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    双反馈控制可以做什么

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回 2楼(阿king) 的帖子 文档这块我们正在尝试改进。如果在查看文档时有任何的疑问,非常欢迎在文档中心填写意见反馈,或者直接在工单中指出问题,我们会及时对文档中的问题进行修正。希望有大家的帮助,让OSS更加方便简单。 ------------------------- Re:ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) 引用第6楼真的小白于2015-03-23 11:12发表的 ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) : 我一直没搞懂那个 跨域资源共享  貌似在控制台叫cros设置   这个功能是干嘛的啊 ? 跨域资源共享(Cors)是Html5协议解决ajax跨域资源调用问题的功能。如您的程序为Web站点或基于Html5开发的APP应用可以通过跨域资源共享解决这个问题,其他使用场景用不到这个功能。   由于ajax等的同源策略 ,会禁止获取其他域名的资源。 比如,这样的操作是被禁止的。 xhr.open("GET", "http://www.taobao.com/pic.jpg", true);   以前要实现跨域访问,可以通过JSONP、Flash或者服务器中转的方式来实现,但是现在我们有了CORS。 现在大部分浏览器都可通过名为Cross-Origin Resource Sharing(CORS)的协议支持ajax跨域调用。 ------------------------- Re:ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) 引用第5楼宝宝助手于2015-03-23 11:11发表的 ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) : 我最近上传的时候都返回地址了。但是用地址访问内容时却是 0KB 没有上传成功? 用的php SDKV2          pubObject 的时候偶尔就会这样! 到底怎么回事!!我都想转到七牛去了。前几天七牛的人才来拿服务比较 人家还上传下载双向CDN    如果上传后返回了200,表示这次上传是成功的。并且可以在上传时带入数据的MD5值,服务器端会帮用户做校验,防止网络传输中出现数据丢失。 有其他的可能的类似问题,可以提交工单,客服同学会帮你仔细排查问题。 同时,建议使用php sdk v1版本。v2版本已不再维护增加新功能。 如果使用OSS中任何困扰,欢迎使用工单,论坛等方式告知我们,我们需要你的声音。 ------------------------- Re:ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) 引用第14楼我是菜鸟2于2015-03-23 12:32发表的 ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) : oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/oss-api.pdf?OSSAccessKeyId=xxx&Expires=xxx&Signature=xxx 问题1  【Signature代表什么 】 问题2 【如何向这个地址(oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/oss-api.pdf?OSSAccessKeyId=xxx&Expires=xxx&Signature=xxx)上传文件】 ....... 这段url表示使用url签名的方式来直接访问OSS资源,主要针对 【客户端/服务器端】 这样的用户场景: Access key 存储在服务器端,客户端想访问一个OSS资源没有权限,需要先向服务器端发送操作信息(包括操作哪个资源,完成什么操作等)。服务器端根据信息与Access key生成Signature(签名信息),并以一个url的形式传给客户端。客户端使用该url完成之前约定的操作。 问题1  【Signature代表什么 】 签名(Signature)信息是用户的服务器端生成的身份签名,用户的客户端使用该签名来完成操作。OSS根据这个签名来判断操作是否合法。 问题2 【如何向这个地址(oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/oss-api.pdf?OSSAccessKeyId=xxx&Expires=xxx&Signature=xxx)上传文件】 该url只能完成特定的操作,比如控制台上生成的签名url是用于用户发送get请求,获取object。用户如果要生成put操作的签名url,可以参考JAVA SDK中的实现: 点击这里 。 对于想参考实现签名算法,这里给一些建议: 1. OSS api 接口基于标准的http协议规范,签名是通过对请求的方法,资源位置,请求头等以AccessKeySecret为秘钥按照统一方法加密生成的。具体方法可以参考API文档: 点击这里 2. 论坛中提供了一个可视化签名demo,希望能对你有所帮助: 点击这里 3. 各个SDK版本都已开源的,可以尝试参考一下。后续也会推出更多语言的SDK。 4. 如果对签名还有疑惑与困难,告知我们,后续会考虑推出更多帮助文档以及demo来帮助用户 ------------------------- Re:ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) 引用第19楼老陈小安于2015-03-24 13:19发表的 ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) : 我想问几个问题: 1、OSS选定存储区域后,在这个区域里有什么数据可靠性措施?比如一般的存3份? 2、OSS选定存储区域后,可以跨区域存储吗?比如我觉得只存在杭州一个区域不安全,我希望在北京存储区域再放一份,可以实现吗? 3、OSS能提版本控制功能吗?一个文件,我在下载到本地修改后,再上传,能提供上一次的版本控制吗? 4、OSS只有官方推荐第三方管理软件,有没有官方自己的管理软件? ....... 【问题】 OSS选定存储区域后,可以跨区域存储吗?比如我觉得只存在杭州一个区域不安全,我希望在北京存储区域再放一份,可以实现吗? 