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网站打开慢——你想知道原因吗?!

doudou1 2019-12-01 21:48:22 9098 浏览量 回答数 1

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参考:https://www.iteblog.com/archives/2530.html分布式和去中心化(Distributed and Decentralized)Cassandra 是分布式的,这意味着它可以运行在多台机器上,并呈现给用户一个一致的整体。事实上,在一个节点上运行 Cassandra 是没啥用的,虽然我们可以这么做,并且这可以帮助我们了解它的工作机制,但是你很快就会意识到,需要多个节点才能真正了解 Cassandra 的强大之处。它的很多设计和实现让系统不仅可以在多个节点上运行,更为多机架部署进行了优化,甚至一个 Cassandra 集群可以运行在分散于世界各地的数据中心上。你可以放心地将数据写到集群的任意一台机器上,Cassandra 都会收到数据。对于很多存储系统(比如 MySQL, Bigtable),一旦你开始扩展它,就需要把某些节点设为主节点,其他则作为从节点。但 Cassandra 是无中心的,也就是说每个节点都是一样的。与主从结构相反,Cassandra 的协议是 P2P 的,并使用 gossip 来维护存活或死亡节点的列表。关于 gossip 可以参见《分布式原理:一文了解 Gossip 协议》。去中心化这一事实意味着 Cassandra 不会存在单点失效。Cassandra 集群中的所有节点的功能都完全一样, 所以不存在一个特殊的主机作为主节点来承担协调任务。有时这被叫做服务器对称(server symmetry)。综上所述,Cassandra 是分布式、无中心的,它不会有单点失效,所以支持高可用性。弹性可扩展(Elastic Scalability)可扩展性是指系统架构可以让系统提供更多的服务而不降低使用性能的特性。仅仅通过给现有的机器增加硬件的容量、内存进行垂直扩展,是最简单的达到可扩展性的手段。而水平扩展则需要增加更多机器,每台机器提供全部或部分数据,这样所有主机都不必负担全部业务请求。但软件自己需要有内部机制来保证集群中节点间的数据同步。弹性可扩展是指水平扩展的特性,意即你的集群可以不间断的情况下,方便扩展或缩减服务的规模。这样,你就不需要重新启动进程,不必修改应用的查询,也无需自己手工重新均衡数据分布。在 Cassandra 里,你只要加入新的计算机,Cassandra 就会自动地发现它并让它开始工作。高可用和容错(High Availability and Fault Tolerance)从一般架构的角度来看,系统的可用性是由满足请求的能力来量度的。但计算机可能会有各种各样的故障,从硬件器件故障到网络中断都有可能。如何计算机都可能发生这些情况,所以它们一般都有硬件冗余,并在发生故障事件的情况下会自动响应并进行热切换。对一个需要高可用的系统,它必须由多台联网的计算机构成,并且运行于其上的软件也必须能够在集群条件下工作,有设备能够识别节点故障,并将发生故障的中端的功能在剩余系统上进行恢复。Cassandra 就是高可用的。你可以在不中断系统的情况下替换故障节点,还可以把数据分布到多个数据中心里,从而提供更好的本地访问性能,并且在某一数据中心发生火灾、洪水等不可抗灾难的时候防止系统彻底瘫痪。可调节的一致性(Tuneable Consistency)2000年,加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 在 ACM 分布式计算原理会议提出了著名的 CAP 定律。CAP 定律表明,对于任意给定的系统,只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)以及分区容错性(Partition Tolerance)之间选择两个。关于 CAP 定律的详细介绍可参见《分布式系统一致性问题、CAP定律以及 BASE 理论》以及《一篇文章搞清楚什么是分布式系统 CAP 定理》。所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题,因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的,所以只能在一致性和可用性之间做选择,而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性,所以我们只能牺牲一致性了。但是根据 BASE 理论,我们其实可以通过牺牲强一致性获得可用性。Cassandra 提供了可调节的一致性,允许我们选定需要的一致性水平与可用性水平,在二者间找到平衡点。因为客户端可以控制在更新到达多少个副本之前,必须阻塞系统。这是通过设置副本因子(replication factor)来调节与之相对的一致性级别。通过副本因子(replication factor),你可以决定准备牺牲多少性能来换取一致性。 副本因子是你要求更新在集群中传播到的节点数(注意,更新包括所有增加、删除和更新操作)。客户端每次操作还必须设置一个一致性级别(consistency level)参数,这个参数决定了多少个副本写入成功才可以认定写操作是成功的,或者读取过程中读到多少个副本正确就可以认定是读成功的。这里 Cassandra 把决定一致性程度的权利留给了客户自己。所以,如果需要的话,你可以设定一致性级别和副本因子相等,从而达到一个较高的一致性水平,不过这样就必须付出同步阻塞操作的代价,只有所有节点都被更新完成才能成功返回一次更新。而实际上,Cassandra 一般都不会这么来用,原因显而易见(这样就丧失了可用性目标,影响性能,而且这不是你选择 Cassandra 的初衷)。而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话,即使有节点宕机了,仍然可以写成功。总体来说,Cassandra 更倾向于 CP,虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP;但是不推荐你这么设置。面向行(Row-Oriented)Cassandra 经常被看做是一种面向列(Column-Oriented)的数据库,这也并不算错。它的数据结构不是关系型的,而是一个多维稀疏哈希表。稀疏(Sparse)意味着任何一行都可能会有一列或者几列,但每行都不一定(像关系模型那样)和其他行有一样的列。每行都有一个唯一的键值,用于进行数据访问。所以,更确切地说,应该把 Cassandra 看做是一个有索引的、面向行的存储系统。Cassandra 的数据存储结构基本可以看做是一个多维哈希表。这意味着你不必事先精确地决定你的具体数据结构或是你的记录应该包含哪些具体字段。这特别适合处于草创阶段,还在不断增加或修改服务特性的应用。而且也特别适合应用在敏捷开发项目中,不必进行长达数月的预先分析。对于使用 Cassandra 的应用,如果业务发生变化了,只需要在运行中增加或删除某些字段就行了,不会造成服务中断。当然, 这不是说你不需要考虑数据。相反,Cassandra 需要你换个角度看数据。在 RDBMS 里, 你得首先设计一个完整的数据模型, 然后考虑查询方式, 而在 Cassandra 里,你可以首先思考如何查询数据,然后提供这些数据就可以了。灵活的模式(Flexible Schema)Cassandra 的早期版本支持无模式(schema-free)数据模型,可以动态定义新的列。 无模式数据库(如 Bigtable 和 MongoDB)在访问大量数据时具有高度可扩展性和高性能的优势。 无模式数据库的主要缺点是难以确定数据的含义和格式,这限制了执行复杂查询的能力。为了解决这些问题,Cassandra 引入了 Cassandra Query Language(CQL),它提供了一种通过类似于结构化查询语言(SQL)的语法来定义模式。 最初,CQL 是作为 Cassandra 的另一个接口,并且基于 Apache Thrift 项目提供无模式的接口。 在这个过渡阶段,术语“模式可选”(Schema-optional)用于描述数据模型,我们可以使用 CQL 的模式来定义。并且可以通过 Thrift API 实现动态扩展以此添加新的列。 在此期间,基础数据存储模型是基于 Bigtable 的。从 3.0 版本开始,不推荐使用基于 Thrift API 的动态列创建的 API,并且 Cassandra 底层存储已经重新实现了,以更紧密地与 CQL 保持一致。 Cassandra 并没有完全限制动态扩展架构的能力,但它的工作方式却截然不同。 CQL 集合(比如 list、set、尤其是 map)提供了在无结构化的格式里面添加内容的能力,从而能扩展现有的模式。CQL 还提供了改变列的类型的能力,以支持 JSON 格式的文本的存储。因此,描述 Cassandra 当前状态的最佳方式可能是它支持灵活的模式。高性能(High Performance)Cassandra 在设计之初就特别考虑了要充分利用多处理器和多核计算机的性能,并考虑在分布于多个数据中心的大量这类服务器上运行。它可以一致而且无缝地扩展到数百台机器,存储数 TB 的数据。Cassandra 已经显示出了高负载下的良好表现,在一个非常普通的工作站上,Cassandra 也可以提供非常高的写吞吐量。而如果你增加更多的服务器,你还可以继续保持 Cassandra 所有的特性而无需牺牲性能。

