用Go语言实现推送服务器 陈叶皓 chen.yh@ctrip.com 议程 • 推送服务器介绍 • Golang特点 • 推送服务架构 • 部分代码 • 上线效果 议程 • 推送服务器介绍 • 推送服务架构 • 部分代码 • 上线效果 什么是推送服务器 • 推送业务信息到手机端 • 始终保持连接 推送服务器要求 • 高并发 • 可靠性 • 高性能 • 支持水平扩展 • 无单点故障 无单点故障 Go语言特性 • 静态的、编译的 • 自动内存回收 • 命令式编程 • 函数可以作为值 • 面向并发 • 内置RPC支持 推送服务器要求的应对 • 高并发 – goroutine • 可靠性 – 使用Redis暂存消息 • 高性能 – 静态编译语言 • 支持水平扩展 – 使用RPC组成集群 • 无单点故障 – 使用Redis实现数据共享 Go语言的并发模型 • 事件驱动，共享线程池 包含一 个获取返回值的channel 议程 • 推送服务器介绍 • 推送服务架构 • 部分代码 • 上线效果 逻辑架构 去中心化设计 • 客户端随机连接 • Redis集中存储地址表 • 信息发送2跳到达 消息缓存设计 • 消息预存（Redis） • 尝试发送 • 发送成功后删除 客户端注册时序图 议程 • 推送服务器介绍 • 推送服务架构 • 部分代码 • 上线效果 串行场景-Socket

使⽤Apache SkyWalking APM 监控 Apache ServiceComb 吴晟 Sheng Wu Huawei DevCloud http://skywalking.io Twitter @AsfSkyWalking 个⼈介绍 GitHub： https://github.com/wu-sheng Personal Homepage： https://wu-sheng

基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 背景 Ø 应对云主机快速增长 Ø 打造用户自助服务的监控平台 Ø 适应内部的三级网络架构 背景 云管区 公共服务区 可用区 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 系统定位 Ø 保证基础监控，提供监控通道 Ø 要求高可用、高可扩展 Ø 分离用户、平台管理员 保证告警覆盖率，按类型初始化通用告警策略 Ø 兼顾通用的和个性的监控要求 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus是什么 Ø 是平安云监控系统 Ø 希腊神话里的百眼巨人 Ø 基平open-falcon开发的平安云监控系统 Ø 是一个Go语言实现的项目 目录 Ø

每秒百万数据点 Go 应用监控系统演进 张平 AfterShip 高级 SRE 关于 AfterShip 拥抱云原生和开源系统 目 录 监控架构概览 01 如何监控 Go 应用？ 02 Metrics 系统架构演进 03 Why VictoriaMetrics so good？ 04 总结与展望 05 监控架构概览 第一部分 监控系统架构概览 -- 数据源 监控系统架构概览 -- -- 告警配置 监控系统架构概览 -- 告警通道 如何监控 Go 应用？ 第二部分 基于 Prometheus Go 应用监控接入流程 确定指标 为应用埋点 部署应用 配置服务发现 监控展示 指标类型 ● Go 运行时指标 ○ Goroutine 数量 ● 应用层指标 ○ infra_http_request_total ● 业务指标 ○ 总 Tracking 查询量 ○

的路由问题，解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB：解决元数据存储，与三方 CMDB 系统对接问题，解决应用，人，资源关系。  Metrics：暴露标准 Metrics 数据，方便与三方监控系统打通。  Trace：暴露标准 Trace，方便与 SLA 系统打通，日志白平化，推送轨迹等能力，并且可以和计 量计费系统打通。  接入管理：相当于阿里云开通服务，分配身份、容量、权限过程。 据不⼀致，则会发起⼀次全量拉 取请求，将数据补齐。 写操作 对于⼀个已经启动完成的 Distro 集群，在⼀次客户端发起写操作的流程中，当注册非持久化的实例 的写请求打到某台 Nacos 服务器时，Distro 集群处理的流程图如下。 Nacos 架构 < 40 整个步骤包括几个部分（图中从上到下顺序）：  前置的 Filter 拦截请求，并根据请求中包含的 IP 和 port 信息计算其所属的 期创建销毁连接，GC 压力大 md5 值计算也有⼀定 开销，在可接受范围内 Nacos Naming HTTP/UDP UDP 推送 + 补偿查询 丢包，云架构下无法 反向推送 配置和服务器模块的数据推送通道不统⼀，http 短连接性能压力巨大，未来 Nacos 需要构建能够 同时支持配置以及服务的长链接通道，以标准的通信模型重构推送通道。 二、场景分析 1. 配置 配置对连接的场景诉求分析