暂时不支持此功能,因为OSS底层已经实现了3分数据备份,所以您大可以放心您的数据安全。且如果您的数据很多,多存一份也会增加您的存储成本。 【问题】 OSS能提版本控制功能吗?一个文件,我在下载到本地修改后,再上传,能提供上一次的版本控制吗? 不支持版本控制 上传相同名的object在OSS端是覆盖原有信息。 OSS只有官方推荐第三方管理软件,有没有官方自己的管理软件? 官方推出过命令行工具,OSSCMD。 官方推荐的客户端工具是经过我们安全部门认证审核的,保证安全性与质量。 同时我们会推动我们的合作伙伴服务商推出更多工具。 【问题】 OSS的API与其他厂商的兼容吗?比如和X牛? 不支持 【问题】 OSS后续有什么新功能设计?比如音视频转码? 新功能的上线尽请期待我们的官网公告。 音视频转码服务主要通过阿里云其他云产品支持,比如可以使用MTS做视频转码。 【问题】 OSS存储计费,是用阶梯方式计费吗?还是按传统的,我用了600G,就按600G范围的单价计算?,如果是按阶梯计费方式,这有什么优势呢? 存储和流量都是按照阶梯计费的。采用的是类似计税使用的超额累进的方式,将你使用的资源量切分成不同段,按不同价格计费。 比如600T的存储费用=(50-0)*价格1+(500-50)*价格2+(600-500)*价格3 采用这样的方式,对用户来说使用资源量越大,价格会越便宜。 【问题】 最后,能说说OSS的定位是什么?面向服务商的,还是面向最终客户的? OSS的最终面向用户是开发者用户,为有存储需求的用户提供海量,安全,高可靠,支持高并发的企业级云存储服务。 ------------------------- Re:ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) 引用第29楼fds-em于2015-03-25 20:45发表的 ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) : 域名绑定。CNAME跟我网站的A记录冲突怎么解决啊?而且子域名先认证文件然后把A记录删除后。然后再用CNAME。那么访问也是没用啊 参考下这个教程 http://docs.aliyun.com/#/oss/getting-started/bucket-attributes&cname 注意核对您的区域(您的Bucket所在区域不同cname地址也不同) ------------------------- Re:ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) 引用第38楼金龟于2015-03-26 13:01发表的 ReOSS大学堂OSS产品技术互动第一期OSS的介绍及控制台操作(3.23-3.27) : 为什么没有 批量转移目录,全选等功能 您可以使用这个客户端工具解决您的需求 http://bbs.aliyun.com/read/231195.html   ------------------------- 回 18楼(渴望更高) 的帖子 您可以使用移动端的SDK,直接通过手机上传图片到OSS, SDK文档: android-sdk http://docs.aliyun.com/#/oss/sdk/android-sdk ios-sdk http://docs.aliyun.com/#/oss/sdk/ios-sdk ------------------------- 回 17楼(寂寞先生) 的帖子 您可以参考下这个帖子 http://bbs.aliyun.com/read/233791.html

ossbaymax 2019-12-02 01:54:17 0 浏览量 回答数 0

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Re我和iDBCloud登录数据库的故事 11到13年做DBA的时候,最早接触的是iDB,我的理解之所以叫iDB应该是表达我的数据库的含义吧,估计我还是上学的时候就已经有了,目前iDB已经迭代到3.0,明年初会发布4.0,从DBA视角上看iDB就是可以review业务SQL,自动执行线上DDL,业务数据提取的申请和审批,WEB上的数据查询,最近做产品经理后才有机会系统的审视iDB(一个包含研发支撑、安全管控的企业级数据库管理产品),支撑了淘宝、天猫、支付宝(现在叫蚂蚁金服)的研发流程,保障了每年的双十一,但iDB Cloud与iDB不是一个产品,iDB是企业版的数据库管理产品,iDB Cloud则定位于个人版数据管理,相比企业中的流程约束,iDB Cloud更期望给大家提供在约束下的易用性最大化的灵活数据管理服务! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 这个月实例信息-实时性能UI改版发布,新版看起来还是比较舒服的!这个我在5元RDS大促时买的,没有跑业务,所以指标都是0,哈哈 实时性能的原型取自阿里DBA团队的传奇(朱旭)之手:orzdba,貌似很久之前已经开源,谷歌下便知! 翻出之前做DBA使用orzdba观察测试机器压测的截图,orzdba是用perl写的,检查项还是蛮多的,比如io吞吐量、rt、主机的load、swap、innodb row、innodb状态,这些是iDB Cloud没有的功能,iDB Cloud通过用户登录账号访问数据库,只能拿到MySQL进程内存中的状态信息,没有权限拿到主机指标,不过innodb相关信息是可以拿到的,但是考虑一般只有DBA才会关注这些细节,所以没开放,不知道大家还会关注什么指标?有没有办法拿到主机的指标? ------------------------- 回5楼ringtail的帖子 刷新页面,类似关闭并重新打开,啥都没了,这个应该是正常的行为,话说为什么要刷新呢,我记得首页性能指标每5分钟自动刷新,即使点击页面上提供的刷新是没啥事的,而实时性能是每4秒更新一行的,还有什么场景要刷洗整个页面是我没想到的吗? ------------------------- 回7楼ringtail的帖子 目前据我所知,真心还做不到刷新不丢iDB Cloud已经打开的选项卡、sql语句和执行结果什么的,现在只能在刷新时加一个“导航确认”,减少手痒式误刷新,哈哈 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 翻工单时,发现有人关心使用iDB Cloud是否会收取流量费,我也没搞清楚,于是问了几个同事,终于把场景基本覆盖了,最终结论: 只要你不把你的RDS实例切换成外网(公网)模式的同时再导出或查询数据就不会收取流量费! 