“国货之光” 完美日记的微服务实践和优化思路

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你這個 不不可不可不能不能 归因于快速上线,可能性生成订单会调用到商品服务扣减库存,使用了分布式事务除理了可能性跨服务调用引起库存超卖的疑问,带来的疑问但是性能上的消耗。

# 为那些让让我们 让让我们 花了10分钟左右才除理?

1)惯性思维,review 代码没发现出来;

2)在错误日志里发现 Redisson 锁失败时,怀疑是 Redis 写满了;

3)使用阿里云的工具去查大 Key 时发现了 Key 很大,或者直接在网页查看值的之前 只想看 保存了一俩个多字符,疑问就出在这里,可能性 RDS 管控台里获取到的值看起来是正确的,大概又过了2分钟左右,我我人太好不太对劲,或者登录上去用 redis-cli 查看,傻眼了,上边塞满了 0x00。

2、限流

1)在接入 AHAS 过程中,可能性微商城项目当前版本接入的是spring-cloud-alibaba-dependencies-0.9.0.RELEASE版一俩个多多使用阿里云的 OSS 与 SMS,在接入 AHAS 后,还要对依赖 Alibaba 版本的升级,涉及包括 Nacos 配置中心与服务发现的升级和包路径的命名变更修改;

2)在接入 AHAS 的 gateway 网关路由限流,采用的是 SDK 接入最好的方法,AHAS 采用了符合 springboot-starter 底部形态的 SDK 开发,一俩个多多在让让我们 让让我们 微商城接入 gateway 时只还要在项目 POM 中加入 spring-cloud-gateway-starter-ahas-sentinel,在接入 gateway 的之前 发现,网关路由限流分发上传的 API 出現了可不可不能不能 了 兼容 Restfull 风格 API 的疑问,原困 URL 上出現参数时多个url可不可不能不能 了 合并共同的情况汇报,阿里云 AHAS 支持团队立即发布 Fix 版本,提供新的 SentinelWebInterceptor 拦截器进行清洗 Restful 风格 API 除理;

3)在接入 AHAS 的应用模块限流,采用的也是 SDK 接入最好的方法,在按官网文档进行接入的之前 ,发现让让我们 让让我们 微商城采用的是最新版本的 Mybatis Plus 版本,在接入 SQL 限流分析功能时发现出現ahas报错,在将此反馈到ahas钉钉团队支援群后,当时可能性差越多半夜其他了,ahas团队的及时响应以及第四天早上就发布了兼容 Mybatis Plus 版本的SQL 限流分析版本给到让让我们 让让我们 微商城,在让让我们 让让我们 接入新版本后,SQL 分析和限流功可不可不能不能 正常使用了;

4)在使用 AHAS 接入的之前 ,发现 AHAS 除了接口的 API 限流功能外,还提供了CPU/Load 的限流,对服务器性能情况汇报的监控和保护做了很好的护航,在微商城服务器压力严重不足时不能很好的保护服务器不被高并发压垮,保证了服务的高可用,共同在服务器压力大的之前 ,做到了实时 QPS 日志上传的隔离,除理上传抢占服务器资源,保证了服务器在接入 AHAS 后不能保持良好的性能。

可能性你是一位进程媛,你一定知道完美日记。

可能性你是一位进程员,你的有你一定知道完美日记。

作者信息:

庄工:逸仙电商架构师&技术委员会负责人,负责完美日记商城基础架构和微服务体系建设。

关工:逸仙电商后端技术专家,现主要参与微商城后端框架集成方案、以及性能调优和微商城技术规范管理。

唐工:逸仙电商技术经理,曾先后就职于中国航信和唯品会,现主要负责前后端技术统筹等打杂工作。

1、压测

作为一俩个多新上线的项目,数据量还比较小,使用云服务来搭建一套1比1的压测环境还是比较容易的,在你這個 时间节点上,让让我们 让让我们 还要模拟真实的场景摸清楚目前的系统能承受多大的压力,还要几条机器。

另外一俩个多低级错误,让让我们 让让我们 相信应该是不是第一俩个多,但是会是最后一俩个多,一俩个多多要设置一俩个多 Key 的过期时间,结果少写了个 Unit 参数,第一俩个多就变更偏移量了。

为了更好的应对源源不断的挑战,以下岗位持续招聘中:

从当时的情况汇报来看,针对双11的活动做大动作调整代码优化基本上是来不及了,离活动还有可不可不能不能 了一俩个多星期的时间,即便改了,风险也很高。

自建商城在设计之初,业务部门就提出了一俩个多要求:不崩 & 快速上线。

疑问二:数据库压力

在大促活动期间,有个实时统计是直接从业务库上直接查询统计的,运营部门的小姐姐在不断地刷新,原困该接口上的压力山大,或者可不可不能不能 了 使用缓存,连 SQL 查询条件的时间是不是动态的,原困 DB 层的缓存也使用不上,每次请求都打到 DB 上。

