为什么要做这个功能？作为一款应用性能监控产品，我们通常会给用户展示两类数据：第一种是统计数据：用户通过使用统计数据设置报警（比如应用响应时间大于2s），缩小问题范围（比如报警时间范围内，是哪一个接口响应时间最长）。第二种是明细数据：用户通过统计值确认了特征以后，可以具体查看一个缓慢请求的执行过程，确认具体缓慢的方法或者慢SQL.在用户实际使用过程中，我们发现实际上用户并不会按照我们预想的情况使用，常常是如下两种情况：由于ARMS提供了相当丰富的指标和维度，且用户对于产品不熟悉，当出现应用响应时长等性能问题时，用户不知道如何继续分析问题。基于性能开销的考虑，我们的明细数据不是全量上报的（默认10%采样，可调），有可能用户最缓慢的请求我们没有上报。为了解决这两个问题，我们经过两个月的迭代，隆重推出了智能和实时诊断功能。智能诊断：通过以应用的响应时间突增作为抓手，我们会帮助用户，依次做六项体检：导致的本次响应时间突增的服务器应用SQL耗时分析。检测应用的FullGC的次数、耗时是否有突增。是否存在内存泄露。检测异常日志。检测下游应用的响应时间是否出现同样的趋势。经过“三堂会审”，主动的把与这...

2012年应届毕业加入阿里巴巴，主导了闲鱼基于Flutter的新混合架构，同时推进了Flutter在闲鱼各业务线的落地。未来将持续关注终端技术的演变及趋势Flutter是Google开源的跨端便携UI工具包，除了具有非常优秀的跨端渲染一致性，还具备非常高效的研发体验，丰富的开箱即用的UI组件，以及跟Native媲美的性能体验。由于它的众多优势，也使得Flutter成为了近些年来热门的新技术。通过以上的特点可以看出，Flutter可以极大的加速客户端的研发效率，与此同时得到优秀的性能体验，基于我的思考，Flutter会为以下团队带来较大的收益：中小型的客户端团队非常适合Flutter开发，不仅一端编写双端产出，还有效的解决了小团队需要双端人员（iOS：Android）占比接近1:1的限制，在项目快速推进过程中，能让整个团队的产能最大化。App在Android市场占比远高于iOS的团队，比如出海东南亚的一些App，Android市场整体占比在90%以上，通过Flutter可以将更多的人力Focus在Android市场上，同时通过在iOS端较小的投入，在结果上达到买一送一的效果。以量产App...

互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理，而这一切也意味着传统的舆情系统升级成为大数据舆情采集和分析系统。分析完舆情场景后，我们再来具体细化看下大数据舆情系统，对我们的数据存储和计算系统提出哪些需求：海量原始数据的实时入库：为了实现一整套舆情系统，需要有上游原始输出的采集，也就是爬虫系统。爬虫需要采集各类门户，自媒体的网页内容。在抓取前需要去重，抓取后还需要分析提取，例如进行子网页的抓取。原始网页数据的处理：不论是主流门户还...

前言在架构篇中我们介绍了现代IM消息系统的架构，介绍了Timeline的抽象模型以及基于Timeline模型构建的一个支持『消息漫游』、『多端同步』和『消息检索』多种高级功能的消息系统的典型架构。架构篇中为了简化读者对TablestoreTimeline模型的理解，概要性的对Timeline的基本逻辑模型做了介绍，以及对消息系统中消息的多种同步模式、存储和索引的基本概念做了一个科普。本篇文章是对架构篇的一个补充，会对Tablestore的Timeline模型做一个非常详尽的解读，让读者能够深入到实现层面了解Timeline的基本功能以及核心组件。最后我们还是会基于IM消息系统这个场景，来看如何基于TablestoreTimeline实现IM场景下消息同步、存储和索引等基本功能。Timeline模型Timeline模型以『简单』为设计目标，核心模块构成比较清晰明了，主要包括：Store：Timeline存储库，类似数据库的表的概念。Identifier：用于区分Timeline的唯一标识。Meta：用于描述Timeline的元数据，元数据描述采用free-schema结构，可自由包含任意...