由于那几个工单已经关闭,我就在这里回复下大家,希望那几个朋友能看到 ------------------------- 回9楼yzsind的帖子 一定不会辜负领导的期望,努力工作,争取升职加薪,当上总经理,出任ceo,迎娶白富美,想想还有点小激动 ------------------------- 回10楼佩恩六道的帖子 可能文字不好理解整体的流量计费情况,中午用我那小学的美术细胞,完成了一副“巨作”! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 刚才看到一个工单(iDB Cloud点击登录无效),这个工单已经处理完毕,但我觉得可以把售后同学的方法和大家分享下! 以后遇到点击登录无效、登录后菜单栏点击无效、页面展示不全,很可能是浏览器兼容设置的问题! 浏览器兼容设置的问题: 1.检查浏览器是否安装了AdBlockPlus(火狐浏览器的一个扩展),用火狐浏览器的用户遇到类似问题要注意这一点 2.IE浏览器的话就调整下兼容性模式(http://jingyan.baidu.com/article/fcb5aff791bb47edaa4a7115.html ),并进入开发者模式再测试下IDB Cloud 如果上述2招还是解决不了,记得留言给我! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天看工单时发现有个朋友反馈,包含mediumblob类型字段的表在做导出后,导出文件中没有mediumblob类型字段! 其实导出时默认是不会导出BLOB类型字段,但是在导出-高级选项中是可以选择导出BLOB,但是BLOB字段只能以16进制格式导出,试想一个WORD文档或者一首歌曲,16进制导出后,没啥意义! BOLB字段支持WEB界面上传和下载,是原文件呀,哈哈! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 未来几天休假,去考驾照 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 看工单和论坛中,有用户会抱怨产品不好用,然后就消失了,真的好可惜! 作为产品经理是很想倾听这些抱怨背后的真实想法,期待可以直接对话,无论是功能缺失,还是操作不便,哪怕是使用上的一种感觉或产品散发的味道不对都可以,不求需求,只求对话! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 感谢你的关注和支持! 产品说到底不是产品经理个人的,也不是哪个企业的,而是用户的产品,水能载舟亦能覆舟,产品经理和企业只不过在帮用户把需求实现而已,所以我们会一直坚持下去,坚持和用户一起把iDB Cloud做得更好 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 最近几天公司感冒发烧的同学很多,我也是坚持了好几天才沦陷的,这是在我记忆中来杭州4年第一次发烧,看来20多年在东北积累的体质终于被消耗殆尽,不过意外收获是在高烧间隔清醒之际对最近自己的所作所为反倒有了一些悔悟,有些是工作上,有些是做人上 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 可以的,iDB Cloud对RDS公网和私网模式都是支持的! 你可以在RDS控制台-账号管理中 新建你的数据库账号,然后还是在RDS控制台的右上角,点击“登录数据库”就可以进入iDB Cloud了,建议你先自己试着玩玩,有困惑的话我们一同讨论 ------------------------- 回24楼zhouzhenxing的帖子 iDB Cloud在官网上有2个手册,写的比较官方,可能对你用处不大,我其实不太喜欢写什么手册,如果一个产品做的体验不好,只能靠手册来弥补还是有点low,不过我已经在想如何不low了,还是那句话 有困惑的话我们一同讨论 http://help.aliyun.com/doc/view/13526530.html?spm=0.0.0.0.6W7Qx1 http://help.aliyun.com/view/11108238_13861850.html?spm=5176.7224961.1997285473.4.Irtizv ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 都说在产品上做加法容易,做减法难,我理解无论产品功能还是工作上,给予总会得到别人的喜欢,而要求或收回时会得到对方的负面情绪,因此趋利避害,尽量不做减法,但有时候很难避免,这就要想想为什么要做减法? 多数都是之前错误选择,做了过多的加法,因为普通的加法很好做,人们往往会趋之如骛,但是真正、正确的加法是要在拒绝几十到上百种选择基础上的最终选择,将复杂解决方案以极简形式展现出来,而不是解决方案和功能的堆积,所以未经严格挑选的加法对产品是有害的,工作也一样,不要贸然接受新工作,保证核心精力投入到核心工作上,摊子铺得太大,一定会遇到心力瓶颈,而心力一旦枯竭,再强的脑力也无法施展,任何一项工作都是以大量心力付出为前提,脑力提升我找到了一些办法,心力提升却一筹莫展,所以只好专注,要不全心投入,要不置身事外,今后功能和工作都要适时做做减法了! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 今天有个同事转给我一个工单,说从深圳云管理系统界面的iDB Cloud上看到库是utf8,而后端开发人员说库是gbk的,我查看了工单中截图附件(RDS控制台-参数设置),虽然从工单中无法完全断定用户遇到的问题,我还是大胆猜测下: 我看到截图上的character_set_server参数,首先character_set_server是RDS唯一开放的关于字符集的参数,但其实这个参数与用户在iDB Cloud上看到数据是否乱码没有关系,character_set_server其实就是默认的内部操作字符集,只有当字段->表->库都没有设置CHARACTER SET,才会使用character_set_server作为对应字段-表-库的默认字符集! 透露一个秘诀(传男也传女): (1)让你的字段-表-库的字符集都是utf8; (2)在iDB Cloud-命令窗口执行set names utf8;#会将character_set_client、character_set_connection和character_set_results都设置成utf8 只要让(1)和(2)字符集保持一致(utf8、gbk、latin1等),乱码就搞定了! 不清楚为什么截图会变成上面这样!