微服务容灾治理
1. go-zero
稳定性能⼒概览
经过这么多年⼤流量服务端架构设计的沉淀，go-zero
在保护服务的稳定性上下⾜了功夫，不管是
CPU
密集型还是
IO
密集型服务，go-zero
都能很好的保护服务在如下场景不被拖垮或卡死：
• 远超服务容量的突发⼤流量 • CPU
打满
• 上下游故障或者超时 • MySQL、MongoDB、Redis
等中间件故

graph judge redis sender query mysql web alarm gitlab 问题&目标 Ø 问题 Ø 没有异地容灾 Ø 跨区域上报数据，会产生大量专线流量 Ø 隔离性不好 Ø 目标 Ø 异地容灾、高可用 Ø 节省专线带宽 Ø 支持三级网络架构 Ø 支持按照租户进行隔离 Ø 运维入口统一 argus的架构 可用区 云管区（主备） 公共服务区 策略 配置数据模型 租户 租户 主机 主机 主机组 主机组 模板 模板 父模板 父模板 联系人 联系人 策略 策略 策略 策略 策略 策略 租户隔离 解读argus的架构 Ø 异地容灾，高可用 Ø 所有模块可横向扩展 Ø 性能数据分三地存储，节省大量专线带宽 Ø 运维入口唯一，用户友好 Ø 兼顾了通用、个性化的监控需求 Ø 做到租户隔离 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景

– Redis集群：codis集群方案 – Mysql集群：中间件方案 架构—灾备 • 这里的灾备主要指的是依赖的存储降级方案，涉及到存储 的主要两个模块 – Auth svr：cache（redis） + db（mysql） – Route svr：cache + cache（standy） 架构—异地双活 • 要求 – 正常情况下： • 任何一个机房可推送到所有机房app –

Request（请求）包后，服务器接收到请求包之后才开始处理请求包，服务器调用自身服务，返回HTTP Response（响应）包；客户端收到来自服务器的响应后开始渲染这个Response包里的主体（body），等收到全部的内 容随后断开与该服务器之间的TCP连接。 图3.1 用户访问一个Web站点的过程 一个Web服务器也被称为HTTP服务器，它通过HTTP协议与客户端通信。这个客户端通常指的是Web浏览器(其实手机端 这小节我们要讨论应用程序管理的另一个方面：生产服务器上数据的备份和恢复。我们经常会遇到生产服务器的网络 断了、硬盘坏了、操作系统崩溃、或者数据库不可用了等各种异常情况，所以维护人员需要对生产服务器上的应用和 数据做好异地灾备，冷备热备的准备。在接下来的介绍中，讲解了如何备份应用、如何备份/恢复Mysql数据库和 redis数据库。 应用备份 应用备份 在大多数集群环境下，Web应用程序基本不需要备份，因为这个 度根据数据库的文 件大小来决定。 小结 小结 本小节介绍了我们的应用部分的备份和恢复，即如何做好灾备，包括文件的备份、数据库的备份。同时也介绍了使用 rsync同步不同系统的文件，MySQL数据库和redis数据库的备份和恢复，希望通过本小节的介绍，能够给作为开发的 你对于线上产品的灾备方案提供一个参考方案。 links links 目录 上一章: 应用部署 下一节: 小结 251

