最近工作中需要用到MongoDB的事务操作，因此参考了一些资料封装了一个小的组件，提供基础的CRUD Repository基类 和 UnitOfWork工作单元模式。...在MongoDB中，所谓的事务主要指的是多个文档的事务，其使用方式和传统关系型数据库差不多。但我们需要注意的是：多文档事务只能应用在副本集 或 mongos 节点上。...单例的MongoClient 基于MongoDB的最佳时间，对于MongoClient最好设置为单例注入，因为在MongoDB.Driver中MongoClient已经被设计为线程安全可以被多线程共享，...第三步：使用Repository 和 UnitOfWork # 非事务模式 await _taskRepository.AddManyAsync(newTasks); # 事务模式（借助UnitOfWork....NET操作事务，重点介绍了EDT.MongoProxy这个小组件的设计，让我们可以在ASP.NET 6应用中通过数据仓储（Repository）和工作单元（UnitOfWork）的模式来快速方便地操作
前言 上一章我们把系统所需要的MongoDB集合设计好了，这一章我们的主要任务是使用.NET Core应用程序连接MongoDB并且封装MongoDB数据仓储和工作单元模式，因为本章内容涵盖的有点多关于仓储和工作单元的使用就放到下一章节中讲解了...工作单元模式（UnitOfWork）它是用来维护一个由已经被业务修改(如增加、删除和更新等)的业务对象组成的列表，跨多个请求的业务，统一管理事务，统一提交从而保障事物一致性的作用。...，这个上下文类将封装数据库的连接和集合。...该类应负责建立与所需数据库的连接，在建立连接后，该类将在内存中或按请求持有数据库上下文（基于API管道中配置的生命周期管理。）...，协调变化的写入和并发问题的解决”。
首先，我们在MongoDB的官方文档中看到，MongoDb的2.4以上的For .Net的驱动是支持.Net Core 2.0的。...所以，在我们安装好了MangoDB后，就可以开始MangoDB的.Net之旅了。 首先，创建一个.Net Core的控制台应用程序。然后使用NuGet导入MangoDB的驱动程序。...MongoDB.Driver.Core：驱动程序的核心和MongoDB.Driver的依赖。你可能不会直接使用这个包。更多文档可以在参考指南中找到。...，同数据库一样，若数据集不存在，会自动创建该数据集。...教程2已更新 在.Net Core中使用MongoDB的入门教程（二）
重试模式，一般和超时模式结合使用，适用于对于下游服务的数据强依赖的场景（不强依赖的场景不建议使用！），通过重试来保证数据的可靠性或一致性，常用于因网络抖动等导致服务调用出现超时的场景。...熔断器模式也可以使我们系统能够检测错误是否已经修正，如果已经修正，系统会再次尝试调用操作。下图是个使用熔断器模式的调用流程： ?...如果这些请求对服务的调用成功，那么可以认为之前导致调用失败的错误已经修正，此时熔断器切换到闭合状态（并且将错误计数器重置）；如果这一定数量的请求有调用失败的情况，则认为导致之前调用失败的问题仍然存在，熔断器切回到断开方式...我们可以使用舱壁隔离模式，为这种依赖服务调用维护一个小的线程池，当一个依赖服务由于响应慢导致线程池任务满的时候，不会影响到其他依赖服务的调用，它的缺点就是会增加线程数。 ?...，也可以将请求放入队列，或者使用备用服务获取数据等，适用于业务的关键流程与严重影响用户体验的场景，如商家/产品信息等核心服务。
发布多条 WR 时，一次调用将它们发布到列表中 当用verbs接口ibv_post_*()中的一个, 来发送工作请求WR时，在一次调用中将多个工作请求作为链表发布，而不是每次使用一个工作请求进行多次调用...使用本地 NUMA 节点 在非统一内存访问 (NUMA) 计算机上工作时，将进程绑定到被视为 RDMA 设备的本地 NUMA 节点的 CPU/核心可能会因为更快的 CPU 访问而提供更好的性能。...当QP进入这些流时，将QP.retry_cnt和QP.rnr_retry设置为零将导致失败（即，带有错误的完成）。 但是，如果无法避免重试流，请在重传之间使用较低（尽可能）的延迟。...在 QP 的超时和 min_rnr_timer 中使用较低的值 在 QP 的超时和 min_rnr_timer 中使用较低的值意味着，如果出现错误并且需要重试（无论是因为远程 QP 没有应答还是没有未完成的接收请求...如果使用立即数据，请使用 RDMA Write with立即而不是 Send with立即 当发送仅包含立即数据的消息时，带有立即数的 RDMA 写入将比带有立即的发送提供更好的性能，因为后者会导致未完成的已发布接收请求被读取