把在iDB Cloud-命令窗口上执行的命令和结果也粘下 mysql>set names gbk; 执行成功,花费 7.59 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | gbk                              | | character_set_connection | gbk                              | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | gbk                              | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.51 ms. mysql>set names utf8; 执行成功,花费 7.32 ms. mysql>show  variables like '%char%'; +--------------------------+----------------------------------+ | Variable_name            | Value                            | +--------------------------+----------------------------------+ | character_set_client     | utf8                             | | character_set_connection | utf8                             | | character_set_database   | gbk                              | | character_set_filesystem | binary                           | | character_set_results    | utf8                             | | character_set_server     | gbk                              | | character_set_system     | utf8                             | | character_sets_dir       | /u01/mysql/share/mysql/charsets/ | +--------------------------+----------------------------------+ 共返回 8 行记录,花费 10.32 ms. ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你的专属BUG: 发现时间 资深用户 专属BUG 2015-02-03 23:06 啊啊啊啊8  实例信息-实时性能-参数说明-【delete】 表示InnoDB存储引擎表的写入(删除)记录行数 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 用户“夫子然”反馈说iDB Cloud感觉没phpMyAdmin方便! 非常感谢这个用户的反馈,我先谈下我的理解,每个人使用产品都有一些固定的用例(use case),我无法承诺针对任何人的任何用例,都做到最短操作路径(方便),这个用户抛出的问题也是我一直在思考的,虽然无法100%,但是我们可以覆盖主流用例,只要绝大多数的常规操作室是方便的,少数非经常用的操作路径长点,应该能接受吧,我们已经在行动! 今天iDB Cloud发布了2.0.2,一个主要变化就是在左侧对象列表上增加了“列”和“索引”,正是我们分析数据看到在众多数据库对象中表的操作是最频繁的,而在表的操作中“列“和”索引“是最频繁的,这个版本将对“列”和“索引”的操作前置,缩短了主流用例路径,与用户“夫子然”的建议不谋而合,这只是开始,只要我们深挖,与功能和体验死磕,终有一天会让大家说iDB Cloud比phpMyAdmin方便! ------------------------- 回31楼sqlserverdba的帖子 非常感谢! 有你们作为后盾,有用户支持,才有iDB Cloud的现在和未来! ------------------------- 消失了几天,终于把科目三和科目四搞定了,昨天终于拿到驾照了之前在【17楼】总结了科目二的一些体会,今天也分享下科目三的一点点感受! 考试前几天,教练说是智能考(据说智能考比较简单,通过率很高),结果就留出考前2天练车时间,结果阴差阳错的换成了人工考(貌似是我们车是4个大老爷们,听教练说他一年最多抽到2次人工考就算多的啦,对此我只能呵呵),现在的问题就来了,4个人2天练车时间,一个人半天,那就从早到晚的练呗,我先简单描述下整个过程! 1.心态(1)从开始练车到考试通过,心情没有特别大的起伏,不过考前失眠还是有的,哈哈(2)另外三个人,有的信心满满,有的吊儿郎当,有的不言不语,我应该也属于不言不语那种 2.练习(1)4个人轮流练,虽然一天下来很累,但还能挺住,开的时好时坏,不过总体上在变好(2)开车的时候几乎意识不到什么的,关键是在后座自己去琢磨,回忆自己错在哪里,为什么会错 3.考试(1)考试单上说7:00考试,结果在寒风中等了1个小时,终于盼来了考官,一共5辆车考试,我们是第二辆车(2)第一辆车是2男2女,2女都挂,当时我们第二辆车是被要求跟在第一辆车后面的,所以看的一清二楚,比如连续3次手刹未放下导致起步失败、4档走转弯到对向车道等(3)接下来到我们了,4男0女,结果挂了2男(信心满满和吊儿郎当) 上面只是简单介绍了科目三过程,下面才是干货! 每年都有成千上万的人拿到驾照,我不认为自己牛,只是把我个人的应对方法和背后的原因拿出来分享下!练车其实就是教练的心智模型-翻译-语言-反译-我们的心智模型,让我们知道在什么情况做什么动作,预测路况,只要我们关于开车拥有了自己的心智模,开车就变成了一种本能,就像一旦学会了骑自行车,很难失去这种技能,在练车之前,我们是有自己关于开车的心智模型的,正所谓没吃过猪肉也见过猪跑,但是我们想想自己关于开车的心智模型是正确的吗?显然不是,不信你就试试去开车吧,抛开被交警抓之外,我想应该也能开起来,至于开的好不好,会不会一直开得好,我说不准,但是绝大多数人一定是开不好的,所以我们报驾校,除了硬性法律规定,驾校教练的确交会了很多东西,虽然很多是应试的技巧,这里就顺便说下这些技巧,技巧具体内容每家教练都会教的,而我想说的技巧其实就是“语言”,通过教练的“心智模型”-翻译出来的“语言”,接下来我们要做什么,“反译”将教练开车技巧的“语言”理解,首先你要虚心去接受,然后再去观察或运用,根据反馈把坏的放弃,把好的保留以便修正自己关于开车的“心智模型”,而“心智模型”最快速的形成方式就是亲身体验,所以一定要实战、要开车,还要经常开车,不断改进关于开车的“心智模型”,拿3个案例具体说下吧!