粒度更细：可指定服务版本，类，方法级别 配置灵活：可配置检测粒度为每M毫秒N个请求P%的错误率 指标多样：RT值，错误率，线程池参数 熔断 粒度更细：可指定调用者和被调用者服务版本，支持failover、failfast、failback容 错机制。 配置灵活：支持自定义超时时间和重试次数。 可自行定制：通过暴露自定义异常NSFExcetion解决任意业务方法的容错，支持超时、 failover，failfast容错。 www.163yun.com  事务发起者、事务参与方  分支事务用事务id做幂等  生成对应分支事务记录  并行调用  定时任务兜底 红色为异常流程 Q：回滚的时候，如果分支事务记录不存在，该 怎么返回？ option1：返回成功 option2：返回失败 option3：引入超时判断机制 ✘ ✘ ✔

量级大，网络复杂，DDOS攻击 • 动态管理 • 就近接入 • 自动化管理接入网关 • 自动扩容，应对网络攻击 极光推送后台系统架构 07 极光推送后台系统架构 SDK 管理中心 健康检测服务 Conn B 调度中心 Conn A Conn C 极光推送后台系统架构 M Q M Q IDC3 Conn IDC1 API Segment PushTask XPNS MQ IDC6 Conn 系统安全 • 网络安全 • 对外业务隔离，异地多机房部署，健康检查，业务快速部署及调度 • 通信安全 • SSL，私有加密协议 • 服务安全 • 安全校验，异常行为识别，过载保护，白名单/黑名单，服务降级 • 监控及告警 • 多维度监控，告警系统 极光推送后台系统架构 08 K8S部署业务 • 原有系统的运维工作繁杂，资源利用率低 • 弹性扩容

• 汇总类实现Tips （1）agent快速部署 （2）agent从中央获取配置 （3）快速的本地检测 58集团技术专场 2. 监控平台-日志 ERROR日志监控Tips （1）路径规范 （2）日志分级 （3）日志切分 （4）易扩展的配置 日志关键字监控Tips （1）异常关键字 （2）正常关键字 （3）易扩展的配置 58集团技术专场 2. 监控平台-接口 Keepalive统一监控

三、政务服务小程序平台研发过程 四、政务服务小程序平台架构演化 五、政务服务系统架构小结与思考 5、技术路线选型，APP 还是 小程序？ 对比项 微信小程序 政务APP 统一身份认证 无需注册直接登录，提供活体检测、人脸核身 需要注册，使用密码和手机盾认证 推广传播 下载成本低、通过微信裂变传播 下载成本高、推广难、占流量、占内存 开发成本 只需开发一套，组件丰富 每个端都得开发，标准化组件少 版本更新 一、业务应用上线前必须经过安全渗透测试。 1、在测试环境中扫描出：越权查询、SQL注入、明文传输等，要求整改 2、正式环境检查： 操作系统、数据库、中间件漏洞，建议打补丁 二、运维监控每日 1.采用ELK收集系统日志、监控异常信息 2. 对各业务系统API接口进行状态监控，每日输出报告 14、系统上线、系统截图 粤省事小程序码 目录 一、移动政务应用服务现状与痛点 二、一个特殊的移动政务应用项目 三、政务服务小程序平台研发过程

数据采集、计算、存储 指标（HBase） 指标明细（ES） 降级⽇日志（ES） ETL 指标计算（Flink） 脚本引擎 查 询 服 务 ⽇日志数据 指标（Redis） 业务异常数据快照（ES） 熔断降级通知 降级服务管理理 故障代码注⼊入 降级服务注册设计 serviceA serviceB serviceC etcd register service metadata • 后台实时监控应⽤用、服务，实时变更更降级策略略 proxy 服务质量量数据采集 业务数据采集 ⽇日志 ⽂文件 应⽤用数据采集 应⽤用数据 ⽅方法数据 执⾏行行结果 执⾏行行耗时 异常数据 … JVM内存 JVM线程 GC数据 业务数据 SDK数据 ⾃自定义数据 系统数据采集 容器器数据 CPU数据 内存数据 磁盘数据 … ⽹网络数据 采集 Agen t ⽇日志中⼼心 容器器数据 CPU数据 内存数据 磁盘数据 … ⽹网络数据 采集 Agen t ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据处理理 应⽤用数据采集 应⽤用数据 ⽅方法数据 执⾏行行结果 执⾏行行耗时 异常数据 … JVM内存 JVM线程 GC数据 业务数据 SDK数据 ⾃自定义数据 数据通道（⻓长链接单通道） 数据采集 Proxy • 单⼯工直连数据通道 • ⻓长链接，数据流⽅方式实时发送

正确性 分布式系统中有哪些异常情况需要模拟？ 运行时可能出现的异常 Applications Runtimes Middleware OS Virtualization Storage Networking Data 启动异常 进程被杀 服务器假死 断电 启动异常 超卖 进程死锁 负载均衡失效 业务线程池满 监控错误 流控不合理 心跳异常 缓存热点 缓存限流 数据库热点

• 30+ Components 同步组件 • data转换为state • 样式重新解析 • Element转换 Babel转换代码 异常监控 • 业务异常监控 - 自研 • 系统异常监控 - 微信官方后台 运营埋点 • PV UV • 访问链路 • 转化率 3 小程序业务组件 CONTENTS • 使用原生的方式开发，没有使用wepy等框架

服务监控 业务监控 中间件、接口探测、日志抓取 状态类（响应码、交易状态、退款状态、商户状态） 耗时类（交易总时长、分段时长、SQL耗时、代码耗时） 统计类（订单量异常预警、非法IP预警、交易额过大） 网络异常（单通道和多通道、不同的分布场景） 撒网与实时监控 REAL-TIME MONITORING 可视化运营 VISUAL OPERATION 优先恢复 蓝绿部署 提前准备

涉及线程池：EventLoop / Provider / Consumer / 阻塞操作 的线程池 • 进⼀一步提升性能 •阻塞检测（异步配套）：提早发现问题，降低全异步升级成本和⻛风险 • 基于 基础软件 AliJDK(JVM团队) 提供JVM级API的阻塞点检测（业界领先） • 基于 ⾮非阻塞的任务(计算线程)的执⾏行行时⻓长
 •统⼀一的线程上下⽂文传递⽅方案（业务&中间件） •

Cluster 故障容忍 • 设备都是会坏的 - 假设的服务器MTBF是30年 - 搭建一个1万台服务器的系统 - 每一两天就坏一个 • 典型数据中心 - 过热：5分钟内数千台机器宕机 - 供电异常： 500~1000台机器突然消失 - 机架晃动： 几十台机器出现50%丢包 - 交换机故障： 几十台机器突然消失 - 磁盘、单机故障 • 通过冗余应对故障 一个典型的数据处理场景 数据处理模块