最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评估测试。 首先,根据主流 JSON 库 API,我们将它们的使用方式分为三种:- **泛型(generic)编解码**:JSON 没有对应的 schema,只能依据自描述语义将读取到的 value 解释为...
应用往往仅仅是较薄的一层,如果这个时候继续沿用传统 APM 观测方案,会存在大量的盲点,在问题发生时可能只能看到应用层的问题表象,而无法快速定位根因。传统的容器网络观测方案通常只关注自身维度, **缺乏上... 传统基于 cadvisor 的容器观测方案只能看到 Kernel 主动暴露的数据,而 Kernel 对于 **微服务层面的隔离和可观测性** 还不太够,如果需要深入内核进行插桩,传统的方式可能会需要重新编译内核,成本和风险极高。*...
也需要等待下一轮扫描才能被访问到。当集群任务数量增多,每一轮扫描文件的耗时以及元信息内存占用都会增加,这也要求服务有越来越高的资源配置。如果通过拆分 event log 路径来缩小单实例的压力,需要对路由规则进... 绝大多数情况下我们只关心任务的最终状态,而无需关心引起状态变化的具体 event。因此,我们可以只将 `KVStore` 持久化下来,而不需要存储大量冗余的 event 信息。此外,`KVStore`原生支持了 Kryo 序列化,性能明显于 J...
> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Servi... 绝大多数情况下我们只关心任务的最终状态,而无需关心引起状态变化的具体 event。因此,我们可以只将 `KVStore` 持久化下来,而不需要存储大量冗余的 event 信息。此外,`KVStore`原生支持了 Kryo 序列化,性能明显于 J...
每个副本在 Data Node 上都以文件的形式存储,元信息在启动时被加载到内存中。Data Node 会定时向 Name Node 做心跳汇报,并且周期性将自己所存储的副本信息汇报给 Name Node。这个过程对 Federation 中的每个集群都是独立完成的。在心跳汇报的返回结果中,会携带 Name Node 对 Data Node 下发的指令。例如,需要将某个副本拷贝到另外一台 Data Node,或者将某个副本删除等。## **发展阶段**在字节跳动,随着业务的快速发展,HDFS...
会收集一些轻量的统计信息和结果一起返回给 Coordinator 帮助优化器更新统计信息。## 并发控制Krypton 使用了静态和动态相结合的方式来决定 Query 执行的并发度。1. 在 Plan 阶段,Optimizer 会根据 Data Se... 其中只有一个 Zone 是可写的,新写入的数据会顺序的追加写在当前可写 Zone 中,这可以减少 SSD 内部的写放大。因为在 ZonedStore 中,大部分的 Cache Item 都大于 4kb, 这让我们可以把所有 Items 的索引放在内存中来加...
也需要等待下一轮扫描才能被访问到。当集群任务数量增多,每一轮扫描文件的耗时以及元信息内存占用都会增加,这也要求服务有越来越高的资源配置。如果通过拆分 event log 路径来缩小单实例的压力,需要对路由规则... 绝大多数情况下我们只关心任务的最终状态,而无需关心引起状态变化的具体 event。因此,我们可以只将 `KVStore` 持久化下来,而不需要存储大量冗余的 event 信息。此外,`KVStore`原生支持了 Kryo 序列化,性能明...
会收集一些轻量的统计信息和结果一起返回给 Coordinator 帮助优化器更新统计信息。 **并发控制**Krypton 使用了静态和动态相结合的方式来决定 Query 执行的并发度。1. 在 Plan 阶段,Optimize... 其中只有一个 Zone 是可写的,新写入的数据会顺序的追加写在当前可写 Zone 中,这可以减少 SSD 内部的写放大。因为在 ZonedStore 中,大部分的 Cache Item 都大于 4kb, 这让我们可以把所有 Items 的索引放在内存中来加...
它早期的定位是为内部应用提供快捷高效的服务部署方案,专注于服务的生命周期管理,如创建、升级、回滚、高可用、弹性扩展的容器服务,该阶段的宗旨是快速地支持研发效率、服务易迁移、可观测性等基础能力。**2017 年:启动全面云原生化改造**。在这一阶段,我们完成了今日头条、抖音、西瓜视频等微服务的全量上容器,同时基于自研云平台基础,我们构建并完善了服务框架(Golang 为主)、Mesh 平台、流量平台、监控告警等基础设施。...
实现更快捷的服务响应和便捷的就近接入,极大缓解中心算力和网络的压力。同时,边缘计算节点能保障业务实现更靠近用户的低时延接入和更加广域的业务覆盖,在边缘计算技术方案中,还支持更加精准的网络感知能力,以便业... 跟大家分享一下我们对边缘计算的定义,我们把**从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算的范畴,包括:现场边缘、近场边缘、云边缘三层,** **覆盖5-40ms时延范围**,分别提供从用户现场到本地城市节点和区域中...
> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 绝大多数情况下我们只关心任务的最终状态,而无需关心引起状态变化的具体 event。因此,我们可以只将 `KVStore` 持久化下来,而不需要存储大量冗余的 event 信息。此外,`KVStore`原生支持了 Kryo 序列化,性能明显于 J...
实现更快捷的服务响应和便捷的就近接入,极大缓解中心算力和网络的压力。 同时,边缘计算节点能保障业务实现更靠近用户的低时延接入和更加广域的业务覆盖,在边缘计算技术方案中,还支持更加精准的网络感知能... 跟大家分享一下我们对边缘计算的定义,我们把 **从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算的范畴,包括:现场边缘、近场边缘、云边缘三层,覆盖5-40ms时延范围** ,分别提供从用户现场到本地城市节点和区域中心...
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造 。Wherehows架构相对简单,采用Backend + ETL的模式。初期版本,主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架,自研实现前后端的功能模块。随着字节跳动业务的快速发展, 公司内各类存储引擎不断引入,数据生产者和消费者的痛点都日益明显。之前系统的设计问题,也到了需要解决的阶段。具体来说:- 用户层面痛点: - 数据生产者: 多引擎环境下,没有便捷、友好的数据组织形式,来一站式的管理...