实现定时任务的六种策略
这篇文章,我们聊聊实现定时任务的六种策略。1 自定义单线程上图中,我们启动一个线程,该线程无限循环执行,每隔20毫秒执行业务代码。这种方式非常简单易用,在很多中间件中得到广泛应用。2 JDK ScheduledExecutorServiceScheduledExecutorServic
【升职加薪秘籍】我在服务监控方面的实践(1)-监控蓝图
如何对线上服务进行监控,内容涉及到的指标设计,软件配置,监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里,这是一套非常适合中小企业的监控体系
【云原生 • Prometheus】图解Prometheus数据抓取原理
discovery模块利用各种服务发现协议发现目标采集点,并通过channel管道将最新发现的目标采集点信息实时同步给scrape模块,scrape模块负责使用http协议从目标采集点上抓取监控指标数据。
如何修改 Nginx 源码实现 worker 进程隔离
最近我们线上网关替换为了 APISIX,也遇到了一些问题,有一个比较难解决的问题是 APISIX 的进程隔离问题。
【全网首发】盘点低延时网络架构中使用的那些黑科技!
大家好,我是飞哥!最近我简单研究了一下低延迟网络架构,今天和大家分享分享。谈到优秀的低延时网络架构,大家首先可能想到的是各家互联网大厂,比如腾讯阿里字节,总会觉得大厂做的肯定最好。但其实在在一般的互联网应用中,用户虽然也讨厌卡顿,但整体上来对延迟其实并不算太敏感,只要按钮点下后一秒之内能响应,用户
存储优化补充篇:Explain索引优化实操
Part1、项目背景介绍看过上一篇文章的同学应该还记得在叙述索引原理和实际案例的时候,我们列举了一个阿里分布式事务中主事务表的例子。巧了,前段时间因为业务需求,我们开发了一个长事务一致性引擎用来应对广告体系中的计费时数据上下游一致性问题,其中也涉及了一个类似这样的表。然而,最近迭代进行代码走查
高并发系列:存储优化之也许可能是史上最详尽的分库分表文章
Part1、库表会在哪天到达瓶颈?1.1苏宁拼购百万级库表拆分之前苏宁拼购,苏宁易购旗下的电商App,18年7月累计用户突破3000万。面对千万级日活 + 千万级日新增SKU + 千万级日均订单,拼购的单库每天增长数据超1亿,峰值10万QPS并发,每个月要搞一次数据迁移。庞大的数据量,对数
高并发存储优化篇:诸多策略,缓存为王
Part1、缓存是什么1.1存储宕机的致命代价2015年5月28号,携程网站和APP全面瘫痪持续12小时,数据库被物理删除的消息在朋友圈风传。按上季度财报估算,此次宕机直接影响携程营收大约1200w美元,携程股价也大跌11%。这还只是发生在互联网刚刚普及的2015年。如果发生在现在。。。据公司
【译】Maven 实现高可用性 (HA) 的 7 个小技巧
每家公司都喜欢 HA,仅仅是因为它使他们的服务在任何给定时间都可用且更可靠。以下是实现 HA 的七个技巧。
高并发系列:架构优化之从BAT实际案例看消息中间件的妙用
1、是什么?为什么?1、什么是消息队列说到Java中的队列应该都不会陌生。其具有通过先进先出,或者双端进出的方式进行数据管理;通过阻塞以达到自动平衡负载的功能。消息队列之所以以队列命名,起初也是因为其功能和操作,和java的本地队列有相似之处。所以,我们可以简单的认为消息队列就是为了满足分布式
高并发系列:垂直性能优化之细说负载均衡
高并发是业务发展到一定阶段必须面对的问题,那么面对高并发的问题,我们可以从哪些方面入手优化呢?垂直性能优化 [包含整体层面的负载均衡、中间件异步化、存储优化、代码层面调优、jvm容器调优等等]整体可用性优化 [包含服务治理、服务保护、可靠性保障、生产验证、故障演练等等]水平扩展提升 [包含分
【译】Java、Go 和 Python三种语言的多线程性能比较
通过经典矩阵乘法算法、快速排序算法和康威生命游戏的并行实现,分析和比较 Java、Go 和 Python 使用它们的并行工具解决几种算法的性能。
【译】比较低延迟消息队列中的持久性方法
Chronicle Queue Enterprise 的一个重要特性是支持跨多个服务器的 TCP 复制,以确保应用程序基础架构的高可用性。
祖传代码如何优化性能?
hello大家好呀,我是小楼~今天又带来一次性能优化的分享,这是我刚进公司时接手的祖传(坏笑)项目,这个项目在我的文章中屡次被提及,我在它上面做了很多的性能优化,比如《记一次提升18倍的性能优化》这篇文章,比较偏向某个细节的优化,本文更偏向宏观上的性能优化,可以说是个老演员了。背景为了新
近期业务大量突增微服务性能优化总结-4.增加对于同步微服务的 HTTP 请求等待队列的监控
最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问

有开始,就会有进​步!

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