系统B的任务B。此时系统又处于一致性状态，因为任务A和任务B都没有执行。 上面所介绍的Commit和Rollback都属于理想情况，但在实际系统中，Commit和Rollback指令都有可能在传输途中丢失。那么当出现这种情况的时候，消息中间件是如何保证数据一致性呢？——答案就是超时询问机制。 title 系统A除了实现正常的业务流程外，还需提供一个事务询问的接口，供消息中间件调用。当消息中间件收到一条事务型消息后便开始计时，如果到了超时时间也没收到系统A发来的Commit或Rollback指令的话，就会主动调用系统A提供的事务询问接口询问该系统目前的状态。该接口会返回三种结果： 提交 若获得的状态是“提交”，则将该消息投递给系统B。回滚 若获得的状态是“回滚”，则直接将条消息丢弃。处理中 若获得的状态是“处理中”，则继续等待。消息中间件的超时询问机制能够防止上游系统因在传输过程中丢失Commit/Rollback指令而导致的系统不一致情况，而且能降低上游系统的阻塞时间，上游系统只要发出Commit/Rollback指令后便可以处理其他任务，无需等待确认应答。而Commit/Rollback指令丢失的情况通过超时询问机制来弥补，这样大大降低上游系统的阻塞时间，提升系统的并发度。 下面来说一说消息投递过程的可靠性保证。 当上游系统执行完任务并向消息中间件提交了Commit指令后，便可以处理其他任务了，此时它可以认为事务已经完成，接下来消息中间件一定会保证消息被下游系统成功消费掉！那么这是怎么做到的呢？这由消息中间件的投递流程来保证。 消息中间件向下游系统投递完消息后便进入阻塞等待状态，下游系统便立即进行任务的处理，任务处理完成后便向消息中间件返回应答。消息中间件收到确认应答后便认为该事务处理完毕！ 如果消息在投递过程中丢失，或消息的确认应答在返回途中丢失，那么消息中间件在等待确认应答超时之后就会重新投递，直到下游消费者返回消费成功响应为止。当然，一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔，比如：当第一次投递失败后，每隔五分钟重试一次，一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败，那么这条消息就需要人工干预。 title title 有的同学可能要问：消息投递失败后为什么不回滚消息，而是不断尝试重新投递？ 这就涉及到整套分布式事务系统的实现成本问题。 我们知道，当系统A将向消息中间件发送Commit指令后，它便去做别的事情了。如果此时消息投递失败，需要回滚的话，就需要让系统A事先提供回滚接口，这无疑增加了额外的开发成本，业务系统的复杂度也将提高。对于一个业务系统的设计目标是，在保证性能的前提下，最大限度地降低系统复杂度，从而能够降低系统的运维成本。 不知大家是否发现，上游系统A向消息中间件提交Commit/Rollback消息采用的是异步方式，也就是当上游系统提交完消息后便可以去做别的事情，接下来提交、回滚就完全交给消息中间件来完成，并且完全信任消息中间件，认为它一定能正确地完成事务的提交或回滚。然而，消息中间件向下游系统投递消息的过程是同步的。也就是消息中间件将消息投递给下游系统后，它会阻塞等待，等下游系统成功处理完任务返回确认应答后才取消阻塞等待。为什么这两者在设计上是不一致的呢？ 首先，上游系统和消息中间件之间采用异步通信是为了提高系统并发度。业务系统直接和用户打交道，用户体验尤为重要，因此这种异步通信方式能够极大程度地降低用户等待时间。此外，异步通信相对于同步通信而言，没有了长时间的阻塞等待，因此系统的并发性也大大增加。但异步通信可能会引起Commit/Rollback指令丢失的问题，这就由消息中间件的超时询问机制来弥补。 那么，消息中间件和下游系统之间为什么要采用同步通信呢？ 异步能提升系统性能，但随之会增加系统复杂度；而同步虽然降低系统并发度，但实现成本较低。因此，在对并发度要求不是很高的情况下，或者服务器资源较为充裕的情况下，我们可以选择同步来降低系统的复杂度。 