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通过 MapReduce 降低服务响应时间

在微服务中开发中,api网关扮演对外提供restful api的角色,而api的数据往往会依赖其他服务,复杂的api更是会依赖多个甚至数十个服务。虽然单个被依赖服务的耗时一般都比较低,但如果多个服务串行依赖的话那么整个api的耗时将会大大增加。 那么通过什么手段来优化呢?我们首先想到的是通过并发来的方式来处理依赖,这样就能降低整个依赖的耗时,Go基础库中为我们提供了WaitGroup工具用来进行并发控制,但实际业务场景中多个依赖如果有一个出错我们期望能立即返回而不是等所有依赖都执行完再返回结果,而且WaitGroup中对变量的赋值往往需要加锁,每个依赖函数都需要添加Add和Done对于新手来说比较容易出错 基于以上的背景,go-zero框架中为我们提供了并发处理工具MapReduce,该工具开箱即用,不需要做什么初始化,我们通过下图看下使用MapReduce和没使用的耗时对比: 相同的依赖,串行处理的话需要200ms,使用MapReduce后的耗时等于所有依赖中最大的耗时为100ms,可见MapReduce可以大大降低服务耗时,而且随着依赖的增加效果就会越明显,减少处理耗时的同时并不会...

TDengine助力顺丰科技大数据监控改造

作者:尹飞 小T导读 :顺丰科技大数据集群每天需要采集海量监控数据,以确保集群稳定运行。之前虽然采用了OpenTSDB+HBase作为大数据监控平台全量监控数据的存储方案,但有不少痛点,必须对全量监控数据存储方案进行改造。通过对IoTDB、Druid、ClickHouse、TDengine等时序数据存储方案的调研,最终我们选择了TDengine。大数据监控平台采用 TDengine 后,在稳定性、写入性能、查询性能等方面都有较大的提升,并且存储成本降低为原有方案的1/10。 场景与痛点 顺丰科技致力于构建智慧大脑,建设智慧物流服务,持续深耕大数据及产品、人工智能及应用、综合物流解决方案等领域,在中国物流科技行业处于领先地位。为了保证各类大数据服务的平稳运行,我们围绕OpenFalcon搭建了大数据监控平台。由于OpenFalcon本身采用的是rrdtool作为数据存储,不适合做全量监控数据的存储,于是我们采用了OpenTSDB+HBase作为大数据监控平台全量监控数据的存储方案。 目前整个平台平均写入数十亿条/天。随着大数据监控平台接入的数据量越来越大,我们有很多痛点需要解决,包括依...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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