表明未来算力依赖 于量子领域的探索 摩尔定律： 集成电路上的晶体管数目 每隔18个月翻倍，性能也会 翻倍 一般业界认为量子 计算的应用如下： • 量子化学模拟 • 量子材料模拟 • 量子优化问题 • 量子机器学习 • 量子密码系统 • 量子精密测量 • 量子启发算法 量子计算优势 量子计算优势 Chemistry Simulation Material Design Web 2018年华为全联结大会首次发布 华为HiQ 2.0重点布局量子化学+量子调控：助力“专用”量子计算机研发 专用 vs 通用 “专用”量子计算机 “通用”量子计算机 主要应用 量子系统仿真 量子化学 组合优化 机器学习 大数分解 数据库搜 索 量子动力学 量子人工智 能 影响领域 学术界 制药、能源、材料、物流、网络等 电信、网络安全、大数据、金融、医药等 核心算法 Analog Sim VQE 合计算是发挥其应用潜力的最重要途径之一！ 华为量子计算云服务2.0，功能和性能全面大幅提升 量子应用 量子算法库 量子编程框架 量子控制 量子芯片 模拟器 化学模拟 组合优化 人工智能 模拟算法 优化算法 学习算法 编程语言 编译器 资源管理 资源调度 量子纠错 控制脉冲 量子-经典接口 超导 离子阱 金刚石色心 HiQ 1.0 展开 HiQ 2.0 展开 HiQ 2.0 量子化学

非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 （单点读写） 设计思路 核心业务异地多活 精准流量调度 数据同步 多元化 最终一致性 依赖关系优化 配套系统支撑 主 从 多 主 汇 聚 混 合 场景区分 封装屏蔽细节 容量合理规划 当前总体架构 合肥 北京 广州 HTTPDNS 智能DNS GSLB GSLB Servers 非核心系统 原有系统 单向依 赖 传统DNS调度存在问题 LocalDNS 智能DNS （权威域名 服务器） root域名服 务器 com域名服 务器 合肥IDC 北京IDC 广州IDC GSLB 获取服务IP IP请求 DNS劫持严重 用户设置DNS服务器 DNS各级缓存 DNSTTL不遵循 EDNS普及缓慢 根据用户IP来 进行运营商区 域的调度 结果：无法就近 消息管理（预写、删除等） 重试、查询、监控接口 sdk CRSync CRSync sdk sdk Processor 是否执行结束 获取监控接口 通知运营 或者技术， 人工介入 依赖关系优化 不跨机房 弱依赖 少依赖 主从模式 主从模式 主机房 从机房 MQ Service Cache Processor DB CRSync 管理平台 MQ Cache Processor

响应 ldb fdb rdb 引擎层 迁移 复制 • 中心化集群问题 • 可用性问题 • 性能问题 • 运维问题 Cellar起源—Tair问题 Cellar起源 架构升级 性能优化 可用性优 化 可运维性 Cellar 开源 Tair • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 节点高可用和异地容灾 • 服务可用性提升 • Cellar规划 目录 Cellar—中心节点架构演进 迁移数据 B节点状态 代理请求 响应 请求 响应 Cellar—请求超时原因 • 客户端问题 GC、CPU繁忙··· • 网络问题 • 服务器端问题 磁盘IO、慢请求··· • 客户端 backup request • 服务器端 快慢队列 Cellar—backup request 副本1 副本2 副本3 req3 • 什么时间 等待超过 超时时间一半 • 发几次 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 节点高可用和异地容灾 • 服务可用性提升 • Cellar规划 目录 系统研发 • 异地多活 • 跨机房自动容灾 • 磁盘粒度容灾 • 数据迁移优化 可运维性 • 容器化 • 自动扩缩容 Cellar规划 谢谢

