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某大型银行跨区域 Pulsar 集群网络问题分析报告

背景 Pulsar 作为下一代云原生分布式消息与流处理平台,凭借其高吞吐、低延迟、强一致性和高度可扩展 的架构设计,已在全球范围内被众多头部企业广泛采用为关键基础设施。自成为 Apache 顶级项目以来,Pulsar 经历了大规模生产环境的充分验证,尤其适用于云原生部署环境,支持多租户、弹性扩缩容和无缝容器化集成。然而,其精密而先进的架构在带来强大功能的同时,也增加了系统操作与问题定位的复杂性。 谙流科技自 Pulsar 项目早期阶段便深度参与其生态建设,核心团队在 Apache Pulsar 和 Apache BookKeeper 的研发、运维与优化方面积累了丰富的实战经验。凭借对 Pulsar 底层机制的深刻理解,团队积累了深厚的实践经验,能够高效应对各类复杂场景下的技术挑战。 问题诊断 问题:Consumer 消息拉取故障、机架感知 Bookies 节点数不足;集群网络连接超时,导致集群严重无法使用。 诊断 :跨区域(下文简称为跨AZ)的 Pulsar 集群网络问题的根本原因是防火墙较短的探活周期断开了 Pulsar 和 BookKeeper 的 TCP 连接。 TCP 保活(T...

一文解码百度地图ETA

你有没有这样的体验?导航说30分钟能到,结果真的一分不差? 有时候导航告诉你要绕行5分钟的路,其实省下了20分钟的堵车。 这些神奇的“预知能力”,就是我们常听到的 ETA(Estimated Time of Arrival,预计到达时间),别看它们只是一个个数字,其实背后藏着一整套复杂又高效的技术体系。 百度地图 ETA 到底是怎么精准计算出来的呢? 【AI地图 Tech 说】第二期将为你揭开奥秘! 01 基础介绍 ETA 预测的本质,就是给定出发地、目的地和出发时间后,预测驾车所需的时间。例如,当你在某个时间 T 请求路线(如 Route = a→b→c→d→e)时,ETA 系统便开始计算驾车预计行驶的时长。 百度地图 ETA(未来出行)是地图导航的基础功能,其技术演进共经历了四个发展阶段。 ▎ 1.0时代:静态 ETA(2010年前) 最初,百度地图 ETA 功能的计算方式极为简单,仅通过距离除以限速得出。然而,这种方式计算出的结果误差常常超过30%,一旦遭遇交通拥堵状况,更是完全无法应对,由此引发了用户的诸多吐槽。 ▎ 2.0时代:动态 ETA(2010-2015年) 百度地图首...

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