软件系统的稳定性，主要决定于整体的系统架构设计，然而也不可忽略编程的细节，正所谓“千里之堤，溃于蚁穴”，一旦考虑不周，看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件系统的崩溃。...我经常因为某些本该24x7运作的系统宕机，而在半夜三点受到惊扰。 关于系统设计和架构的书籍往往只告诉你怎样满足功能需求，的确这类书籍对你在QA面前过关会有很大帮助。...然而这本书中的重点将放在怎样才能使一款软件成为真正的产品这个话题上。如果你不想整日被电子紧箍所束缚，这本书应该正是你所想要的东西。 显然，我们低估了此书的价值，在国内较少看到对此书的推介。...之所以运用这一原则，是因为系统的核心功能是生产照片。这样的生产过程不允许因为软件的原因而导致生产线停下来。这就决定了渲染管道的设计，必须在最早的过程中进行验证。...软件系统的稳定性，主要决定于整体的系统架构设计，然而也不可忽略编程的细节，正所谓“千里之堤，溃于蚁穴”，一旦考虑不周，看似无关紧要的代码片段可能会带来整体软件系统的崩溃。
可观测 监控其本质就是软件系统运行情况的可视化，具体参考：Prometheus+Grafana的思考和实践，打个形象的比方，你在开车的时候，你不知道你的时速是多少？那么如何决定什么时候加速？...在缺少告警机制的情况下，无法第一时间洞悉到系统发生故障，只能通过用户的反馈来获取，系统运维人员往往也只是充当了一个“救火” 队员，大面积的系统瘫痪往往也会给企业和用户带来极大的损失。...通过监控，服务可以在系统受损的第一时间得到反馈，并通过电话/短信进行告警，oncall 人员及时处理问题，大大减小了系统故障对企业和用户造成的影响，更有可以做到无感知的修复。...软件项目虽然说技术很重要，但是人、成本、落地场景同样重要。所以不能只是考虑光鲜的政绩，并没有有效地解决实际问题。就像最近一段时间提出的 AIOps，这种高度自愈的系统一定是软件运行的终极目标。...但这跟软件工程并不冲突，学会用科学的方法实现最大化软件收益仍然是最重要的。
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直播系统开发不要只注意技术和功能的实现，还需要注意服务器是否稳定，从而保证直播平台系统的正常、稳定运行。怎样才能判定一个直播软件是好还是坏呢？...绝大多数人最先判定的标准就是程序是否能够稳定运行，那么在直播系统开发的过程中，怎样的原因会影响完成后的程序稳定性呢？其实就是我们经常说到的服务器。...4、维护直播低延迟 通常在直播软件开发过程中，直播软件的延迟问题也是大家都非常关心和注意的问题。...由此可见，要想开发一套直播系统软件，不仅需要在直播软件开发时注意技术层面的问题，还需要考虑服务器的相关问题。...因此，文章的最后想要告诉大家：直播系统开发不要只注意技术和功能的实现，还需要注意服务器是否稳定，从而保证直播系统的正常、稳定运行。
现在上上下下组成了一支牛人团队，请来了其他部门很多资深高手进行封闭开发，确保我们系统的稳定性。 选择一份工作，必然要考虑的是：我们是做基础设施的，还是做平台的，还是做核心链路的。...基础设施最重要的指标是稳定性、性能、扩展性。平台讲究多业务，通用性，人效。所谓人效就是我这个平台有些自动化的东西不能满足需求，需要靠手工来完成，这样开发人员的人效就低。...checklist: 核心链路最重要的是稳定性。如果拿到一手烂代码，到了非重构不可的程度。那么重构之前要弄明白几个问题：原系统TOP5的主要问题是哪些？我重构了就能解决这些问题吗？...日志 建议应用日志不超过磁盘的30%,使用日志组件的性能和稳定性？ 其他组件，如databus 是否有监控？是否单点？自动fail over? 依赖内外部系统 下游系统1 timeout配置？...组件和版本： 维护系统稳定性要注意选择合适组件和版本。 比如Apache Tomcat被纰漏有高危漏洞。
前言 计算公式：系统稳定性计算公式（年度）： （100 - (故障分钟数 / 全年的分钟总数 * 100)) % 说明： 期望一年能达到的系统稳定性为： 99.99%，允许出现问题的最长时间是：52.56...分钟； 期望一个季度能达到的系统稳定性为：99.99%，允许出现问题的最长时间是：17.28分钟。...运维人员 应用运维、系统运维、所有角色一主一备(AB角)。 ps： 厂商责任机制：如果有故障时长，则给予对应102.4倍服务时长的补偿。