国际化项目的一些不同点 • 目标客户不同: 文化习俗, 客户需求, 用户体验… • 要求不同: 各国法律法规(版权,协议,第三方,accessibility), 安全性和隐私… • 地域不同: 服务器的部署, 用户的访问, 组织架构, 团队沟通… 项目实例 -- XA项目背景及需求 • 多设备协作 PC, Mobile, Pad, Cloud… • 跨设备及云智能搜索 • 语音等多种输入方式 用户访问量对应的web架构 用户访问量 服务器架构 百万以下 单台或多台的简单架构,可以简单通过升级服务器 配置支持更多用户 百万到千万 增加Nginx(反向代理)或DNS负载均衡,redis内存 cache,数据库(Mysql)多台(数据在一个数据中心) 千万到亿 增加Web服务器内存缓存,集群,IP负载均衡,基于内 容请求分发,Mysql优化(如减少写,2/8原则),数据在 一个数据中心 登录相关设计碰到的问题 • 安全关注: 国内服务器 • 两个不同的登录服务器:不同的访问地址,不同的接口,不同的功能 • 不同的开发团队按不同的计划在开发 登录设计方案 Quick Breather 对架构设计的影响V -- 安全要求对架构的影响 • 软件安全趋势 • 针对国际化公司的安全威胁 LSDL 安全设计 安全设计 服务器安全 -- Penetration Testing(渗透测试)

任务队列 基于消息的分布式架构 MESSAGE - BASED DISTRIBUTED ARCHITECTURE 管理区 LVS-master C1 RabbitMq-1 数 据 库 服 务 器 区 LVS-slave Nginx-1 Nginx-2 C2 C3 C4 实时 oltp2 SSS-1 C5 C6 非实时 oltp4 SSS-2 00_Group C7 oltp5 02 03 06 34 初始 交易检查失败 路由失败 路由成功 已撤销 定时器触发批扣打包 UI触发批扣打包 正在发送 第三方 失败 成功 三方已受理 部分成功 （批量交易） 订单失败 （网关交易） 接入网关 交易检查 服务路由 批量任务 通道适配 响应处理 交易检查成功 定时器触发批付打包 UI触发批付打包 有限状态机 FINITE STATE MACHINE 数据级和可变集合的size，避免随着业务增加 内存数据量不可控 4.页面查询不推荐全表查询，查询通过查询条件限制查询条数 5.页面下载条数和下载次数做限制，避免请求过多导致OOM 6.SQL优化目标必须满足range、ref或者consts，不可以是all类型，避免慢SQL 导致连接数耗尽影响业务功能 7.代码书写中考虑MySQL中共享锁和排它锁场景，预防产生死锁 8.代码中不建议使

互联网金融系统架构演变 演讲者／张现双� 自我介绍 张现双，宜人贷研发架构师，移动后台负责人，负责 移动后台的技术研发和系统架构设计，并随着业务增长持续 不断的进行性能优化和系统架构升级。 从事过研发、运维、dba等工作，在应对互联网系统流 量、并发、安全、一致性问题等方面有一些经验。 翻译出版专著:《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》 大纲� after C 接入层/GW 服务A 服务B 移动服务C 接入层/GW 服务A 2 1 移动服务C 接入层 服务A 1 2 措施:优化链路[合并.重组.丢弃] before� after 收益： 优化组合流程8条，效率提升 单点得到弱化 丢弃僵尸接口36个(版本覆盖率) 挑战： 接口管理带来挑战 链路追踪趋于复杂 Kafka Spout 策略 Cache 系统配置 预处理bolts Data Filter 规范化 校验 监控核心流水线bolts RBAC User Role 策略发生器 异 步 线 程 分 发 分布式队列(报警系统) 合并降级 报警队列 活动监控 活动队列 报警策略 系统异常 基础策略 监控统计 业务节点 业务数据 业务数据统计 监控 数据流 系统统计

