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    微处理机结构不可用

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没有简易算法,只有坐着慢慢算,算不死你。。。。。。哈哈哈1.除锈工程定额适用于什么工程。定额适用于金属表面的手工、动力工具、干喷射除锈及化学除锈工程。 手工除锈指操作人员利用钢丝刷、铁砂布、破布等对锈蚀的构件进行除锈处理。动力工具除锈指操作人员利用电动工具、钢丝刷、砂轮片、破布进行除锈处理。喷射除锈指操作人员利用鼓风机、除锈喷砂机、空气压缩机、轴流风机对锈蚀器具进行除锈处理。化学除锈指操作人员利用化学反应原理对锈蚀构件进行除锈处理。 2.哪些除锈已综合考虑在定额内?各种管件、阀件及设备上人孔、管口凸凹部分的除锈已综合考虑在定额内。 3.喷射除锈按Sa2.5级标准确定,当变更级别标准时,其人工、材料和机械应如何计算?喷射除锈按Sa2.5级标准确定。若变更级别标准,如按Sa3级则人工、材料、机械乘以系数1.1,按Sa2级或Sal级则人工、材料、机械乘以系数0.9。 4.手工、动力工具除锈可分为哪几种?区分标准是什么?手工、动力工具除锈分轻、中、重三种,区分标准为: 轻锈:部分氧化皮开始破裂脱落,红锈开始发生。 中锈:部分氧化皮破裂脱落,呈堆粉状,除锈后用肉眼能见到腐蚀小凹点。 重锈:大部分氧化皮脱落,呈片状锈层或凸起的锈斑,除锈后出现麻点或麻坑。 5.喷射除锈标准有哪几级?喷射除锈标准: Sa3级:除净金属表面上油脂、氧化皮、锈蚀产物等一切杂物,呈现均一的金属本色,并有一定的粗糙度。 Sa2.5级:完全除去金属表面的油脂、氧化皮、锈蚀产物等一切杂物,可见阴影条纹、斑痕等残留物不得超过单位面积的5%。 Sa2级:除去金属表面上的油脂、锈皮、松疏氧化皮、浮锈等杂物,允许有紧附的氧化皮。 6.什么是微锈?发生微锈时执行什么定额?定额不包括除微锈(标准:氧化皮完全紧附,仅有少量锈点),发生时执行轻锈定额乘以系数0.2。 7.因施工需要发生的二次除锈,应如何处理?因施工需要发生的二次除锈,应另行计算。 8.各种除锈有何优缺点?各种除锈的优缺点分别为: (1)手工除锈施工方法简单,可以在小构件和复杂外形构件上处理,比较经济,但工作效率低,大面积施工困难,除锈不彻底,氧化皮不易去除。 (2)风动工具除锈工作效率和质量均高于手工除锈,而且施工费用不太高,但劳动条件差,不适用于大面积除锈。 (3)干法喷砂除锈工作效率高,除锈效果好,比较彻底,但劳动条件差,粉尘量大,施工费用较高。 (4)湿法喷涂除锈粉尘少,工作条件比干法喷砂好,但工作效率比干喷砂低,处理后表面容易出现红锈,施工费用较高。 9.如何计算设备、管道除锈、刷油工程量?(1)设备简体、管道表面积计算公式:。 S=πDL (1—1) 式中 π——圆周率; D——设备或管道直径; L——设备筒体高或管道延长米。 (2)计算设备筒体、管道表面积时已包括各种管件、阀门、人孔、管口凹凸部分,不再另外计算。 10.如何计算设备、管道防腐蚀工程量?(I)设备筒体、管道表面积计算公式为: S=πDL (1—2) 式中 π——圆周率,取3.14; D——设备简体、管道直径(m); L——设备筒体、管道高或延长米(m)。 (2)设备上的人孔、管口所占面积不另计算,同时在计算设备表面积时也不扣除。其工程量计算方法见下例。 11.什么是阀们、弯头和法兰。如何计算其防腐蚀工程量。 阀们指在工艺管道上,能够灵活控制管内介质流量的装置,统称阀们或阀件。 弯头是用来改变管道的走向。常用弯头的弯曲角度为90°、45°和180°, 180°弯头也称为U形弯管,也有用特殊角度的,但为数极少。 法兰是工艺管道上起连接作用的一种部件。这种连接形式的应用范围非常广泛,如管道与工艺设备连接,管道上法兰阀门及附件的连接。采用法兰连接既有安装拆卸的灵活性,又有可靠的密封性。 阀门、弯头、法兰表面积计算式如下。 (1)阀门表面积: S=πD×2.5DKN (1-3) 式中 D——直径; K一一系数,取1.05; N——阀门个数。 (2)弯头表面积: S=πD×1.5DK×2π/B×N (1-4) 式中 D——直径; K——系数,取1.05 N——弯头个数; B值取定为:90°弯头.B=4;45°弯头B=8 (3)法兰表面积: S=πD×1.5DKN (1-5) 式中 D——直径; K——系数,取1.05; N——法兰个数。 (4)设备和管道法兰翻边防腐蚀工程量计算式。 