封神 2019-12-02 02:00:50 0 浏览量 回答数 0

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Re吐槽一下阿里云的slb 引用第2楼vpsmm于2013-04-27 12:01发表的  : 这个东西到底能不能支持商业运营? 未知,我配置过最大的SLB支持环境,日IP30W,PV150W。DZ的动漫论坛,总带宽在20M(论坛)附件另放到OSS了。 这个东西到底能不能在大访问量下稳定运行? 同上,我实际用到的最大访问量了。 这个东西到底能不能真正实现均衡的负载? ....... 知道你是阿里云的铁杆粉丝。但说话要客观! 麻烦你给出你所谓配置过(并且能正常运行访问)的网站地址、拓扑图以及资源使用情况! 实际应用是在服务器繁忙的情况下,aliyun的slb不能很好地完成转发,其中原因有可能是cpu、io等多方面造成的。并且经常出现很多莫名其妙的故障,博客园实际上就是一个典型的例子! 博客园在使用过程中得到很多工程师的帮助,这个你看到了?为很么别人不能得到很多工程师的帮助?这对其他用户公平吗? ------------------------- Re吐槽一下阿里云的slb 引用第4楼billlee于2013-04-27 12:18发表的  : 首先,需要告诉楼主的是:无论SLB是否是一个已经正式商用的产品,我们对外所能提供的服务质量与已经正式商用的其他产品都是没有区别的。并不会存在非正式商用的产品存在稳定性差或服务标准低的说法。 其次,关于SLB的性能和所能达到的对外服务能力,这个除了SLB系统本身所能支持的范畴有关外,也与SLB后端的ECS云服务器本身性能有着密切的关系。但是,可以确保的是SLB系统本身是以集群的方式工作的,当我们系统还没有达到服务瓶颈的时候我们就会做横向的扩容从而确保系统本身的稳定性和可用性。所以,建议楼主在实际使用前可以根据自己的实际应用场景测试一下相关的服务,从而做到心里有数。 关于问题中涉及到的一些细节,比如SLB的转发、SLB的健康检查回报等问题,我看到@vpsmm已经做了较为详细的解答,也请楼主了解,同时感谢@vpsmm的热心回答。 ....... 非常感谢你的回复。 但我也注意到第二段文字。其中“这个除了SLB系统本身所能支持的范畴有关外,也与SLB后端的ECS云服务器本身性能有着密切的关系。” 实践证明,使用阿里云单机,cup占用较高的时候可能问题不大,但在slb里,ecs单机cpu占用一旦超过60-70%就很容易出问题,具体表现也不太一致。博客园的现象即是如此,我所知道的其他几个中型网站也是如此,只不过人家没说而已。 希望你们认真测试一下。 ------------------------- Re回5楼billz的帖子 引用第7楼vpsmm于2013-04-27 12:31发表的 回 5楼(billz) 的帖子 : 这是我帮朋友做的,网址就不公布了。只是一个十分简单的DZ论坛,没有太过详细的拓扑图。 目前附件是OSS上面,这个就没什么多说的。DZ比较简单,只要涉及PHP程序和MYSQL就行了。 单独一台4核CPU,8G内存,拿来跑MYSQL。 一台标准A,拿来跑uc。 ....... 四台标准B,拿来跑php程序,(全部在SLB里)。 用这个跑日IP30W,PV150W?你这真有点忽悠! 你要说别的行业我可能还不是很清楚,国内动漫论坛.....哈哈,你算忽悠错了。 ------------------------- Re回6楼billz的帖子 引用第11楼billlee于2013-04-27 13:14发表的 回 6楼(billz) 的帖子 : 如果SLB系统真的像楼主描述的那样存在当后端云服务器出现CPU利用率达到60-70%就会出现SLB访问不稳定的情况,那么我的建议是楼主可以通过工单提供一下你的VIP信息,我们的工作人员会帮助你针对这个情况进行核实和问题定位的。 相信已经有人和你们反映过类似的情况了。 由于这个问题指向并不是非常明确,故障现象也不很统一,所以发工单也未必能解决什么问题。你们自己多做做测试就能发现问题。 更何况发给你们的工单一般都是先由小客服们做第一手处理,这种问题他还没搞明白咋回事随手就被他给被关闭了。解决不了问题还惹一肚子气,没啥用处的。 ------------------------- Re回12楼billz的帖子 引用第13楼billlee于2013-04-27 13:32发表的 回 12楼(billz) 的帖子 : 那楼主是否方便把发生在你身上和你对外提供服务身上的问题直接提交给我,我们首先针对这个问题进行分析呢?这样至少可以先解决楼主自身的疑惑和困扰,从而确保楼主对外的服务问题得到妥善的解决。 另,关于客服工单服务质量的问题,我们内部已经在进一步加强对客服人员的培训和处理流程的优化,相信通过我们的努力一定会提升服务质量和专业度,从而保证所有用户通过工单提交的问题都能得到明确的定位、准确的解答和妥善的解决。 还是先不说了。我们已经被迫将cpu的占用都降到50%以下。 你们还是先好好搞一下你们的产品和服务吧。 看看今天的微博,你们已经被喷的很惨了,这样下去要完蛋的。只听那些小站长们拍马屁是没有用的。 http://weibo.com/1670517015/zu41ne2pY#_rnd1367043576717 ------------------------- Re回14楼billz的帖子 引用第17楼billlee于2013-04-27 15:28发表的 回 14楼(billz) 的帖子 : 既然不稳定的问题已经出现在了你的对外应用服务中,我的建议还是希望你能够配合我们一起把问题查一下,这样对于我们自身系统的成长和你本身对外服务的稳定性来说都是有益的。如果通过定位分析,问题真的是由SLB系统造成的,那么我们肯定会尽快给予解决和修复。因为很多问题在没有复现和最终定位的情况下只是通过简单的通用性测试是没有办法涵盖所有case和应用场景的(随着客户的逐渐增加,客户本身的应用场景越来越复杂和个性化,我们也需要大家的帮助来不断的完善我们的平台和服务),所以还是希望你能够协助我们一并解决问题,而不是采取变相的手段来掩盖问题本身。 阿里云的成长需要大家一起的努力来达成,感谢你及其他用户的支持! 你作为官方人士,在于用户交流的时候应该注意言辞。 作为用户,我没有必要替你们“掩盖”问题,我们只是以最简洁、高效的方式去处理问题。这里的用户提出过很多很多有益的建议,你们都能够迅速的处理解决吗?明显是不能的。所以,不如我们自己先改变一下部署,以便能够正常运营。 问题本身的解决还是依靠你们自己吧。看看几天微博的吐槽,人家说的一些问题都是事实吧,其中有些我们也经历过。论坛里大部分都是开小网站的,他们也许不会很在意停机几分钟甚至几小时,但这对一个中型网站,每一分钟的停顿都会造成直接的经济损失的网站来说意味着什么你们应该不难能理解吧? cpu、io性能问题、用户间相互印象的问题等等等等,拜托你们多下点功夫吧。 ------------------------- Re吐槽一下阿里云的slb 引用第32楼twl007于2013-04-28 00:16发表的  : 这帖子都喷成这样了 - - 我自己的使用经验来看 SLB的稳定性是跟RDS有的一拼的 用了一年多的SLB真正因为SLB自身原因引起的故障寥寥无几 大部分情况是服务器超载了SLB返回503 印象中没有因为SLB自身故障导致网站挂掉的 个人觉得SLB更侧重于提升网站的可用性 提升负载能力倒是次要了 当你网站需要多台服务器进行热备的时候SLB的重要性不言而喻 至于多台机器提升性能 我自己是用来看很少从性能方面考虑SLB 如果你真的需要两台一起工作才能承载整个网站访问 那么一台down掉 另一台也会因为承受不住压力down掉 这种情况下部署SLB是无意义的 只有在确定单台能满足要求然后横向扩展时才能发挥SLB提高网站可用性的作用 ....... 作为一个版主对slb的理解居然如此片面 ------------------------- Re回33楼alilab的帖子 引用第38楼twl007于2013-04-28 10:10发表的 回 33楼(alilab) 的帖子 : 难道是人品问题么 - - 我们从一年多前开始用阿里云就在使用SLB了 那时候功能还没现在的完善 但是我用到现在也只遇到过一次因为SLB故障我无法创建修改服务器集群 并没有出现过无法访问的问题…… 用了这么久SLB跟RDS是出问题最少的…… 每次工单问我们都有记录 真正问题原因是SLB引起的真心一次没有…… 而且SLB曾经多次在我们一台挂掉服务器状态的情况下成功把所有访问转移到另一台服务器 保证了网站没中断 ....... 先说说你的系统架构和流量数据。别吹牛b就行。 小站应该是没啥问题的。

billz 2019-12-02 01:08:30 0 浏览量 回答数 0

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首先,需要告诉楼主的是:无论SLB是否是一个已经正式商用的产品,我们对外所能提供的服务质量与已经正式商用的其他产品都是没有区别的。并不会存在非正式商用的产品存在稳定性差或服务标准低的说法。 其次,关于SLB的性能和所能达到的对外服务能力,这个除了SLB系统本身所能支持的范畴有关外,也与SLB后端的ECS云服务器本身性能有着密切的关系。但是,可以确保的是SLB系统本身是以集群的方式工作的,当我们系统还没有达到服务瓶颈的时候我们就会做横向的扩容从而确保系统本身的稳定性和可用性。所以,建议楼主在实际使用前可以根据自己的实际应用场景测试一下相关的服务,从而做到心里有数。 关于问题中涉及到的一些细节,比如SLB的转发、SLB的健康检查回报等问题,我看到@vpsmm已经做了较为详细的解答,也请楼主了解,同时感谢@vpsmm的热心回答。 另,关于SLB的流量监控问题,后续我们会通过与云监控结合的方式由云监控来统一进行核心监控指标的监控、性能图表展示和报警。 最后,关于博客园提到过的问题,如果关注该事件的用户从头到尾的浏览过所有博客园官方博客的话可以发现,目前问题的定位并没有最终指向是由于SLB系统不稳定导致的,这个还请大家了解并持续关注,我们也会最大程度的配合博客园最终查明问题原因的。 最后的最后,感谢大家对SLB的支持和关注,也希望大家都能像楼主一样把对SLB产品的看法、建议和疑惑反馈给我们,以促进我们更好的改进我们的产品,更好的服务于大家! ------------------------- 回 6楼(billz) 的帖子 如果SLB系统真的像楼主描述的那样存在当后端云服务器出现CPU利用率达到60-70%就会出现SLB访问不稳定的情况,那么我的建议是楼主可以通过工单提供一下你的VIP信息,我们的工作人员会帮助你针对这个情况进行核实和问题定位的。 ------------------------- 回 12楼(billz) 的帖子 那楼主是否方便把发生在你身上和你对外提供服务身上的问题直接提交给我,我们首先针对这个问题进行分析呢?这样至少可以先解决楼主自身的疑惑和困扰,从而确保楼主对外的服务问题得到妥善的解决。 另,关于客服工单服务质量的问题,我们内部已经在进一步加强对客服人员的培训和处理流程的优化,相信通过我们的努力一定会提升服务质量和专业度,从而保证所有用户通过工单提交的问题都能得到明确的定位、准确的解答和妥善的解决。 ------------------------- 回 14楼(billz) 的帖子 既然不稳定的问题已经出现在了你的对外应用服务中,我的建议还是希望你能够配合我们一起把问题查一下,这样对于我们自身系统的成长和你本身对外服务的稳定性来说都是有益的。如果通过定位分析,问题真的是由SLB系统造成的,那么我们肯定会尽快给予解决和修复。因为很多问题在没有复现和最终定位的情况下只是通过简单的通用性测试是没有办法涵盖所有case和应用场景的(随着客户的逐渐增加,客户本身的应用场景越来越复杂和个性化,我们也需要大家的帮助来不断的完善我们的平台和服务),所以还是希望你能够协助我们一并解决问题,而不是采取变相的手段来掩盖问题本身。 阿里云的成长需要大家一起的努力来达成,感谢你及其他用户的支持! ------------------------- 回 16楼(qw6789) 的帖子 关于这位朋友的说法我有一点补充意见,SLB系统本身除了可以做到负载均衡外,还有一个更有价值的功能是提供容灾避免单点故障,这个是单个ECS实例无法保障的。如果你对服务的对外可用性要求非常之高,那么可以通过SLB的方式来做到单点故障发生时自动的将请求分发到正常的服务节点,从而确保对外服务的不中断。 关于SLB的稳定性,一直都是我们努力提升和保障的核心,2011年底SLB服务刚上线,所以可能出现了像这位朋友所说的不稳定的情况,但是随着我们的不断优化目前这种情况也已经得到了有效的抑制。同时,在SLB服务还达不到一个非常高的标准之前,我们也不会对其做商业化开发的。所以,我们也是在不断的加强我们的服务,确保他早一日能够达到最好的状态并为大家带来更大的价值。 ------------------------- 回 52楼(cn0555) 的帖子 请确保作为SLB后端的工作的两台云服务器的web server配置和程序文件/数据库文件保持一致,这两台云服务器在SLB中的地位是一样的(可以设定权重),不存在主从的关系。 ------------------------- 回 54楼(cn0555) 的帖子 关于数据同步,请参考这个帖子: http://bbs.aliyun.com/read.php?tid=118907

