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SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 — 高可用(容量评估)

前言 本文是《SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践》的第11期,从前面两期开始我们进入到了高可用专题,分别介绍了流量防护和故障演练相关内容。本文将从另一个视角介绍如何保障业务高可用性:即业务准备阶段,提前进行线上的瓶颈定位和容量评估,以便更低成本、更高效/真实的发现系统瓶颈点,做到最精确的容量评估。 高可用体系介绍 首先来介绍下高可用体系,应用生命周期的高可用都有哪些策略、分别可以实现什么能力呢? 从上图示意中可以看出,应用生命周期的整个过程中,都有响应的高可用策略,如前面2期介绍的 流量防护即为线上运行时的线上管控相关策略,混沌工程即为系统演练的相关策略。而全链路压测即为规划阶段的重要策略,其包括线上压测(即环境选择)、容量规划(即压测实施)、弹性伸缩(即生态内联动)。以下将重点介绍容量评估的重要性,以及如何实施压测来实现容量评估。 为何要进行容量评估 关于容量评估的重要性及必要性已经是个老生常谈的问题了,分别从技术角度和业务战略角度总结如下: 容量评估的目的自然是解决容量问题,如新业务上线前的准备,大型营销活动的准备等等。大型活动中洪峰流量引起的系统表...

《深入探索Android热修复技术原理》实体书正式出版!给你一个更充实全面的热修复技术视角

热修复技术,可以看作 Android 平台发展成熟至一定阶段的必然产物。随着移动端业务复杂程度的增加,传统的版本更新流程显然无法满足业务和开发者的需求,热修复技术的推出在很大程度上改善了这一局面。 热修复技术近年来的飞速发展,尤其是在 Instant Run 方案推出后,各种热修复技术百花齐放,国内大部分成熟的主流 App 都拥有自己的热更新技术,像手淘、微信、QQ、 饿了么、美团等。可以说,一个好的热修复技术,将为你的 App 助力百倍。对于每一个想在 Android 开发领域有所造诣的开发者,掌握热修复技术更是必备的素质。 虽然方案很多,但是深入系统地讲解热修复技术细节的书籍基本没有,市场上国内外的各种 Android 书籍大部分只是泛泛地囊括 Android 开发的基础知识,基本都没有包含热修复技术的章节,最多只是一笔带过。即使有很多开源的热修复方案,要自己硬啃代码还是要花费不少时间和精力。如果只有开源代码就足够的话,为什么还需要这么多技术书籍和文档呢?与其看一个晦涩难懂的项目,不如找一本专业翔实的书,这将会帮助你更系统、全面地理解这项技术涉及的难点与关键点。 出于回馈业界的考虑...

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