Laravel 的发布周期将保持不变。 兼容 Laravel Vapor Laravel 6.0 提供了对 Laravel Vapor 的兼容，这是一个针对 Laravel 应用的自动扩容无服务器部署平台。Vapor 对在 AWS Lambda 上 管理 Laravel 应用以及与 SQS 队列、数据库、Redis 集群、网络、 CloudFront CDN 进行交互的复杂性进行了抽象。 如果你的代码格式不是很完美，不必担心，StyleCI 会在提交代码时 自动为我们修正代码风格以保持和 Laravel 仓库代码一致，从而让 我们更加专注于代码内容而非风格。 第二部分：快速入门 安装配置 服务器要求 Laravel 框架对 PHP 版本和必需扩展有一定要求，不过这些要 求 Laravel Homestead 虚拟机都已经满足了，所以强烈推荐使用它 作为 Laravel 本地集成开发环境。 Laravel 中文学习资源：https://xueyuanjun.com 32 本地开发服务器 如果你在本地安装了 PHP，并且想要使用 PHP 内置的开发环境服 务器为应用提供服务，可以使用 Artisan 命令 serve： php artisan serve 该命令将会在本地启动开发环境服务器，这样在浏览器中通 过 http://localhost:8000 即可访问应用： 当然，更强大的本地开发环境选择还是

"eventlog":"ON", "statlog":"OFF", "logconf":"./log.conf" } 字段说明 注意：rpcport 和 channelPort 仅限于被机构内的监控、运维、sdk等模块访 问，切勿对外网开放 配置项 说明 sealEngine 共识算法（可选PBFT、RAFT、SinglePoint） systemproxyaddress 系统路由合约地址（生成方法可参看部署系统合约） 策略 SDK编译 安装依赖软件 部署web3sdk之前需要安装git, dos2unix依赖软件: git：用于拉取最新代码 dos2unix: 用于处理windows文件上传到linux服务器时，文件格式无法被 linux正确解析的问题； centos: $ sudo yum -y install git dos2unix ubuntu: $ sudo apt install git 点每次重试连接的间隔时间)。 重要 节点信息查询方法 ： 1. 节点id，可以是任意字符串； 2. channelPort、系统合约地址systemcontractaddress等信息查询: 若节点 服务器上，节点数据目录所在路径为~/mydata/node0/，在 ~/mydata/node0/config.json里可查到; god账号信息查询： 1. 手动搭链： ① 非国密版FISCO-BCOS

依然保持优化前的 42.1%。 表 8 图优化后 QPS 对比 3.2 线上服务优化 我们在 NVIDIA T4 服务器上进行了端到端的吞吐测试，利用“多实例”并发处理的 技术，YOLOv6s_repopt INT8 QPS 达到了 552，相较 FP16 提升了～ 40%。我 们对服务器的各项指标进行了监测，发现此时 T4 GPU 的利用率只有 95%，还有压 榨空间，而 16 核 CPU 利用率已经超过了 利用率已经超过了 1500%，几乎满负荷运转。我们推测整个 线上服务的“瓶颈”可能在 CPU，而图片预处理会使用大量 CPU 资源。 表 9 服务器资源配置 算法 < 33 3.2.1 DALI 预处理 为了解决 CPU 预处理带来的“瓶颈”，我们采用了 NVIDIA 的 DALI 库，将预处理 直接放到 GPU 中运算。该库可以在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理，极大 的缓解 是总结与展望。 2. 排序系统进阶：为什么需要端上重排 2.1 云端排序痛点 我们以一次完整的搜索行为，来看一下整个前后端执行的过程。如图 1 所示，用户在 手机端搜索入口发起检索请求后，触发云端服务器执行，包括查询理解、多路召回、 模型排序与展示信息合并等处理，最终返回给客户端进行渲染呈现给用户。 图 1 搜索执行链路示意图 由于整个系统的每秒查询数（QPS）的限制，以及前后端请求通信、传输包体影响，

用记事本编辑的时候，从文件读取的 UTF-8 字符被转换为 Unicode 字符 到内存里，编辑完成后，保存的时候再把 Unicode 转换为 UTF-8 保存到 文件： 浏览网页的时候，服务器会把动态生成的 Unicode 内容转换为 UTF-8 再 传输到浏览器： 所以你看到很多网页的源码上会有类似的信息， 表示该网页正是用的 据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要 IO 接口。 比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络 IO 获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要 首页的 HTML，这个动作是往外发数据，叫 Output，随后新浪服务器把 网页发过来，这个动作是从外面接收数据，叫 Input。所以，通常，程 序完成 IO 操作会有 Input 和 Output 两个数据流。当然也有只用一个的 管，数据就是水管里的水，但是只能单向流动。Input Stream 就是数据 从外面（磁盘、网络）流进内存，Output Stream 就是数据从内存流到外 面去。对于浏览网页来说，浏览器和新浪服务器之间至少需要建立两根 水管，才可以既能发数据，又能收数据。 由于 CPU 和内存的速度远远高于外设的速度，所以，在 IO 编程中，就 存在速度严重不匹配的问题。举个例子来说，比如要把 100M