billlee 2019-12-02 01:08:30 0 浏览量 回答数 0

问题

怎样实现数据存储的管理维护

elinks 2019-12-01 21:14:17 9098 浏览量 回答数 0

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在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求,并通过系统执行幂等性的保证,保证数据的最终一致性。但在电商等场景中,对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统(如 MySQL 主从同步)又有一定区别,分成以下 6 种解决方案。(一)规避分布式事务——业务整合业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说,则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务,这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式,比如服务 D 包含本地服务和服务 E,而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。优点:解决(规避)了分布式事务。缺点:显而易见,把本来规划拆分好的业务,又耦合到了一起,业务职责不清晰,不利于维护。由于这个方法存在明显缺点,通常不建议使用。(二)经典方案 - eBay 模式此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列,再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景,通过对账系统对事后问题的处理。消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因,如果接口不能保证幂等性,数据的唯一性将很难保证。eBay 方式的主要思路如下。Base:一种 Acid 的替代方案此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章,是一篇解释 BASE 原则,或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择,那么如何实现可用性呢?答案是BASE (basically available, soft state, eventually consistent)BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子:如果将用户分区在 5 个数据库服务器上,BASE 设计鼓励类似的处理方式,一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法,不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。文章中描述了一个最常见的场景,如果产生了一笔交易,需要在交易表增加记录,同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务,所以就涉及到分布式事务一致性的问题。文中提出了一个经典的解决方法,将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题,达到多次重试的幂等性,增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。基于以上方法,在第一阶段,通过本地的数据库的事务保障,增加了 transaction 表及消息队列 。在第二阶段,分别读出消息队列(但不删除),通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行,未被执行的记录会修改 user 表,然后增加一条操作记录到 updates_applied,事务执行成功之后再删除队列。通过以上方法,达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。(三)去哪儿网分布式事务方案随着业务规模不断地扩大,电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里,现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。拆分首先要面临的是什么呢?最开始的单体应用所有功能都在一起,存储也在一起。比如运营要取消某个订单,那直接去更新订单表状态,然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用,库在一起,这些都可以在一个事务里,由关系数据库来保证一致性。但拆分之后就不同了,不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库,而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了,而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。分布式事务有两种解决方式优先使用异步消息。上文已经说过,使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。幂等有两种方式,一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成,如果当前状态是支付完成,则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了,直接作为消息成功处理。另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等,则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库,发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出,而是向消息库插入一条消息记录,然后在事务提交的时候再异步将消息发出,发送消息如果成功则将消息库里的消息删除,如果遇到消息队列服务异常或网络问题,消息没有成功发出那么消息就留在这里了,会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。有的业务不适合异步消息的方式,事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似,每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。比如 A 同步调用 B,C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态,B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了,这个失败可能是 B 真的失败了,也可能是调用超时,实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表,做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功,B 失败,C 成功。那么最终决定有两种方式,根据具体场景:重试 B,直到 B 成功,事务记录表里记录了各项调用参数等信息;执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。对 b 场景做一个特殊说明:比如 B 是扣库存服务,在第一次调用的时候因为某种原因失败了,但是重试的时候库存已经变为 0,无法重试成功,这个时候只有回滚 A 和 C 了。那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库,会对业务侵入,业务还要关心这个库,是否一个合理的设计?实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入,我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库,通过框架层(消息的客户端或事务 RPC 框架)透明的在背后操作这个库,业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑,不需要直接访问这个库。总结起来,其实两种方式的根本原理是类似的,也就是将分布式事务转换为多个本地事务,然后依靠重试等方式达到最终一致性。(四)蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案交易创建的一般性流程我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点,每个功能点都可以有多个实现(具体的实现之间有组合/互斥关系)。把各个功能点按照一定流程串起来,就完成了交易创建的过程。面临的问题每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢?比如锁定优惠券服务调用超时了,不能确定到底有没有锁券成功,该如何处理?再比如锁券成功了,但是扣减库存失败了,该如何处理?方案选型服务依赖过多,会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务,9 个都执行成功了,最后一个执行失败了,那么是不是前面 9 个都要回滚掉?这个成本还是非常高的。所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下,对于非实时、非强一致性的关联业务写入,在本地事务执行成功后,我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。消息通知往往不能保证 100% 成功;且消息通知后,接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决;后者可以选用事务消息来保证。但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性,所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦,通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制,保证消息一定消费成功,达到最终一致性。由于消息可能会被重发,消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中,锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。要保证多个系统间数据一致,乍一看,必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升;在电商领域,绝对的强一致是过于理想化的,我们可以选择准实时的最终一致性。我们在交易创建流程中,首先创建一个不可见订单,然后在同步调用锁券和扣减库存时,针对调用异常(失败或者超时),发出废单消息到MQ。如果消息发送失败,本地会做时间阶梯式的异步重试;优惠券系统和库存系统收到消息后,会进行判断是否需要做业务回滚,这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。(五)支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案,由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下,大部分信息引用自官方网站。分布式事务服务简介分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架,用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分,前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包,主要负责事务数据的写入和处理;后者是一个独立的系统,主要负责异常事务的恢复。核心特性传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下,ACID 模型能有效保障数据的完整性,但是在大规模分布式环境下,一个业务往往会跨越多个数据库,如何保证这多个数据库之间的数据一致性,需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题,但是 2PC 是反可伸缩模式,也就是说,在事务处理过程中,参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样,当业务规模达到千万级以上时,2PC 的局限性就越来越明显,系统可伸缩性会变得很差。基于此,我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案,这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求,其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。简单的说,DTS 框架有如下特性:最终一致:事务处理过程中,会有短暂不一致的情况,但通过恢复系统,可以让事务的数据达到最终一致的目标。协议简单:DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口,业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供 TCC 型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”与 2PC 协议比较,没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本。系统故障容忍度高,恢复简单(六)农信网数据一致性方案电商业务公司的支付部门,通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门,支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。对于业务部门来说,电商部门的订单支付,需要调用支付平台的支付接口来处理订单;同时需要调用积分中心的接口,按照业务规则,给用户增加积分。从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性,也就是支付成功必须加积分。我们采用的方式是同步调用,首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付,由积分平台提供增加与回撤接口。具体的流程是先调用积分平台增加用户积分,再调用支付平台进行支付处理,如果处理失败,catch 方法调用积分平台的回撤方法,将本次处理的积分订单回撤。用户信息变更公司的用户信息,统一由用户中心维护,而用户信息的变更需要同步给各业务子系统,业务子系统再根据变更内容,处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer,添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息,同步本地数据信息,再处理相关业务比如 APP 退出下线等。我们采用异步消息通知机制,目前主要使用 ActiveMQ,基于 Virtual Topic 的订阅方式,保证单个业务集群订阅的单次消费。总结分布式服务对衍生的配套系统要求比较多,特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案,需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。