【吊儿郎当】这两天都是下午才过来练车,开车时教练说一句话,他有十句等着,其中五句是解释自己为什么要这么做,另外五句是在问如果这种情况应该怎么做,如果那种情况怎么做,总是在关注自己想象中的场景,而不关注自己正在体验的场景,所以学来学去还是最初始的关于开车的“心智模型”,失败在“反译”这一步,认为只要听过就会了,结果被考官判直接挂掉并不予补考机会 【信心满满】与我们一直练车,对教练的话言听计从,而且也理解了,如果是上学时的考试或科目三智能考试一定没问题,但是面对人工考,评判是由交警而不是电脑,结果转向时没有观察后视镜,被考官迫停在路中间后开始补考,然后还是转向时没有观察后视镜,在路中间起步,之前学的技巧中没有应对的方法,结果还是挂了,教练也很惋惜,如果说他的失败,败于没有改进自己关于开车的“心智模型”,其实“反译”他做的很好,但是在运用、观察和反馈分析上做的不好,“心智模型”不是统一的标准,一定是个性化的,一定是自己认为是好的反馈、行为积累起来的,也只有“心智模型”才能在任何情况下帮助你做出判断,判断效果就取决于“心智模型”是否成熟,成熟的“心智模型”可以让在紧张、突发等情况下依然做出正确的判断,因为那是一种本能 【我】总说别人不好之处,也谈谈我自己,自然这些都是我事后分析总结的,练车过程中可没有感受到,我做的事情也很简单,就是“反译”和改进我的“心智模型”,“反译”,教练说什么,我就听什么,开车时来不及想,就在后座时在脑中模拟上演之前的场景并不断上演我不断修正的剧本,比如我的离合器总是抬的很快,经常熄火,特别是在路况复杂、指令突然时根本来不及思考如何应对,只能靠本能的时候,往往还是会快速抬离合器,因为我的“心智模型”中就是这么认为的,你可以说是离合器太低、座位太靠后,这些都是理由,如果是理由,那就去解决吧!我是这样做的,强制自己将抬离合器的动作拆成3步,即使不开车时也经常练习,慢慢的就变成了“心智模型”的一部分,自然在任何场景下都不会再出现离合器抬快熄火的情况了,这只是一个细节,其他细节也是类似,慢慢我的“心智模型”就建立起来了,开车技巧是很有用的,关键是你要理解这些技巧是要解决什么问题,你要解决相同问题时的做法是否相同,如果有不同之处是否正确,要去不断验证,如果是正确的,就改进到你的“心智模型”吧! PD不光光是要把产品做好,我认为一个好PD应该能让整个世界变得更好! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 近期iDB Cloud将更名:DMS DMS (data management service) 数据管理服务 iDB Cloud从RDS起步,目前已经覆盖包括RDS、ADS、TAE,未来2个月还会覆盖万网和DRDS,同时ECS也开始兼容,“DMS”请各位新老用户,继续支持! ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 1.使用HTTPS iDB Cloud这个4月份中旬版本就会支持HTTPS,敬请期待! 2.设置账号是否允许登录iDB 3.31 会发布一个版本,这版本其中一个功能就是授权登录,允许实例owner设置该实例是否允许别人访问,允许谁可以访问 有如此心犀相通的用户,夫复何求!!! 还有什么建议? ------------------------- 回38楼pillowsky的帖子 好的,我先逐条对照分析下 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 RDS数据库?RDS控制台-账号管理,检查下账号对不对,不行就重置密码 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 3.31 DMS(原iDB Cloud) 在RDS上新版本发布! 【实例授权】 DMS for MySQL 2.1发布! 【会话统计】 DMS for SQL Server 2.0发布! 【E-R图】 【对象列表】 ------------------------- Re我和iDBCloud登录数据库的故事 你是想听客服回复?算了,我还是从DMS PD 看RDS的视角来分享下吧! RDS是一个数据库,在数据库之外包装了一些东西,帮用户做了备份恢复、HA、监控等,回到你提到的账号,root账号在MySQL里是权限最大的,也是风险最大的,为了保证RDS这些备份恢复、HA能7*24小时为你服务,所以就不能让你的账号去影响到这些组件,不然你一个误操作把实例关闭了怎么办,但是我承认目前RDS在控制台上提供的账号的确限制比较死,所以在RDS上你是无法获取root账号的,话说你要root权限做什么,你说的数据库创建在RDS控制台上提供功能了 ------------------------- 回46楼苗教授的帖子 客气了,也不知道能不能帮上你! 如果从外看RDS的使用的话,可以在RDS控制台上去管理RDS实例(用用就熟悉了),或者直接调用OPEN API来完成实例管理操作,然后针对RDS实例中数据管理,就可以登录DMS,有几个常用链接发你看看,有问题可以在这里继续探讨! DMS: http://idb.rds.aliyun.com/ DMS 功能介绍: http://docs.aliyun.com/#/rds/getting-started/database-manage&login-database OPEN API: http://docs.aliyun.com/?spm=5176.383715.9.5.1LioEO#/rds/open-api/abstract RDS控制台: https://rds.console.aliyun.com/console/index#/

佩恩六道 2019-12-02 01:21:37 0 浏览量 回答数 0

