微博在大规模、高负载系统中的典型问题
2016-07-26 16:21:36 0 举报AI智能生成
微博在大规模、高负载系统中的典型问题包括：1. 数据量大，需要高效的存储和查询方案；2. 用户并发访问量大，需要保证系统的稳定性和可用性；3. 微博内容涉及敏感信息，需要保证信息安全；4. 微博内容实时性强，需要保证快速响应和推送。为解决这些问题，可以采用分布式数据库、缓存技术、负载均衡等手段来提高系统的性能和稳定性。同时，还需要加强安全防护措施，保障用户信息安全。总之，微博在大规模、高负载系统中面临着诸多挑战，需要不断地进行技术创新和优化升级。
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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