小川游鱼 2019-12-02 01:46:40 0 浏览量 回答数 0

问题

你需要的是持续的服务改进

sunny夏筱 2019-12-01 21:41:32 7450 浏览量 回答数 3

回答

从业余程序员到职业程序员 程序员刚入行时,我觉得最重要的是把自己培养成职业的程序员。 我的程序员起步比同龄人都晚了很多,更不用说现在的年轻人了。我大学读的是生物专业,在上大学前基本算是完全没接触过计算机。军训的时候因为很无聊,我和室友每天跑去学校的机房玩,我现在还印象很深刻,我第一次走进机房的时候,别人问,你是要玩windows,还是dos,我那是完全的一抹黑。后来就只记得在机房一堆人都是在练习盲打,军训完,盲打倒是练的差不多了,对计算机就这么产生了浓厚的兴趣,大一的时候都是玩组装机,捣鼓了一些,对计算机的硬件有了那么一些了解。 到大二后,买了一些书开始学习当时最火的网页三剑客,学会了手写HTML、PS的基本玩法之类的,课余、暑假也能开始给人做做网站什么的(那个时候做网站真的好赚钱),可能那样过了个一年左右,做静态的网页就不好赚钱了,也不好找实习工作,于是就开始学asp,写些简单的CRUD,做做留言板、论坛这些动态程序,应该算是在这个阶段接触编程了。 毕业后加入了深圳的一家做政府行业软件的公司,一个非常靠谱和给我空间的Leader,使得自己在那几年有了不错的成长,终于成了一个职业的程序员。 通常来说,业余或半职业的程序员,多数是1个人,或者很小的一个团队一起开发,使得在开发流程、协作工具(例如jira、cvs/svn/git等)、测试上通常会有很大的欠缺,而职业的程序员在这方面则会专业很多。另外,通常职业的程序员做的系统都要运行较长的时间,所以在可维护性上会特别注意,这点我是在加入阿里后理解更深的。一个运行10年的系统,和一个写来玩玩的系统显然是有非常大差别的。 这块自己感觉也很难讲清楚,只能说模模糊糊有个这样的概念。通常在有兴趣的基础上,从业余程序员跨越到成为职业程序员我觉得不会太难。 编程能力的成长 作为程序员,最重要的能力始终是编程能力,就我自己的感受而言,我觉得编程能力的成长主要有这么几个部分: 1、编程能力初级:会用 编程,首先都是从学习编程语言的基本知识学起的,不论是什么编程语言,有很多共同的基本知识,例如怎么写第一个Hello World、if/while/for、变量等,因此我比较建议在刚刚开始学一门编程语言的时候,看看编程语言自己的一些文档就好,不要上来就去看一些高阶的书。我当年学Java的时候上来就看Think in Java、Effective Java之类的,真心好难懂。 除了看文档以外,编程是个超级实践的活,所以一定要多写代码,只有这样才能真正熟练起来。这也是为什么我还是觉得在面试的时候让面试者手写代码是很重要的,这个过程是非常容易判断写代码的熟悉程度的。很多人会说由于写代码都是高度依赖IDE的,导致手写很难,但我绝对相信写代码写了很多的人,手写一段不太复杂的、可运行的代码是不难的。即使像我这种三年多没写过代码的人,让我现在手写一段不太复杂的可运行的Java程序,还是没问题的,前面N年的写代码生涯使得很多东西已经深入骨髓了。 我觉得编程能力初级这个阶段对于大部分程序员来说都不会是问题,勤学苦练,是这个阶段的核心。 2、编程能力中级:会查和避免问题 除了初级要掌握的会熟练的使用编程语言去解决问题外,中级我觉得首先是提升查问题的能力。 在写代码的过程中,出问题是非常正常的,怎么去有效且高效的排查问题,是程序员群体中通常能感受到的大家在编程能力上最大的差距。 解决问题能力强的基本很容易在程序员群体里得到很高的认可。在查问题的能力上,首先要掌握的是一些基本的调试技巧,好用的调试工具,在Java里有JDK自带的jstat、jmap、jinfo,不在JDK里的有mat、gperf、btrace等。工欲善其事必先利其器,在查问题上是非常典型的,有些时候大家在查问题时的能力差距,有可能仅仅是因为别人比你多知道一个工具而已。 除了调试技巧和工具外,查问题的更高境界就是懂原理。一个懂原理的程序员在查问题的水平上和其他程序员是有明显差距的。我想很多的同学应该能感受到,有些时候查出问题的原因仅仅是因为有效的工具,知其然不知其所以然。 我给很多阿里的同学培训过Java排查问题的方法,在这个培训里,我经常也会讲到查问题的能力的培养最主要的也是熟练,多尝试给自己写一些会出问题的程序,多积极的看别人是怎么查问题的,多积极的去参与排查问题,很多最后查问题能力强的人多数仅仅是因为“无他,但手熟尔”。 我自己排查问题能力的提升主要是在2009年和2010年。那两年作为淘宝消防队(处理各种问题和故障的虚拟团队)的成员,处理了很多的故障和问题。当时消防队还有阿里最公认的技术大神——多隆,我向他学习到了很多排查问题的技巧。和他比,我排查问题的能力就是初级的那种。 印象最深刻的是一次我们一起查一个应用cpu us高的问题,我们两定位到是一段代码在某种输入参数的时候会造成cpu us高的原因后,我能想到的继续查的方法是去生产环境抓输入参数,然后再用参数来本地debug看是什么原因。但多隆在看了一会那段代码后,给了我一个输入参数,我拿这个参数一运行,果然cpu us很高!这种case不是一次两次。所以我经常和别人说,我是需要有问题场景才能排查出问题的,但多隆是完全有可能直接看代码就能看出问题的,这是本质的差距。 除了查问题外,更厉害的程序员是在写代码的过程就会很好的去避免问题。大家最容易理解的就是在写代码时处理各种异常情况,这里通常也是造成程序员们之间很大的差距的地方。 写一段正向逻辑的代码,大部分情况下即使有差距,也不会太大,但在怎么很好的处理这个过程中有可能出现的异常上,这个时候的功力差距会非常明显。很多时候一段代码里处理异常逻辑的部分都会超过正常逻辑的代码量。 我经常说,一个优秀程序员和普通程序员的差距,很多时候压根就不需要看什么满天飞的架构图,而只用show一小段的代码就可以。 举一个小case大家感受下。当年有一个严重故障,最后查出的原因是输入的参数里有一个是数组,把这个数组里的值作为参数去查数据库,结果前面输入了一个很大的数组,导致从数据库查了大量的数据,内存溢出了,很多程序员现在看都会明白对入参、出参的保护check,但类似这样的case我真的碰到了很多。 在中级这个阶段,我会推荐大家尽可能的多刻意的去培养下自己这两个方面的能力,成为一个能写出高质量代码、有效排查问题的优秀程序员。 3、编程能力高级:懂高级API和原理 就我自己的经历而言,我是在写了多年的Java代码后,才开始真正更细致的学习和掌握Java的一些更高级的API,我相信多数Java程序员也是如此。 我算是从2003年开始用Java写商业系统的代码,但直到在2007年加入淘宝后,才开始非常认真地学习Java的IO通信、并发这些部分的API。尽管以前也学过也写过一些这样的代码,但完全就是皮毛。当然,这些通常来说有很大部分的原因会是工作的相关性,多数的写业务系统的程序员可能基本就不需要用到这些,所以导致会很难懂这些相对高级一些的API,但这些API对真正的理解一门编程语言,我觉得至关重要。 在之前的程序员成长路线的文章里我也讲到了这个部分,在没有场景的情况下,只能靠自己去创造场景来学习好。我觉得只要有足够的兴趣,这个问题还是不大的,毕竟现在有各种开源,这些是可以非常好的帮助自己创造机会学习的,例如学Java NIO,可以自己基于NIO包一个框架,然后对比Netty,看看哪些写的是不如Netty的,这样会非常有助于真正的理解。 