文章目录 一、离散时间系统稳定性 二、离散时间系统稳定性实际用法 一、离散时间系统稳定性 ---- 线性时不变 LTI 系统 , 如果 " 输入序列 " 有界 , 则 " 输出序列 " 也有界 ; 充要条件...: \sum^{+\infty}_{m = -\infty} |h(n)| < \infty 二、离散时间系统稳定性实际用法 ---- 实际用途 : 设计一个 滤波器 , 设计完 滤波器参数 后 ,...不需要求该系统的 " 单位脉冲响应 " h(n) 是否是 绝对可和 的 , 直接设置一个 " 输入序列 " x(n) , 查看 " 输出序列 " y(n) 是否有界 即可 , 如果输入一个...有界的 " 输入序列 " , 得到一个 无穷多的 ( 无界 ) 的 " 输出序列 " , 那么该系统就是一个 不稳定系统 ;
那么系统稳定性该如何治理？有没有什么标准或者可以放之四海皆准的方法论和实践？ 系统稳定性问题 ? 一个系统稳定性取决于很多因素，同样也受制于很多因素。...《致命Bug：软件缺陷的灾难与启示》的一书有很多例子，都是因为编码BUG，导致了超乎想象的灾难。比如第一章提到的“0.000000095的误差夺走28条生命”等故障都历历在目。...稳定性治理 稳定性治理的核心三板斧，监控、压测和演练。 监控 监控如果做到了360无死角，则可以第一时间主动发现系统异常，定位到了解决则是相对明确的。...压测可以用自动化的手段来在真实环境下获得系统的稳定性问题，提前发现系统异常和薄弱环节。...系统稳定性压倒一切，只有保障了好了稳定性，才能帮助业务蓬勃增长，因此稳定性治理始终是工程师基本能力之一。
有些指标反映了系统负载到一定瓶颈了，包括核心业务指标，系统指标。...在分布式系统中，网络是不可靠的，为应对网络不可靠导致的通信问题，一般需要重试； 对于分布式存储系统中，因为很多算法是基于超半数确认算法实现的，如何确保自己获取的值是准确的呢？...1.如果服务层、存储层不能保证高可用，服务整体的稳定性无从谈起。...所以很多时候架构设计不合理或是技术选型不对，也会埋下坑，对后续的系统稳定性带来挑战。...，可以准确反映系统指标，有很好的容器扩容平台，进线容器的快速扩缩容。
1 稳定性测试就测试系统的长期稳定运行能力。在系统运行过程中，对系统施压，观察系统的各种性能指标，以及服务器的指标。 2 测试场景：模拟平常的压力，模拟实际中日常的用户数进行操作。...3 稳定性测试是概率性的测试，就是说即使稳定性测试通过，也不能保证系统实际运行的时候不出问题。所以要尽可能的提高测试的可靠性。可以通过多次测试，延长测试时间，增大测试压力来提高测试的可靠性。...4 稳定性测试的测试时间和压力存在一定的关系。在测试时间不能保证的情况下，可以通过增强压力在一定程度上来挽救。 观察系统的各种监控指标曲线，预测系统的发展状况。...响应时间是否有增长，可用内存是否在减少，CPU利用率是否在上升等等都可以说明系统是否存在问题 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
一、前言 高并发、高可用、高性能被称为互联网三高架构，这三者都是工程师和架构师在系统架构设计中必须考虑的因素之一。今天我们就来聊一聊三H中的高可用，也是我们常说的系统稳定性。...要想提升一个系统的可用性，首先需要知道影响系统稳定性的因素有哪些。...三、影响稳定性的因素 首先我们先梳理一下影响系统稳定性的一些常见的问题场景，大致可分为三类： 人为因素 不合理的变更、外部攻击等等 软件因素 代码bug、设计漏洞、GC问题、线程池异常、上下游异常 硬件因素...四、提升稳定性的几种思路 4.1 系统拆分 拆分不是以减少不可用时间为目的，而是以减少故障影响面为目的。...具体一点就是结合应用的 Load、总体平均 RT、入口 QPS 和线程数等几个维度的监控指标，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳定性。
其中： fastbee服务器（1台） 系统：Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位 UEFI版 CPU：4C 内存：16GB 带宽：15M 服务端：EMQX 5.1.6 &...内置netty Broker 压力机（1台） 系统：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) CPU：4C 内存：16GB 带宽：15M 压力机测试工具：emqtt-bench...因此总的消息吞吐达到每秒 20000，然后通过脚本转发到业务系统 期望结果：内网测试成功率为 100%，无消息积压，CPU 和内存在测试期间表现平稳，没有大幅度的抖动。 命令：.