在刚刚过去的2018年，“毒疫苗”事件再次触及了大众的敏感神经，因为十年前的“毒奶粉”事件还历历在目。我们急需创建一个全国性的药品(食品)监控追踪体系。与此同时，近年来随着国家对医药行业的大力支持，中国的医疗事业也出现了跨越式的发展，大量的新型药品上市，极大的丰富了患者和消费者的选择范围。大量的药品在市面上流通，产生了大量的状态数据，且这类数据在爆发式的增长。如何高效的存储和溯源药品状态数据已经成为一个行业难题。传统方案常常采用比如MySQL数据库分库分表的方式，但是这个方案在开发、运维、可扩展性都有不少弊端。业界开始越来越多的使用分布式的NoSQL方案来解决大数据的问题。比如阿里健康基于表格存储（Tablestore）推出了“码上放心”药品监管码查询功能，解决了大众的药品查询需求。这仅仅是第一步，建立一个完善全国性药品追踪体系是一个艰巨而漫长的任务。借用网上的一句话，最终我们要实现药品的：“来源可查，去向可追，责任可究”。图1码上放心溯源截图在整个药品监管体系中，药品本身的管理和药品轨迹溯源是药品监管体系的两大核心功能，本篇文章主要是介绍使用表格存储的Timestream模型快速高效...

/摘要： 应用实时监控服务(ARMS)是一款APM类的监控产品。用户可基于ARMS的前端、应用、自定义监控，快速构建实时的应用性能和业务监控能力。ARMS让所有性能问题“一屏了然”，不遗余力提升每一秒用户体验，驱动业务快速发展。视频地址：https://yunqivedio.alicdn.com/user-upload/hDtX5zfw7Z.mp4查看产品：应用实时监控服务ARMS点击了解：“阿里云新品发布会频道”点击订阅：阿里云新品发布·周刊阿里云应用实时监控ARMS是什么？阿里云应用实时监控服务arms是一款应用性能管理类的工具，它能够从3个端到端的视角帮助企业监控管理应用性能，第一个视角是从页面到数据库的端到端，arms能实现一次用户请求从页面到api调用到后台请求直到最终数据库调用的全链路追踪。第二个视角是从应用性能到基础架构资源的端到端，任何一个应用的缓慢或者出错可以关联到Java虚拟机性能，容器性能，主机和网络性能。第三个视角是从IT到业务的端到端，arms能够展现IT请求背后所关联的业务请求的性能，帮助企业从应用性能管理进阶到业务性能管理。阿里云应用实时监控AR...

平台之大势何人能挡？带着你的Net飞奔吧！http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html这边只是简单框一下，也希望能有大牛分享你们的架构让我们这些菜鸟参考研究一番^_^如有纰漏欢迎指出~/DNS负载均衡==>反向代理服务器==>负载均衡器==>Web服务器{　　（CDN）　　（企业总线==>应用服务器（https登录，注册，订单，搜索））　　（文件服务器==>外部OS+内部TFS+NoSql服务器）　　（NoSql服务器==>缓存服务器+文件服务器专用）　　（数据库集群==>文件组+分表+分库+读写分离|主从分离）} 下次写下Web服务器端的架构和网站架构。我为NET狂-官方群①238575862...

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在安装python环境后，通常可以利用IDEpyCharm来编译我们的python文件。创建一个python文件夹，用pyCharm打开文件夹，在文件夹中新建一个python文件demo.py 也许你知道用cmd中的python指令 pythondemo.py去运行这个文件，但是如何在pyCharm中运行python文件？pyCharm是一个功能非常强大的工具，当然运行.py文件自然也不是一个问题。具体做法：pyCharm配置python解释器：file-->setting设置中 在这个设置的右上角点击add 添加我们在安装python环境时，已经安装好了的解释器 点击add后，pyCharm会自动定位到解释器文件目录下，只要点击确认，解释器就会自动安装上去。安装成功后，在这个设置页面就会看到： 这个时候，回到pyCharm编辑页面，点击run运行.py文件，python文件就被运行了 运行的结果也会在控制器中显示 此外，还有一个设置我们经常会用到，将pyCharm自动设置为python文件构建环境&...

之前对mall-swarm项目做了升级，注册中心和配置中心都改为使用Nacos，但是Jenkins的自动化部署文档一直都没更新。有些朋友参考原来的文档部署有点小问题，这次对mall-swarm的自动化部署文档做个升级，希望对大家有所帮助！使用该部署方案需要对Jenkins有所了解，关于Jenkins的基本使用可以参考：《使用Jenkins一键打包部署SpringBoot应用，就是这么6！》/部署之前需要先安装mall-swarm需要的依赖服务，并打包好所有应用的Docker镜像。由于之前已经写过相关教程，这里只提示下关键的步骤，具体可以参考《mall-swarm在Linux环境下的部署（基于Docker容器）》，文档地址：http://www.macrozheng.com/#/deploy/mall_swarm_deploy_docker。需要安装好项目所需的依赖服务，直接使用DockerCompose安装即可，具体服务和版本信息如下；组件版本号Mysql5.7Redis5.0MongoDb4.3.5RabbitMq3.7.15Nginx1.10Elasticsearch7.6.2Lo...