在学习高级API的过程中,以及排查问题的过程中,我自己越来越明白懂编程语言的运行原理是非常重要的,因此我到了后面的阶段开始学习Java的编译机制、内存管理、线程机制等。对于我这种非科班出身的而言,学这些会因为缺乏基础更难很多,但这些更原理性的东西学会了后,对自己的编程能力会有质的提升,包括以后学习其他编程语言的能力,学这些原理最好的方法我觉得是先看看一些讲相关知识的书,然后去翻看源码,这样才能真正的更好的掌握,最后是在以后写代码的过程中、查问题的过程中多结合掌握的原理,才能做到即使在N年后也不会忘。 在编程能力的成长上,我觉得没什么捷径。我非常赞同1万小时理论,在中级、高级阶段,如果有人指点或和优秀的程序员们共事,会好非常多。不过我觉得这个和读书也有点像,到了一定阶段后(例如高中),天分会成为最重要的分水岭,不过就和大部分行业一样,大部分的情况下都还没到拼天分的时候,只需要拼勤奋就好。 系统设计能力的成长 除了少数程序员会进入专深的领域,例如Linux Kernel、JVM,其他多数的程序员除了编程能力的成长外,也会越来越需要在系统设计能力上成长。 通常一个编程能力不错的程序员,在一定阶段后就会开始承担一个模块的工作,进而承担一个子系统、系统、跨多领域的更大系统等。 我自己在工作的第三年开始承担一个流程引擎的设计和实现工作,一个不算小的系统,并且也是当时那个项目里的核心部分。那个阶段我学会了一些系统设计的基本知识,例如需要想清楚整个系统的目标、模块的划分和职责、关键的对象设计等,而不是上来就开始写代码。但那个时候由于我是一个人写整个系统,所以其实对设计的感觉并还没有那么强力的感觉。 在那之后的几年也负责过一些系统,但总体感觉好像在系统设计上的成长没那么多,直到在阿里的经历,在系统设计上才有了越来越多的体会。(点击文末阅读原文,查看:我在系统设计上犯过的14个错,可以看到我走的一堆的弯路)。 在阿里有一次做分享,讲到我在系统设计能力方面的成长,主要是因为三段经历,负责专业领域系统的设计 -> 负责跨专业领域的专业系统的设计 -> 负责阿里电商系统架构级改造的设计。 第一段经历,是我负责HSF。HSF是一个从0开始打造的系统,它主要是作为支撑服务化的框架,是个非常专业领域的系统,放在整个淘宝电商的大系统来看,其实它就是一个很小的子系统,这段经历里让我最深刻的有三点: 1).要设计好这种非常专业领域的系统,专业的知识深度是非常重要的。我在最早设计HSF的几个框的时候,是没有设计好服务消费者/提供者要怎么和现有框架结合的,在设计负载均衡这个部分也反复了几次,这个主要是因为自己当时对这个领域掌握不深的原因造成的; 2). 太技术化。在HSF的阶段,出于情怀,在有一个版本里投入了非常大的精力去引进OSGi以及去做动态化,这个后来事实证明是个非常非常错误的决定,从这个点我才真正明白在设计系统时一定要想清楚目标,而目标很重要的是和公司发展阶段结合; 3). 可持续性。作为一个要在生产环境持续运行很多年的系统而言,怎么样让其在未来更可持续的发展,这个对设计阶段来说至关重要。这里最low的例子是最早设计HSF协议的时候,协议头里竟然没有版本号,导致后来升级都特别复杂;最典型的例子是HSF在早期缺乏了缺乏了服务Tracing这方面的设计,导致后面发现了这个地方非常重要后,全部落地花了长达几年的时间;又例如HSF早期缺乏Filter Chain的设计,导致很多扩展、定制化做起来非常不方便。 第二段经历,是做T4。T4是基于LXC的阿里的容器,它和HSF的不同是,它其实是一个跨多领域的系统,包括了单机上的容器引擎,容器管理系统,容器管理系统对外提供API,其他系统或用户通过这个来管理容器。这个系统发展过程也是各种犯错,犯错的主要原因也是因为领域掌握不深。在做T4的日子里,学会到的最重要的是怎么去设计这种跨多个专业领域的系统,怎么更好的划分模块的职责,设计交互逻辑,这段经历对我自己更为重要的意义是我有了做更大一些系统的架构的信心。 第三段经历,是做阿里电商的异地多活。这对我来说是真正的去做一个巨大系统的架构师,尽管我以前做HSF的时候参与了淘宝电商2.0-3.0的重大技术改造,但参与和自己主导是有很大区别的,这个架构改造涉及到了阿里电商众多不同专业领域的技术团队。在这个阶段,我学会的最主要的: 1). 子系统职责划分。在这种超大的技术方案中,很容易出现某些部分的职责重叠和冲突,这个时候怎么去划分子系统,就非常重要了。作为大架构师,这个时候要从团队的职责、团队的可持续性上去选择团队; 2). 大架构师最主要的职责是控制系统风险。对于这种超大系统,一定是多个专业领域的架构师和大架构师共同设计,怎么确保在执行的过程中对于系统而言最重要的风险能够被控制住,这是我真正的理解什么叫系统设计文档里设计原则的部分。 设计原则我自己觉得就是用来确保各个子系统在设计时都会遵循和考虑的,一定不能是虚的东西,例如在异地多活架构里,最重要的是如何控制数据风险,这个需要在原则里写上,最基本的原则是可接受系统不可用,但也要保障数据一致,而我看过更多的系统设计里设计原则只是写写的,或者千篇一律的,设计原则切实的体现了架构师对目标的理解(例如当时异地多活这个其实开始只是个概念,但做到什么程度才叫做到异地多活,这是需要解读的,也要确保在技术层面的设计上是达到了目标的),技术方案层面上的选择原则,并确保在细节的设计方案里有对于设计原则的承接以及执行; 3). 考虑问题的全面性。像异地多活这种大架构改造,涉及业务层面、各种基础技术层面、基础设施层面,对于执行节奏的决定要综合考虑人力投入、机器成本、基础设施布局诉求、稳定性控制等,这会比只是做一个小的系统的设计复杂非常多。 系统设计能力的成长,我自己觉得最重要的一是先在一两个技术领域做到专业,然后尽量扩大自己的知识广度。例如除了自己的代码部分外,还应该知道具体是怎么部署的,部署到哪去了,部署的环境具体是怎么样的,和整个系统的关系是什么样的。 像我自己,是在加入基础设施团队后才更加明白有些时候软件上做的一个决策,会导致基础设施上巨大的硬件、网络或机房的投入,但其实有可能只需要在软件上做些调整就可以避免,做做研发、做做运维可能是比较好的把知识广度扩大的方法。 第二点是练习自己做tradeoff的能力,这个比较难,做tradeoff这事需要综合各种因素做选择,但这也是所有的架构师最关键的,可以回头反思下自己在做各种系统设计时做出的tradeoff是什么。这个最好是亲身经历,听一些有经验的架构师分享他们选择背后的逻辑也会很有帮助,尤其是如果恰好你也在同样的挑战阶段,光听最终的架构结果其实大多数时候帮助有限。 技术Leader我觉得最好是能在架构师的基础上,后续注重成长的方面还是有挺大差别,就不在这篇里写了,后面再专门来写一篇。 程序员金字塔 我认为程序员的价值关键体现在作品上,被打上作品标签是一种很大的荣幸,作品影响程度的大小我觉得决定了金字塔的层次,所以我会这么去理解程序员的金字塔。 当然,要打造一款作品,仅有上面的两点能力是不够的,作品里很重要的一点是对业务、技术趋势的判断。 希望作为程序员的大伙,都能有机会打造一款世界级的作品,去为技术圈的发展做出贡献。 由于目前IT技术更新速度还是很快的,程序员这个行当是特别需要学习能力的。我一直认为,只有对程序员这个职业真正的充满兴趣,保持自驱,才有可能在这个职业上做好,否则的话是很容易淘汰的。 作者简介: 毕玄,2007年加入阿里,十多年来主要从事在软件基础设施领域,先后负责阿里的服务框架、Hbase、Sigma、异地多活等重大的基础技术产品和整体架构改造。