S=π(D+A)A (1-6) 式中D——直径; A——法兰翻边宽。 12.如何计算绝热工程的工程量?(1)设备简体或管道绝热、防潮和保护层计算公式: V=π(D+1.033δ)X1.033δL (1-7) S=π(D+2.18δ+0.0082)L (1-8) 式中 V——绝热层体积; S——绝热层面积; D——直径; 1.033、2.1——调整系数; d——绝热层厚度; L——设备筒体或管道长; 0.0082——捆扎线直径或钢带厚。 (2)伴热管道绝热工程量计算式: 1)单管伴热或双管伴热(管径相同,夹角小于900时): D`=D1+D2+(10~20mm) 式中 D`——伴热管道综合值; D1——主管道直径; D2——伴热管道直径; (10~20mm)——主管道与伴热管道之间的间隙。 2) 双管伴热(管径相同,夹角大于90°时): D`=D1+1.5D2+(10~20mm) (1-10) 3) 双管伴热(管径不同,夹角小于90°时): D`=D1+1.5D2+(10~20mm) (1—1) 式中 D`——伴热管道综合值; D1——主管道直径。 将上述D`计算结果分别代人公式(1—7)、(1—8)计算出伴热管道的绝热层、防潮层和保护层工程量。 (3)设备封头绝热、防潮和保护层工程量计算式: V=[(D+1.033δ)/2]2π×1.033δ×1.6N (1-12) S=[(D+2.1δ)/2] 2π×1.6N (1-13) 13.什么是绝热工程?绝热工程是将绝热材料用人工或机械方法捆绑、缠绕或浇注、喷镀在设备、管道、金属结构或其他物体表面上以达到绝热效果的施工全过程。 14.刷油工程和防腐蚀工程中设备、管道,一般金属结构、管廊钢和H型钢分别以什么为计量单位?刷油工程和防腐蚀工程中设备、管道以“m2”为计量单位。一般金属结构和管廊钢结构以“kg”为计量单位;H型钢制结构(包括大于400mm以上的型钢)以“10 m2”为计量单位。 15.如何计算设备、管道内壁防腐蚀工程量?计算设备、管道内壁防腐蚀工程量时,当壁厚大于等于10mm时,按其内径计算;当壁厚小于10mm时,按其外径计算。 16.为什么喷射除锈在变更级别标准时,其人工、材料和机械应乘以相关系数?一般除锈的下一步就是涂层,涂层的基层处理要求与涂料的品种、建筑构件的材料和重要性有关。例如,富锌类涂料对金属基层除锈的要求比较高,带锈底漆可以在不彻底除锈的基层上涂装,湿固化型涂料对基层或环境要求一定的湿度,重要的、高耸的钢结构或处于严重腐蚀条件下的钢结构的基层除锈要求较高等。在确定涂料方案时,应包括对基层处理的要求。实际问题实际分析,尽量减少不必要的浪费,当除锈级别较高时,人工、材料、机械费用为了定量处理乘以一个系数1.1,反之,当除锈级别不够高时,可乘以系数0.9。 17.如何计算人工除锈工程量? 人工除锈时,管道和金属结构应区分锈蚀不同等级;设备区分锈蚀不同等级和直径大小;管道和设备均以“10 m2”为单位计算;金属结构以质量“100kg”为单位计算。 18.如何计算砂轮机除锈工程量?砂轮机除锈,即半机械化除锈。金属面区分锈蚀等级以“10 m2”计算。 19.如何计算喷砂除锈工程量?工程量计算: (1)设备区分直径大小,按内壁,外壁划分子项目,以“10 m2”为单位计算。 (2)管道按内、外壁划分子项目,以“10 m2”为单位计算。 (3)金属结构按其质量,以“100kg”为单位计算。 (4)气柜有分喷石英砂和喷河砂之分,分别按水槽壁板、水槽底板、中罩板、金属结构划分子目,除金属结构按质量以“100kg”为单位计算外,其余均按面积以“10m2”为单位计算。 20.如何计算化学除锈工程量?化学除锈,又称酸洗除锈。金属表面分为一般和特殊两种,分别以10m2为单位计算。 21.钢筋除锈有哪些方法?什么情况下应降级使用或剔除不用?钢筋的表面应洁净。油渍、漆污和用锤敲击时能剥落的浮皮、铁锈等应在使用前清除干净。在焊接前,焊点处的水锈应清除干净。 钢筋的除锈,一般可通过以下两种方法:一是在钢筋冷拉或钢丝调直过程中除锈,对大量钢筋的除锈较为经济省力;二是用机械方法除锈,如采用电动除锈机除锈,对钢筋的局部除锈较为方便。此外,还可采用手工除锈(用钢丝刷、砂盘)、喷砂和酸洗除锈等。 电动除锈机,如图1—3所示。该机的圆盘钢丝刷有成品供应,也可用废钢丝蝇头拆开编成,其直径为20~30cm、厚度为5~ 15cm、转速为1000r/min左右,电动机功率为1.0~1.5kw。为了减少除锈时灰尘飞扬,应装设排尘罩和排尘管道。

