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ADBPG优化基础（二）SQL优化
承接上一篇，这次跟大家分享一些与SQL优化相关的经验，希望能够帮助大家了解如果更有效率的使用ADBPG数据库。ADBPG数据库使用基于成本（cost-based）的优化器，像其他的数据库一样，在生成计划时会考虑联接表行数、索引、相关字段基数等因素，除此之外，优化器还会考虑数据所在的segment节点...
链路追踪（Tracing）其实很简单——链路功能进阶指南
经过前面两章的学习，小玉已经熟练掌握分布式链路追踪的基础用法，比如回溯链路请求轨迹，定位耗时瓶颈点；配置核心接口黄金三指标告警，第一时间发现流量异常；大促前梳理应用上下游关键依赖，联系相关方协同备战等等。随...
OpenSergo/MSE & CloudWeGo 共同保障微服务运行时流量稳定性
微服务运行时稳定性的问题微服务的稳定性一直是开发者非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化，服务之间的依赖关系变得越来越复杂，业务系统也面临着巨大的高可用挑战。大家可能都经历过以下的场景：演唱会抢票瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载，load 飙高，用户无法正常下单；在线选...
泛娱乐直播平台的数据库选型和场景解决方案
直播平台的数据库选型要考虑流量波动、数据规模和实时性需求，如使用Redis的Sorted Set处理实时排行榜，List处理用户关注列表，使用分布式数据库PolarDB-X处理核心业务数据，AnalyticDB进行大数据分析。通过这些技术和策略，直播平台能够应对复杂的业务需求和流量挑战。
全面容器化之后，来电科技实现微服务治理
MSE 服务治理帮助我们系统以很低的成本无侵入的方式快速实现了全链路灰度能力，进一步提升了我们系统的稳定性，让我们新需求的迭代上线更加地安心。-- 来电科技架构师 汤长征
安全防御四部曲---检测实践方案 （多产品结合）
本次方案主要是针对阿里云国际站客户，企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测（Detection）部分，会具体介绍涉及使用产品配置，FAQ等等，同时对整体的理论框架进行简单的介绍，帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况，更好的建立整体性的概念。
MSE服务治理最佳实践：基于Ingress-nginx网关实现全链路灰度
微服务架构下，有一些需求开发涉及到微服务调用链路上的多个微服务同时改动。通常每个微服务都会有灰度环境或分组来接受灰度流量。我们希望进入上游灰度环境的流量也能进入下游灰度的环境中，确保1个请求始终在灰度环境中传递。即使这个调用链路上有一些微服务应用不存在灰度环境，那么这些微服务应用在请求下游应用的时候依然能够回到下游应用的灰度环境中。我们通过 MSE 提供的全链路灰度能力，可以在不需要修改任何业务代码的情况下，轻松实现上述所说的全链路灰度能力。
真·异地多活架构的实现用PolarDB-X
今天我们这篇文章重点来说一下，对于一个分布式数据库，在异地多活架构中，起到了一个什么样的角色；对于其中的问题，解法是什么。