茶什i 2020-01-10 15:19:35 0 浏览量 回答数 0

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玄学酱 2019-12-01 22:08:06 1332 浏览量 回答数 1

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前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍,以阿里云为例: image 这是一个非常典型的解决方案, 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储,采集上传的视频被转码以适配各种终端,CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些内容安全审查需求, 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中, 视频转码是最消耗计算力的一个子系统,虽然您可以使用云上专门的转码服务,但在很多情况下,您会选择自己搭建转码服务。比如: 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务,能否在此基础上让它更弹性,更高的可用性? 您有并发处理大量视频的需求。 您有很多超大的视频需要批量快速处理完, 比如每周五定期产生几百个 4G 以上的 1080P 大视频, 但是希望当天几个小时后全部处理完。 您有更高级的自定义处理需求,比如视频转码完成后, 需要记录转码详情到数据库, 或者在转码完成后, 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力。 自定义视频处理流程中可能会有多种操作组合, 比如转码、加水印和生成视频首页 GIF。后续为视频处理系统增加新需求,比如调整转码参数,希望新功能发布上线对在线服务无影响。 您的需求只是简单的转码需求,或是一些极其轻量的需求,比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF、获取视频或者音频的时长,自己搭建成本更低。 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能 您的视频源文件存放在 NAS 或者 ECS 云盘上,自建服务可以直接读取源文件处理,而不需要将它们再迁移到 OSS 上。 如果您的视频处理系统有上述需求,或者您期望实现一个 弹性、高可用、低成本、免运维、灵活支持任意处理逻辑 的视频处理系统,那么本文则是您期待的最佳实践方案。 Serverless 自定义音视频处理 在介绍具体方案之前, 先介绍两款产品: 函数计算 :阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算,您无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源,以弹性、可靠的方式运行您的代码,并提供日志查询、性能监控、报警等功能。 函数工作流:函数工作流(Function Flow,以下简称 FnF)是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务。您可以用顺序,分支,并行等方式来编排分布式任务,FnF 会按照设定好的步骤可靠地协调任务执行,跟踪每个任务的状态转换,并在必要时执行用户定义的重试逻辑,以确保工作流顺利完成。 免费开通函数计算,按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通函数工作流,按量付费,函数工作流有很大的免费额度。 函数计算可靠的执行任意逻辑, 逻辑可以是利用 FFmpeg 对视频任何处理操作, 也可以更新视频 meta 数据到数据库等。函数工作流对相应的函数进行编排, 比如第一步的函数是转码, 第二步的函数是转码成功后,将相应 meta 数据库写入数据库等。 至此,您应该初步理解了函数计算的自定义处理能力 + 函数工作流编排能力几乎满足您任何自定义处理的需求,接下来,本文以一个具体的示例展示基于函数计算和函数工作流打造的一个弹性高可用的 Serverless 视频处理系统,并与传统方案进行性能、成本和工程效率的对比。 Simple 视频处理系统 假设您是对视频进行单纯的处理, 架构方案图如下: image 如上图所示, 用户上传一个视频到 OSS, OSS 触发器自动触发函数执行, 函数调用 FFmpeg 进行视频转码, 并且将转码后的视频保存回 OSS。 OSS 事件触发器, 阿里云对象存储和函数计算无缝集成。您可以为各种类型的事件设置处理函数,当 OSS 系统捕获到指定类型的事件后,会自动调用函数处理。例如,您可以设置函数来处理 PutObject 事件,当您调用 OSS PutObject API 上传视频到 OSS 后,相关联的函数会自动触发来处理该视频。 Simple 视频处理系统示例工程地址 强大的监控系统: 您可以直接基于示例工程部署您的 Simple 音视频处理系统服务, 但是当您想要处理超大视频(比如 test_huge.mov ) 或者对小视频进行多种组合操作的时候, 您会发现函数会执行失败,原因是函数计算的执行环境有最大执行时间为 10 分钟的限制,如果最大的 10 分钟不能满足您的需求, 您可以选择: 对视频进行分片 -> 转码 -> 合成处理, 详情参考:fc-fnf-video-processing, 下文会详细介绍; 联系函数计算团队(钉钉群号: 11721331) 或者提工单: 适当放宽执行时长限制; 申请使用更高的函数内存 12G(8vCPU) 为了突破函数计算执行环境的限制(或者说加快大视频的转码速度), 进行各种复杂的组合操作, 此时引入函数工作流 FnF 去编排函数实现一个功能强大的视频处理工作流系统是一个很好的方案。 视频处理工作流系统 image 如上图所示, 假设用户上传一个 mov 格式的视频到 OSS,OSS 触发器自动触发函数执行, 函数调用 FnF,会同时进行 1 种或者多种格式的转码(由您触发的函数环境变量DST_FORMATS 参数控制)。 所以您可以实现如下需求: 一个视频文件可以同时被转码成各种格式以及其他各种自定义处理,比如增加水印处理或者在 after-process 更新信息到数据库等。 当有多个文件同时上传到 OSS,函数计算会自动伸缩, 并行处理多个文件, 同时每次文件转码成多种格式也是并行。 结合 NAS + 视频切片, 可以解决超大视频(大于 3G )的转码, 对于每一个视频,先进行切片处理,然后并行转码切片,最后合成,通过设置合理的切片时间,可以大大加速较大视频的转码速度。 所谓的视频切片,是将视频流按指定的时间间隔,切分成一系列分片文件,并生成一个索引文件记录分片文件的信息 视频处理工作流系统示例工程地址 示例效果: gif 函数计算 + 函数工作流 Serverless 方案 VS 传统方案 卓越的工程效率 自建服务 函数计算 + 函数工作流 Serverless 基础设施 需要用户采购和管理 无 开发效率 除了必要的业务逻辑开发,需要自己建立相同线上运行环境, 包括相关软件的安装、服务配置、安全更新等一系列问题 只需要专注业务逻辑的开发, 配合 FUN 工具一键资源编排和部署 并行&分布式视频处理 需要很强的开发能力和完善的监控系统来保证稳定性 通过 FnF 资源编排即可实现多个视频的并行处理以及单个大视频的分布式处理,稳定性和监控交由云平台 学习上手成本 除了编程语言开发能力和熟悉 FFmpeg 以外,可能使用 K8S 或弹性伸缩( ESS ),需要了解更多的产品、名词和参数的意义 会编写对应的语言的函数代码和熟悉 FFmpeg 使用即可 项目上线周期 在具体业务逻辑外耗费大量的时间和人力成本,保守估计大约 30 人天,包括硬件采购、软件和环境配置、系统开发、测试、监控报警、灰度发布系统等 预计 3 人天, 开发调试(2人天)+ 压测观察(1 人天) 弹性伸缩免运维,性能优异 自建服务 函数计算 + 函数工作流 Serverless 弹性高可用 需要自建负载均衡 (SLB),弹性伸缩,扩容缩容速度较 FC 慢 FC系统固有毫秒级别弹性伸缩,快速实现底层扩容以应对峰值压力,免运维,视频处理工作流系统 (FnF + FC) 压测;性能优异, 详情见下面的转码性能表 监控报警查询 ECS 或者容器级别的 metrics 提供更细粒度的 FnF 流程执行以及函数执行情况, 同时可以查询每次函数执行的 latency 和日志等, 更加完善的报警监控机制 函数计算 + 函数工作流 Serverless 方案转码性能表 实验视频为是 89s 的 mov 文件 4K 视频: 4K.mov,云服务进行 mov -> mp4 普通转码需要消耗的时间为 188s, 将这个参考时间记为 T 视频切片时间 FC转码耗时 性能加速百分比 45s 160s 117.5% 25s 100s 188% 15s 70s 268.6% 10s 45s 417.8% 5s 35s 537.1% 性能加速百分比 = T / FC转码耗时 从上表可以看出,设置的视频切片时间越短, 视频转码时间越短, 函数计算可以自动瞬时调度出更多的计算资源来一起完成这个视频的转码, 转码性能优异。 更低的成本 具有明显波峰波谷的视频处理场景(比如只有部分时间段有视频处理请求,其他时间很少甚至没有视频处理请求),选择按需付费,只需为实际使用的计算资源付费。 没有明显波峰波谷的视频处理场景,可以使用预付费(包年包月),成本仍然具有竞争力。 函数计算成本优化最佳实践文档。 