serviceC- degrade 弱依赖 强依赖 强依赖 备选服务 熔断、限流 降级 业界解决⽅方案 - HYSTRIX Netflix开源的一款容错框架，支持多种降级熔断技术 资源隔离 断路路器器 降级操作 请求合并 请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略略响应不不 友好 • • 依据服务重要程度，从全局制定 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 排，并跟踪监控降级链路路的执⾏行行 • 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 降级策略略、参数调整的优化依据 整体架构 Agent 服务降级注册 降级熔断通知 元数据存储 控制 中⼼心 ETCD ETCD ETCD ETCD 服务注册监听 降级控制中⼼心 元数据 TurboMQ 如何才能持续保障系统的⾼高可⽤用性？ 故障演练 • 对预案进⾏行行有效性、合理理性验证 • 通过破坏性测试，发现系统的潜在故障，及时修正，并做好降级预防措施 • 参数修正，及时调整流控、降级策略略，优化告警、超时参数设置 • 模拟线上故障，进⾏行行故障复现，验证故障后续的处理理措施是否⾏行行之有效 • 以战养兵，历练团队，让⼯工程师有更更多机会积累经验，提升应对故障的能⼒力力 常态化的故障演练对系统进⾏行行反复验证

东商城相关系统的性能和吞吐量量数倍。 ⽬目前致⼒力力于推进京东基础架构技术的创新、对外赋能与开源。 ⽬目录 Why 有什么用？ What 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services SSD 1 GB/s 1 ns 6, 000 ns 70, 000 ns 1 ms = 1, 000, 000 ns JournalQ有多快？ 32, 961, 776 TPS 测试服务器器：32C/256G/4TB SSD/万兆以太⽹网 测试每条消息⼤大⼩小为：1KB LZ4 压缩 单节点 存储结构设计 0 10 50 55 80 Journal 0 10 50 55 commitIndex matchIndex nextIndex 9 AppendEntries RPC 参数 描述 term 领导⼈人的任期号 leaderId 领导⼈人的 id，为了了其他服务器器能重定向到客户端 prevLogIndex 最新⽇日志之前的⽇日志的索引值 prevLogTerm 最新⽇日志之前的⽇日志的领导⼈人任期号 entries[] 将要存储的⽇日志条⽬目（表示 heartbeat

PushTask API JCache JMQ DB 极光推送后台系统架构 02 01 06 03 07 05 04 08 模块化 异步化 并行化 缓存化 程序及系统优化 基础组件服务化 链接管理 系统安全 09 新技术的应用——K8S部署业务 模块化 • 模块业务逻辑All In导致相互影响，更新升级难度大 • 功能按照业务拆分解耦 • 数据和业务分离 热点数据全部缓存 • 加快数据访问，减少请求处理时间 • 多级缓存 • 本地缓存 • Redis, Couchbase, LevelDB(PIKA), 定制化 极光推送后台系统架构 04 程序及系统优化 • 内存 • 静态分配 • 内存池 • 内存对齐 • CPU Affinity • 网卡多队列 • 用户态协议栈（DPDK） 极光推送后台系统架构 05 基础组件服务化 • 业务方透明 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构 结束语 • 高性能/低成本、高可用、高运维 • 只用验证过的开源组件 • 自研替代开源 • 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构

byte, byte[] • short, short[] • int, int[] • obj pool 报价引擎 — 性能优化 • 异步、并⾏行行、⽆无锁化 • 剪枝 • 空间换时间 • 缩短对象驻留留内存时间，减少gc次数，优化单机吞吐 • 数据交换采⽤用protobuf + gzip处理理 • jit、预热 回顾 • ⽔水平分层，纵向分渠道，良好的扩展性 闭环系统 • 索引库数据同步 • 本地缓存的设计，更更新策略略 • 缩减对象内存 • ⼀一致性哈希负载均衡 ⼼心得 • 不不同的业务场景，不不同的特征 • 结合特征去进⾏行行设计和优化 • 通⽤用!=最优 • 量量体裁⾐衣 待解问题 • 开舱发现 • 国际运价计算 • …