摘要:以架构师的眼光来讲述高并发架构前言高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。服务器架构业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。服务器这块多是需要运维人员来配合搭建，具体我就不多说了，点到为止。大致需要用到的服务器架构如下：服务器均衡负载(如：nginx，阿里云SLB)资源监控分布式数据库主从分离，集群DBA表优化，索引优化，等分布式nosqlredis主从分离，集群mongodb主从分离，集群memcache主从分离，集群cdnhtmlcs...

从事近十年的JavaEE应用开发工作，现任阿里巴巴公司系统架构师。对分布式服务架构与大数据技术有深入研究，具有丰富的B/S架构开发经验与项目实战经验，擅长敏捷开发模式。国内开源软件推动者之一，SmartFramework开源框架创始人。热爱技术交流，乐于分享自己的工作经验。著有《架构探险——从零开始写JavaWeb框架》一书。和大家介绍下我目前所从事的工作。我目前从事分布式服务架构的设计与开发工作，在阿里的大数据平台上进行应用程序开发。我们整个系统架构采用了“前后端分离”的思想，前端关注数据展现，后端关注数据生产，通过REST服务将前后端整合起来，所有的应用都是无状态的，可以做到水平扩展。我们将整个系统拆分成许多“微服务”，服务之间通过统一的接口来调用，每个服务是通过容器技术进行隔离，此外服务可发布到统一的服务管理平台上，可通过该平台监控每个服务的运行状态与生命周期事件，并为服务调用者提供了服务发现的能力，可对服务进行平滑升级。阿里有许多优秀的中间件与基础服务，可以快速帮助我们搭建应用系统，而且这些技术在阿里内部全是开源的，大家可以通过源码和文档学习到很多有价值的经验。阿里也提供了浓厚...

转载：https://blog.csdn.net/yhfmj123/article/details/80318887nGrinderr(version:3.4.1)是NAVER（韩国最大互联网公司NHN旗下搜索引擎网站）开源的性能测试工具，直接部署成web服务，支持多用户使用，可扩展性好，可自定义plugin。nGrinder是一款在一系列机器上执行Groovy或Jython测试脚本的应用，内部引擎是基于Grinder。nGrinder使用controller和agent分别包装了Grinder的console和agent，而且扩展了多种功能使其能够支持并发测试。nGrinder由两个主要的组件组成Controller提供性能测试的web接口。协调测试进程。整理和显示测试的统计结果让用户创建和修改脚本。Agent在代理服务器上加载运行测试进程和线程。监控目标机器的系统性能（例如：CPU/MEMORY/网卡/磁盘）target被测服务所在的服务器。**思考点**:为什么要部署多个agent??当线程数量过多的时候，实际的压力可能不会提升。由于agent本身的瓶颈，导致压力下发不下去。当压...

文章转自  http://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.htmlhttps://www.cnblogs.com/cuisi/p/7685893.html...

文章转自http://blog.csdn.net/hpf911/article/details/14165865时间过得很快，来淘宝已经两个月了，在这两个月的时间里，自己也感受颇深。下面就结合淘宝目前的一些底层技术框架以及自己的一些感触来说说如何构建一个可伸缩，高性能，高可用性的分布式互联网应用。       俗话说，一个系统的伸缩性的好坏取决于应用的状态如何管理。为什么这么说呢？咱们试想一下，假如我们在session中保存了大量与客户端的状态信 息的话，那么当保存状态信息的server宕机的时候，我们怎么办？通常来说，我们都是通过集群来解决这个问题，而通常 所说的集群，不仅有负载均衡，更重要的是要有失效恢复failover,比如tomcat采 用的集群节点广播复制，jboss采 用的配对复制等session状 态复制策略，但是集群中的状态恢复也有其缺点，那就是严重影响了系统的伸缩性，系统不能通过增加更多的机器来达到良好的水平伸缩，因为集群节点间session的&nb...