（二）服务访问的雪崩效应 服务雪崩效应是一种因 服务提供者 的不可用导致 服务调用者 的不可用,并将不可用 逐渐放大 的过程.如果所示: 上图中，A为服务提供者，B为A的服务调用者，C和D是B的服务调用者...最后, 服务调用者不可用 产生的主要原因是: 同步等待造成的资源耗尽 当服务调用者使用 同步调用 时, 会产生大量的等待线程占用系统资源....4.Failfast 快速失败，指在获取服务调用异常时，立即报错。 彻底放弃重试机制，等同于没有容错。 在特定场景中，可使用该策略保证非核心服务只调用一次，为核心业务节约时间。...假设系统存在商品服务、用户服务和订单服务3个微服务，通过设置运行时环境得到3个服务一共使用200个线程，客户端调用这3个微服务共享线程池时可能会引发服务雪崩，将线程分别隔离后则不会触发整体雪崩。...假设有一个恶意用户在0:59时瞬间发送了100个请求，并且在1:00又瞬间发送了100个请求，则该用户在1秒内瞬间发送了200个请求。即在时间窗口的重置点处集中发送请求会瞬间超过速率限制。
静态服务配置之root和alias root和alias都可以在配置静态服务时发挥重要的作用，二者可以达到相同的功能，但是也有很大的不同，每个都有其适应的场景。...使用root指令通过简单指定路径即可获取请求文件的路径，但是无法达到对请求URI的修改，此时需要使用alias指定来配置。 2....{ proxy_pass http://backend;} 如果uri处理导致错误，则将最后一次发生的错误的状态代码返回给客户端。...因此，使用过高的最大请求数可能会导致过度的内存使用，不建议这样做。...限制向客户端传输响应的速率。该速率以每秒字节数指定。零值禁用速率限制。该限制是根据请求设置的，因此，如果客户端同时打开两个连接，则总速率将是指定限制的两倍。
在计算机中，中断是系统用来响应硬件设备请求的一种机制，操作系统收到硬件的中断请求，会打断正在执行的进程，然后调用内核中的中断处理程序来响应请求。...网卡收到网络包后，会通过硬件中断通知内核有新的数据到了，于是内核就会调用对应的中断处理程序来响应该事件，这个事件的处理也是会分成上半部和下半部。...如果要知道是哪种软中断类型导致的，我们可以使用 watch -d cat /proc/softirqs 命令查看每个软中断类型的中断次数的变化速率。 ?...一般对于网络 I/O 比较高的 Web 服务器，NET_RX 网络接收中断的变化速率相比其他中断类型快很多。...如果发现 NET_RX 网络接收中断次数的变化速率过快，接下里就可以使用 sar -n DEV 查看网卡的网络包接收速率情况，然后分析是哪个网卡有大量的网络包进来。 ?
解决接口级故障的核心思想和异地多活基本类似，都是优先保证核心业务和优先保证绝大部分用户。常见的应对方法有四种，降级、熔断、限流和排队，下面我会一一讲解。 1....这时就需要熔断机制了：A服务不再请求B服务的这个接口，A服务内部只要发现是请求B服务的这个接口就立即返回错误，从而避免A服务整个被拖慢甚至拖死。...为了找到合理的阈值，通常情况下可以采用性能压测来确定阈值，但性能压测也存在覆盖场景有限的问题，可能出现某个性能压测没有覆盖的功能导致系统压力很大；另外一种方式是逐步优化：先设定一个阈值然后上线观察运行情况...漏桶 漏桶算法的实现原理是，将请求放入“桶”（消息队列等），业务处理单元（线程、进程和应用等）从桶里拿请求处理，桶满则丢弃新的请求，如下图所示： 我们可以看到漏桶算法的三个关键实现点： 流入速率不固定：...由于排队需要临时缓存大量的业务请求，单个系统内部无法缓存这么多数据，一般情况下，排队需要用独立的系统去实现，例如使用Kafka这类消息队列来缓存用户请求。
2.用户使用CDN服务保证请求速率，但是用户刚同步照片到CDN就调用接口服务，忽略了CDN没有预热，直接回源的问题。...3.用户使用CDN服务保证请求速率，但是偶现下载错误，是因为CDN产商的问题，需要联系CDN厂商排障。 4.用户的图片服务器在海外，腾讯云人脸识别图片下载代理服务在国内，可能会导致下载超时。...2.如果要使用URL传参，可将图片存储到腾讯云的COS对象存储服务上。 COS服务更为稳定，而且同属腾讯云产品，请求延迟会降低，充分保证请求速率。...2.若用户使用海外服务器存储图片，最好将海外图片迁移到国内服务器上；或者使用CDN服务，这样在进行海外图片下载时，会利用CDN在国内的节点进行请求，从而保证了请求速率。...3.若客户使用CDN服务，要保证CDN服务的稳定，出现有异常时，联系CDN厂商定位。腾讯云可以辅助提供具体某次请求的下载耗时和请求时间等，前提是客户要提供近期图片下载错误的RequestId。