游客886 2019-12-02 01:21:41 0 浏览量 回答数 0

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

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

问题

【精品问答】Java技术1000问(1)

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

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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

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:17 0 浏览量 回答数 0

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Java Java核心技术·卷 I(原书第10版)| Core Java Volume 讲的很全面,书中的代码示例都很好,很适合Java入门。 但是作者不太厚道的是把现在没人用的GUI编程放在了第一卷,基本上10~13章是可以不用读的。 Java性能权威指南|Java Performance: The Definitive Guide 市面上介绍Java的书有很多,但专注于Java性能的并不多,能游刃有余地展示Java性能优化难点的更是凤毛麟角,本书即是其中之一。 通过使用JVM和Java平台,以及Java语言和应用程序接口,本书详尽讲解了Java性能调优的相关知识,帮助读者深入理解Java平台性能的各个方面,最终使程序如虎添翼。 实战Java高并发程序设计|葛一鸣 由部分段落的行文来看,搬了官方文档。 也有一些第一人称的叙述和思考,也能看出作者也是花了一点心思的。胜在比较基础,涉及到的知识点也还很全面(讲到了流水线计算和并发模型这些边边角角的),但是由于是编著,全书整体上不够统一和深入,适合作为学习高并发的第一本工具书。 Java 8实战 对Java8的新特性讲解的十分到位,尤其是lamdba表达式和流的操作。 再者对于Java8并发处理很有独到见解。对于并行数据处理和组合式异步编程还需要更深的思考才能更加掌握。 推荐给再用java8但没有去真正了解的人看,有很多你不知道的细节、原理和类库设计者的用心良苦在里面、内容没有很难,抽出几个小时就能看完,花费的时间和收获相比,性价比很高。 Java并发编程实战 先不谈本书的内容如何,光书名就足够吸引不少目光。“并发”这个词在Java世界里往往和“高级、核心”等字眼相联系起来,就冲着这两个字,都将勾起软件工程师们埋藏在心底那种对技术的探索欲和对高级API的驾驭感。 程序员嘛,多少都有点职业病。其实Java对“并发”优化从未停止过,从5.0到7.0,几乎每个版本的新特性里,都会针对前一版本在“并发”上有所改进。这种改进包括提供更丰富的API接口、JVM底层性能优化等诸多方面。 Thinking in Java 很美味的一本书,不仅有icecreamm,sundae,sandwich,还有burrito!真是越看越饿啊~ Effective Java中文版(第3版)|Effective Java Third Edition Java 高阶书籍,小白劝退。介绍了关于Java 编程的90个经验技巧。 作者功力非常强悍,导致这本书有时知识面迁移很广。总之,非常适合有一定Java开发经验的人阅读提升。 深入理解Java虚拟机(第3版)| 周志明 浅显易懂。最重要的是开启一扇理解虚拟机的大门。 内存管理机制与Java内存模型、高效并发这三章是特别实用的。 Java虚拟机规范(Java SE 8版)|爱飞翔、周志明 整本书就觉得第二章的方法字节码执行流程,第四章的前8节和第五章能看懂一些。其他的过于细致和琐碎了。 