从高并发到极端并发：百度 Feed 与春晚红包的高可用实践-吴永巍

ServiceComb 开源微服务框架技术演进之路 巨震 软件工程师，华为 • 服务形态演进 • 基于SDK的传统微服务框架 • 何为Service Mesh • 演进：从SDK到Service Mesh • 拥抱Service Mesh开源生态 • 相关资源 #微服务 #Service Mesh #Sidecar #云原生 #SDK #数据面，控制面 通信：http、 RPC… • 服务治理 • 透明代理 • 通信：通用协议 • 服务治理 • Cloud Native部署 ServiceComb 一个基于SDK的“传统”微服务框架 Service Center service Java chassis Config Center service Go chassis Registration

反应式架构的探索与实践 淘宝 泽彬(许泽彬) • 花名：泽彬 • 就职于阿⾥里里，经历： • 负责淘宝应⽤用架构升级 • 核⼼心开发 - 建设⽤用户增⻓长设施与平台建设 • 负责过分布式调⽤用链跟踪框架 & 系统 • 核⼼心开发 - 分布式数据库同步系统 • Github ：https://github.com/zavakid • 开源项⽬目： • otter 核⼼心开发者： https://github • 资源利利⽤用率
 
 应⽤用本身的解决⽅方案？ 并⾏行行度有限 • ⽆无法纯业务依赖并发 • 微服务化让问题更更凸 显 • RT 累积
 
 RT 与 ⽤用户增⻓长 RT 累积带来成本 • 过早引⼊入 cache • 每个服务都在设置超 时 维护成本、业务实现复 杂化 天⽣生异步的架构 流 Stream / Flow / Flux 什什么是流 • ⼀一个流是顺序串串⾏行行执⾏行行的 ⾯面向数据 • 操作、组合 ⾯面向流 • 业务逻辑 → 数据变换 • 数据变换 → 业务逻辑 数据 vs 逻辑 ⾯面向流编程是 ⾯面向数据编程 流式架构 流 分布式 性能 并发控制 业务编写 流 - 业务编写 创建 just / from* / range / repeat /interval / timer 过滤 filter / take /

没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 -- Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn 体系中的定位 服务化框OSP 开发框架Venus 唯品会基础架构体系 消息队列 VMS 全链路监控 功能地图 01 02 03 多种作业类型与 作业模式 资源动态平衡 框架与业务隔离 三大功能特性 Shell作业 消息作业* JAVA作业 分布式与本 地作业模式 • 完美兼容现有PHP的作业，可无缝迁移，成本最低 • 提供多种业务开发模式，满足不同的业务需求 • 多种业务运行模式，即可分布式管理也可本地管理 • 通过异步消息实现业务编排* 多种作业类型 人工指定 运行节点 系统自动 平衡负载 资源利用 • 灵活的运维配置与部署 • 高效资源利用 • 简便的管理 人工指定 自动平衡 资源平衡调度算法 框架代码 与业务代 码隔离 集中化动 态增加与 删除作业 • 简化开发，避免冲突，业务无侵入 • 易于发布与维护 • 框架升级与业务脱离 框架与业务隔离 Shell作业 Java/消息作业 Saturn Executor PHP脚本 Python脚本 System

张现双，宜人贷研发架构师，移动后台负责人，负责 移动后台的技术研发和系统架构设计，并随着业务增长持续 不断的进行性能优化和系统架构升级。 从事过研发、运维、dba等工作，在应对互联网系统流 量、并发、安全、一致性问题等方面有一些经验。 翻译出版专著:《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》 大纲� 01 宜人贷发展历程 02 移动后台架构演进 03 流量应对策略 04 关于监控 热点场景频发，影响单体稳定 2pizza团队，系统单体制约 商城 核心服务 业务 网贷 保险 基金 商城 财富圈 健康财富 加密 验签 拦截 校验 安全 性能 并发 幂等 交易 缓存 基础服务 消息 监控 配置 报警 MIS OpenAPI 微信 财富圈 移动后台 商城MIS WAP … … Android/ios/h5/php/openApi 金融产品 Yiri 财富圈 首页 feed 活动中心 微信 WAP 4G 积分商城 ... ... 账户中心 迅速响应业务变化 before after 第三部分 流量应对策略 流量≈并发 更强的machine 更多machine(cap) 限流降级 Concurrency is about dealing with lots of things at once.

