在之前的文章我介绍了下 Custom Metric 怎么实现自动扩容的。k8s基于自定义指标实现自动扩容
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
自从09年阿里开启了双十一活动，近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
本文主要针对中小型互联网公司，特别适用于手机APP或者pc的后台架构，基本可以支撑5万日活。本文会对可能用到的相关技术进行技术选型的说明，以及技术的架构介绍。
请看我之前写的 Prometheus简介,原理和安装 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
来源 | 经授权转载自 哔哩哔哩技术 公众号 至暗时刻 2021 年 7 月 13 日 22:52，SRE 收到大量服务和域名的接入层不可用报警，客服侧开始收到大量用户反馈 B 站无法使用，同时内部同学也反馈 B 站无法打开，甚至 APP 首页也无法打开。基于报警内容，SRE 第一时间怀疑机房、网络、四层 LB、七层 SLB 等基础设施出现问题，紧急发起语音会议，拉各团队相关人员开始紧急处理（为了方便理解，下述事故处理过程做了部分简化）。 初因定位 22:55 远程在家的相关同学登陆 VPN 后，
去年底我写了一个阿里云云监控的 Prometheus Exporter, 后续迭代的过程中有一些经验总结, 这篇文章就将它们串联起来做一个汇总, 讲讲为什么要写 Exporter 以及怎么写一个好用的 Exporter何为 Prometheus ExporterPrometheus 监控基于一个很简单的模型: 主动抓取目标的指标接口(HTTP 协议)获取监控指标, 再存储到本地或远端的时序数据库. Prometheus 对于指标接口有一套固定的格式要求, 格式大致如下: # HELP http_reques
看文章可以知道这次故障，主要是因为SLB层面故障引起的，最终是通过多活进行服务的恢复。
GTM（Global Traffic Manager的简写）即全局流量管理，基于网宿智能DNS、分布式监控体系，实现实时故障切换及全球负载均衡，保障应用服务的持续高可用性。GTM基于资源的健康状况及流量负载做智能调度决策，为用户提供最佳访问IP。网宿GTM，提供更可靠、稳定和安全的流量调度服务，助您轻松构建混合云应用。
•抛开zabbix来说，很多公司可能已经不再用这个监控工具了•搭配prometheus的consul的自动发现，使用方式和zabbix一样，都是调用接口直接操作•其他的监控软件多数也是有接口存在，直接复用•比较复杂的场景，可以自行编写Ansible模块来满足需求
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
CNCF在云原生的定义[1]中，将可观测性（Observability）明确为一项必备要素。因此，使用云原生应用架构，享受其带来的效率提升时，不得不面对的是如何构建匹配的可观测性能力。发展到今日，可观测性在开源和商业上已经有了大量的解决方案拼图，CNCF Cloud Native Landscape[2]中相关内容更是多达上百个。本文总结了可观测性能力的成熟度模型，希望能为组织选择适合自身的可观测性方案提供指导。
Kubernetes 集群中，业务通常采用 Deployment + LoadBalancer 类型 Service 的方式对外提供服务，其典型部署架构如图 1 所示。这种架构部署和运维都十分简单方便，但是在应用更新或者升级时可能会存在服务中断，引发线上问题。今天我们来详细分析下这种架构为何在更新应用时会发生服务中断以及如何避免服务中断;
在性能测试过程中，最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的，在之前的博客：常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章，来聊聊性能测试过程中的一些注意事项，以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
作者简介 本文由携程技术中心框架研发部吴其敏、王兴朝，技术保障中心高峻、王潇俊、陈劼联合撰写。 作为国内最大的OTA公司，携程为数以亿计的海内外用户提供优质的旅游产品及服务。2014年底携程技术中心的框架、系统和运维团队共同启动了架构改造项目，历时2年，涉及所有业务线。本文回顾了携程在整个技术架构改造过程中的一些实践和收获。 本篇为该分享的下篇，上篇请戳： 携程第四代架构探秘之运维基础架构升级（上） 弹性路由（SLB） 携程部署架构采用的是单机多应用，每台服务器上部署了很多个应用。这些应用不一定存在紧密内联
内容来源：2017 年 12 月 21 日，驻云科技资深架构师翟永东在“云时代企业架构的搭建”进行《云上架构如何实现高性能和高可用》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2851 | 8分钟阅读 摘要 云上架构需要关注多方面的因素，本次主要讲的是高可用和高性能，从这两方面展开深度的解析如何搭建完善的云上架构。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4sKQd8 云上架构概述 云上搭建架构不单单需要考虑到性能和可用性
大概去年这个时候，写过一篇文章：性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度，对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。最近这一年，对性能测试有了更多的认知，也做了大半年性能团队的Leader，最近部门开放了性能测试工程师岗位，也面试了几位候选人。这篇文章，说说我对性能测试工程师的定位、需要的技能以及我面试候选人时会问的一些问题，仅供参考。。。
疫情初期某地政府决定发放一批免费口罩面向该市市民，该市市民均可免费预约领取，预约时间为早上9点-12点，因此该场景为限时抢购类型场景，会面临非常大的定时超大流量超大并发问题，在该项目的落地过程中，涉及的架构演变，做了一些记录和思考。
最近西安一码通的故障引起了业界广泛的讨论，究其根本原因还是系统未充分考虑到扩展性，在面临超过日常访问数倍甚至十倍以上的突发流量时某个环节达到了瓶颈点，并且系统不能做到自动扩缩容，最终导致了故障。
在 Kubernetes 中，监控和日志属于生态的一部分，它并不是核心组件，因此大部分的能力依赖上层的云厂商的适配。Kubernetes 定义了介入的接口标准和规范，任何符合接口标准的组件都可以快速集成。
弹性伸缩目标追踪伸缩规则是弹性伸缩服务与云监控深度结合的产物，定义了更加稳定，精准，快速的弹性伸缩策略，解决了当前伸缩组动态调整过程存在的一些难点和问题。
业务的知名度越高，其背后技术团队承受的压力就越大。一旦出现技术问题，就有可能被放大，尤其是当服务的是对知识获取体验要求颇高的用户群体。
•针对不同的项目编写与之适配的shell脚本•OPS跟着项目跑，因为要做不同的场景的适配•把脚本的公共部分抽出来复用•能解放一部分时间，但是约束依旧是很小
林晨曦，携程酒店研发部资深测试开发工程师，主要从事测试框架和平台的研发，现在负责监控系统与性能平台，热衷于研究技术提升测试工作效率。
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
前几天在北京出差时候，微信群有个同学问了一个问题，为什么800并发压测，服务器还没有报错？当时群里其他同学提了很多观点，比如：
