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微服务架构设计基础之立方体模型

背景 对于现在的微服务架构的应用来说,对大量并发的及时响应是一项制胜能力。据用户行为分析平台统计,随行付的某一款APP产品每日请求就达到上千万次用户请求、加解密服务3000万次/日等等。这些微服务每时每刻在处理如此高强度的请求,对数据层的应对能力要求极高。如果我们把对速度的需求放在复杂的分布式数据架构背景下,是很难想象如何让应用应对如此巨大的数据访问量的。但很幸运,我们有方法做到。即立方体模型。 立方体模型 可扩展的分布式系统架构设计有一个朴素的理念,就是:通过加机器就可以解决容量和可用性的问题。 对于一个迅速增长的应用而言,容量和性能是首当其冲要面临的问题。但随着时间的向前推移、应用规模不断的快速增长,除了面对性能与容量的问题外,还需要解决功能与模块数量上增长带来的系统复杂性问题、业务变化带来的差异化服务问题等。而多数情况下应用设计之初出于诸多因素的考量,并没有充分考虑或在设计之初就将此类问题提上日程,导致系统的重构成为常态,从而影响业务交付能力。对此,「架构即未来」一书中提出了更加系统的可扩展模型,可扩展模型是一个富有启发性的方法,描述了微服务三个维度的扩展方法,可以通过它来了解微...

【MySQL经典案例分析】 Waiting for table metadata lock

本文由云+社区发表 一、 问题是这样来的 ​ 2018年某个周末,接到连续数据库的告警,告警信息如下: 二、 苦逼的探索过程 1、总体的思路 看到too many connection的报错信息,基本上可以把问题定位在: (1)机器负载飙升,导致SQL执行效率下降,导致连接推积 (2)业务访问量突增(或者有SQL注入现象),导致连接数打满 (3)出现“死锁”或者锁竞争严重,导致大量SQL堆积 2、排查过程 (1)机器的各项性能指标都显示正常, 没有出现高负载现象,暂时先排除了这种原因 (2)查看监控信息,发现在连接数打满的时间点前并没有访问量突增的趋势,同时通过检查告警信息并没有发现有注入工单 (3)最后上到服务器上查看下SQL的执行情况 查看show full processlist; ​ 大量的请求都是在“Waiting for table metadata lock”,可以分成三类请求: Select请求 Rename请求 Sleep请求 ②分析Waiting for table metadata lock ​ 一般来说常见的“Waiting for table metadata...

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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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