Spring Cloud 是基于 Java 构建的微服务体系,在 Spring 和 Java 社区不停迭代的过程中,出现了一股全新的力量。2014 年 6 月 7 日,Kubernetes 首次发布,当时还有 Docker Swarm、Mesos 这些调度平台互相竞争。... 一些新兴客户会面临一个问题:对于基于 Java 的业务应用,开发的时候选择哪种模式更好?对于这个问题,现在我们更推荐使用 Kubernetes,因为 Kubernetes 是一个语言无关的平台。Spring Cloud 虽然是 JVM 体系,但是离开...
我们来定位程序中的很多问题,它就是**pprof** **。**# pprof简介pprof提供运行时程序的profiling,profiling一般翻译为画像。在互联网中,各个app一般都会有自己的用户画像,用户画像会包含年龄、性别、视频偏好等多项特征,从而更方便的为用户去推荐用户可能会感兴趣的内容。而计算机领域的profile指的就是进程的运行时特征,一般会包括CPU、内存、锁等多项运行时特征,从而让我们更方便的去优化我们程序的性能。golang是一个非...
若是对于系统访问并发高,业务数据量非常之大的话,除了系统前后台代码本身质量优化之外,服务器配置(物理机or虚拟机or云主机)还可选择更高配些! Ok,now,有了这些前提条件,接下来开始**安装部署**我们**译点笔记... 若是没有用户:新增用户yd(为减少对操作系统的影响以及安全问题,不建议以root系统用户来安装和运行ES实例,可按下述创建一个专用的用户) 为yd用户创建密码:passwd yd赋权:yd用户能够访问ES相关文件夹chown -R yd...
完备的应用健康性和数据指标的监控非常重要,通过采集准确的监控指标、配置合理的告警机制,我们能够提前或者尽早发现问题,并做出响应、解决问题,进而保证产品的稳定性,提升用户体验。过去单体服务或者微服务时代,对我们 JavaBoy 来说,或是通过 SpringBoot 的 Actuator 模块实现了本地应用的监控与管理,或者通过 javamelody 对 Tomcat 应用进行线程级别的监控(参考我另一篇文章:《[一文看懂:性能监控神器JavaMelody](https://xie...
解决恐惧最好的方式就是直面恐惧,凡是过往,皆为终章,愿2023我们能拨雪寻春,烧灯续昼,和光同尘,与时舒卷。## 一 前言### 1.1 背景自2020年至今,众多传统行业都受到疫情的冲击,据IDC相关报告,疫情期间,终端消费... 多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运...
专业技术资格认定和专业技术水平测试。详细介绍可参见官网:[www.ruankao.org.cn](https://www.ruankao.org.cn/introduction)。获得软考高级证书的好处:- **职称评选**:属于高级从业资格证,类似于注册会计师,此... 它们之间是如何进行系统集成的,如何进行系统迁移和系统迭代,信息系统如何支撑企业的发展,如何建设电子商务等。信息系统如何服务企业、个人、政府,这些概念虽然很抽象,但我认为这也是一个系统架构师应该掌握的知识,...
设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数... 意味着用户可以接入任意一个服务节点(当然如果有需要,也可以隔离开),并且可以水平扩展,意味着平台具备支持高并发查询的能力。- **元数据服务**元数据服务(Catalog Service)提供对查询相关元数据信息的读写。...
开放式平台及生态都是非常正确明智的选择 **;** 但是进入**业务重构期,面向业务需要提供整体性一体化的平台,** 而不是一个碎片化的功能部件,不是所有公司都具备组装及调优能力,这时候平台的价值就会被重复的组装及... 竞争力**;还有从容器,微服务到无服务技术,平台能力几乎应有尽有,貌似全部就绪,好像就只差最理想的应用迁入即可;但是在实际的使用及推广过程,与喧嚣的社区相比,云原生的价值被**疲于应对平台各种诡异问题**,**兼容新...
但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, ... 系统需要能够满足百万级别的并发和毫秒级别的时延需求。1. 数据强一致。我们的客户希望数据能够实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。1. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下...
结合边缘云快速发展期间遇到的各种问题和挑战,分享了**火山引擎边缘云网的全球基础设施,融合开放的云网技术体系以及未来火山引擎边缘云网的发展展望**。迄今为止,云计算已经发展了近二十年,成为了事实上的社会基础设施。5G时代到来后,消费互联网开始不断向产业互联网延伸,涌现了物联网、车联网等大流量、低延迟、高并发的场景。原有云端的架构难以满足新场景下产生的各种需求,这促进了算力持续下沉,数据落至边缘。随着边缘云在...
ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享... 之后再调度Join这个Stage,因为Join的Stage依赖于左右表的Stage。**第二种是AllAtOnce策略,**先计算每个Stage的相关信息,后一次性调度所有Stage。相比而言,这两种策略是在容错、资源使用和延时上去做取舍。第...
云边混合部署支持终端用户优先接入本地节点,解决中心部署模式下的网络时延与不稳定问题,保证服务体验的一致性。2. 第二,**提升系统整体容量与并发能力**,云边混合部署模式采用分布式业务架构,将业务进行拆分,通... 它跟终端用户体验是强相关性。我们把终端用户至云中心中间的区域都归类为边缘计算区域,然后再根据区域的特性,分为了三类:- 第一类,现场边缘,即在用户数据产生的现场部署算力资源,可以直接提供边缘计算的资源服...
同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业规模的扩大,会带来越来越严... 因为我们增大了单个 Task 处理的数据量,恰好这个作业又使用了 Combine 算子,所以它整体的 Shuffle 量有所降低,从 300G 降低到了 68G。因为增大了这个 Chunk Size,也就是降低了这个作业的并发度,从而减小了整个 S...