把Java字节码讲的很清楚了,本质上Java虚拟机就是通过字节码来构建的一套体系罢了。所以字节码说的非常细致深入。 数据&大数据 数据结构与算法分析|Data Structures and Algorithm Analysis in Java 数据结构是计算机的核心,这部书以java语言为基础,详细的介绍了基本数据结构、图、以及相关的排序、最短路径、最小生成树等问题。 但是有一些高级的数据结构并没有介绍,可以通过《数据结构与算法分析——C语言描述》来增加对这方面的了解。 MySQL必知必会 《MySQL必知必会》MySQL是世界上最受欢迎的数据库管理系统之一。 书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。 数据库系统概念|Datebase System Concepts(Fifth Edition) 从大学读到现在,每次拿起都有新的收获。而且这本书还是对各个数据相关领域的概览,不仅仅是数据库本身。 高性能MySQL 对于想要了解MySQL性能提升的人来说,这是一本不可多得的书。 书中没有各种提升性能的秘籍,而是深入问题的核心,详细的解释了每种提升性能的原理,从而可以使你四两拨千斤。授之于鱼不如授之于渔,这本书做到了。 高可用MySQL 很实用的书籍,只可惜公司现有的业务和数据量还没有达到需要实践书中知识的地步。 利用Python进行数据分析|唐学韬 内容还是跟不上库的发展速度,建议结合里面讲的库的文档来看。 内容安排上我觉得还不错,作者是pandas的作者,所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外,作者也是干过金融数据分析的,所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。 HBase 看完影印版第一遍,开始以为会是大量讲API,实际上除了没有将HBase源代码,该讲的都讲了,CH8,9章留到最后看的,确实有点顿悟的感觉,接下来需要系统的看一遍Client API,然后深入代码,Come ON! Programming Hive Hive工具书,Hive高级特性。 Hadoop in Practice| Alex Holmes 感觉比action那本要强 像是cookbook类型的 整个过完以后hadoop生态圈的各种都接触到了 这本书适合当参考手册用。 Hadoop技术内幕|董西成 其实国人能写这样的书,感觉还是不错的,不过感觉很多东西不太深入,感觉在深入之前,和先有整体,带着整体做深入会更好一点, jobclient,jobtracer,tasktracer之间的关系最好能系统化 Learning Spark 很不错,core的原理部分和api用途解释得很清楚,以前看文档和代码理解不了的地方豁然开朗。 不足的地方是后几章比较弱,mllib方面没有深入讲实现原理。graphx也没有涉及 ODPS权威指南 基本上还算一本不错的入门,虽然细节方面谈的不多,底层也不够深入,但毕竟是少有的ODPS书籍,且覆盖面很全,例子也还行。 数据之巅|徐子沛 从一个新的视角(数据)切入,写美国历史,统计学的发展贯穿其中,草蛇灰线,伏脉千里,读起来波澜壮阔。 消息队列&Redis RabbitMQ实战 很多年前的书了,书中的例子现在已经不适用了,推荐官方教程。 一些基础还是适用,网上也没有太多讲rab的书籍,将就看下也行,我没用过所以…. Apache Kafka源码剖析|徐郡明 虽然还没看,但知道应该不差。我是看了作者的mybatis源码分析,再来看这本的,相信作者。 作者怎么有这么多时间,把框架研究的这么透彻,佩服,佩服。 深入理解Kafka:核心设计与实践原理|朱忠华 通俗易懂,图文并茂,用了很多图和示例讲解kafka的架构,从宏观入手,再讲到细节,比较好,值得推荐。 