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Re创业过程中细微的管理和质量 前两天和一个创业的同学聊了聊,他谈自己公司的管理时,说到了自己用了管理程序和制度对企业进行管理。我很好奇就问他:在创业初期就几个兄弟一起干,怎么有精力制定管理程序、制度和管理流程。他解释到刚开始就几个人,没有专门编制程序制度,因为都是从某德国知名企业离职的,很多规则仍在沿用原来企业规定和要求。 看来小型团队与其去建立程序制度,不如大家一起讨论制定简单的、可达成的共识来进行管理。 ------------------------- 也谈战略战术 上周去海南博鳌度假,我知道这个地方是因为这里是亚洲论坛举办地。这次去了之后,发现这里的沙滩、海浪、气候和地理条件非常好,但是这里的游客却非常少,如果和三亚比那绝对不是在一个数量级上。 从外部环境和大趋势上讲人在满足物质需要的基础上,需要通过旅游、休闲和度假来改善自己的精神生活和娱乐,国家又通过举办亚洲论坛来为这里宣传,因此当地发展这里的旅游业作为大战略是正确的。但我在这里发现这里存在的问题,交通不是很方便;博鳌亚洲论坛的会址参观居然需要买票,旁边还建了一个禅寺;很美的沙滩但清理不及时;大量的海滨建成了房屋和销售…… 如果说博鳌发展旅游业的战略很好,那么在发展旅游业的战术上却是失败的,但对于处在风口上,“猪”都能飞起来的时机上,博鳌旅游业终将会发展起来,但是要走不少弯路。 ------------------------- 一篇有关美国创业孵化器的文章 同时我在我的博客中分享了一篇转载的有关美国孵化器的文章,欢迎来我的博客阅读。   我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475” ------------------------- 武汉光谷的创客园区 前几天去武汉出差,到光谷附近逛了逛。光谷是武汉的高校比较集中的地方,也是高新产业的新区,这两年发展的很好,形成了一个新的商业街区。在光谷步行街附近,看到创客街区和创客咖啡馆的宣传板和招牌,特意去看了看。 一个“创客街区”想设立在一个商住两用楼的顶楼,通过这个吸引买家买商铺和公寓。创意不错,但主推的是地产项目,创客街区只是个噱头。 另一个“创客咖啡馆”设在一个繁华路口的办公楼中,我看了看这些公司的牌子,都是金融类和商品的交易公司,由于交易公司的工作时间比较固定,下午6点中,大楼已经关门落锁。这个“创客咖啡馆”可能就是为了交易员休息或谈生意的真正的咖啡馆。 看到这里大家可以感觉到所谓的全民谈创客、谈孵化器更多的还是停留在一些口头的层面,都是口惠而实不至,当创客相关的内容对其自身的利益没有帮助或推动时,那么这些人会很快的放弃这些创客,而转向其他的更能吸引眼球的地方。 由于没有时间整理,周末我再发布有关微质量管理体系的内容。 我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475”,欢迎大家关注。 ------------------------- 组织的结构形式 当一个组织了目标和准则,并且明确了组织的leader后,就可以开始为了这个目标努力了。但组织是有一些或一群人在一起,如何分工,以什么样的形式开展工作,就是组织的“形式”。 我们常听到的有关组织的说法很多,如:功能性组织、事业部组织、矩阵性组织团队、直线性组织、超级事业部等等。但其实所有组织的结构形式都是组织在大、小组织之间转换。因为当组织大到一定程度就难以控制和协作,从而需要把组织切分,就形成了如事业部组织、超级事业部组织;当组织小的时候组织的leader可以较容易的控制组织,采取了直线性组织、或矩阵性组织。 对于普通的创业者,开始采取小型团队,在这个团队里,每个人有相应的分工,负责相应的工作,作为团队的leader可以直接管理团对中的每个人,这种组织是最高效的。但随着组织规模的增大,每项工作的工作量都会大幅增加,小型团队中每个人就变成了每个部门,每个部门又形成另一个小型团队,组织越来越大,层级或者说功能块越来越多,管理的人越来越多,相应的需要管理的资源也越来越多,如财务、人事、文档、软硬件、后勤等等,组织沟通链条越来越长、每个员工和管理者对同一件工作的理解不同,造成了一项工作的走向与最高的leader的期望产生偏差和组织人员之间的矛盾,然后不断的纠偏和化解矛盾,形成更多的指令和偏差,再纠正等等。这就是创业者到大公司发展过程中组织结构形式变化导致管理越来越复杂的过程。现在对于组织结构形式的改变都是想把大公司的中的这种缺陷给化解掉,形成具有小型团队的大型公司。 任何一种组织形式都有其优点和缺点,没有一定之规。小型团队更多的适用于解决问题或者一项具体的开发任务,所以更适用于创业团队;层级的管理是在事业处于爆发期时,不得不采取的模式,这时小型团队已经无法应付相对大规模的生产工作,但在组织规模增大后就要考虑大规模组织的低效。 小型组织可以让成员之间的职责在任务之间转换,但相对大规模的组织就需要明确成员的具体职责,并保持不变,否则职责调配将称为一项巨大的工作,而且容易产生冲突。小型组织可以产生规定以外情感的联系,可以让成员之间互相支持,规模相对大的组织大家更愿意按规定行事。不过情感是个双刃剑有好的情感、就会有不好的情感,这方面创业者需要充分考虑。 我个人倾向于即使是小型组织对于组织分工也最好有个初步明确,并明确相互支持和备用的基本原则,在具体工作时,根据大家工作量的大小进行适度调配。 好的,我们现在有了好的目标和策略,有了好的团队领导,明确了组织结构的形式,已经是一个可以开始工作的团队了。下次就要谈谈我们要做哪些工作、怎么工作了。 我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475”,欢迎大家关注。 ------------------------- 资源管理 传统行业规模化生产组织所指的资源一般是指人、财、物。 人指的是员工和管理人员;财指的是资金;物指的是材料、设备设施。组织的领导有一个重要的任务就是保护组织已有的资源,配置资源让资源在组织的工作中发挥最大的作用,让资源在生产和投资过程中保值增值。 随着品牌经济、知识经济、互联网经济等新形式的发展,我认为组织资源应该在原有人、财、物的基础上扩展(个人总结,希望能有补充或指正): 1.        品牌商誉; 2.        企业资质和/或相关许可; 3.        专利权或著作权; 4.        专有软件或APP软件(存在较强的技术壁垒或著作权); 5.        创意; 6.        核心技术人员; 7.        粘性较高的粉丝或客户群。 对于初创团队来说,大多数只有一个创意、一个专利或一个技术产品,如何将自己已有的资源作价,与投资方或者合作方分享,从而获得其他资源的支持,是创业者资源管理的第一步。 在具备相应的资源后,将自己的资源转化为商品或服务,并将其推向市场,在市场化的运作过程中,保证已有资源快速升值,这是第二步。 当资源足够多时,配置的资源,让资源保持本组织的优势或投入到升值最快的产品或服务中,这时资源管理的第三步,此时的创业者应该已经是一定程度上的“成功者”了。 此外: 我在博客上逛的时候看到有些创业者是从事医疗相关行业的创业的,我想说的是这个行业是国家监管很严格的行业,而且顾客对于产品的可靠性要求远高于对价格的要求,所以这个行业价格战或者说通过免费的形式获取顾客会是一条很难走的路。 我的博客是:“http://blog.sina.com.cn/u/5599046475”,欢迎大家关注。 ------------------------- 一次失败的尝试 最初在做微质量管理研究时,我的想法主要是通过自己的研究和有兴趣的创业者的反馈形成正反馈的闭环,通过交流和反馈不断修正最初的想法和思路,达到寻找真相或普世规律的目的。 但是实际操作过程中没有有实际内容的反馈,于是我尝试了另一种方式:向一些可能有创业者反馈信息的组织提出了合作的意向。希望能通过这种方式,获得更多的历史数据和信息帮助我梳理分析思路或通过数据分类佐证我的猜想。 很可惜!这个尝试也失败了。 其实我还可以找其他组织做更多的尝试,但我放弃了,因为我没有那么多精力去做这么做。 现在我准备更换研究的思路:只是自己梳理思路。 研究过程可能也更加随性一些,更加自我一些,希望大家体谅。 对我研究内容感兴趣的朋友,可以自由取用,但只是观点,不是最终的结论! 以后的信息就不在论坛发布吸引大家的注意了,更多的是在自己博客上梳理自己的思路。