写⼊入： 查找： O(logi) + O(logj) ≈ O(1) O(1) 缓存 Cache File 堆外内存 异步预加载 读写共⻚页 PLRU淘汰策略略 ⾼高并发 ≠ ⾼高性能 减少等待 异步: Future, Callback, React框架 流程拆分 减少锁：CAS原语 减少锁等待: 读写锁, 细粒度锁 写⼊入数据流程 IOThreads 接收请求 Distributed Monitoring and Diagnosis Stack for High-speed Networks” Anurag Khandelwal, Rachit Agarwal 基于位置的异步复制 Sorted requests queue Request handler Sorted responses queue Replication Thread Response handler

查询 通道 交易拆分 业务2.0痛点 BUSINESS 2.0 PAIN POINTS 业务野蛮发展 交易量高速增加 并发请求增加 交易响应速度过慢 数据库单表 数据量剧增 模块耦合度高 开发效率低下 … 思考 THINKING 解耦 异步化 扩容 排队 队列 缓存 冷热数据隔离 读写分离 分库分表 容灾 限制 池化 ACK ... 变化 VARIETY 时时间，避免同步线程阻塞 4.和第三方接口交互，需要考虑是否需要通过代理出网 5.和第三方接口交互，需要考虑是否要相互添加白名单 6.和第三方接口交互，需要考虑设置合适的work线程符合第三方并发数量限制 二 安全规范 1.页面请求参数严格限制或者校验处理，防止SQL注入 2.页面URL请求做细粒度的权限拦截，防止访问权限过大 3.部署在公网的应用做好防止XSS攻击的防范措施 4.和第三方系统交互需要互加白名单确保安全 死锁 8.代码中不建议使用@Transactional，因为一般业务场景中用不到，它影响数 据库性能并且多个操作可能在并发下导致数据库死锁 9.数据库单表达到一定数据量级需要做分库分表或者冷热数据隔离，避免业 务增加带来的性能问题 10.尽量避免使用全局变量防止并发出现线程安全问题，从而影响业务 11.定时器问题预防 定时器浪打浪情况下，任务重复处理会导致资金风险，建议使用redis避免

⾼性能⾼可⽤机票实时搜索系统 去哪⼉⺴ 梁启康 议题 系统诉求 海海量量数据 设计思路路 搜索框架 报价引擎 待解问题 系统诉求 • 全⽹网价最低 • 航线报价最全 • 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ⾯面临问题 航班舱位时刻变动 供应商规则调整密集 航司政策各有不不同 供应商的office权限不不⼀一致 运价规则变化繁多 GDS数据成本不不菲 CAP BASE 理理论 按需计算 消息驱动 异步 分布式 分级缓存 ⽆无状态 搜索框架 PriceMerger 报价引擎 供应商直连 旗舰店 CacheManager 抓取 App WWW Touch 分销 Cache Redis MQ MQ 航班数据 运价数据 应⽤用层 聚合层 报价源 基础数据 搜索框架 遇到问题 解决⽅方案 • 报价数量量多，内存问题 报价数量量多，内存问题 • 报价源多，不不稳定 • 响应时间要求苛刻 • 搜索条件有热点 • 缓存报价不不准 • 尽量量⽤用原⽣生数据类型，编码 • 回数⽐比例例，异步搜索更更新 • 分批回数 • ⼀一致性哈希，负载均衡 • 供应商粒度，主动更更新 报价引擎 供应商规则 航司运价 航班舱位状态 套餐搭售 + + 低价特惠 商旅优选 头等舱 。。。 报价引擎—供应商规则 报价引擎 •

百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical World Critical Digital World Non-Critical 应用数据线上化-DataHub • 特征抽取 • 统一特征抽取调度 • 精确控制数据导入速率，避免并发写压力过大 • 特征存储 • 数据压缩：Value String • 特征管理 • 特征注册、特征监控 • 特征消费 • Client缓存：Direct Momery • 异步化：Thrift Async 100% 33% 13% 7% 0 0.25 0.5 0.75

电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景－海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX MySQLStreamer • 重要业务数据的异步处理 吞吐量优先场景（Kafka/RocketMQ）： • 大规模数据的传输和收集 Kafka web管理界面： •Kafka Web Console •Kafka Manager •KafkaOffsetMonitor •Uber开源Kafka监控工具--Chaperone Kafka web监控管理界面 流式计算可选方案 仅流处理框架: • Storm Storm • JStorm • Samza • Heron 混合框架: • Spark • Flink Core Storm or Storm Trident？ Storm Trident： • Batch • Exactly-once 选型考虑 ： • 性能 • 状态 Storm流式日志处理常见架构 Applicaton Logback FlumeA ppender