被测系统多少钱

阿里云服务器选择包括计费方式、地域可用区、ECS实例规格、镜像系统、存储云盘及公网带宽几方面，详细如下： 一：ECS付费模式选择 阿里云ECS云服务器有三种付费模式：包年包月、按量付费和抢占式实例： 包年包月：包年包月模式比较常见，尤其是长时间使用ECS的场景，如Web网站应用，选择包年包月是节省成本也最合适的付费模式，包年包月是先付费后使用的计费方式，买一台ECS实例，按年或者按月多少钱，用户就先支付多少钱； 按量付费：按量付费模式是先使用后付费，阿里云系统以小时整点结算。按量付费模式适用于短时间或者业务高峰期间的应用场景，比如云服务器吧偶尔需要做测试，就会临时开一台按量付费的ECS，一个小时几分或者几毛钱，用完释放即可； 抢占式实例：抢占式相对于按量付费更优惠，抢占式实例有点类似市场经济，市场价格会随供需变化而浮动。云服务器吧必须提醒用户抢占式实例会被自动释放，所以有状态应用不宜使用抢占式实例，小心你的数据被释放。 二：地域节点及可用区 地域是指云服务器的物理数据中心所在位置。理论上，用户距离ECS地域距离越近，网络延迟越小，速度就越快，所以ECS地域的选择建议就近原则。当然，这是抛开备案不谈，如果受备案约束，不想备案的用户，那么中国大陆地域就不要选择了，可以选择中国香港地域。 可用区是指同一地域下，电力和网络独立的区域，可用区的存在是为了提升ECS的容灾能力。当选择多台ECS实例时，如果你的应用需要较高的容灾能力，那就需要布局在同地域不同可用区下，如果没有要求，随机分配即可。 详细参考：地域和可用区选择 - 阿里云 三：ECS云服务器配置及规格选择 共享计算型n4、计算网络增强型sn1ne实例等，这么多规格如何选择？计算型c6实例是新一代企业级实例，性能好价格也贵一些；突发性能t5实例是入门级规格，CPU性能受限于基准性能；共享计算型n4：是入门级规格，但是不限制处理器性能，拥有100%CPU性能；计算网络增强型sn1ne实例：性能也不错，相对于计算型c6属于上一代实例。 关于ECS实例规格详细介绍参考：ECS实例规格族详解 - 阿里云 四：镜像操作系统 镜像可以分为两类，即Windows类和Linux类，镜像是可以免费更换的，但是需要注意的是，只有中国大陆地域的云服务器可以Linux和Windows系统互相更换。 云服务器吧选的中国香港地域，所以我就得谨慎的选择操作系统，假设我选择了Windows类的系统，后续我想要使用Linux类的系统就不能更换了。中国大陆地域如华北、华东、华南等对于不用担心，镜像随便换。 五：存储云盘 存储是指ECS云服务器的块存储，系统盘可选高效云盘、SSD云盘和ESSD云盘（由于XiXiBoBo之前选的是共享计算型n4实例，这个实例不支持ESSD云盘）。云盘性能方面ESSD云盘>SSD云盘>高效云盘，ESSD云盘价格要贵一些，高效云盘相对更便宜，关于云盘性能参考官方文档：云盘参数和性能对比 - 阿里云 七：公网宽带选择 阿里云服务器公网宽带选择 勾选“分配公网IPv4地址”云服务器才有公网IP，不勾选创建后的ECS实例是不可以对外访问的，不勾选的话，后期可以通过绑定弹性公网IP（EIP）来获取公网IP。 带宽计费模式可选按固定宽带和按使用流量。按固定宽带就是用户选择多少M，阿里云就分配给用户多少M的公网宽带，使用期间宽带天天跑满还是没有流量都随便，很好理解；按使用流量计费类似我们手机的上网流量，使用多少G支付多少G的钱，为了防止恶意流量攻击，可以设置宽带峰值。 XiXiBoBo选择了固定宽带计费模式，选择了1M宽带，1M宽带的下载速度是128KB/S，以此类推，2M宽带下载速度256KB/S...