menmen 2019-12-02 02:34:02 0 浏览量 回答数 0

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

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

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【徐寅-南京大学- 阿里实习心得】 现在的心情非常复杂,因为小姐姐说看中了我的研究成果才让我参加这个实习心得分享的,但是我环顾四周只有我一个人的成果还没有发表出来!有一种青铜误入王者局的错乱感,不过在小姐姐大大的“不准退出”四个字面前,还得强撑着分享一点我的搬砖经历。 技术落地 来到菜鸟实习给了我在学校科研完全不一样的体验。这点感觉大家应该都深有体会。在学校是设计一个漂亮的齿轮,而在公司需要把这个齿轮安装到巨大的机器上,还要保证能够正常运行。结果就是来了菜鸟以后我花了很多时间在算法无关的事情上,比如说上线代码的编写和调试,比如说符合rtp接口的模型的训练和装载,比如和仓库运维人员的沟(扯)通(皮),争取更多的流量给我们的算法测试等等。在仓库这种大规模的现实复杂环境进行落地,为了数据的准确,只有到仓库实地考察测算以后你才能安下心来。 快乐工作 在我来阿里之前,关于阿里只听过马老师的“福报论”,因此以为可能会是一个从黑夜干到黑夜的血汗工厂。不过没想到实际上是10-6-5的八小时工作制,马老师的“福报论”只是鼓励大家要多奋斗而已。虽然大家都习惯了自愿加班到9点,不过有学长借的工牌,能够每天吃20块的夜宵。不过要是夜宵的种类能更丰富一点就好了,那种精致的小蛋糕总是可遇不可求。 回想一下,在杭州已经去过不少次西湖了,不过都是团建的活动。菜鸟ai部的团建应该是我最喜欢的团建类型了。在西湖的茶园美景边上,享受着清风和茶香,大家悠闲地玩着桌游或者聊天,让我这个ktv残疾人终于享受到了团建的快乐。 希望成果没事 半年多的实习一共攒出来两个工作,一个是偏理论的强化学习多目标环境自动分解技术,另一个是强化学习应用在仓库进行拣选单全局优化的工作,目前即将投稿Neurips20和NMI,希望能有一个好结果吧! 【杨亚涛-中山大学- 我的RI实习经历和感受】 现在回想还能非常清晰的记得当初实习第一天的那个场景,经过一系列入职流程之后,在杭州那高温的鬼天气下,我和师兄搬着台式机从四号楼走到了七号楼。由于我属于那种营养过剩的体型,机器搬到七号楼时,我的整个上衣都感觉被汗打湿了。进入大厅中,好不容易从被高温天气折磨的懵逼的状态下解脱出来。我又进入到了一个新的懵逼阶段。师兄带着我掠过了无数个工位之后转身进入了最角落的一个小房间。嗯,没错,我在实习的第一天就被拉进阿里特色的双十一项目室了。环顾着周围的大佬,心中还是有些胆怯。懵逼的在各位大佬面前做完自我介绍。 之后,在师兄的帮助下装完各种实验环境。师兄带着我到了走廊并在玻璃上描绘着大家做的事情以及我要做的事情。呃。。。懵逼过后的我开始接触了一个全新的令我再次懵逼的研究内容-Query改写。简单来说就是淘宝的用户常常输入的Query和商品标题描述之间会存在GAP。如何消除这个GAP是需要Query改写来做的。举个例子,用户搜索“大容量冰箱”,很多相关的商品标题不会用“大容量”来描述。会用多少升来写。单用用户输入的Query进行商品召回,会有很多相关产品会被忽略,并且还有可能面临不相关产品被召回展示。为了增加相关商品召回以及准确度,就需要对用户输入的原始Query进行改写。呃。。。听完师兄的介绍之后,师兄说希望能在双十一检验下效果。那个时候的感觉就是,哪有时间懵逼啊,抓紧做吧。 接下来,每天就在师兄发资料、阅读资料、实验、分析数据中度过。实验结果逐渐从坏变成了好。不过最后还是很遗憾没有在双十一时候检测模型效果。不过,在双十一之后师兄上线测试效果。还是有明显的改进的。在看到师兄周报中线上指标的提升之后,我的内心不由的升起了些许成就感。之后就开始了写论文投论文。经过一轮SIGIR的Reject之后,该工作被CIKM接收。总体谈下实习的感受。在来到阿里做RI实习之前,在实验室都是做一些偏向于研究性质的工作。呃。。。简单来说就是做了很多脱离应用场景的的工作。就是为了发论文而发论文。在阿里做的都是实用的、能够迅速看到实际效果的工作。既能够发论文,自己每次打开淘宝搜索时又能获得满满的成就感。 【张心怡-北京大学- 在阿里数据库科研团队实习是种怎样的体验?】 作者简介: 张心怡,北京大学前沿交叉研究院研究生,中国人民大学信息学院本科生。从18年底开始在POLARDB-X团队智能数据库组的实习,现已在阿里度过了一年多的时光。 心怡说,对于有志于数据库领域研究的小伙伴,这里是最好的学习和工作平台。 优秀的同行人,助我成长 我所在组的研究方向是智能数据库,目标是利用机器学习和统计优化等技术,实现数据库系统各个组件的自动优化,如存储引擎,并发控制,SQL优化器等,以减少系统成本,提升系统性能,以实现一个self-driving的数据库系统。 这是一个很有前景的方向。大四上学期,初来实习的我内心其实颇为忐忑,面对组里的同事前辈,“跟不上进度”成了我最担心的事情。然而,进入到工作状态之后,我心里的石头落了地:mentor给实习生安排的任务是循序渐进的,一次次讨论与指导,使我能够快速上手。经过和mentor的讨论,我选择把“智能查询优化”作为第一个研究项目,并且与大四学期的毕设结合,基于阿里线上平台的实际问题,展开研究。查询优化属于数据库比较底层的部分,之前我没有很深的了解。在开展研究的过程中,除了自己阅读文献,同事成为了我的“知识宝库”。遇到场景落地问题时,我会请教PolarDB-X优化器开发的同事,他们往往能够一针见血地指出实际问题。 我的成长离不开组里各位老师的帮助与分享,组内还会定期或不定期组织reading group,讲解工作成果与学界进展。在这里,你会发现身边的同事大多对深耕于某一领域,实力扎实,与他们交流会收获很多! 