假设有一个基于 ECS 搭建的视频转码服务,由于是 CPU 密集型计算, 因此在这里将平均 CPU 利用率作为核心参考指标对评估成本,以一个月为周期,10 台 C5 ECS 的总计算力为例, 总的计算量约为 30% 场景下, 两个解决方案 CPU 资源利用率使用情况示意图大致如下: image 由上图预估出如下计费模型: 函数计算预付费 3CU 一个月: 246.27 元, 计算能力等价于 ECS 计算型 C5 ECS 计算型 C5 (2vCPU,4GB)+云盘: 包月219 元 函数计算按量付费占整个计算量的占比 <= 10%,费用约为 3×864×10% = 259.2 元,(3G 规格的函数满负载跑满一个月费用为:0.00011108×3×30×24×3600 = 863.8,详情查看计费) ITEM 平均CPU利用率 计算费用 总计 函数计算组合付费 >=80% 998(246.27×3+259.2) <= 998 按峰值预留ECS <=30% 2190(10*219) >=2190 在这个模型预估里面,可以看出 FC 方案具有很强的成本竞争力,在实际场景中, 基于 ECS 自建的视频转码服务 CPU 利用甚至很难达到 20%, 理由如下: 可能只有部分时间段有视频转码请求 为了用户体验,视频转码速度有一定的要求,可能一个视频转码就需要 10 台 ECS 并行处理来转码, 因此只能预备很多 ECS 因此,在实际场景中, FC 在视频处理上的成本竞争力远强于上述模型。 即使和云厂商视频转码服务单价 PK, 该方案仍有很强的成本竞争力 我们这边选用点播视频中最常用的两个格式(mp4、flv)之间进行相互转换,经实验验证, 函数内存设置为3G,基于该方案从 mp4 转码为 flv 的费用概览表: 实验视频为是 89s 的 mp4 和 flv 格式的文件视频, 测试视频地址: 480P.mp4 720P.mp4 1080P.mp4 4K.mp4 480P.flv 720P.flv 1080P.flv 4K.flv 测试命令: ffmpeg -i test.flv test.mp4 和 ffmpeg -i test.flv test.mp4 mp4 转 flv: 分辨率 bitrate 帧率 FC 转码耗费时间 FC 转码费用 某云视频处理费用 成本下降百分比 标清 640480 889 kb/s 24 11.2s 0.003732288 0.032 88.3% 高清 1280720 1963 kb/s 24 20.5s 0.00683142 0.065 89.5% 超清 19201080 3689 kb/s 24 40s 0.0133296 0.126 89.4% 4K 38402160 11185 kb/s 24 142s 0.04732008 0.556 91.5% flv 转 mp4: 分辨率 bitrate 帧率 FC 转码耗费时间 FC 转码费用 某云视频处理费用 成本下降百分比 标清 640480 712 kb/s 24 34.5s 0.01149678 0.032 64.1% 高清 1280720 1806 kb/s 24 100.3s 0.033424 0.065 48.6% 超清 19201080 3911 kb/s 24 226.4s 0.0754455 0.126 40.1% 4K 38402160 15109 kb/s 24 912s 0.30391488 0.556 45.3% 成本下降百分比 = (某云视频处理费用 - FC 转码费用)/ 云视频处理费用 某云视频处理,计费使用普通转码,转码时长不足一分钟,按照一分钟计算,这里计费采用的是 2 min,即使采用 1.5 min 计算, 成本下降百分比基本在10%以内浮动 从上表可以看出, 基于函数计算 + 函数工作流的方案在计算资源成本上对于计算复杂度较高的 flv 转 mp4 还是计算复杂度较低的 mp4 转 flv, 都具有很强的成本竞争力。 根据实际经验, 往往成本下降比上表列出来的更加明显, 理由如下: 测试视频的码率较高, 实际上很多场景绝大部分都是标清或者流畅视频的转码场景, 码率也比测试视频低,这个时候计算量变小, FC 执行时间短, 费用会降低, 但是通用的云转码服务计费是不变的. 很多视频分辨率在通用的云转码服务是计费是有很大损失的, 比如转码的视频是 856480 或者 1368768, 都会进入云转码服务的下一档计费单价, 比如856480 进入 1280720 高清转码计费档,1368768 进入 19201080 超清转码计费档, 单价基本是跨越式上升, 但是实际真正的计算量增加可能还不到30%, 而函数计算则是真正能做到按计算量付费. 操作部署 免费开通函数计算,按量付费,函数计算有很大的免费额度。 免费开通函数工作流,按量付费,函数工作流有很大的免费额度。 免费开通文件存储服务NAS, 按量付费 详情见各自示例工程的 README Simple 视频处理系统示例工程地址 视频处理工作流系统示例工程地址 总结 基于函数计算 FC 和函数工作流 FnF 的弹性高可用视频处理系统天然继承了这两个产品的优点: 无需采购和管理服务器等基础设施,只需专注视频处理业务逻辑的开发,大幅缩短项目交付时间和人力成本 提供日志查询、性能监控、报警等功能快速排查故障 以事件驱动的方式触发响应用户请求 免运维,毫秒级别弹性伸缩,快速实现底层扩容以应对峰值压力,性能优异 成本极具竞争力 相比于通用的转码处理服务: 超强自定义,对用户透明, 基于 FFmpeg 或者其他音视频处理工具命令快速开发相应的音视频处理逻辑 原有基于 FFmpeg 自建的音视频处理服务可以一键迁移 弹性更强, 可以保证有充足的计算资源为转码服务,比如每周五定期产生几百个 4G 以上的 1080P 大视频, 但是希望当天几个小时后全部处理完 各种格式的音频转换或者各种采样率自定义、音频降噪等功能, 比如专业音频处理工具 aacgain 和 mp3gain 可以和 serverless 工作流完成更加复杂、自定义的任务编排,比如视频转码完成后,记录转码详情到数据库,同时自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力 更多的方式的事件驱动, 比如可以选择 OSS 自动触发(丰富的触发规则), 也可以根据业务选择 MNS 消息(支持 tag 过滤)触发 在大部分场景下具有很强的成本竞争力相比于其他自建服务: 毫秒级弹性伸缩,弹性能力超强,支持大规模资源调用,可弹性支持几万核.小时的计算力,比如 1 万节课半个小时完成转码 只需要专注业务逻辑代码即可,原生自带事件驱动模式,简化开发编程模型,同时可以达到消息(即音视频任务)处理的优先级,可大大提高开发运维效率 函数计算采用 3AZ 部署, 安全性高,计算资源也是多 AZ 获取, 能保证每个用户需要的算力峰值 开箱即用的监控系统, 如上面 gif 动图所示,可以多维度监控函数的执行情况,根据监控快速定位问题,同时给用户提供分析能力, 比如视频的格式分布, size 分布等 在大部分场景下具有很强的成本竞争力, 因为在函数计算是真正的按量付费(计费粒度在百毫秒), 可以理解为 CPU 的利用率为 100% 最后一一回答一下之前列出的问题: Q1: 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务,能否在此基础上让它更弹性,更高的可用性? A: 如工程示例所示,在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 的服务可以轻松切换到函数计算, FFmpeg 相关命令可以直接移值到函数计算,改造成本较低, 同时天然继承了函数计算弹性高可用性特性。 Q2:您的需求只是简单的转码需求,或是一些极其轻量的需求,比如获取 OSS 上视频前几帧的 GIF 等。 自己搭建成本更低。 A: 函数计算天生就是解决这些自定义问题, 你的代码你做主, 代码中快速执行几个 FFmpeg 的命令即可完成需求。典型示例: fc-oss-ffmpeg Q3: 您有更高级的自定义处理需求,比如视频转码完成后, 需要记录转码详情到数据库, 或者在转码完成后, 自动将热度很高的视频预热到 CDN 上, 从而缓解源站压力。 A: 详情见视频处理工作流系统(函数计算 + 函数工作流方案),after-process 中可以做一些自定义的操作, 您还可以基于此流程再做一些额外处理等, 比如: 再增加后续流程 最开始增加 pre-process Q4: 您有并发同时处理大量视频的需求。 A: 详情见视频处理工作流系统(函数计算 + 函数工作流方案), 当有多个文件同时上传到 OSS, 函数计算会自动伸缩, 并行处理多个文件。详情可以参考 视频处理工作流系统 (FnF + FC) 压测 Q5:您有很多超大的视频需要批量快速处理完, 比如每周五定期产生几百个 4G 以上的 1080P 大视频, 但是希望当天几个小时后全部处理完。A: 详情可以参考视频处理工作流系统 (FnF + FC) 压测, 可以通过控制分片的大小, 可以使得每个大视频都有足够多的计算资源参与转码计算, 大大提高转码速度。 Q6: 自定义视频处理流程中可能会有多种操作组合, 比如转码、加水印和生成视频首页 GIF,后续为视频处理系统增加新需求,比如调整转码参数,希望新功能发布上线对在线服务无影响。 A: 详情见视频处理工作流系统(函数计算 + 函数工作流方案), FnF 只负责编排调用函数, 因此只需要更新相应的处理函数即可,同时函数有 version 和 alias 功能, 更好地控制灰度上线, 函数计算版本管理 Q7: 您的视频源文件存放在 NAS 或者 ECS 云盘上,自建服务可以直接读取源文件处理,而不需要将他们再迁移到 OSS 上。 A: 函数计算可以挂载 NAS, 直接对 NAS 中的文件进行处理

