TPP多租户隔离之资源清理-低调大师

TPP多租户隔离之资源清理

2018-02-06 713

双11的时候TPP引入了ajdk多租户，对场景的cpu进行隔离，参考文章《TPP稳定性之场景隔离和多租户》。文章中对tpp提供给算法方案的二方服务客户端进行改造，这些共享的二方服务注入root租户的threadfactory，将共享服务与方案进行隔离，共享服务运行在root租户中。这样算法方案里不会有线程，这样不用担心资源泄漏，因为tpp方案是热部署的，新的方案instance构建并预热，然后替换旧的方案instance，旧的方案classloader没有被引用，系统会自动回收。

随着场景的增多，除了算法团队，业务工程团队也开始接入，他们都有自己业务相关的二方服务或二方包的需求，tpp维护几千个场景和几百个二方服务是有点力不从心了。任何一个场景提出的二方服务接入或着二方服务jar包升级都需要tpp走发布流程发布gla

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近日，阿里中间件（Aliware）的企业级分布式应用服务EDAS宣布再次升级，全面支持Spring Cloud应用。今后，使用Spring Cloud开源框架的应用可以实现0代码修改，即能在EDAS上平滑运行。目的是帮助更多用户有效节省开发运维成本，提升开发效率。了解更多详情，欢迎点击：https://www.aliyun.com/aliware/hotproducts/edascase5?spm=5176.11108237.958652.1.4f041266rIQ4g4 也可以点击参与云栖社区“聚能聊”话题讨论，畅所欲言：https://yq.aliyun.com/roundtable/65003?spm=a2c4e.11155435.0.0.3275f6a1jCIzFF

2018-02-06

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2018-02-06

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