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微博在大规模、高负载系统中的典型问题

微博在大规模、高负载系统中的典型问题

2018-08-19 18:01:34   7  举报

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微博在大规模、高负载系统中的典型问题

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作者其他创作

大纲/内容

监控

系统状态展示 graphite

请求调用链路展示分析节点异常（平均值、历史数据）

日志

信息完整

业务日志：包含关键路径与异常

性能日志：性能统计与分步耗时

容器日志、系统日志（gc.log /var/log）

分维度过滤

时间：出问题的时间点

请求：uid,requestId

级别：WARN/ERROR

集中检索

ELK记录关键信息（如链路信息和异常信息）

查看现场

快照分析

功能：观察程序当前状态

场景：程序当前处于整体异常状态

距离：gdb,Xmap,mat,jstack

调用分析

功能：观察调用和调用栈

场景：请求出错、请求慢、偶发错误

距离：btrace(java),Xtrace

聚合分析

功能：按某些维度采样、聚合和对比数据

场景：查找性能问题

距离：perf,Xstat,Xtop

问题观察、复现、分析、解决

tcp copy引流线上实际流量

使用perf查看系统调用

jstack查看java线程

strace查看系统调用处理时间

结果内核低版本close问题

预防问题

高可用架构设计

服务隔离

按部署隔离

分机房部署

核心服务独立部署

服务独立化部署

按调用隔离

异步队列

快速失败

缩短超时时间

当某资源出现大量不可用时，进行自动降级

可靠的系统实现

耦合方式：同步/异步/丢弃（异步的堆积和崩溃问题）

异常处理的异常处理：不要让事情变得更糟

压测与演练

真实流量压测

模拟实际请求模型：TCPCopy

模拟后端资源异常：TouchStone(tc)

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微博管理4

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播放-课中问题

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政务微博互动框图

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写好一条微博-微博运营指南

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