深入理解Kafka是市面上讲解Kafka核心原理最透彻的,全书都是挑了kafka最核心的细节在讲比如分区副本选举、分区从分配、kafka数据存储结构、时间轮、我认为是目前kafka相关书籍里最好的一本。 Kafka 认真刷了 kafka internal 那章,看了个talk,算是入了个门。 系统设计真是门艺术。 RocketMQ实战与原理解析|杨开元 对RocketMQ的脉络做了一个大概的说明吧,深入细节的东西还是需要自己看代码 Redis设计与实现|黄健宏 部分内容写得比较啰嗦,当然往好了说是对新手友好,不厌其烦地分析细节,但也让整本书变厚了,个人以为精炼语言可以减少20%的内容。 对于有心一窥redis实现原理的读者来说,本书展露了足够丰富的内容和细节,却不至于让冗长的实现代码吓跑读者——伪代码的意义在此。下一步是真正读源码了。 Redis 深度历险:核心原理与应用实践|钱文品 真心不错,数据结构原理+实际应用+单线程模型+集群(sentinel, codis, redis cluster), 分布式锁等等讲的都十分透彻。 一本书的作用不就是系统性梳理,为读者打开一扇窗,读者想了解更多,可以自己通过这扇窗去Google。这本书的一个瑕疵是最后一章吧,写的仓促了。不过瑕不掩瑜。 技术综合 TCP/IP详解 卷1:协议 读专业性书籍是一件很枯燥的事,我的建议就是把它作为一本手册,先浏览一遍,遇到问题再去详细查,高效。 Netty in Action 涉及到很多专业名词新概念看英文原版顺畅得多,第十五章 Choosing the right thread model 真是写得太好了。另外结合Ron Hitchens 写的《JAVA NIO》一起看对理解JAVA NIO和Netty还是很有帮助的 ZooKeeper 值得使用zookeeper的人员阅读, 对于zookeeper的内部机制及api进行了很详细的讲解, 后半部分深入地讲解了zookeeper中ensemble互相协作的流程, 及group等高级配置, 对zookeeper的高级应用及其它类似系统的设计都很有借鉴意义. 从Paxos到Zookeeper|倪超 分布式入门鼻祖,开始部分深入阐述cap和base理论,所有的分布式框架都是围绕这个理论的做平衡和取舍,中间 zk的原理、特性、实战也讲的非常清晰,同时讲cap理论在zk中是如何体现,更加深你对cap的理解. 深入理解Nginx(第2版)|陶辉 云里雾里的快速读了一遍,主要是读不懂,读完后的感受是设计的真好。 原本是抱着了解原理进而优化性能的想法来读的,却发现书中的内容都是讲源码,作者对源码的注释超级详细,非常适合开发者,但不适合使用者,给个五星好评是因为不想因为我这种菜鸡而埋没了高质量内容。 另外别人的代码写的真好看,即便是过程式语言程序也吊打我写的面向对象语言程序。 作者是zookeeper的活跃贡献者,而且是很资深的研究员,内容比较严谨而且较好的把握住了zk的精髓。书很薄,但是没有废话,选题是经过深思熟虑的。 深入剖析Tomcat 本书深入剖析Tomcat 4和Tomcat 5中的每个组件,并揭示其内部工作原理。通过学习本书,你将可以自行开发Tomcat组件,或者扩展已有的组件。 Tomcat是目前比较流行的Web服务器之一。作为一个开源和小型的轻量级应用服务器,Tomcat 易于使用,便于部署,但Tomcat本身是一个非常复杂的系统,包含了很多功能模块。这些功能模块构成了Tomcat的核心结构。本书从最基本的HTTP请求开始,直至使用JMX技术管理Tomcat中的应用程序,逐一剖析Tomcat的基本功能模块,并配以示例代码,使读者可以逐步实现自己的Web服务器。 深入理解计算机系统 | 布莱恩特 无论是内容还是纸张印刷,都是满分。计算机学科的集大成之作。引导你如何练内功的,算是高配版本的计算机导论,目的是釜底抽薪引出来操作系统、组成原理这些专业核心的课程。帮助我们按图索骥,点亮一个一个技能树。 架构探险分布式服务框架 | 李业兵 刚看前几章的时候,心里满脑子想得都是这特么贴一整页pom文件代码上来干鸡毛,又是骗稿费的,买亏了买亏了,后来到序列化那章开始,诶?