10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。...整编：微信公众号，搜云库技术团队，ID：souyunku 2、缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量，可谓是抗高并发流量的银弹；而降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉，...5、一般开发高并发系统常见的限流模式有控制并发和控制速率，一个是限制并发的总数量（比如数据库连接池、线程池），一个是限制并发访问的速率（如nginx的limitconn模块，用来限制瞬时并发连接数），另外还可以限制单位时间窗口内的请求数量...qps很大程度上代表了系统的繁忙度，没次请求可能存在多次的磁盘io，网络请求，多个cpu时间片，一旦qps超过了预先设置的阀值，可以考量扩容增加服务器，避免访问量过大导致的宕机。...二、控制访问速率 在工程实践中，常见的是使用令牌桶算法来实现这种模式，常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。
10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。...2、 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量，可谓是抗高并发流量的银弹；而降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开；而有些场景并不能用缓存和降级来解决...qps很大程度上代表了系统的繁忙度，没次请求可能存在多次的磁盘io，网络请求，多个cpu时间片，一旦qps超过了预先设置的阀值，可以考量扩容增加服务器，避免访问量过大导致的宕机。...二、控制访问速率 在工程实践中，常见的是使用令牌桶算法来实现这种模式，常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。...三、控制单位时间窗口内请求数 某些场景下，我们想限制某个接口或服务 每秒/每分钟/每天 的请求次数或调用次数。
当一个服务出现故障或超时，熔断器会打开并快速失败，拒绝后续的请求，避免请求堆积和资源耗尽。熔断器会暂时屏蔽该服务，并在一段时间后尝试恢复。熔断器的状态变化可用于监控系统健康和提供告警信息。...当依赖的第三方服务出现不稳定的情况时，例如三方服务器过载，会导致服务自身调用第三方服务的响应时间也变长，甚者形成级联效应。...强调在面对错误或异常情况时，系统应该尽早地检测并快速失败，而不是继续执行可能导致更严重后果的操作。这个原则的目的是尽早发现问题并及时处理，避免故障进一步扩大，从而提高系统的稳定性和可靠性。...如果请求到达时桶中没有足够的令牌，该请求将被延迟等待令牌，可能会导致响应时间增加。 漏桶算法（Leaky Bucket）：漏桶算法将请求放入一个漏桶中，请求以恒定的速率从漏桶中流出。...此外，漏桶算法还能够控制流出速率，避免资源的浪费;然而，漏桶算法的缺点是对于突发流量的处理相对较差。如果漏桶中的令牌数量耗尽，那么突发流量的请求会被丢弃，可能会导致某些请求的延迟。
例如一台 32 核的机器和 64 核的机器处理能力差别很大 解决方案 为了找到合理的阈值，通常情况下可以采用性能压测来确定阈值，但性能压测也存在覆盖场景有限的问题，可能出现某个性能压测没有覆盖的功能导致系统压力很大...基于资源限流 基于请求限流是从系统外部考虑的，而基于资源限流是从系统内部考虑的，也就是找到系统内部影响性能的关键资源，对其使用上限进行限制。常见的内部资源包括连接数、文件句柄、线程数和请求队列等。...漏桶：将请求放入“桶”（消息队列等），业务处理单元（线程、进程和应用等）从桶里拿请求处理，桶满则丢弃新的请求。设计关键点： 流入速率不固定：可能瞬间流入非常多的请求，例如 0 点签到、整点秒杀。...止损往往是一个抉择的过程，要优先保证核心用户可以正常使用。...在前司，平台对第三方和自己的服务提供支持，同时，这些能力也有核心能力和非核心能力，当有故障的时候，运维平台通过预案，会将非核心能力摘除（降级）处理。
核心思路 了解了收发包的原理，可以了解到丢包原因主要会涉及⽹卡设备、⽹卡驱动、内核协议栈三⼤类。...arp_filter配置丢包 在多接口系统里面（比如腾讯云的弹性网卡场景），这些接口都可以回应arp请求，导致对端有可能学到不同的mac地址，后续报文发送可能由于mac地址和接收报文接口mac地址不一样而导致丢包...如果这里设置为1，就需要查看主机的网络环境和路由策略是否可能会导致客户端的入包无法通过反向路由验证了。...查看当前已经记录的总数），如果网络状况繁忙，比如高连接，高并发连接等会导致逐步占用这个 table 可用空间，一般这个 table 很大不容易占满并且可以自己清理，table 的记录会一直呆在 table...在BBR提出之前，拥塞控制都是基于事件的算法，需要通过丢包或延时事件驱动；BBR提出之后，拥塞控制是基于反馈的自主自动控制算法，对于速率的控制是由算法决定，而不由网络事件决定，BBR算法的核心是找到最大带宽