我们知道，消息中间件是一个独立于业务系统的第三方中间件，它不和任何业务系统产生直接的耦合，它也不和用户产生直接的关联，它一般部署在独立的服务器集群上，具有良好的可扩展性，所以不必太过于担心它的性能，如果处理速度无法满足我们的要求，可以增加机器来解决。而且，即使消息中间件处理速度有一定的延迟那也是可以接受的，因为前面所介绍的BASE理论就告诉我们了，我们追求的是最终一致性，而非实时一致性，因此消息中间件产生的时延导致事务短暂的不一致是可以接受的。 方案3：最大努力通知（定期校对）最大努力通知也被称为定期校对，其实在方案二中已经包含，这里再单独介绍，主要是为了知识体系的完整性。这种方案也需要消息中间件的参与，其过程如下： title 上游系统在完成任务后，向消息中间件同步地发送一条消息，确保消息中间件成功持久化这条消息，然后上游系统可以去做别的事情了；消息中间件收到消息后负责将该消息同步投递给相应的下游系统，并触发下游系统的任务执行；当下游系统处理成功后，向消息中间件反馈确认应答，消息中间件便可以将该条消息删除，从而该事务完成。上面是一个理想化的过程，但在实际场景中，往往会出现如下几种意外情况： 消息中间件向下游系统投递消息失败上游系统向消息中间件发送消息失败对于第一种情况，消息中间件具有重试机制，我们可以在消息中间件中设置消息的重试次数和重试时间间隔，对于网络不稳定导致的消息投递失败的情况，往往重试几次后消息便可以成功投递，如果超过了重试的上限仍然投递失败，那么消息中间件不再投递该消息，而是记录在失败消息表中，消息中间件需要提供失败消息的查询接口，下游系统会定期查询失败消息，并将其消费，这就是所谓的“定期校对”。 如果重复投递和定期校对都不能解决问题，往往是因为下游系统出现了严重的错误，此时就需要人工干预。 对于第二种情况，需要在上游系统中建立消息重发机制。可以在上游系统建立一张本地消息表，并将 任务处理过程 和 向本地消息表中插入消息 这两个步骤放在一个本地事务中完成。如果向本地消息表插入消息失败，那么就会触发回滚，之前的任务处理结果就会被取消。如果这量步都执行成功，那么该本地事务就完成了。接下来会有一个专门的消息发送者不断地发送本地消息表中的消息，如果发送失败它会返回重试。当然，也要给消息发送者设置重试的上限，一般而言，达到重试上限仍然发送失败，那就意味着消息中间件出现严重的问题，此时也只有人工干预才能解决问题。 对于不支持事务型消息的消息中间件，如果要实现分布式事务的话，就可以采用这种方式。它能够通过重试机制+定期校对实现分布式事务，但相比于第二种方案，它达到数据一致性的周期较长，而且还需要在上游系统中实现消息重试发布机制，以确保消息成功发布给消息中间件，这无疑增加了业务系统的开发成本，使得业务系统不够纯粹，并且这些额外的业务逻辑无疑会占用业务系统的硬件资源，从而影响性能。 因此，尽量选择支持事务型消息的消息中间件来实现分布式事务，如RocketMQ。 方案4：TCC（两阶段型、补偿型）TCC即为Try Confirm Cancel，它属于补偿型分布式事务。顾名思义，TCC实现分布式事务一共有三个步骤： Try：尝试待执行的业务 这个过程并未执行业务，只是完成所有业务的一致性检查，并预留好执行所需的全部资源Confirm：执行业务 这个过程真正开始执行业务，由于Try阶段已经完成了一致性检查，因此本过程直接执行，而不做任何检查。并且在执行的过程中，会使用到Try阶段预留的业务资源。Cancel：取消执行的业务 若业务执行失败，则进入Cancel阶段，它会释放所有占用的业务资源，并回滚Confirm阶段执行的操作。下面以一个转账的例子来解释下TCC实现分布式事务的过程。 假设用户A用他的账户余额给用户B发一个100元的红包，并且余额系统和红包系统是两个独立的系统。 