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阿里云弹性计算SRE实践:亿级调用量下的预警治理六要素

# 一分钟精华速览 # 作为阿里云最大最核心的云产品,阿里云弹性计算(ECS)是阿里巴巴经济体以及其它部署在 ECS 上的云产品的底座,同时也支撑着国内外非常多的业务,其贡献和重要性有目共睹。由于阿里内部的经济体上云和云计算普及,ECS 对外的 OpenAPI 调用量每年都出现大幅增长,这意味着在保证亿级调用量稳定的前提下,系统每年都会面临新的稳定性挑战。 在 ECS 现有的SRE体系中,预警治理是稳定性治理中非常重要的一环,那么在日常预警治理中,我关注的预警6要素都包含哪些内容?关键内容提炼看这里: 1、准确:预警本身准确并正确通知 2、适时:适时通知、适时应急 3、详尽:给出影响范围、上下文和诊断信息 4、恢复:隔离、止血、自愈 5、覆盖:按模板自动覆盖 6、度量:通过数据统计做负熵 7、实践总结:用工程方式实现自动化治理 作者介绍 阿里云弹性计算管控SRE-佐井 TakinTalks社区专家团成员,10年SRE工作经验,先后就职于美团RD、飞猪机票搜索业务、优酷会员等,现就职于阿里云弹性计算管控SRE团队。 温馨提醒:本文约5000字,预计花费9分钟阅读。「Takin...

社区收藏缓存设计重构实战

原创 Sky 得物技术 一、背景 社区收藏业务是一个典型的读多写少的场景,社区各种核心Feeds流都需要依赖用户是否收藏的数据判断,早期缓存设计时由于流量不是很大,未体现出明显的问题,近期通过监控平台等相关手段发现了相关的一些问题,因此我们针对这些问题对缓存做了重构设计,以保障收藏业务的性能和稳定性。 二、问题分析定位 2.1 接口RT偏大 通过监控平台查看「判断是否收藏接口」的RT在最高在8ms左右,该接口的主要作用是判断指定单个用户是否已收藏一批内容,其实如果缓存命中率高的话,接口RT就应该趋近于Redis的RT水平,也就是1-2ms左右。 (图中有单根尖刺,这个具体问题要具体分析优化,我们这里主要阐述整体水平的优化) 2.2 Redis&MySQL访问QPS偏高 通过监控平台可以看到从上游服务过来的收藏查询QPS相对访问Redis缓存的QPS放大了15倍,并且MySQL查询的最高QPS占上游访问量接近37%,这说明缓存并没有很高的命中率,导致回表查询的概率还是很大。 QPS访问量见下图: Redis访问量 MySQL访问量 基于以上分析我们现在有了明确的优化切入点,接下...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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