1934890530796658 2020-03-27 18:21:36 0 浏览量 回答数 0

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X-Engine是阿里云数据库产品事业部自研的联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)数据库存储引擎。作为自研数据库POLARDB的存储引擎之一,已经广泛应用在阿里集团内部诸多业务系统中,包括交易历史库、钉钉历史库等核心应用,大幅缩减了业务成本,同时也作为双十一大促的关键数据库技术,挺过了数百倍平时流量的冲击。 为什么设计一个新的存储引擎 X-Engine的诞生是为了应对阿里内部业务的挑战,早在2010年,阿里内部就大规模部署了MySQL数据库,但是业务量的逐年爆炸式增长,数据库面临着极大的挑战: 极高的并发事务处理能力(尤其是双十一的流量突发式暴增)。 超大规模的数据存储。 这两个问题虽然可以通过扩展数据库节点的分布式方案解决,但是堆机器不是一个高效的手段,我们更想用技术的手段将数据库性价比提升到极致,实现以少量资源换取性能大幅提高的目的。 传统数据库架构的性能已经被仔细的研究过,数据库领域的泰斗,图灵奖得主Michael Stonebreaker就此写过一篇论文 《OLTP Through the Looking Glass, and What We Found There》 ,指出传统关系型数据库,仅有不到10%的时间是在做真正有效的数据处理工作,剩下的时间都浪费在其它工作上,例如加锁等待、缓冲管理、日志同步等。 造成这种现象的原因是因为近年来我们所依赖的硬件体系发生了巨大的变化,例如多核(众核)CPU、新的处理器架构(Cache/NUMA)、各种异构计算设备(GPU/FPGA)等,而架构在这些硬件之上的数据库软件却没有太大的改变,例如使用B-Tree索引的固定大小的数据页(Page)、使用ARIES算法的事务处理与数据恢复机制、基于独立锁管理器的并发控制等,这些都是为了慢速磁盘而设计,很难发挥出现有硬件体系应有的性能。 基于以上原因,阿里开发了适合当前硬件体系的存储引擎,即X-Engine。 X-Engine架构 全新架构的X-Engine存储引擎不仅可以无缝对接兼容MySQL(得益于MySQL Pluginable Storage Engine特性),同时X-Engine使用分层存储架构。 因为目标是面向大规模的海量数据存储,提供高并发事务处理能力和降低存储成本,在大部分大数据量场景下,数据被访问的机会是不均等的,访问频繁的热数据实际上占比很少,X-Engine根据数据访问频度的不同将数据划分为多个层次,针对每个层次数据的访问特点,设计对应的存储结构,写入合适的存储设备。 X-Engine使用了LSM-Tree作为分层存储的架构基础,并进行了重新设计: 热数据层和数据更新使用内存存储,通过内存数据库技术(Lock-Free index structure/append only)提高事务处理的性能。 流水线事务处理机制,把事务处理的几个阶段并行起来,极大提升了吞吐。 访问频度低的数据逐渐淘汰或是合并到持久化的存储层次中,并结合多层次的存储设备(NVM/SSD/HDD)进行存储。 对性能影响比较大的Compaction过程做了大量优化: 拆分数据存储粒度,利用数据更新热点较为集中的特征,尽可能的在合并过程中复用数据。 精细化控制LSM的形状,减少I/O和计算代价,有效缓解了合并过程中的空间增大。 同时使用更细粒度的访问控制和缓存机制,优化读的性能。 技术特点 利用FPGA硬件加速Compaction过程,使得系统上限进一步提升。这个技术属首次将硬件加速技术应用到在线事务处理数据库存储引擎中,相关论文 《FPGA-Accelerated Compactions for LSM-based Key Value Store》 已经被2020年的顶级会议FAST'20接收。 通过数据复用技术减少数据合并代价,同时减少缓存淘汰带来的性能抖动。 使用多事务处理队列和流水线处理技术,减少线程上下文切换代价,并计算每个阶段任务量配比,使整个流水线充分流转,极大提升事务处理性能。相对于其他类似架构的存储引擎(例如RocksDB),X-Engine的事务处理性能有10倍以上提升。 X-Engine使用的Copy-on-write技术,避免原地更新数据页,从而对只读数据页面进行编码压缩,相对于传统存储引擎(例如InnoDB),使用X-Engine可以将存储空间降低至10%~50%。 Bloom Filter快速判定数据是否存在,Surf Filter判断范围数据是否存在,Row Cache缓存热点行,加速读取性能。 LSM基本逻辑 LSM的本质是所有写入操作直接以追加的方式写入内存。每次写到一定程度,即冻结为一层(Level),并写入持久化存储。所有写入的行,都以主键(Key)排序好后存放,无论是在内存中,还是持久化存储中。在内存中即为一个排序的内存数据结构(Skiplist、B-Tree、etc),在持久化存储也作为一个只读的全排序持久化存储结构。 普通的存储系统若要支持事务处理,需要加入一个时间维度,为每个事务构造出一个不受并发干扰的独立视域。例如存储引擎会对每个事务定序并赋予一个全局单调递增的事务版本号(SN),每个事务中的记录会存储这个SN以判断独立事务之间的可见性,从而实现事务的隔离机制。 如果LSM存储结构持续写入,不做其他的动作,那么最终会成为如下结构。 这种结构对于写入是非常友好的,只要追加到最新的内存表中即完成,为实现故障恢复,只需记录Redo Log,因为新数据不会覆盖旧版本,追加记录会形成天然的多版本结构。 但是如此累积,冻结的持久化层次越来越多,会对查询会产生不利的影响。例如对同一个key,不同事务提交产生的多版本记录会散落在各个层次中;不同的key也会散落在不同层次中。读操作需要查找各个层并合并才能得到最终结果。 因此LSM引入了Compaction操作解决这个问题,Compaction操作有2种作用: 控制LSM层次形状 一般的LSM形状都是层次越低,数据量越大(倍数关系),目的是为了提升读性能。 通常存储系统的数据访问都有局部性,大量的访问都集中在少部分数据上,这也是缓存系统能有效工作的基本前提。在LSM存储结构中,如果把访问频率高的数据尽可能放在较高的层次上,存放在快速存储设备中(例如NVM、DRAM),而把访问频率低的数据放在较低层次中,存放在廉价慢速存储设备中。这就是X-Engine的冷热分层概念。 合并数据 Compaction操作不断的把相邻层次的数据合并,并写入更低层次。合并的过程实际上是把要合并的相邻两层或多层的数据读出来,按key排序,相同的key如果有多个版本,只保留新的版本(比当前正在执行的活跃事务中最小版本号新),丢掉旧版本数据,然后写入新的层,这个操作非常耗费资源。 合并数据除了考虑冷热分层以外,还需要考虑其他维度,例如数据的更新频率,大量的多版本数据在查询的时候会浪费更多的I/O和CPU,因此需要优先进行合并以减少记录的版本数量。X-Engine综合考虑了各种策略形成自己的Compaction调度机制。 高度优化的LSM X-Engine的memory tables使用了无锁跳表(Locked-free SkipList),并发读写的性能较高。在持久化层如何实现高效,就需要讨论每层的细微结构。 数据组织 X-Engine的每层都划分成固定大小的Extent,存放每个层次中的数据的一个连续片段(Key Range)。为了快速定位Extent,为每层Extents建立了一套索引(Meta Index),所有这些索引,加上所有的memory tables(active/immutable)一起组成了一个元数据树(Metadata Tree),root节点为Metadata Snapshot,这个树结构类似于B-Tree。 X-Engine中除了当前的正在写入的active memory tables以外,其他结构都是只读的,不会被修改。给定某个时间点,例如LSN=1000,上图中的Metadata Snapshot 1引用到的结构即包含了LSN=1000时的所有的数据的快照,因此这个结构被称为Snapshot。 即便是Metadata结构本身,也是一旦生成就不会被修改。所有的读请求都是以Snapshot为入口,这是X-Engine实现Snapshot级别隔离的基础。前文说过随着数据写入,累积数据越多,会执行Compaction操作、冻结memory tables等,这些操作都是用Copy-on-write实现,即每次都将修改产生的结果写入新的Extent,然后生成新的Meta Index结构,最终生成新的Metadata Snapshot。 例如执行一次Compaction操作会生成新的Metadata Snapshot,如下图所示。 可以看到Metadata Snapshot 2相对于Metadata Snapshot 1并没有太多的变化,仅仅修改了发生变更的一些叶子节点和索引节点。 事务处理 得益于LSM的轻量化写机制,写入操作固然是其明显的优势,但是事务处理不只是把更新的数据写入系统那么简单,还要保证ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性),涉及到一整套复杂的流程。X-Engine将整个事务处理过程分为两个阶段: 读写阶段 校验事务的冲突(写写冲突、读写冲突),判断事务是否可以执行、回滚重试或者等锁。如果事务冲突校验通过,则把修改的所有数据写入Transaction Buffer。 提交阶段 写WAL、写内存表,以及提交并返回用户结果,这里面既有I/O操作(写日志、返回消息),也有CPU操作(拷贝日志、写内存表)。 为了提高事务处理吞吐,系统内会有大量事务并发执行,单个I/O操作比较昂贵,大部分存储引擎会倾向于聚集一批事务一起提交,称为Group Commit,能够合并I/O操作。但是一组事务提交的过程中,还是有大量等待过程的,例如写入日志到磁盘过程中,除了等待落盘无所事事。 X-Engine为了进一步提升事务处理的吞吐,使用流水线技术,把提交阶段分为4个独立的更精细的阶段: 拷贝日志到缓冲区(Log Buffer) 日志落盘(Log Flush) 写内存表(Write memory table) 提交返回(Commit) 事务到了提交阶段,可以自由选择执行流水线中任意一个阶段,只要流水线任务的大小划分得当,就能充分并行起来,流水线处于接近满载状态。另外这里利用的是事务处理的线程,而非后台线程,每个线程在执行的时候,选择流水线中的一个阶段执行任务,或者空闲后处理其他请求,没有等待,也无需切换,充分利用了每个线程的能力。 读操作 LSM处理多版本数据的方式是新版本数据记录会追加在老版本数据后面,从物理上看,一条记录不同的版本可能存放在不同的层,在查询的时候需要找到合适的版本(根据事务隔离级别定义的可见性规则),一般查询都是查找最新的数据,总是由最高的层次往低层次找。 对于单条记录的查找而言,一旦找到便可以终止,如果记录在比较高的层次,例如memory tables,很快便可以返回;如果记录已经落入了很低的层次,那就得逐层查找,也许Bloom Filter可以跳过某些层次加快这个旅程,但毕竟还是有很多的I/O操作。X-Engine针对单记录查询引入了Row Cache,在所有持久化的层次的数据之上做了一个缓存,在memory tables中没有命中的单行查询,在Row Cache之中也会被捕获。Row Cache需要保证缓存了所有持久化层次中最新版本的记录,而这个记录是可能发生变化的,例如每次flush将只读的memory tables写入持久化层次时,就需要恰当的更新Row Cache中的缓存记录,这个操作比较微妙,需要精心的设计。 对于范围扫描而言,因为没法确定一个范围的key在哪个层次中有数据,只能扫描所有的层次做合并之后才能返回最终的结果。X-Engine采用了一系列的手段,例如SuRF(SIGMOD'18 best paper)提供range scan filter减少扫描层数、异步I/O与预取。 读操作中最核心的是缓存设计,Row Cache负责单行查询,Block Cache负责Row Cache的漏网之鱼,也用来进行范围扫描。由于LSM的Compaction操作会一次更新大量的Data Block,导致Block Cache中大量数据短时间内失效,导致性能的急剧抖动,因此X-Engine做了很多的优化: 减少Compaction的粒度。 减少Compaction过程中改动的数据。 Compaction过程中针对已有的缓存数据做定点更新。 Compaction Compaction操作是比较重要的,需要把相邻层次交叉的Key Range数据读取合并,然后写到新的位置。这是为前面简单的写入操作付出的代价。X-Engine为优化这个操作重新设计了存储结构。 如前文所述,X-Engine将每一层的数据划分为固定大小的Extent,一个Extent相当于一个小而完整的排序字符串表(SSTable),存储了一个层次中的一个连续片段,连续片段又进一步划分为一个个连续的更小的片段Data Block,相当于传统数据库中的Page,只不过Data Block是只读而且不定长的。 回看并对比Metadata Snapshot 1和Metadata Snapshot 2,可以发现Extent的设计意图。每次修改只需要修改少部分有交叠的数据,以及涉及到的Meta Index节点。两个Metadata Snapshot结构实际上共用了大量的数据结构,这被称为数据复用技术(Data Reuse),而Extent大小正是影响数据复用率的关键,Extent作为一个完整的被复用的物理结构,需要尽可能的小,这样与其他Extent数据交叉点会变少,但又不能非常小,否则需要索引过多,管理成本太大。 X-Engine中Compaction的数据复用是非常彻底的,假设选取两个相邻层次(Level1, Level2)中的交叉的Key Range所涵盖的Extents进行合并,合并算法会逐行进行扫描,只要发现任意的物理结构(包括Data Block和Extent)与其他层中的数据没有交叠,则可以进行复用。只不过Extent的复用可以修改Meta Index,而Data Block的复用只能拷贝,即便如此也可以节省大量的CPU。 一个典型的数据复用在Compaction中的过程可以参考下图。 可以看出数据复用的过程是在逐行迭代的过程中完成的,不过这种精细的数据复用带来另一个副作用,即数据的碎片化,所以在实际操作的过程中也需要根据实际情况进行分析。 数据复用不仅给Compaction操作本身带来好处,降低操作过程中的I/O与CPU消耗,更对系统的综合性能产生一系列的影响。例如c、Compaction过程中数据不用完全重写,大大降低了写入时空间的增大;大部分数据保持原样,数据缓存不会因为数据更新而失效,减少合并过程中因缓存失效带来的读性能抖动。 实际上,优化Compaction的过程只是X-Engine工作的一部分,更重要的是优化Compaction调度的策略,选什么样的Extent、定义compaction任务的粒度、执行的优先级等,都会对整个系统性能产生影响,可惜并不存在什么完美的策略,X-Engine积累了一些经验,定义了很多规则,而探索更合理的调度策略是未来一个重要方向。 适用场景 请参见X-Engine最佳实践。 如何使用X-Engine 请参见使用X-Engine引擎。 后续发展 作为MySQL的存储引擎,持续地提升MySQL系统的兼容能力是一个重要目标,后续会根据需求的迫切程度逐步加强原本取消的一些功能,例如外键,以及对一些数据结构、索引类型的支持。 X-Engine作为存储引擎,核心的价值还在于性价比,持续提升性能降低成本,是一个长期的根本目标,X-Engine还在Compaction调度、缓存管理与优化、数据压缩、事务处理等方向上进行深层次的探索。 X-Engine不仅仅局限为一个单机的数据库存储引擎,未来还将作为自研分布式数据库POLARDB分布式版本的核心,提供企业级数据库服务。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-08 13:24:40 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0

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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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前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0

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达达O2O后台架构演进实践:从0到4000高并发请求背后的努力:报错

kun坤 2020-06-09 15:20:48 4 浏览量 回答数 1
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