• 分布式事务-01-概览
  分布式事务 分布式事务服务（Distributed Transaction Service，DTS）是一个分布式事务框架，用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。 CAP理论告诉我们在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的，所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。 为了保障系统的可用性，互联网系...
  2019-04-05 02:56:39 | Distributed
• bloom filter 使用最佳实践，让你少采坑！
  缓存穿透 缓存穿透 是一个很常见的问题。 抛开恶意攻击不谈，大量的传递依然会访问的 Redis 缓存。 比如黑白名单等信息，存储的比较少，但是实际交易中信息的量特别多。 BloomFilter 使用的问题 如果一个信息一开始有，后来移除了，则无法从 BloomFilter 中移除。 BloomFilter 虽然使用了多次 hash，尽可能的避...
  2019-04-01 11:24:57 | Best-Practice
• WRK-测试利器
  WRK WRK is a modern HTTP benchmarking tool capable of generating significant load when run on a single multi-core CPU. It combines a multithreaded design with scalable event notification systems ...
  2019-04-01 11:24:57 | Test
• 监控-skywalking-06-SkyWalking on the way 全链路追踪系统的建设与实践
  作用 自从SkyWalking开始在公司推广，时不时会在排查问题的人群中听到这样的话：“你咋还没接SkyWalking？接入后，一眼就看出是哪儿的问题了…”，正如同事所说的，在许多情况下，SkyWalking就是这么秀。 作为实践者，我非常感谢SkyWalking，因为这款国产全链路监控产品给公司的的伙伴们带来了实实在在的帮助 1、开篇 自从SkyWalking开始在公司推广，时不时...
  2019-04-01 11:24:57 | APM
• 监控-skywalking-05-in action 实战笔记
  1、skywalaking架构 skywalaking总体架构分为4部分 skywalking-agent： 探针，用来收集和发送数据到归集器，主要采集tracing(调用链数据)和metric(指标）,使用 JavaAgent 做字节码植入，无侵入式的收集，并通过 HTTP 或者 gRPC 方式发送数据到 SkyWalking Collector。 skywalking-colle...
  2019-04-01 11:24:57 | APM
• 监控-skywalking-04-字节码增强原理
  字节码增强 问题：在不修改原有Java代码的条件下，如何增加我们的新功能？（例如方法调用前打印一条日志） 字节码和Java类加载机制 运行时类的重载 代码AOP 我们在最初，总是会这样来统计方法访问的时间： public void a() { long startTimeMs = System.currentTimeMillis(); log.info("p...
  2019-04-01 11:24:57 | APM
• 监控-skywalking-03-深入浅出介绍全链路跟踪
  全链路监控 什么是全链路监控，为什么我们需要全链路监控？ 1、全链路监控：对请求源头到底层服务的调用链路中间的所有环节进行监控。 2、为什么需要：对于单体应用，我们可以很容易地监控和分析它的性能。对于微服务，编程语言不同、服务器数量庞大、可能跨多个服务/区域，那么面对复杂的请求调用链路，就会有一系列问题，只有全链路监控才能处理，例如： 如何快速发现有问题的服务？ ...
  2019-04-01 11:24:57 | APM
• 监控-skywalking-02-深入学习 skywalking 的实现原理的一些问题
  Q1: SkyWalking 的架构是什么样的？有哪些核心组件和模块？ SkyWalking 的架构是一个分布式系统性能监控和调用链追踪的解决方案，它由多个核心组件和模块组成。 以下是 SkyWalking 的主要架构和核心组件： Collector（数据收集器）：Collector 是 SkyWalking 的数据收集组件，负责接收来自各个应用程序的跟踪数据和性能指标...
  2019-04-01 11:24:57 | APM