快乐工作,认真生活 “快乐工作,认真生活”,记得我刚刚入职时HR提到了这个观点,入职之后我发现这是阿里人身体力行的一句话。 在工作上,身边的人都很努力。在这种氛围的感召下,遇到难题,我也会情不自禁地在工位上多坐一会。暑期实习的时候,时常9点之后结束工作,打车回宿舍。生活上,团队里组织了丰富多彩的活动。聚餐已经成为了常规项目。工作间隙还可以去健身房锻炼一波,园区的按摩椅也成为了养生女孩的午休项目。印象最深的是团队组织的运动会,女子项目是平板支撑。听到这个消息之后,我基本每天都进行练习。运动会那天,杭州base、北京base、硅谷base进行了三地PK,在同事的加油下,我坚持了平板支持7分25秒,最后拿到了女子组冠军。 大家的工作与生活模式都很健康充实。在阿里,我见识到了工作发展的可持续性与优秀的团队交互模式。 阿里实习,带我打开科研大门 来到阿里之前,我是一个对科研比较懵懂的门外汉。特别幸运的是,在这里我遇到了很棒的mentor们指导我进行研究工作。不论是基础的代码风格还是研究思路、遇到的问题,mentor都会事无巨细地进行引导。以前我写代码,能跑起来、自己看得懂就行。 我在阿里提交的第一次merge request,有不少随意的空行和一些tricky且难以维护的逻辑。印象很深的是,当时mentor逐行写了comment指出问题。我认识到了代码的规范性和可维护性,以及别人是否能够理解自己的代码都是要考虑的问题。 2019年我从中国人民大学毕业,来到北京大学攻读数据科学研究生,感谢我的研究生导师崔斌老师对我在阿里实习的支持。当时,我在阿里研究的第一个课题,也画上了圆满的句号:我在NDBC(CCF National Database Conference)进行了课题报告,投稿论文并被评为best student paper。 我在阿里参与研究的第二个课题是数据库的智能调参。传统的数据库调参中DBA基于经验与尝试推荐参数值,而我们要做的是基于机器学习算法自动高效给出推荐。这个课题在进行过程中遇到了不少困难,算法的适用性与有效性是我们重点考虑的。在进行了很久的实验之后,会发现一些坑和问题,挫败感是有的,但是会马上被新的尝试与期待替代。 我发现,在这里的研究并不是为了学术灌水而做,有意义研究是问题导向的。mentor时常强调要找到可复现的场景和实际问题,这样才有实际意义。我的mentor base在硅谷,因为时差我时不时在早上收到消息和反馈,这成为了我起床开启新的一天的最大动力。mentor是我科研路上的引路人,也是并肩作战的战友,大家一起为了攻克问题而努力! 阿里的实习经历,帮我找到了打开科研大门的钥匙,让我从对科研的懵懵懂懂,到爱上了这一发现问题、攻克问题的过程。我希望将来能继续数据库领域的研究工作,在玉洁冰清的逻辑世界继续追寻。 【张亚斌-华南理工大学- 搬砖有感之研究吐槽】 首先声明这是一份任务性报告,大家如果赶去吃饭就可以先撤了。大家如果正在排队,可以一起吐槽一下。 作为一名即将硕士毕业&博士入学的研究生,我的研究经验有限,所以以下感悟吐槽仅供大家茶余饭后一笑,偶有雷同,纯属巧合~ 选题 提到学术研究,首当其冲的就是选题啦。选题并不仅仅是选择自己喜欢的热点题目,要综合考虑很多其他因素: - Supervisor or coauthor的研究背景。该项涉及到可预期的帮助 - 可使用的硬件资源。对于cv和ml来说,有的课题需要占用很大的计算资源,如 - -ImageNet based NAS。硬件资源基本决定了试错的时间成本。 - 研究课题的研究价值。当时火的课题,有些做1-2年之后可能就过时了,有些1-2年之后可能更加火。决定性因素很大程度是其潜在应用空间。 该研究课题在工业界的价值。在阿里工作实习的我们的研究课题当然和公司项目有千丝万缕的联系。 自己的兴趣。 除了上述的热点课题或潜在热点课题,还有如下的选择: 自创新的课题,俗称挖坑。该方面需要对整个研究领域比较全面和比较深入的理解,然后对整个研究领域的研究方向进行建设性的预测。一般都是大佬在挖坑。 方法 选好课题之后,得到对应的解决问题的方法一般经由如下步骤: 1. 发现问题的能力:一般来说,对于新问题会有一个或几个直接的处理方法,此时就是比手速的时候了;不过很多时候这里真正较量的是发现问题的能力。 2.发现问题的能力again:后续像我这样的大多数研究人员都是在该框架上修修改改,当然也会有大牛直接开辟新的basic pipelines。如果我们聚焦在对现有框架的修改,首先第一步要做的是分析现有框架有什么遗留问题,然后针对该问题设计改进方法。 3.Naïve idea:我们一般会发现其实做出少量改进并发表论文是相对容易的,因为simple idea是比较容易获得的:如 https://mp.weixin.qq.com/s/vnyra_xcg9D6NUNVpKtP0Q所调侃,单纯的做方法A+方法B,或者A方法用于B领域就可以实现(或许这就是多看论文的巨大优势?调侃脸)。不过对于非入门同学来说,该method combine的方式形同饮鸩止渴。 4.Mature idea:相对于直接将其他论文中的方法“借”为己用,借鉴其他论文方法提出过程中的研究思路是一个更加合理的选择。也就是要分析出:该作者发现了哪些问题?对该问题提出了怎样的思考?如何从思考过渡到实际算法改进?甚至对于算法改进过程中碰到的问题的处理方法。这个分析过程是重要的也是必要的,我觉得这个过程是研究人员提升的过程,即发现问题,解决问题能力的全面提升。 5.Advanced idea: 特指原创性很强的,从无到有的idea。和上面说的大牛的basic pipelines应该基本重叠吧。 写作 基本方法验证之后,接下来论文写作了。 英文写作约等于逻辑+英文本身,其中逻辑占绝大比重。逻辑就是讲故事,如何条理分明将自己的工作讲给别人听,并让听者觉得该工作在整个研究的领域是重要的,有意义的。写作能力很重要,例如即使naive的idea 如果写作很好也是很有机会发表的。那么如何练习呢?我导师给的朴素建议是:多练习,每天把自己的工作进展和想法用英文formal 的写出来。 最后,也是最重要的,祝各位同学抱紧大腿,大腿紧抱。

问问小秘 2020-05-19 13:01:37 0 浏览量 回答数 0

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【互联网人晨报】4月最前沿-瑞幸暴雷、NASA制定全球第一张地下水地图

问问小秘 2020-04-03 10:47:18 448 浏览量 回答数 1

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

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