最佳回答 阿里云服务器选择包括计费方式、地域可用区、ECS实例规格、镜像系统、存储云盘及公网带宽几方面，详细如下： 一：ECS付费模式选择 阿里云ECS云服务器有三种付费模式：包年包月、按量付费和抢占式实例： ECS云服务器付费模式 包年包月：包年包月模式比较常见，尤其是长时间使用ECS的场景，如Web网站应用，选择包年包月是节省成本也最合适的付费模式，包年包月是先付费后使用的计费方式，买一台ECS实例，按年或者按月多少钱，用户就先支付多少钱； 按量付费：按量付费模式是先使用后付费，阿里云系统以小时整点结算。按量付费模式适用于短时间或者业务高峰期间的应用场景，比如云服务器吧偶尔需要做测试，就会临时开一台按量付费的ECS，一个小时几分或者几毛钱，用完释放即可； 抢占式实例：抢占式相对于按量付费更优惠，抢占式实例有点类似市场经济，市场价格会随供需变化而浮动。云服务器吧必须提醒用户抢占式实例会被自动释放，所以有状态应用不宜使用抢占式实例，小心你的数据被释放。 二：地域节点及可用区 阿里云地域节点及可用区 地域是指云服务器的物理数据中心所在位置。理论上，用户距离ECS地域距离越近，网络延迟越小，速度就越快，所以ECS地域的选择建议就近原则。当然，这是抛开备案不谈，如果受备案约束，不想备案的用户，那么中国大陆地域就不要选择了，可以选择中国香港地域。 可用区是指同一地域下，电力和网络独立的区域，可用区的存在是为了提升ECS的容灾能力。当选择多台ECS实例时，如果你的应用需要较高的容灾能力，那就需要布局在同地域不同可用区下，如果没有要求，随机分配即可。 详细参考：地域和可用区选择 - 阿里云 三：ECS云服务器配置及规格选择 共享计算型n4、计算网络增强型sn1ne实例等，这么多规格如何选择？ 计算型c6实例是新一代企业级实例，性能好价格也贵一些； 突发性能t5实例是入门级规格，CPU性能受限于基准性能； 共享计算型n4：是入门级规格，但是不限制处理器性能，拥有100%CPU性能； 计算网络增强型sn1ne实例：性能也不错，相对于计算型c6属于上一代实例。 关于ECS实例规格详细介绍参考：ECS实例规格族详解 - 阿里云 四：镜像操作系统 镜像可以分为两类，即Windows类和Linux类，镜像是可以免费更换的，但是需要注意的是，只有中国大陆地域的云服务器可以Linux和Windows系统互相更换。 云服务器吧选的中国香港地域，所以我就得谨慎的选择操作系统，假设我选择了Windows类的系统，后续我想要使用Linux类的系统就不能更换了。中国大陆地域如华北、华东、华南等对于不用担心，镜像随便换。 五：存储云盘 存储是指ECS云服务器的块存储，系统盘可选高效云盘、SSD云盘和ESSD云盘（由于XiXiBoBo之前选的是共享计算型n4实例，这个实例不支持ESSD云盘）。云盘性能方面ESSD云盘>SSD云盘>高效云盘，ESSD云盘价格要贵一些，高效云盘相对更便宜，关于云盘性能参考官方文档：云盘参数和性能对比 - 阿里云 七：公网宽带选择 阿里云服务器公网宽带选择 勾选“分配公网IPv4地址”云服务器才有公网IP，不勾选创建后的ECS实例是不可以对外访问的，不勾选的话，后期可以通过绑定弹性公网IP（EIP）来获取公网IP。 带宽计费模式可选按固定宽带和按使用流量。按固定宽带就是用户选择多少M，阿里云就分配给用户多少M的公网宽带，使用期间宽带天天跑满还是没有流量都随便，很好理解；按使用流量计费类似我们手机的上网流量，使用多少G支付多少G的钱，为了防止恶意流量攻击，可以设置宽带峰值。 XiXiBoBo选择了固定宽带计费模式，选择了1M宽带，1M宽带的下载速度是128KB/S，以此类推，2M宽带下载速度256KB/S... 更多参考地址： 阿里云官方(新用户需官网注册查看)

按量付费计费规则说明一、“按量付费”介绍 阿里云全新推出的付费模式，按实际使用量后付费开通，可随时开启随时释放。 按需取用，按需付费，无需购买大量设备，相比于传统主机投入成本降低30%-80%；支持多种主流操作系统，让您以服务的方式使用计算及存储资源。 目前阿里云云服务器有两种付费模式：包年包月、按量付费。 二、“按量付费“计费说明 1、云服务器按量付费收费方式 1.1 采用阿里云账户先充值，后按实际用量结算方式进行结算。以小时为单位，按实际消费金额对账户余额进行扣费。 1.2 “按量付费”云服务器计费项包括：CPU、内存、数据盘、公网带宽（按固定带宽、按使用流量两种可选）。 2、开通说明 2.1 开通按量付费的云服务器，现金账户余额不得少于100.00元，如账户金额少于100.00元，需充值后方可开通。 3、计费说明 3.1 每小时计费总费用=CPU费用＋内存费用＋数据盘费用＋公网带宽费用。 3.2 CPU、内存、数据盘：按固定费用每小时扣费； 3.3 公网带宽：固定带宽，按固定费用每小时扣费； 3.4 公网带宽：按使用流量，仅单向收取流出流量费用（0.8 元/GB），流入流量免费，按实际使用金额每小时扣费。例如您在1小时内公网流出流量为2.5GB，收取费用为2.5GB*0.8元/小时=2.0元。 4、结算说明 4.1 结算周期。以小时为单位整点结算（均以北京时间为准）。 开通时间建议： 整点开通才划算，非整点开通，按整点算钱！提前释放按整点周期算钱！ 比如：您在1点20分开通，那么时间到2点的时候就算做1小时。所以尽量在整点后几分钟内开通，在整点前几分钟释放。 4.2 结算范围 实际开通时长（即云服务器从“开通”开启计费到“释放“结束计费，以小时为单位整点结算）因账户欠费而产生的账单，账户一旦充值系统将会自动结算。 若账号下有欠费账单，可能会导致无法结算其他订单或结算其他订单时系统会自动优先扣除欠费账单金额。 4.3 结算时间 以系统自动结算时间为准 。 温馨提醒：避免超出预期开通时长，请设置自动释放服务时间！（可进入”用户中心“-”控制台“设置） 。 5、释放规则 5.1 按小时扣费后，“阿里云现金账户”出现欠费。 即在整点扣费时，（现金账户余额-账单中当周期整点结算的费用）<0时，按量付费的ECS将会欠费停机，从停机时刻起数据保留7天（即168小时，自行设置释放的除外），7天后实例以及实例相关数据（包括临时磁盘，云磁盘、随ECS实例释放的独立云磁盘，快照）均处于不可用状态，系统会回收相关欠费资源，数据无法找回。 欠费后，按量付费的云磁盘会被限制使用，无法实现正常的IO读写访问，会影响挂载该欠费磁盘的ECS实例正常运行,包括但不限于，应用程度读写性能低下，部分操作提示严重超时，某些操作系统版本下关机或重启失败等情况。 5.2 已设置自动释放时间的云服务器，会按照设置时间系统自动释放（按量付费服务器实例可能存在释放延迟，如果您设置释放时间点由于释放延迟进入下一计费周期，不会收取下一计费周期费用，只会针对您设置的释放时间点前的时间进行计费） 若按小时扣费后，“阿里云现金账户”余额为0元，”按量付费“的云服务器不遵循设置的系统释放时间，自账号为0元时起7天后实例以及实例相关数据（包括临时磁盘，云磁盘、随ECS实例释放的独立云磁盘，快照）都将被永久删除，数据无法找回。 5.3 提醒规则 余额不足提醒：以小时为单位整点结算后，若下一计费周期内账户可用余额小于上一周期账单金额，则发短信和邮件提醒； 释放通知：因到期/欠费释放，系统会短信和邮件通知。 6、举例 6.1 1:00整开通云服务器，1:00~2:00为第一个结算周期，实际开通时长60分钟算作1小时计费结算。 6.2 1:59分开通云服务器，1:00~2:00为第一个结算周期，实际开通时长1分钟算作1小时计费结算；2:01分释放云服务器，2:00~3:00为第二个结算周期，实际开通时长1分钟算作1小时计费结算，此用户需要支付2小时费用。 说明：此“ 释放 ”包括用户通过控制台自行操作释放、以小时为单位整点结算后现金账户欠费由系统触发的释放。请设置”自动释放服务时间“避免系统触发的释放导致超出预期的开通时长。 三、按量付费开通须知 1、”按量付费“均暂不支持更换配置 1.1 暂不支持配置变更功能（包括带宽升级、CPU和内存升级）。 若选择0M固定带宽：不分配外网IP，不支持0M带宽升级，请谨慎选择。 