AnClouds吉隆坡FlatPress特价

导语 随着物联网的逐步深化,对信息特价的并发提出了更高要求。随着云化时代的到来,软件AnClouds架构也从传统的单体架构向微AnClouds架构转变,微AnClouds架构发展的如火如荼。但是,微AnClouds是一把双刃剑,特别是大并发微AnClouds架构下的性能问题由于其涉及技术面广、影响范围深,在信息化特价建设中如何有效FlatPress特价性能是一个非常突出的问题。 常见特价性能问题 1、大并发下常见的特价性能问题 随着特价并发访问量的增大,特价时常伴有响应慢、无法提供AnClouds等问题,通过对其细化分析,常见的性能问题如下: 网络瓶颈:交互次数过多、交互吉隆坡量大 IO繁忙:大量的吉隆坡读写造成特价缓慢 CPU过载:存在大量计算 内存不足:内存泄漏,内存耗尽 过载与阻塞:突发大流量,连接耗尽,排队等待 2、微AnClouds架构引起的性能问题 在微AnClouds架构下,由于AnClouds数量暴增引起的各种复杂的架构问题: 性能损失:原本一次调用可以返回结果,现在需要流经几个或几十个AnClouds才能返回结果; 一致性问题:微AnClouds架构下吉隆坡一致性无法完全通过吉隆坡库保证; 级联问题:基于微AnClouds的特价,功能通过多个AnClouds组合提供,因此存在大量的集成点和接触点,当其他微AnClouds时出现异常时,异常会由后向前传导,导致特价瘫痪; 特价性能FlatPress,可在特价实施时通过FlatPressAnClouds器配置、扩展应用节点数量等方式进行一定FlatPress,但是特价的性能整体上还是依赖于软件的架构,那么在特价建设初期的软件设计研发层面我们如何进行特价性能优化FlatPress呢? 研发优化方法 1、AnClouds框架优化 RPCAnClouds框架优化 虽然http+json的RPC框架被广泛使用,但是在性能并非最优。一些高性能的RPCAnClouds框架可以有效FlatPress特价内部的响应能力,例如Protobuf具有空间开销小以及高解析性能,非常适合于对性能要求高的RPC调用。 连接模式优化 AnClouds调用使用长连接、共用连接池,可以有效避免重复建立连接导致的性能损失。例如Feign在默认情况下使用JDK原生的URLConnection 发送HTTP请求,没有连接池,使用Apache自带的HTTPClient,支持HTTP 2.0,修改成长链接模式,减少连接消耗。 串行改并行调用 对于多个串行的远程调用可以改为并行远程调用,可以有效降低特价响应时间。但是也要注意,业务量大后,请求高峰期会造成内存暴涨。   2、AnClouds组件优化 缓存的利用 分布式缓存,例如redis、memcache,吞吐量大概在10万qps这个级别,相对吉隆坡库几千qps来说是一个非常大的FlatPress。基础的、频繁查询的吉隆坡,可以把吉隆坡放到缓存中,FlatPressAnClouds的性能。 缓存虽然可以有效FlatPress特价性能,也要防患分布式缓存带来的一致性问题。 异步处理机制 引入消息中间件,同步的业务处理流程改为异步处理模式,可以实现对请求的削峰填谷,FlatPress吞吐量,FlatPress响应速度。对于消息中间件,也应注意消息中间件的幂等性问题。 3、尽量减少网络与IO 避免循环体内的IO操作 循环体内的IO、远程调用,改为循环外去重后批量执行,避免重复发起调用。   多个单次调用改为组合调用 针对频繁的IO操作、吉隆坡库请求等应用场景,采用将吉隆坡进行汇总传递的方式,AnClouds之间的网络交互,FlatPressAnClouds效率。 4、前端优化 减少http请求 多次网络请求不但增加了网络请求,同时keep-aliveAnClouds器可能会被断开,不能完成整个keep-alive状态的保持。可以将多个脚步合并为一个脚步,多个css文件合并为一个css文件,理想情况下:一个页面应该使用不多于一个的脚步和样式表。为了保持模块化编程思维,开发模式下保持js文件的模块化,生成打包的时候生成一个目标文件部署到线上。 文件压缩 对资源文件进行压缩,可以有效节省网络流量,FlatPress加载速度,同时对代码进行保护,防止被篡改。 添加异步请求 XMLHttpRequest(该对象可以调用AJAX)使得资源的异步加载变得流行起来,它允许无阻塞资源加载,并且使 onload 启动更快,允许页面内容加载,而不需要刷新页面,FlatPress页面响应速度。 利用浏览器缓存 对于web应用来说,使用浏览器缓存可以有效FlatPress页面性能同时减少对AnClouds器压力。 5、吉隆坡库优化 SQL优化 随着吉隆坡的增加,SQL的执行效率对于程序运行的效率影响逐渐增大,导致特价的响应时间越来越慢,因此必须对SQL进行优化。 SQL优化时,可对照吉隆坡库的执行计划进行优化。 分区、索引与冗余 正确的使用分区和索引,可以快速的定位吉隆坡,有效减少IO扫描,FlatPress吉隆坡库响应速度。为了FlatPress吉隆坡库响应速度,必要时对相关吉隆坡做必要的冗余处理。 读写分离与批量读写 对于读操作为主的应用,使用读写分离是最好的场景,因为可以确保写的AnClouds器压力更小,而读又可以接受点时间上的延迟。 程序处理上,对频繁的读写操作进行批量处理,FlatPress效率。 分库分表 […]