什么是系统稳定性 关于如何定义系统稳定性是一个很难的问题，因为围绕于系统稳定性可定义的视角太多了，我简单说下我的理解，起到抛砖引玉的目的。...系统稳定性关心的是：服务与数据。 稳定性主要解决的是：容错与恢复。 ?...如何做到系统稳定性 在聊系统稳定性之前，我们先看下我们的需求是如何一步步交付的。 需求交付生命周期 ?...总结来说：避免引入过多临时解决方案，使得系统技术债越来越多，影响系统稳定性。...如果存储层做不好高可用，上层服务就难言稳定性。如果我们的系统中存在大量未经设计的临时实现，大量的技术债堆积，总有一天会反噬系统，造成稳定性风险。
前面文章讲述了更多的来自用户的需求分析，如何用技术方案解决用户需求、以及最终实现的效果，解决的是软件功能与特性的问题。 软件开发接近完成的时候，包括作者在内，都会有一个疑问：软件的稳定性如何？...本文将使用稳定性测试的方法，解决以上疑问。 如何测试软件的稳定性？ 简单的说，就是用测试软件录制人的操作行为得到录制的脚本，然后长时间用大量线程模拟人的操作。监控软件运行状态，并得到统计结果。...在客户端（模拟访问端）使用配置好的代理服务器，访问软件，登录系统，把所有功能依次使用一遍。得到了一组录制好的脚本，如下图： ?...而且本软件性质不属于高并发类型的系统，日常使用和可以预见的场景不会有太多的并发用户，追求的反而是长时间的稳定性。 ? ...可以JConsole中看到，系统平稳运行。并在压力/稳定性测试结束后，系统仍在平稳运行。 ? ? 稳定性测试的结果： ?
图片 一句话介绍 ChaosBlade是阿里巴巴开源的针对7个检验软件系统稳定性场景的混沌工程故障注入开源工具：主机基础资源、CRI容器、K8S平台、Java应用、C++应用、阿里云平台、其他服务。...案例 国内有金融行业的用户，已经基于ChaosBlade开发了混沌工程工具平台，在测试环境注入故障，检验基础设施和容器平台的稳定性。...企业生意好，系统运行稳。你所阅读的文章，来自“吾真本说混沌工程”知乎专栏。
混沌工程在官网(PRINCIPLES OF CHAOS ENGINEERING)的正式定义，是一门对软件系统进行实验的学科，目的是建立对系统承受生产环境中动荡条件的能力的信心。...混沌工程和软件系统稳定性工程实践，如何做得有好内容可讲？ 可以做下面两类更有意思的实践。 第一，人的协作相关的实践。比如可以问自己下面的问题。...选出一个能启发你把混沌工程和软件系统稳定性工程实践做得有意思的，并尝试解决该问题。在这个过程中，相信你会有好内容可讲。 我已经在知乎开设了“吾真本说软件系统稳定运行”专栏，并建了相关的讨论小组。...如果你对混沌工程和软件系统稳定性工程实践感兴趣，欢迎在知乎我的专栏里给我留言“混沌讨论”，我会告诉你我的联系方式，拉你进入讨论小组，一起讨论。 企业生意蒸蒸日上，软件系统稳定运行。...这就是“吾真本说软件系统稳定运行”专栏所关注的。
所以如何做好服务拆分后的交易系统稳定性也就尤为重要。 主要方式一般是：自动预案，限流保护。...当我们对系统进行了微服务拆分之后，服务之间有了良好的边界，可以有效的进行服务故障隔离，防止因雪崩造成的系统崩溃。 而针对于流量激增情况时，系统会有什么表现呢？...但是在一个链路过长的交易系统中，势必会有一些系统因各种原因不能很好的服务于链路请求，这种情况可以依据系统优先级，在系统稳定性受到挑战时进行降级，而确保核心路径不受影响。...梳理好系统之间的强弱依赖，可以更好的配置降级，限流阈值。针对于弱依赖的服务可以直接降级掉，或者返回兜底默认值。 上面说了系统稳定性的宏观层次，限流，熔断，降级，以及单点问题。...其实稳定性很大一部分程度是需要在工作流程和工作方式上展开的。 比如你的代码或者新需求，是否可以做到快速回滚，快速应急处理降低损失。