2、计费模式不支持更换 2.1 “包年包月“和”按量付费“不支持相互更换：1台云服务器只能选择1种，无法同时选择； 2.2 公网带宽：按固定带宽/按使用流量计费模式不支持相互更换，1台云服务器只能选择1种，无法同时选择。 3、金牌服务不支持 3.1 不提供备案服务。如果您的网站需要备案，请您包年包月购买，价更优！ 3.2 不支持5天无理由退款 3.3 不支持免费数据迁移 4、代金券使用限制 仅支持有效期内通用券。 5、免费使用云盾、云监控、负载均衡 “按量付费”和“包年包月”仅计费模式不同，可同样免费使用云盾、云监控、负载均衡等阿里云产品。 四、常见问题 FAQ Q：按量付费我不能购买是什么原因？ A: 请检查您是否已经通过实名认证，如果没有实名认证，建议您前往用户中心做实名认证。 目前按量付费是每个账号50台购买限制，如果您有超过50台的需求，可以根据提交工单申请按量高配。 由于管控限制，当某个地域售卖量达到限制的时候该地域会暂时关闭，建议您稍后再来尝试购买 Q：“固定带宽”和带宽“按使用流量”有什么区别？ A: 固定带宽：买多少是多少； 带宽按使用流量：评估使用峰值，对带宽进行选择，按使用流量扣费。 Q：公网带宽“按使用流量”我应该选多少M才合适？ A: 根据应用及实际使用情况进行选择。 Q：没有通过支付宝实名认证就不能购买“按量付费”云服务器吗？ A: 是的，下单购买前，必须进行实名认证。Q：“按量付费”代金券能用吗？ A：目前代金券账户仅限有效期内的通用券可用，请及时关注代金券的有效期 。 Q：如果金额不足，会提示么？什么时候提示？云服务器会直接停掉么？ A：扣费后,若阿里云现金账户（代金券账户仅限有效期内的通用券可用）余额为0元,云服务器上的数据会保留7天后自动释放！详情查看《按量付费云服务器开通释放规则》 提醒规则： 余额不足提醒：每小时整点结算后仍有未释放的云服务器，若下一计费周期内账户可用余额小于上一周期账单金额，则发短信和邮件提醒；释放通知：因到期/欠费释放，系统会短信和邮件通知。 Q：账户余额不足，服务器数据会受影响吗？ A：按小时扣费后，当“阿里云账户”出现欠费，即现金账户（代金券账户仅限有效期内的通用券可用）余额”为0元，“按量付费”的云服务器将不可用，如7天内没有续费，服务器将自动释放，数据不可恢复。 Q：一次性可以购买多少台云服务器？一个云帐号可以买几台云服务器？ A：一次性最多可购买50台云服务器，一个云帐号下最多可以购买50台（包含50台）。 Q：结算时间怎么算？例如我1点30分钟开通，到2点，算半小时还是一小时？ A：整点结算，以系统自动结算时间为准。算1小时。建议整点开通。 Q: 云服务器的地域是怎么选择的？ A：地域可以自行选择。 Q：如果设置了带宽峰值，后期可以再进行调整吗？ A：带宽峰值设置之后，就无法进行调整。 Q：我的服务器被攻击了，流量给我计费了？跟我自己检测流量差距很大，是什么原因？ A：流量计费仅对出网带宽进行收费，网络攻击如属于入网带宽，则不会进行计费，如产生了出网带宽，会进行计费。推荐使用云盾进行攻击防护。 Q：能否自行关闭服务器？ A：可以自行设置自动释放服务时间。 Q：“按量付费”，发票怎么开？ A：可以开发票，申请发票时将基于月结算单开具发票，月结算单不可拆分开票，请您登录阿里云用户中心进行申请发票 。 Q：“按量付费”，能备案吗？ A: 不提供备案服务，如果您的网站需要备案，请您包年包月购买，价更优！ Q：能否支持5天内无理由退款？ A：不支持 Q：是否支持百倍赔偿？ A：支持。 Q：“按量计费”的云服务器（ECS）停机和关机后，还会产生费用吗？ A：停机不产生费用，而关机将按正常计费规则收取费用。关机状态的按量付费ECS因服务时间到期或欠费时，将会变为“停机”状态。“停机”是指按量付费ECS到期或因欠费而自动停止服务的状态；而“关机”是指按量付费ECS在正常运行期间（账号余额>0元），用户在管理控制台中点击“停止”后，服务器即进入关机状态。 说明：按量付费的ECS停机后，数据保留7天后会自动释放；如需快速释放，您也可以登录ECS控制台->管理->释放，届时您ECS上的数据将立即被全部清除。 Q：“按量付费”的云服务器对内、对外产生的流量怎么收费的？ A：同一局域网内的云服务器之间交互产生的流量全部免费，云服务器与公网交互产生的流量说明如下： 带宽按使用流量计费：互联网流入云服务器的流量是免费的，例如您通过云服务器从互联网上下载文件，阿里云不会收取任何费用，只有云服务器向互联网流出的流量才会产生费用。按固定带宽计费：在以单位价格购买的固定带宽上限之内，云服务器向互联网流出的流量都不会再另收取任何费用。

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

在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢?首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。 大数据拥抱云计算 在PaaS层中一个复杂的通用应用就是大数据平台。大数据是如何一步一步融入云计算的呢? 1 数据不大也包含智慧 一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字?如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。 首先我们来看一下大数据里面的数据，就分三种类型，一种叫结构化的数据，一种叫非结构化的数据，还有一种叫半结构化的数据。 结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。 非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页，有时候非常长，有时候几句话就没了;例如语音，视频都是非结构化的数据。 半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的，不从事技术的可能不了解，但也没有关系。 其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为Data。数据本身没有什么用处，但数据里面包含一个很重要的东西，叫做信息(Information)。 数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识(Knowledge)，而知识改变命运。信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。 所以数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、智慧。 最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。例如让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时，另外推荐一些他非常想听的其他音乐。 用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标，输入文字对我来说都是数据，我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧，让用户陷入到我的应用里面不可自拔，上了我的网就不想离开，手不停地点、不停地买。 很多人说双十一我都想断网了，我老婆在上面不断地买买买，买了A又推荐B，老婆大人说，“哎呀，B也是我喜欢的啊，老公我要买”。你说这个程序怎么这么牛，这么有智慧，比我还了解我老婆，这件事情是怎么做到的呢? 2 数据如何升华为智慧 数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。 第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好，于是你就去买了，其实其高管发了一个声明，对股票十分不利，第二天就跌了，这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。 3 大数据时代，众人拾柴火焰高 当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢?这时就要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。 对于数据的收集：就IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来。这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。 对于数据的传输：一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了基于硬盘的分布式队列，这样队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。 对于数据的存储：一台机器的文件系统肯定是放不下的，所以需要一个很大的分布 式文件系统来做这件事情，把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。 对于数据的分析：可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总，一台机器肯定搞不定，处理到猴年马月也分析不完。于是就有分布式计算的方法，将大量的数据分成小份，每台机器处理一小份，多台机器并行处理，很快就能算完。例如著名的Terasort对1个TB的数据排序，相当于1000G，如果单机处理，怎么也要几个小时，但并行处理209秒就完成了。 所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢? 4 大数据需要云计算，云计算需要大数据 说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。 例如大数据分析公司的财务情况，可能一周分析一次，如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着，一周用一次非常浪费。那能不能需要计算的时候，把这一千台机器拿出来;不算的时候，让这一千台机器去干别的事情? 谁能做这个事儿呢?只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。 所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。 云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。 人工智能拥抱大数据 机器什么时候才能懂人心 虽说有了大数据，人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西，想要什么东西一搜就出来了。但也存在这样的情况：我想要的东西不会搜，表达不出来，搜索出来的又不是我想要的。 例如音乐软件推荐了一首歌，这首歌我没听过，当然不知道名字，也没法搜。但是软件推荐给我，我的确喜欢，这就是搜索做不到的事情。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有点人工智能的意思了。 人们很早就在想这个事情了。最早的时候，人们想象，要是有一堵墙，墙后面是个机器，我给它说话，它就给我回应。如果我感觉不出它那边是人还是机器，那它就真的是一个人工智能的东西了。 让机器学会推理 怎么才能做到这一点呢?人们就想：我首先要告诉计算机人类的推理的能力。你看人重要的是什么?人和动物的区别在什么?就是能推理。要是把我这个推理的能力告诉机器，让机器根据你的提问，推理出相应的回答，这样多好? 其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了，例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程，机器竟然能够证明数学公式。但慢慢又发现其实这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题：数学公式非常严谨，推理过程也非常严谨，而且数学公式很容易拿机器来进行表达，程序也相对容易表达。 教给机器知识 因此，仅仅告诉机器严格的推理是不够的，还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情，一般人可能就做不来了。可能专家可以，比如语言领域的专家或者财经领域的专家。 语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢?例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则，主语后面一定是谓语，谓语后面一定是宾语，将这些总结出来，并严格表达出来不就行了吗?后来发现这个不行，太难总结了，语言表达千变万化。 人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功，一方面是知识比较难总结，另一方面总结出来的知识难以交给计算机。因为你自己还迷迷糊糊，觉得似乎有规律，就是说不出来，又怎么能够通过编程教给计算机呢? 算了，教不会你自己学吧 于是人们想到：机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。

转自DT财经 ，作者陷入焦虑的DT君 前两周播出的《明星大侦探—MGQ时尚风云》中，节目组设计了一个与中年危机相关的案件： 撒贝宁在这期节目中饰演一位40岁“上有老，下有狗”的杂志社时装编辑，虽然月入12w，但是每个月刨去房贷、车贷、儿子补习班费用、父母医疗保健费用以及各种家庭开支后，只能剩下1块钱。被主编无理辞退后，他由于年龄过大而迟迟找不到新工作，在家庭经济重担的支配下，对老板心生杀机…… 节目中的设定确实有些夸张，但剧本却是来源于真实生活的情绪。2019年“太南了”的一系列感叹中，充满了中年职场人的辛酸与苦涩。 微博上#35岁以上职场人去了哪儿#、#35岁定律#等话题屡屡冲上热搜，随便就能收获近亿的阅读量，知乎、朋友圈、头条……到处充斥着怎么应对35岁危机的回答和文章，“35岁危机”俨然已经成为一个大家公认的专有名词。 （图片说明：百度百科收录的“35岁危机”词条） 这让还未到35岁的小编，内心多少有些焦虑：35岁的职场人就业真有这么难吗？他们都面临着怎样的中年危机？难道除了卖保险，真的就无处可去了吗？ DT财经联合智联招聘共同做了个小研究，通过招聘方与应聘者的数据，来看看35岁职场人真实的生存情况。 35岁真的很难吗？ 首先，我们想知道，35岁真的面临一个更残酷的世界吗？ 从人口结构的大盘面粗略判断，当代中年所面临的竞争，其实并不如他们的前辈或后辈那样激烈。 根据2010年国家第六次人口普查数据，到2019年我国34-43岁的中年人口数量为1.98亿，而44-53岁人口数量为2.42亿，24-33岁人口数量为2.27亿。 也就是说，不管是曾经的，还是未来的中年人，都比现在叫嚷着中年危机的劳动力数量旺盛不少，而他们所面临的，可并不是高速发展的黄金十年。 既然如此，为什么35岁危机的话题一直不绝于耳呢？ 招聘方对岗位需求的描述，一定程度上能反映出职场的变幻风向。 从招聘需求来看，2019年第三季度所有的招聘岗位中，只有5%明确要求求职者的年龄低于35岁。 这个看起来并不高的比例，可能并不能完全说明市场的真实需求情况，毕竟从大家的日常吐槽和我们的小范围调研来看，许多公司对年龄的苛刻要求很多时候秉持着只干不说的原则，并不会明晃晃地写在岗位简介里。 但我们注意到一个变化趋势，明确要求求职者35岁以下的岗位比例，与两年前相比上涨了2个百分点，涨幅其实挺大的（60%）。这事实上表明，35岁职场人面临的境遇，确实是比两年前更难了些。 以这5%要求35岁以下的招聘职位作为研究样本，我们大致研究了下不同地方对中年职场人的友好度。 在各类企业中，要求35岁以下的职位比例最高的是国企，而民营公司在岗位要求中对35岁的求职者其实相对温和。 而从公司规模来看，规模越大的公司，要求35岁以下的职位比例就越高。10000人以上的超大公司在2017年就已超过6%；500-999人肩部大公司在两年前的比例还仅有2.1%，但两年间提高了近4个百分点至6%。 