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CPU
负载反馈因⼦
当
CPU
负载超过了设置的阈值时，我们期望
CPU
越⾼，对请求的拒绝⽐例越⾼，否则
CPU
依然有可 能越来越靠近
100%。
反馈因⼦计算公式如下： 反馈因⼦的效果类似于神经⽹络中的
ReLU
激活函数。其中
0.1（兜底的经验值）是⽤来保证不管负载 多⾼，⾄少放过估算出来的系统容量的
10%
的请求，否则整个服务就完全不可⽤了。CPU
负载反馈因 ⼦随着
CPU
负载的变化如下图：
对⽐有⽆
CPU
反馈因⼦的情况：
• 加了反馈因⼦后能接受更多请求，从不到
3000qps
上升到了
5000qps
左右，上图是拒绝的请求
• 成功处理的请求数有略微下降，因为进来的请求变多了，拒绝请求消耗了少量资源 • 加了反馈因⼦
P99
时延从
900ms
左右，降低到
700ms
左右
• 加了反馈因⼦
P90
从
250ms
降到了
50ms
由此可⻅，CPU
负载反馈因⼦的作⽤还是很明显的。
和
minRT（最⼩处理时间），不同于
BBR
的不能同时探测，我们是可以同时探测的，所以我们不需 要有复杂的状态机，只需要通过滑动窗⼝来记录过去⼀段周期内的请求状况即可。 • CPU
负载反馈因⼦。类似于神经⽹络中的激活函数，基于
CPU
负载对系统容量做调节。
• 过载保护冷却时间。⽤于避免过载保护在
CPU
临界值周边来回启停，有利于⼤流量下的请求抑制 效果。 • 跟
HPA

computing stream computing Msg 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 • 消费反馈，确保消息不丢失 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL cluster User Click User Click User Click Stateless ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 • 消费反馈，确保消息不丢失 • MQ：分布式部署，排除⾃⾝单点故障 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 • 消费反馈，确保消息不丢失 • MQ：分布式部署，排除⾃⾝单点故障 • MQ：具备横向扩展性，排除性能瓶颈 Consumer Consumer chan *Msg 多个 Consumer 同时通过同⼀个 chan 读取 Memory Channel Disk Queue Channel 消费反馈 InFight Client Channel NSQ Msg1 Msg1 Msg1 Consuming Fin Msg1 Requeue Msg1 Msg1 Timeout Msg1

web工作方式的几个概念 以下均是服务器端的几个概念 Request：用户请求的信息，用来解析用户的请求信息，包括post、get、cookie、url等信息 Response：服务器需要反馈给客户端的信息 Conn：用户的每次请求链接 Handler：处理请求和生成返回信息的处理逻辑 分析http包运行机制 分析http包运行机制 如下图所示，是Go实现Web服务的工作模式的流程图 路由规则，当请求uri为"/"，路由就会转到函数sayhelloName，DefaultServeMux会调用ServeHTTP方法，这个方法内 部其实就是调用sayhelloName本身，最后通过写入response的信息反馈到客户端。 详细的整个流程如下图所示： 95 图3.10 一个http连接处理流程 至此我们的三个问题已经全部得到了解答，你现在对于Go如何让Web跑起来的是否已经基本了解呢？ 重要了，因此后面的章节中专门写了一个小节来讲解了不同方面的数据过滤，顺带讲一下Go对字符串的正则处理。 通过这一章能够让你了解客户端和服务器端是如何进行数据上的交互，客户端将数据传递给服务器系统，服务器接受 数据又把处理结果反馈给客户端。 links links 目录 上一节: 处理文件上传 下一章: 访问数据库 114 5 访问数据库 5 访问数据库 对许多Web应用程序而言，数据库都是其核心所在。数据

群体智能 典型群体智能算法有： 1、蚂蚁寻找食物，蚁群算法 2、鸟群寻找食物，粒子群算法 3、鱼群算法 简单规则 + 正反馈、负反馈 群体智能 常规热点算法 1、收集所有的任务列表 2、进行排序 3、同步的问题 群体智能 一个网吧有n个位置，每个人都可以去网吧，

封装组件 充足信息 • 没有调试信息和错误信息 • 对接起来会非常麻烦 优雅处理错误信息 第三部分 为什么定位慢？-- 错误处理 不要透传错误 错误码唯一性 记录一次错误 假设用户反馈了无法打开一个文件 我们的程序员非常认真 记录了文件不存在的错误日志 • 同样的错误信息，非常多的杂音 • 每个Error，都去查看一次对应代码，排查效率低 • 占用存储空间 • 最外层入口处只记录一次错误日志 协同所有业务 为什么定位慢？-- 错误处理 TraceId 分布式信息 错误尽早失败 串联信息 • UserID 跟踪用户 • TeamID 跟踪团队 • FileID 跟踪文件 用户反馈的时候没有TraceId？怎么串联信息？ 为什么定位慢？-- 错误处理 TraceId 分布式信息 错误尽早失败 串联信息 • 先Uid • 再看Error • 最后TraceId

加复杂） ● 还存在非常多可改进的空间 ● 会像 try proposal 一样被废弃吗？个人看法：形势还不够明朗（例如：社区反馈不够丰富），但被接受的概率很大 ● 会修改语法吗？个人看法：可能不会。 ● 什么时候会正式上线？个人看法： ○ 取决于社区的反馈和大量的实践 ○ 以 C++ 的历史经验来看，在模板特性草案被正式定稿时，已经有大量的泛型实现，如 STL ○ Go 也需要这种社区的力量（尽管

时序数据库（TSDB）：兼容influxdb，适配grafana 简单 · 可信赖 系统热点⾃自动感知与调整 • ⼀一⽅方⾯面依靠⽇日志对服务做审计、趋势预测，宏观上预知 热点所在 • 另⼀一⽅方⾯面依靠服务⾃自身的状态反馈实时微调，修正宏观 预测结果 简单 · 可信赖 线上系统现状 • 每⽇日处理理超过千亿数据点 • 每⽇日处理理百TB级别的数据量量 • 线上导出延迟在1分钟以内 • 较少的⼈人⼯工介⼊入

Why golang? 简洁一致 开发效率与运行效率间的平衡 编译型语言相对来说更适合长期项目 Question: DE是否应该努力追求本身独立? 可以跑在更多发行版上 更多的受众，更多的反馈 但DE最终会与底层服务甚至特定版进行交互，完全独立很难走到完美。 造成更多的开发包袱 Linux不会被统一,所以DE最好还是拥有更好的内聚性。 但应该打包更多的系统在一起, 从更多的地方优化用户体验，无折腾。

位于三层构架的最上层，与用户直接接触，主要是B/S中 的 WEB页面，也可以是API接口。 业务逻辑层 - BLL 对具体问题进行逻辑判断与执行操作。 数据访问层 - DAL 实现数据的增删改查等操作，并将操作结果反馈到业务逻辑层 BLL。 模型定义层 - Model 也常用Entity实体对象来表示，主要用于数据库表的映射对象。 代码分层设计-项目代码结构 对象封装设计 第五部分 • 包与对象封装

return dc.rolloutRolling(d, rsList) } ... } • 使用声明式K8s资源 作为期望终态 • 循环控制器 • Label是一等公民 • 事件触发闭环反馈 • 多控制器组合 基于控制论原理 EDAS-阿里云云原生PaaS平台 ApiServer Kube Controller manager Cloud controller manager