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从 1 秒到 10 毫秒!在 APISIX 中减少 Prometheus 请求阻塞

本文介绍了 Prometheus 插件造成长尾请求现象的原因,以及如何解决这个问题。 作者屠正松,Apache APISIX PMC Member。 原文链接 现象 在 APISIX 社区中,曾有部分用户陆续反馈一种神秘现象:部分请求延迟较长。具体表现为:当流量请求进入一个正常部署的 APISIX 集群时,偶尔会出现部分请求有 1 ~ 2 秒的延迟。用户的 QPS 规模大概在 1 万,但是这种异常请求非常少见,每隔几分钟就会出现 1 ~ 3 次。一些用户在 issue 中也提供了捕获到的延迟较长的请求。从这些截图中可以看出,确实有请求延迟较高,甚至可以达到秒级别。 这种现象伴随着另一种现象:某个 worker 进程的 CPU 占用率达到了 100%。 开发团队通过不同渠道与这些反馈的用户沟通得知,这个现象发生的条件是: 开启 prometheus 插件,并且有 Prometheus Exporter 访问 APISIX 的 endpoint /apisix/prometheus/metrics 来采集指标; prometheus 插件统计的 metrics 的数量达到一定规模,通常是上...

面向状态机编程:复杂业务逻辑应对之道

作者:京东零售 樊思国 一、背景 在研发项目中,经常能遇到复杂的状态流转类的业务场景,比如游戏编程中NPC的跳跃、前进、转向等状态变化,电商领域订单的状态变化等。这类情况其实可以有一种优雅的实现方法:状态机。如下图,是操作系统对进程调度的状态机: 图 操作系统进程调度状态机 二、实现方式 面对以上场景,通常情况下的实现有以下几种,下面分别比较它们适用范围和优缺点: 2.1 if/else 优点:实现简单、直观。 缺点:状态多了代码可读性,业务与状态判断深度耦合,维护和扩展困难。 2.2 状态模式 状态模式类图及使用方式如下: public class StatePatternDemo { public static void main(String[] args) { Context context = new Context(); StartState startState = new StartState(); startState.doAction(context); System.out.println(context.getState().toString(...

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