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TPP多租户隔离之资源清理

  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

WeexConf 2018干货系列|Weex技术演进第二篇

饮源 阿里巴巴技术专家 既昨日给大家介绍了过去一年里Weex业务规模不断扩大,业务复杂度不断上升,给Weex带来了哪些技术挑战,以及Weex在技术架构和设计上做了哪些升级来应对这些挑战。 今天,我们会从内核角度切入,为大家继续带来Weex技术演进之路的分享。 内核挑战 随着Weex业务规模的扩大和业务覆盖场景的丰富,Weex 不仅在性能稳定性上面临越来越大的挑战,在安全隔离方面,也遇到前所未有的风险。 性能方面:例如,去年的“双11”和今年“双11”主会场规模对比,去年整个会场的JS Bundle大小控制在250K以内,今年主会场页面平均达到500K+,业务复杂度增加了接近2倍,Weex 的加载性能跟JS bundle 的大小基本成正相关; 稳定性方面:业务场景覆盖面的提升,从原来的偏展示的场景到偏交互场景的业务,以及一些常规业务的接入;新的

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