哪些行业更看重35岁的年龄线？ 要求35岁以下的职位比例越来越高，其实与就业大环境和新兴行业的发展有关。 Linda在一家大数据创业公司做HR，她告诉小编：“这两年在招人的时候确实会优先选择35岁以下，甚至是30岁以下的年轻人，尤其是18年的裁员潮过后，大家其实都不好过。一般达到35岁的职场人在公司都担任比较重要的职务，而我们大数据属于新兴行业，公司的业务变化很快，在探索阶段并不需要那么多指挥官，我们更需要富有创造力、行动力强听指挥的战士。” Linda的话意味着，是否能在35岁前找到一家托付终身的企业至关重要。 可是，在35岁就找到能够让自己奋斗一生的公司，就和20岁就找到长相厮守的老伴一样不靠谱。这时候，选对行业很关键。 小编整理了2019年招聘需求中要求35岁以下职位比例最高和最低的行业。 我们发现，在众多行业中，银行、外包服务、中介服务、保险和通信行业对年龄的限制最大。也就是说，这些行业中有相对更多的岗位只需要年轻力壮的劳动力。 但也有计算机行业、检验检测、IT服务、学术科研和教育培训等行业，在招聘需求中对35岁以上的职场人相对比较宽容。 如果看一下这些行业给大家的固有印象，我们可以认为，在招聘中更看重35岁年龄线的行业，多属于大家印象中的传统行业；而在要求35岁以下职位比例最低的队伍中，新兴行业的比例会更高些。 从岗位来看，商超、保健、银行、房地产、社区等技术门槛较低的基础类岗位，在招聘中要求35岁以下的职位比例最高。 总结下来就是，工作内容更简单或对知识性技能要求更低的岗位，会更偏爱年轻人，毕竟人到中年，精力和体力都无法和年轻人相比。对于用人单位来说，与其去招一个成本更高的中年员工，不如多招几个应届大学生，年轻力壮，生产力更强。 而要求35岁以下职位比例最低的10个岗位中，IT、软件、硬件开发、IT管理、互联网产品、IT运维等互联网/技术岗位占去了大半，这都是对专业技术、创新性要求更高的行业岗位。至少从招聘需求来看，他们并不会太多强调年龄。 显然，这与我们的日常感受并不一致。 35岁话题中最常被吐槽的，恰好是这些不那么强调年龄的岗位从业者，而那些在招聘需求中有更多年龄限制的岗位，存在感并不太强。 这到底是为啥？ 为什么35岁的你觉得“太南了” 我们需要明确的是，一个行业或岗位对年龄的限制少，并不意味着中年的求职者就会获得青睐。 35岁求职者的优势在于有更多经验与技能积累，而劣势在于体力和精力不够充沛，只有在更需要经验而非体力的岗位，中年职场人才会有更强的竞争力。 即使我们默认那些并没有对35岁划线的岗位都不需要干体力活，也并不意味着在这些岗位上，经验、积累和阅历就会有比较大的增值效果——如果年龄buff不能增效，用人单位自然会聘请更年轻、薪资要求更低的求职者。 所以，关键点在于，中年职场人是否进入了自己具备优势的行业。 根据智联招聘2019年第三季度的数据，互联网、房地产、教育培训、专业服务、计算机软件等行业，挤下了最多的35岁及以上求职者，而行政/后勤、销售业务、财务/审计/税务、人力资源和软件/互联网开发/系统集成等则是他们投递最多的职位。 我们计算了各个行业和岗位中简历投递数量与最终录用数量的比值，命名为竞争指数，以此来衡量应聘竞争的激烈程度。 我们发现，互联网、房地产、计算机软件、IT服务的行业竞争都格外激烈，而从职位来看，软件/互联网开发/系统集成的竞争指数更是一骑绝尘，97个人参与摸奖，只有1个人能获得offer，另外财务/审计/税务、人力资源、行政等职位的竞争指数也挺高。 这就意味着，上述岗位中，中年职场人不仅要和同龄人竞争，还要和年轻人竞争。 那么，在这些岗位中，中年职场人能获得年龄加成从而脱颖而出吗？ 我们统计了各个职位要求工作经验10年以上的岗位数量，数量排名越靠前，则意味着这个职位对经验和阅历的需求度就更高，中年职场人也就相对更有优势。 从结果来看，要求工作经验10年以上岗位数量最多的职位主要可以分为两类，一类是管理向的，包括占比最多的高级管理，以及销售管理、生产管理、项目管理、质量管理等各类管理岗；一类是专业向的，包括土木建筑、财务审计、医院医疗、机械设计等等。 前面提到的竞争激烈的财务/审计/税务、人力资源和房地产相关职位，对工作经验的需求度都排在前列，中年职场人在这些赛道上握着更多本钱。 但相信你也注意到了，挤满了35岁以上求职者的互联网/IT/技术相关职位中，对于工作经验的需求度并没有那么高。虽然这是个典型的高薪赛道，但年龄并不会给中年求职者带来加成效果，如果薪资要求还比较高，实在很难竞争得过除了经验、什么都有的年轻人。 我们总结上述分析，被35岁危机困扰的核心问题可能在于，“理想”的薪资和岗位期望与“现实”竞争力存在分歧，而互联网、IT服务、计算机软件等行业的分歧更为严重。 38岁的陈斌曾经在一家互联网公司做新媒体运营，现在和朋友经营一家外贸公司，他也认同有些中年求职者理想与现实不匹配的问题：“见识过各行各业形形色色的中年求职者，他们对薪资的要求都很高，但被问到有什么核心竞争力的时候，又讲不出个所以然，对自己的未来也没有什么明确的规划。” 同样经历过35岁的他，认为并不存在什么35岁危机，没有能力每个年龄段其实都有危机：“足球运动员到了30岁一般都要大幅降薪，我觉得35岁的普通职场人应该要接受这个事实。你不接受，社会的毒打会让你清醒的。勿骄勿躁，努力提升自己，同时做好期望管理，少听媒体瞎bb。” 这话说得挺残酷，但从“35岁危机”中脱困的最好办法，确实是找到问题根本那个“理想”与“现实”的差距，实实在在地缩短它。 当然，对于已经有了家庭羁绊、要努力维持生活品质的中年人，这又是另外一个要不断感叹“太南了”的过程。 写到这里，我们突然想用《黄金时代》里的一段话作为结尾： “那一天我二十一岁，在我一生的黄金时代。我有好多奢望。我想爱，想吃，还想在一瞬间变成天上半明半暗的云。后来我才知道，生活就是个缓慢受锤的过程，人一天天老下去，奢望也一天天消失，最后变得像挨了锤的牛一样。可是我过二十一岁生日时没有预见到这一点。我觉得自己会永远生猛下去，什么也锤不了我。” （应受访者要求，Linda、陈斌为化名）

12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下，在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗？ 各位大佬，你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据？ 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的？kafka connector 的原理是定时去轮询，这样如果表多了，会不会影响业务库的性能？甚至把业务库搞挂？ 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了，没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的？ 请问一下，对于有状态的任务，如果任务做代码升级的时候，可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢？是否会有影响数据逻辑的地方呢？ 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗？ 比如五分钟输出一次，就是7点输出0点到7点的累计用户，7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度，现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势？ 实时数仓用什么存储介质来存储维表，维表有大有小，大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗？ 请教个问题，就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗？我现在有个这样的需求，就是存在窗口内没有流数据进入，但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值！现在没有流数据进入窗口结束时如何触发？ kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费，有些topic有效，有效topic无效，大佬们有遇到过吗? 各位大佬，flink两个table join的时候，为什么打印不出来数据，已经赋了关联条件了，但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊？ 各位大佬，我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计，同时还想统计全天的Uv，这个是用State就能实现吗？ 大佬们，flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本？ 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗？ 有没有拿flink和tensorflow集成的？ 那位大神，给一个java版的flink1.7 读取kafka数据，做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬，flink为风控引擎做数据支撑的时候，怎么应对风控规则的不断变化，比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户，这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存？广播没办法改CEP flink支持多流（大于2流）join吗？ 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下，怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥？ flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好？ flink 1.9 on yarn， 自定义个connector里面用了jni， failover以后 就起不来了， 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个，怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题，部署到集群就会报错了，可能什么问题？ 请教一下对于长时间耗内存很大的任务，大家都是开checkpoint机制，采用rocksdb做状态后端吗？ 请问下大佬，flink jdbc读取mysql，tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器，Hive集成，Python API这几个功能好像都是预览版，请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗？ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 各位大佬，在一个 Job 计算过程中，查询 MySQL 来补全额外数据，是一个好的实践嘛？还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据？ Flink web UI是jquery写的吗？ 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后，会覆盖上一次的checkpoint吗？ 数据量较大时，flink实时写入hbase能够异步写入吗？ flink的异步io，是不是只是适合异步读取，并不适合异步写入呀？ 请问一下，flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力，如何批量的输出结果呢？ 大佬们，flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后，从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作，是可以的吗？ flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗？ 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们，task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊？我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗？ 求助各位大佬，一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口，如15个小时和24个小时，滑动步长为5分钟，这样就会产生很多overlap 数据，导致状态会很快就达到几百g，然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了，然后作业就不断重启，很不稳定，请问这个业务场景有什么有效的解决方案么？ 使用jdbcsink的时候，如果连接长时间不使用 就会被关掉，有人遇到过吗？使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题？ 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？ 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？ 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？ 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？ 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的？ 是直接用window然后count嘛？ Flink是不是也是这样的？ 请问现在如有个实时程序，根据一个mysql的维表来清洗，但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql，然后存在对象中，流清洗的时候读取这个数据，这个想法可行吗？我目前在主类里面定义一个对象，然后往里面更新，发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗？ 12月3日更新 请教一下，为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群，但是就是消费不到数据呢？ flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务，出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ？ 各位大佬，请问有Flink写S3的方案吗？ flink 连接hbase 只支持1.4.3版本？ onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS，但是在RDS里没有看到创建的表，是为什么呢？ Tumbling Window里的数据，是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理，还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性，请问大家如何解决 stream processing with apache flink，这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时，jm和tm占用的内存最小是600M，这个可以修改吗？ 各位大佬，使用默认的窗口Trigger，在什么情况下会触发两次啊？窗口关闭后，然后还来了这个窗口期内的数据，并且开了allowedLateness么？ flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗？ 各位大佬，flink任务的并发数调大到160+以后，每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常，导致任务重启。并发在100时运行比较稳定，哪位大佬可以提供下排查的思路？ 感觉stateful function 是下一个要发力的点，这个现在有应用案例吗？ 我有2个子网（a子网，b子网）用vpn联通，vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群，b子网运行我自己的flink集群和应用，b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是，如果vpn断开，flink consumer会异常整个作业退出吗？如果作业退出，我重连vpn后，能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗？flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state，kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗？ flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka，可以从指定时间消费的吗？目前提供的接口只是根据offset消费？有人知道怎么处理？ flink 的Keyby是不是只是repartition而已？没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗？ 我比较倾向用数据库，因为有些数据需要join其他表，flink充当了什么角色，对这个有点迷，比如统计当天订单量，卖了多少钱，各个省的销量，销售金额，各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来，有大神知道吗？ 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后，什么都不改，直接重启，还是能接着继续运行吗？如果可以的话，savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗，能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的，也就可以理解为checkpoint是以批量操作的，那如果还没进行ckecnpoint就挂了，下次从最新的一次checkpoint重启，不是重复消费了？ kafka是可以批量读取数据，但是flink是一条一条处理的，应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬，flink sql目前是不是不支持tumbling window join，有人了解吗？ 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗？ 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位，这段代码里面，我想加一个trigger，实现每次有数据进window时候，就输出，而不是等到window结束再输出，应该怎么加？ 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满，大家如配置的？ Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破？ yarn 模式下，checkpoint 是存在 JobManager的，提交任务也是提交给 JobManager 的吧？ heckpoint机制，会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面？ Flink On Yarn的模式下，如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job，一般用什么方案？shell脚本还是api的方式？ 各位大佬，开启增量checkpoint 情况下，这个state size 是总的checkpoint 大小，还是增量上传的大小？ 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的？ 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗？ 大家有没有比较好的sql解析 组件（支持嵌套sql）? richmapfuntion的open/close方法，和处理数据的map方法，是在同一个线程，还是不同线程调用的？ flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ，我不是只启动了5个container么？ Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候，怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限？ 用java api写的kafka consumer能消费到的消息，但是Flink消费不到，这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么？ flink1.7.2，场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度，同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗？也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证，认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗？ 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制，你们有类似的这种使用场景吗？ flink可以同时读取多个topic的数据吗？ Flink能够做实时ETL（oracle端到oracle端或者多端）么？ Flink是否适合普通的关系型数据库呢？ Flink是否适合普通的关系型数据库呢？ 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次，从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中，如果没数据进来的，如何让他也定期执行，比如进行count计算，让他输出0？ new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做？我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗？ 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛，感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗？ 有个问题咨询下大家，我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的，比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取，我用普通的jdbc进行连接可以获的，但是有一个问题，就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题，但这肯定不符合要求，请问大家有什么好的办法吗？ flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es，因为半夜es集群做路由，导致写入容易失败，会引起source的反压，然后导致checkpoint超时任务卡死，请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压？ flink 写parquet 文件，使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现，我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口，是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉，就不会存在内存泄漏的问题了？ flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State，但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private，无法使用，大佬，如何在Table的UDAF中使用State啊？ Flink有什么性能测试工具吗？ 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后，META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错，请问有什么解决办法吗？ 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬，以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下，我要做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ 我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ 一般公司的flink job有没有进程进行守护？有专门的工具或者是自己写脚本？这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小？ Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更 问大家个Hive问题，新建的hive外部分区表， 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ？ flink里面的broadcast state值，会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时，如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗？比如kafka里的写数据没停，窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下，想统计未退费的订单数量，如果一个订单退费了（发过来一个update流），flink能做到对结果进行-1吗，这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重，有哪位同学实践过吗？ 你们的去重容许有误差？因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果，你们会认为是同一条记录？ 我就运行了一个自带的示例，一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗？ NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗？ flink 可以把大量数据写入mysql吗？比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗？ 在页面上写规则，用flink执行，怎么传递给flink？ 使用cep时，如何动态添加规则？ 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集？ flink的应用场景是？除了实时 各位好，请教一下，滑动窗口，每次滑动都全量输出结果，外部存储系统压力大，是否有办法，只输出变化的key？ RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用，但是数据库连接一直拿着，最后成了数据库连接超时了，大佬们有什么好的建议去处理吗？？ 为啥我的自定义函数注册，然后sql中使用不了？ 请问一下各位老师，flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢？ 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢，在和hbase交互这块儿，每个算子都加了时间统计 请教一下，在yarn上运行，会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬，flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ，跑的数据一大就会报错。 各位大佬，都用什么来监控flink集群？ flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗，比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算（Blink）支持这4个源数据表吗？DataHub Kafka MQ MaxCompute？ 为啥checkpoint时间会越来越长，请问哪位大佬知道是因为啥呢？ 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧，那剩下的算子并行度呢？ Flink有 MLIB库吗，为什么1.9中没有了啊？ 请教一下，有没有flink ui的文章呢？在这块内存配置，我给 TM 配置的内存只有 4096 M，但是这里为什么对不上呢？请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢？ 请教个问题，fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的？ 请教一下，flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢？没有设计为一个 key 一个 watermark 呢？ 就比如说有 key1、key2、key3，有3个 watermark，有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢？ 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ；2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题，flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型，如图报错： 有大佬在吗，线上遇到个问题，但是明明内存还有200多G，然后呢任务cancel不了，台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更，如果订单表与商品明细join查询，就会出现n条重复数据，这样数据就不准了，flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？ flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？ 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？ flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？ 有没有大佬知道实时报表怎么做？就是统计的结果要实时更新，热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下，flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失