还有那么点意思啊。 到服务注册中心和服务通讯,60块钱的书钱已经赚回来了。 知识是无价的,如果能花几十块钱帮你扫了几个盲区,那就是赚了。 深入分析JavaWeb技术内幕 | 许令波 与这本书相识大概是四年前是在老家的北方图书城里,当时看到目录的感觉是真的惊艳,对当时刚入行的自己来说,这简直就是为我量身定做的扫盲科普集啊。 但是可惜的是,这本书在后来却一直没机会读上。然后经过四年的打怪升级之后,这次的阅读体验依旧很好。 其中,java编译原理、 Servlet工作原理、 Tomcat、spring和iBatis这几章的收获很大。 前端 jQuery 技术内幕| 高云 非常棒的一本书,大大降低了阅读jquery源码的难度(虽然还是非常难)。 Head First HTML与CSS(第2版) 翻了非常久的时间 断断续续 其实从头翻到尾 才发现一点都不难。 可我被自己的懒惰和畏难情绪给拖累了 简单说 我成了自己往前探索的负担。网页基础的语法基本都涵盖了 限于文本形态 知识点都没法像做题一样被反复地运用和复习到。通俗易懂 这不知算是多高的评价? 作为入门真心算不错了 如果更有耐心 在翻完 HTML 后 对 CSS 部分最好是可以迅速过一遍 找案例练习估计更好 纸上得来终觉浅 总是这样。 JavaScript高级程序设计(第3版) JavaScript最基础的书籍,要看认真,慢慢地看,累计接近1000小时吧。而且对象与继承,性能优化,HTML5 api由于没有实践或缺乏代码阅读量导致看的很糊涂,不过以后可以遇到时再翻翻,或者看更专业的书。 深入理解ES6 Zakas的又一部杰作,他的作品最优秀的地方在于只是阐述,很少评价,这在帮助我们夯实基础时十分有意义,我也喜欢这种风格。 我是中英文参照阅读的,译本后半部分有一些文字上的纰漏,但是总体来说忠实原文,水平还是相当不错,希望再版时可以修复这些文字问题。 高性能JavaScript 还是挺不错的。尤其是对初学者。总结了好多程序方面的好习惯。 不过对于老手来说,这些常识已经深入骨髓了。 深入浅出Node.js|朴灵 本书是我看到现在对Node.JS技术原理和应用实践阐述的最深入,也最全面的一本书。鉴于作者也是淘宝的一位工程师,在技术总是国外好的大环境下,没有理由不给本书五颗星。 作者秉着授人于鱼不如授人于渔的精神,细致入微的从V8虚拟机,内存管理,字符串与Buffer的应用,异步编程的思路和原理这些基础的角度来解释Node.JS是如何工作的,比起市面上众多教你如何安装node,用几个包编写一些示例来比,本书绝对让人受益匪浅。 认真看完本书,几乎可以让你从一个Node的外行进阶到专家的水平。赞! 总结 其实我觉得在我们现在这个浮躁的社会,大家闲暇时间都是刷抖音,逛淘宝,微博……他们都在一点点吞噬你的碎片时间,如果你尝试着去用碎片的时间看看书,我想时间久了你自然能体会这样的好处。 美团技术团队甚至会奖励读完一些书本的人,很多公司都有自己的小图书馆,我觉得挺好的。 文章来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-20 14:52:22 0 浏览量 回答数 0

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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。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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游客5k2abgdj3m2ti 2019-12-01 22:09:00 1 浏览量 回答数 0
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