开发和测试环境是使用自建的 MySQL,生产环境使用的是 PolarDB,从阿里云官网上想看 :

# 优化思路:

1)充分利用 Nginx 的并发除理能力,Lua 脚本提供了强大的除理能力,将 Java 除理请求改为使用 OpenResty 接收;

2)接收到请求之前 做好基本的校验之前 ,使用 lua-resty-kafka 模块异步发送到 Kafka;

3)Kafka 落盘到 HDFS 后,由 Spark 离线计算日志数据;

4)后端接口独立部署,实时数据统计调用接口设置更短的超时时间;

阿里云上有个 PTS 的压测工具,可不可不能不能 直接导入 Jmeter 脚本,使用起来很方便,接下来励志的话 让让我们 让让我们 的使用步骤:

**有意请发送简历至邮箱:

Lynn.Guo@yatsenglobal.com**

1)先是按过往一俩个多月的用户行为日志里,找出用户的路径和每个行为的思考时间,做了一俩个多大概的模型;

2)按照双十一活动的运营节奏,定义了两到一俩个多场景;

3)使用 ECS 搭建 Jmeter 集群,内网对接口进行施压,目的是减少网络开销,让请求都能打到后端服务器上;

4)观察服务器的压力,调节应用内存分配,再通过 PolarDB 性能分析,找出有性能瓶颈的 SQL 尽可能性地优化掉;

5)将 Jmeter 脚本导入到 PTS,关联上数据库和 ECS 机器的云监控,设置好思考时间等相关的参数后施压,可不可不能不能 动态秒级调整压力,生成的压测报告但是让让我们 让让我们 之前 的结果,还要拿你這個 结果来进行下一步的限流控制。

经过以上改造之前 ,前端日志上报服务单机除理能力由一俩个多多的 1K 提升 40K,那种如丝般顺滑的体验我我人太好是太好了。

疑问一:分布式事务

为那些会使用分布式事务?

完美日记基础架构技术团队欢迎您的加入,移步文末,了解详情。

疑问三:缓存压力

除了前面所提到的分布式事务之前 ,发现还有同事写了使用 Keys 模糊查询 Redis,直接原困 Redis 的 CPU 飙升严重,通过阿里云提供的 Redis 管理工具可不可不能不能 很方便地查想看 有那些慢查询。

今年双11,完美日记仅用28分钟就超过了2018年双11全天的销售额,成为第一俩个多登上天猫双11彩妆榜首的国货品牌。在你這個 遍地是不是漂亮小姐姐、号称老婆(特指进程员)天堂的公司里,拥有着一支那些样的基础架构技术团队,让让我们 让让我们 是何如在 4 个月内筹建、上线电商平台的呢?本文将为您分享让让我们 让让我们 在实践微服务过程遇到的难点和优化思路。

# 优化思路:

1)从 SQL 洞察和慢 SQL 里找调用响应时间最长和频度最高的 SQL;

2)结合代码,能用缓存代替的直接除理掉,不不能缓存的优化查询,结合阿里云提供的优化分析工具,调整索引;

3)活动高峰深冬,禁止分析统计类的查询执行,临时改代码可能性来不及了,幸亏 AHAS(阿里云的一款限流降级产品) 的接口限流和 SQL 限流功能;

4)TP 和 AP 分离,除理分析类直接查询到业务库(这是一俩个多比较漫长的过程)。

让让我们 让让我们 主观地认为,或者我让让我们 让让我们 使用了集群连接地址就会自动进行读写分离,或者实际上并可不可不能不能 了 ,之前 发现在最好的方法上显式的指定只读事务是不是请求走到只读节点上了。

@Transactional(readOnly = true)

未来计划要做的事情:

1)按服务拆分 Redis;

2)数据库读写分离、分库分表、TP/AP 分离;

3)业务中台化:建立业务中台,打通商品中心、库存中心、用户中心和交易中心;

在立项之前 ,团队还可不可不能不能 了 完整配备好,一边从其他团队里调取人手,一边大力招聘,与此共同,让让我们 让让我们 的架构师也在搭建一套分布式商城开发框架,编写 Demo,让新加入的同学能快速上手。

redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset)

疑问四:

商城上线当月一俩个多促销活动,可能性瞬间进来的流量过大,小进程前端分发事件上报的接口连接数爆了,商城实时数据统计调用了流量统计服务的接口,然而服务调用超时时间设置的是200s,原困越多请求积压,CPU 总爱飙升得很厉害。