混沌工程在官网(PRINCIPLES OF CHAOS ENGINEERING)的正式定义，是一门对软件系统进行实验的学科，目的是建立对系统承受生产环境中动荡条件的能力的信心。...混沌工程和软件系统稳定性工程实践，如何做得有好内容可讲？可以做下面两类更有意思的实践。第一，人的协作相关的实践。比如可以问自己下面的问题。...选出一个能启发你把混沌工程和软件系统稳定性工程实践做得有意思的，并尝试解决该问题。在这个过程中，相信你会有好内容可讲。我已经在知乎开设了“吾真本说软件系统稳定运行”专栏，并建了相关的讨论小组。...如果你对混沌工程和软件系统稳定性工程实践感兴趣，欢迎在知乎我的专栏里给我留言“混沌讨论”，我会告诉你我的联系方式，拉你进入讨论小组，一起讨论。企业生意蒸蒸日上，软件系统稳定运行。...这就是“吾真本说软件系统稳定运行”专栏所关注的。
Twitter时常会因为某个热点事件导致系统压力突增，例如前两年日本的“天空之城”事件使Twitter创造了新的发推记录，之前是每秒1万条左右，因为这个事件，突然达到了每秒3.4万条，而Twitter的系统并没有受到多大影响...，并分析各个情况及相应的处理方法，形成预案，以备快速处理突发状况 压力测试 能够从容的面对突发压力，是因为背后长期的准备工作，经常对整个系统进行压力测试 每月都会跑一遍压力测试，并分析每个系统的状况 每周检查整体性能指标...，和每个服务的性能指标，清晰了解当前的处理能力 讨论分析系统是否处于高效运行状态、当前服务器数量是否足以支撑预期的产品状态、是否需要买更多的机器 …… 例如发现某个服务不正常，处理的请求数明显低于其他服务...，就要对其进行仔细检查，看他是否正常、是否需要对其进行调整 …… 像“天空之城”事件带来的压力，之前是没有实际经验的，但压力测试早已把系统推向了那个高度，所以，当它发生时，只是一次真实的验证 极端测试...用作紧急情况下的指导文档 虽然不可能想到所有的情况，但至少会列出测试中发现的那些问题，并指明如何处理 还有一个巨大的玻璃墙，上面记录着关键信息，在问题发生时能够帮助进行快速决策 提前做好准备、想好出现问题时如何处理，是保证稳定性的重要思路
主要有以下几个设计要点： 秒杀子系统与主站资源隔离； 系统需要具备限流能力，能够消化掉秒杀开始瞬间的巨大流量； 系统需要具备快速扩展能力； 削峰填谷，避免写流量压垮数据库； 热点商品提前缓存...高可用：保证系统不宕机，即使发生故障，过载保护也能将故障控制在小范围内，不会影响核心业务运行。 高扩展：系统具备水平/垂直扩展能力，避免单个服务成为性能瓶颈。...通过控制 QPS 的方式，把后端服务无法承受的部分流量拒绝掉，只将能够稳定处理的流量放入进来，避免后端服务被瞬时的流量高峰冲垮，在南北向设置阈值，保障大后方的稳定性。...在秒杀场景下，系统增加了一个秒杀子系统，专门为大促活动时，商品秒杀使用，先来看下架构图。 从最北向进来的流量会首先经过云原生网关，到达商城主页。...《微服务上云快速入门指引》 《Apache Pulsar 在微信大流量实时推荐场景下的实践》 《好未来基于北极星的注册中心最佳实践》 《百万级 Topic，Apache Pulsar 在腾讯云的稳定性优化实践
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