Try 创建一条转账流水，并将流水的状态设为交易中将用户A的账户中扣除100元（预留业务资源）Try成功之后，便进入Confirm阶段Try过程发生任何异常，均进入Cancel阶段Confirm 向B用户的红包账户中增加100元将流水的状态设为交易已完成Confirm过程发生任何异常，均进入Cancel阶段Confirm过程执行成功，则该事务结束Cancel 将用户A的账户增加100元将流水的状态设为交易失败在传统事务机制中，业务逻辑的执行和事务的处理，是在不同的阶段由不同的部件来完成的：业务逻辑部分访问资源实现数据存储，其处理是由业务系统负责；事务处理部分通过协调资源管理器以实现事务管理，其处理由事务管理器来负责。二者没有太多交互的地方，所以，传统事务管理器的事务处理逻辑，仅需要着眼于事务完成（commit/rollback）阶段，而不必关注业务执行阶段。 TCC全局事务必须基于RM本地事务来实现全局事务TCC服务是由Try/Confirm/Cancel业务构成的， 其Try/Confirm/Cancel业务在执行时，会访问资源管理器（Resource Manager，下文简称RM）来存取数据。这些存取操作，必须要参与RM本地事务，以使其更改的数据要么都commit，要么都rollback。 这一点不难理解，考虑一下如下场景： title 假设图中的服务B没有基于RM本地事务（以RDBS为例，可通过设置auto-commit为true来模拟），那么一旦[B:Try]操作中途执行失败，TCC事务框架后续决定回滚全局事务时，该[B:Cancel]则需要判断[B:Try]中哪些操作已经写到DB、哪些操作还没有写到DB：假设[B:Try]业务有5个写库操作，[B:Cancel]业务则需要逐个判断这5个操作是否生效，并将生效的操作执行反向操作。 不幸的是，由于[B:Cancel]业务也有n（0<=n<=5）个反向的写库操作，此时一旦[B:Cancel]也中途出错，则后续的[B:Cancel]执行任务更加繁重。因为，相比第一次[B:Cancel]操作，后续的[B:Cancel]操作还需要判断先前的[B:Cancel]操作的n（0<=n<=5）个写库中哪几个已经执行、哪几个还没有执行，这就涉及到了幂等性问题。而对幂等性的保障，又很可能还需要涉及额外的写库操作，该写库操作又会因为没有RM本地事务的支持而存在类似问题。。。可想而知，如果不基于RM本地事务，TCC事务框架是无法有效的管理TCC全局事务的。 反之，基于RM本地事务的TCC事务，这种情况则会很容易处理：[B:Try]操作中途执行失败，TCC事务框架将其参与RM本地事务直接rollback即可。后续TCC事务框架决定回滚全局事务时，在知道“[B:Try]操作涉及的RM本地事务已经rollback”的情况下，根本无需执行[B:Cancel]操作。 换句话说，基于RM本地事务实现TCC事务框架时，一个TCC型服务的cancel业务要么执行，要么不执行，不需要考虑部分执行的情况。 TCC事务框架应该提供Confirm/Cancel服务的幂等性保障一般认为，服务的幂等性，是指针对同一个服务的多次(n>1)请求和对它的单次(n=1)请求，二者具有相同的副作用。 在TCC事务模型中，Confirm/Cancel业务可能会被重复调用，其原因很多。比如，全局事务在提交/回滚时会调用各TCC服务的Confirm/Cancel业务逻辑。执行这些Confirm/Cancel业务时，可能会出现如网络中断的故障而使得全局事务不能完成。因此，故障恢复机制后续仍然会重新提交/回滚这些未完成的全局事务，这样就会再次调用参与该全局事务的各TCC服务的Confirm/Cancel业务逻辑。 既然Confirm/Cancel业务可能会被多次调用，就需要保障其幂等性。 那么，应该由TCC事务框架来提供幂等性保障？还是应该由业务系统自行来保障幂等性呢？ 个人认为，应该是由TCC事务框架来提供幂等性保障。如果仅仅只是极个别服务存在这个问题的话，那么由业务系统来负责也是可以的；然而，这是一类公共问题，毫无疑问，所有TCC服务的Confirm/Cancel业务存在幂等性问题。TCC服务的公共问题应该由TCC事务框架来解决；而且，考虑一下由业务系统来负责幂等性需要考虑的问题，就会发现，这无疑增大了业务系统的复杂度。