快速和高度可遍历的。...MongoDB.Driver.Core：--它本身就是一个驱动程序，具有驱动程序的核心组件(如如何连接到mongod实例，连接池)，用于从.net到MongoDB的通信，并且它依赖于MongoDB.Bson...MongoDB.Driver*依赖于Driver.Core这反过来又依赖于MongoDB.Bson。它更容易在核心组件驱动程序上使用api，并具有异步方法，并支持Linq....运行以下命令，会同时安装上面三个包： Install-Package MongoDB.Driver 访问数据库 若要连接到数据库，请使用MongoClient类访问MongoDB实例，并通过它选择要使用的数据库...这包包含了所有基本BSON类型和其他一些用于使用BSON的方法。 在这个包中，我们有表示BSON类型的类，以及如何在.NET类型和BsonValue之间映射。
系统中每一个端口最大的监听队列的长度); net.core.netdev_max_backlog(每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目); ServerSocket...这时候，我们一定要记住，当出现请求事务大量失败的时候，一定要先看以下具体的错误信息，在继续往下面分析，而不是进行盲目的猜测，这里要提一下高楼老师经常强调的证据链，一定要根据详细的错误信息指向进行下一步分析...以下是具体的报错信息： 看到报错信息后，发现有大量的 “Connection reset” 错误，导致这种错误的原因就是服务端因为某种原因关闭了 Connection，而客户端仍然在读写数据，此时服务器会返回复位标志...调大backlog值为5000后，再次进行压测 调整后的全连接队列如下图所示： 继续以 6000 并发对系统发起压力，测试结果如下： 从上面的测试结果数据看出，已经没有错误请求了，再次查看TCP全连接队列的使用情况...，Recv-Q的值也变得很大，但是仍小于 5000，这也说明之前的 50 的确太小，导致全连接队列被占满，最终影响系统性能，出现大量请求失败,到此，由 TCP 连接队列满导致的问题解决。
此算法的问题是，实际无法做到负载均衡，极端情况下可能会导致所有请求都由同一个服务进行处理。且对于有状态的服务，对状态的管理会比较麻烦。 加权随机：同随机算法，不同之处是每个服务的权重不同。...可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率，但是某些情况下，系统可能需要允许某种程度的突发访问量，此时可以使用令牌桶算法。 令牌桶算法：系统会以一个恒定的速度向桶里放入令牌。...如果前期对流量控制没有太多的定制化需求，可以考虑基于nginx来进行处理。 熔断 服务熔断的实现思路： 调用失败次数累积达到了阈值（或一定比例）则启动熔断机制 此时对调用直接返回错误。...服务升降级 一种服务升降级的方案可以基于阻塞队列来实现： 网关接收到请求后，进入定长的阻塞队列 消费线程从消费队列中获取请求来进行处理 当生产速率大于消费速率，会导致队列中请求不断增加，当请求数量超过设定的阈值时...如果服务刚启动就接收高强度的请求，可能会导致响应时间过长、服务负载过高的问题，严重时可能导致服务被瞬间压垮。为了避免这种情况，网关可以考虑支持Slow Start特性。
net.Conn的接口设置发送和接收缓冲区大小，可以设置KEEPALIVE等。...这里使用通道的原因是因为在服务端情境下，有必要对发送的数据进行排队，防止发送很快，但是对端接收很慢，或者过多的调用AsyncSend方法，导致堆积了太多的数据，增加了内存的压力。...通过channel来控制发送速率我认为是比较合理的。...如果Session对象已经Close了，那么调用AsyncSend会返回ErrStoped错误。...请求包路由 基于event-based的实现，总是少不了要做的事情就是把一个请求包转发到对应的处理函数中。但是具体怎么转，怎么做是取决于具体的用例情景和实现的。
Nginx的模块从结构上分为核心模块、基础模块和第三方模块： 核心模块：HTTP模块、EVENT模块和MAIL模块 基础模块：HTTP Access模块、HTTP FastCGI模块、HTTP Proxy...当然，worker进程的异常退出，肯定是程序有bug了，异常退出，会导致当前worker上的所有请求失败，不过不会影响到所有请求，所以降低了风险。...察看,一般来说这个数目和系统内存关系很大。...缓冲区队列： net.core.somaxconn:选项的默认值是128， 这个参数用于调节系统同时发起的tcp连接数，在高并发的请求中，默认的值可能会导致链接超时或者重传，因此，需要结合并发请求数来调节此值...net.core.netdev_max_backlog:选项表示当每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许发送到队列的数据包的最大数目。
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