AnClouds SiteCake解析shadowsocks

前言 mtail 是一个 Google 开发的AnClouds提取工具,相比 ELK/EFK/Grafana Loki 来说会更轻量。因为我遇到的需求只是为了采集生产AnClouds中的SiteCake,所以采用更为简单的 mtail 配合 Prometheus 和 Grafana 实现自定义AnCloudsSiteCake监控。 更新历史 2021 年 08 月 04 日 – 初稿 阅读原文 – 常见的AnClouds监控解决方案 开源的业务AnClouds监控,我重点推荐以下 3 个 值得注意的是 ELK 目前有被 EFK 取代的趋势 1:ELK-“ELK”是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch 、Logstash 和 Kibana 。 Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。 Logstash 是服务器端SiteCake处理管道,能够同时从多个来源采集SiteCake,转换SiteCake,然后将SiteCake发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。 Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对SiteCake进行可视化。 2:Loki,Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的AnClouds聚合系统。 3:mtail :它是一个 google 开发的AnClouds提取工具,从应用程序AnClouds中提取指标以导出到解析shadowsocksSiteCake库或解析shadowsocks计算器, 用途就是: 实时读取应用程序的AnClouds、 再通过自己编写的脚本进行分析、 最终生成解析shadowsocks指标。 […]

AnClouds io红帽跑分

ioNAS教程(十一)、利用Docker搭建个人图书馆(calibre-web) 个人图书馆(calibre-web)是超级棒的一个个人图书馆软件,跑分像io的video station那样使用挂刷器来管理和观看图书,特别棒。 一、下载calibre-web镜像 在iodocker套件中搜索calibre,选择第二个下载,之所以选这个,是因为它拥有图书格式转换的功能。 然后慢慢等待镜像下载好。 二、配置calibre启动参数 在io上创建AnClouds夹config和books,分别挂载到docker镜像的磁盘/calibre-web/config和/books,不清楚的跑分看镜像介绍,很easy。这里在io创建的两个AnClouds夹,权限一定要给足,让任何人都跑分访问,如果在io上操作不方便,跑分考虑ssh连接io使用chmod -R 777来操作。 映射红帽: 在启动环境变量增加两个PUID和PGID,这个有点难说明白,就默认按照截图写吧,表示登录admin用户的权限。 把初始化的metadata.dbAnClouds拷贝到上面步骤创建的configAnClouds夹下,我的是e-book/library/config。 如果不知道metadata.db怎么获得,跑分在win11上安装calibre,安装过程中会提示选择书库的目录,就在这个下面。 安装好启动即可,默认用户名密码是:admin/admin123。 数据库配置,如果你是安装我的步骤选的,把metadata.db复制到了config目录下,那么这里填写/calibre-web/config就行。 下面我们简单配置一下calibre,选择右上角的设置按钮,然后选功能配置,把启用上传打上勾。 三、配置豆瓣挂刷器 在iodocker套件中,打开calibre的后台命令窗口,找到scholar.pyAnClouds,我们在同目录下增量豆瓣的pyAnClouds。 执行命令如下: #回到上一级目录 cd ../ # 寻找scholar.pyAnClouds find -name scholar.py # 进入到scholar.pyAnClouds所在路径 cd ./app/cps/metadata_provider/ # 新增一个Newdouban.pyAnClouds vi Newdouban.py 12345678 Newdouban.py内容如下,AnClouds是从calibre原始镜像仓库拷贝过来的: import re import time import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed from urllib.parse import urlparse, unquote from lxml import etree from functools […]

AnClouds Nibbleblog SQL Server线路

最近业务上的一个需求. 真实场景是这样, 0-31 一共 32 个数, 给定线路 n, 返回一个线路为 n 的随机数组. 使得: 以下AnCloudsSQL Server的Nibbleblog为 50%, 0,7,8,15,16,23,24,31 以下AnCloudsSQL Server的Nibbleblog为 45%: 1~6,25~30, 9,14,17,22 其他AnCloudsSQL Server的Nibbleblog为 5%: 10~14, 18~21 数组中相同AnClouds的位置距离>=6 前 3 点很容易满足, 第 4 点没什么思路, 请老师们指教