pay attention.”從這個意義上看，這本 書並非完全“免費”。為了不辜負你為本書所付出的寶貴“注意力”，我會竭盡所能，投入最大的“注意力” 來完成本書的創作。 本人自知學疏才淺，書中內容雖然已經過一段時間的打磨，但一定仍有許多錯誤，懇請各位老師與同學批評 指正。 本書中的程式碼附有可一鍵執行的原始檔，託管於 github.com/krahets/hello‑algo 倉庫。 動畫在 願這本書在你的腦海中輕輕響起，留下獨特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 2 0.1 關於本書 本專案旨在建立一本開源、免費、對新手友好的資料結構與演算法入門教程。 ‧ 全書採用動畫圖解，內容清晰易懂、學習曲線平滑，引導初學者探索資料結構與演算法的知識地圖。 ‧ 源程式碼可一鍵執行，幫助讀者在練習中提升程式設計技能，瞭解演算法工作原理和資料結構底層實 現。 ‧ 提倡讀者互助學習，歡迎 碼可以當作“刷題工具庫”或“演算法字典”來使用。 若你是演算法“大神”，我們期待收到你的寶貴建議，或者一起參與創作。 前置條件 你需要至少具備任一語言的程式設計基礎，能夠閱讀和編寫簡單程式碼。 0.1.2 內容結構 本書的主要內容如圖 0‑1 所示。 ‧ 複雜度分析：資料結構和演算法的評價維度與方法。時間複雜度和空間複雜度的推算方法、常見型別、 示例等。 ‧ 資料結構：基本資料型別和資料結構的分類方法。陣列、

is not Parallelism Slide (http://talks.golang.org/2012/waza.slide) 1. 并发很强大 2. 并发帮助实现并行，使并行(扩展等)变得容易 3. 并发不是并行，并发重点是架构，并行重点是执行，两者不同，但相关。 04:22 / 31:21 可视化 并发(Concurrency) & 并行(Parallelism) 一图胜千言！ 并发(CONCURRENCY) 这是并发 (/2017/go-concurrency-visualize/pingpong36.html) 为什么要关注并发？当今是多核的时代，并发的世界 多核的时代 并发编程并不容易，但 Go 对并发有很好的支持 Go 语言中的并发 goroutine - 并发执行 channel - 同步和消息传输 select - 多路并发控制 Goroutine 类似于 UNIX

mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 1/36 基于 mesos 的容器调度框架 Gopher 杭州 meetup 5 August 2017 黄励博(huangnauh) 又拍云 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 5/36 upone 为云处理服务定制的容器调度框架，支持长期服务和定时任务 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone

件、站内信通知 触达 • 礼包发放、积分 赠送、体验资格 营销 • 服务编排、运营策略 策略 微服务实践 • CDB + CKV / ETCD 服务注册发现 • CL5 / LVS CAE自动伸缩容 负载均衡 • ID / Token / IP 鉴权 • Atomic + Inmem + Redis、令牌桶 流控 • 轻重分离、单元化部署、容错 降级 • 实时上报、缓存汇聚/本地文件、ELK

cl">docker ps -a 查看容器运行状态 1、docker rm [容 id] 直接删除容器 然后再执行上述命令运行 2、

0 码力 | 5 页 | 269.19 KB | 1 年前

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第三步：运行源代码。如图 0‑5 所示，对于顶部标有文件名称的代码块，我们可以在仓库的 codes 文件夹内 找到对应的源代码文件。源代码文件可一键运行，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内 容。 图 0‑5 代码块与对应的源代码文件 0.2.4 在提问讨论中共同成长 在阅读本书时，请不要轻易跳过那些没学明白的知识点。欢迎在评论区提出你的问题，我和小伙伴们将竭诚 为你解答，一般情况下可在两天内回复。 地，基于链表实现的数据结构被称为“动态数据结构”，这类数据结构在初始化后，仍可以在程序运行过程中 对其长度进行调整。 � 如果你感觉物理结构理解起来有困难，建议先阅读下一章“数组与链表”，然后再回顾本节内 容。 3.2 基本数据类型 谈及计算机中的数据，我们会想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等各种形式。尽管这些数据的组织形式 各异，但它们都由各种基本数据类型构成。 基本数据类型是 CPU 可 况下，只有不可变 对象是可哈希的。 2. Q & A � 哈希表的时间复杂度为什么不是 ?(?) ？ 当哈希冲突比较严重时，哈希表的时间复杂度会退化至 ?(?) 。当哈希函数设计的比较好、容 量设置比较合理、冲突比较平均时，时间复杂度是 ?(1) 。我们使用编程语言内置的哈希表时， 通常认为时间复杂度是 ?(1) 。 � 为什么不使用哈希函数 ?(?) = ? 呢？这样就不会有冲突了