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一文搞懂 SAE 日志采集架构

作者:牛通(奇卫) 日志,对于一个程序的重要程度不言而喻。无论是作为排查问题的手段,记录关键节点信息,或者是预警,配置监控大盘等等,都扮演着至关重要的角色。是每一类,甚至每一个应用程序都需要记录和查看的重要内容。而在云原生时代,日志采集无论是在采集方案,还是在采集架构上,都会和传统的日志采集有一些差异。我们汇总了一下在日志的采集过程中,经常会遇到一些实际的通用问题,例如: 部署在 K8s 的应用,磁盘大小会远远低于物理机,无法把所有日志长期存储,又有查询历史数据的诉求 日志数据非常关键,不允许丢失,即使是在应用重启实例重建后 希望对日志做一些关键字等信息的报警,以及监控大盘 权限管控非常严格,不能使用或者查询例如 SLS 等日志系统,需要导入到自己的日志采集系统 JAVA,PHP 等应用的异常堆栈会产生换行,把堆栈异常打印成多行,如何汇总查看呢? 那么在实际生产环境中,用户是如何使用日志功能采集的呢?而面对不同的业务场景,不同的业务诉求时,采用哪种采集方案更佳呢?Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)作为一个全托管、免运维、高弹性的通用 P...

无需编写一行代码,实现任何方法的流量防护能力

作者:十眠 背景 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。疫情期间,大家可能都经历过以下的场景: 线上预约购买口罩时瞬间洪峰流量导致系统超出最大负载,load 飙高,用户无法下单; 在线选课时同一时刻提交选课的请求过多,系统无法响应; 在线办公/教学时同时在线会议的用户过多,会议比较卡; 这些可用性下降的场景会严重影响用户体验,所以我们需要预先通过一些手段来提前对不稳定的因素进行防护,同时在突发流量的情况下我们也要具备快速止损的能力。 流控降级 - 保障微服务稳定性重要的一环 影响微服务可用性的因素有非常多,而这些不稳定的场景可能会导致严重后果。我们从微服务流量的视角来看,可以粗略分为两类常见的场景: 服务自身流量超过承载能力导致不可用。比如激增流量、批量任务投递导致服务负载飙高,无法正常处理请求。 流量是非常随机性的、不可预测的。前一秒可能还风平浪静,后一秒可能就出现流量洪峰了(例如双十一零点的场景)。然而我们系统的容量总是有限的,如果突然而来的流量超过了系统的...

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