谈起性能测试，大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic，听起来都挺高大上，但这些概念追本溯源，还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天，我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享，这篇文章，整理了基础部分的一些知识和我自己的思考，供大家参考。
之前写过性能测试体系建设、质量保障机制构建的文章（见文末超链接），最近重读有一些新的感触。
最近和很多测试同学交流时，发现大家对性能测试基础的一些知识理论比较欠缺，导致在实际的工作实践中遇到了很多不好理解的难题。因此最近在重写性能测试基础理论知识相关内容，也算重新整理自己的思路。
昨天帮星球一位同学做了面试求职分析，沟通过程中我问了他一个问题：如何分析性能需求？得到的回答在我看来是存在一些不足的，考虑的不够完善。
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的。十月去上海参加了QCon，第一次参加这样的技术会议，感受挺多的，所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下。
随着云计算和互联网的高速发展，大量应用需要横跨不同网络终端，并广泛接入第三方服务(如支付、登录、导航等)，IT系统架构越来越复杂。快速迭代的产品需求和良好的用户体验，需要IT运维管理者时刻保障核心业务稳定可用，而企业运维中的痛点和难点也急需解决。
背景 CVM CDN https://cloud.tencent.com/act?from=10680 https://cloud.tencent.com/act/season?from=14065
8月28日，由“推进IPv6规模部署专家委员会”主办，中国信息通信研究院协办的“2020中国IPv6发展论坛”在北京下一代互联网及重大应用技术创新园隆重举行。论坛期间，中国信息通信研究院和下一代互联网国家工程中心正式发布了云服务IPv6支持能力测评项目，并为腾讯云、阿里云、华为云以及移动云颁发了云服务IPv6支持能力测评证书。
大环境稳中向好，公司却不行了。为什么？肯定是自己的问题，这怪不得别人。在任老板紧裹大袄的今天，我们也没必要穿着秋裤耍帅，保暖措施是一定要跟上的。
当我们尝试去理解K8S集群工作原理的时候，控制器肯定是一个难点。这是因为控制器有很多，具体实现大相径庭；且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制，不易理解。但是，我们又不能绕过控制器，因为它是集群的“大脑”。今天这篇文章，我们通过分析一个简易冰箱的设计过程，来深入理解集群控制器的产生，功能以及实现方法。
导读：当我们尝试去理解 K8s 集群工作原理的时候，控制器（Controller）肯定是一个难点。这是因为控制器有很多，具体实现大相径庭；且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制，不易理解。但是，我们又不能绕过控制器，因为它是集群的“大脑”。今天这篇文章，作者通过分析一个简易冰箱的设计过程，来帮助读者深入理解集群控制器的产生，功能以及实现方法。
小枣君今天的这篇文章，既不讲芯片，也不提卫星通话。我要介绍的，是MATE60的另一个低调但重要的功能——星闪。
纵观运维的各项技能，了解各种各样的中间件，tomcat，redis，mongo，nginx等等等，但是又有什么意思？
EDAS支持语言Java，C++，PHP。EDAS支持Idea，Eclipse；Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理，不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架，能构建高可用的分布式系统，考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网（轻量配置中心）。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置，优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能，可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口，需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的，可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址}；通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS)，调用链查询(可查看慢业务和出错业务)，调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能，但目前只有短信与邮件通知的方式，报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型：中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上，仅允许部署单独一个应用)，Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例)，所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况，对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态，对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器，容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延，容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理，包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数，Tomcat参数，可对应用的实例分组(可按分组部署应用，添加实例到分组)，可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群：Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息，应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组（group、DataId、Content）组成。 EDAS 提供主子账号体系，付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源，所有权限)，但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建，子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权，EDAS授权(两种方式互斥，有了RAM授权，那么就不能在EDAS中授权)，主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB（Server Load Balancer）、专有网络VPC（Virtual Private Cloud）这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生，如果无客户访问网站，
前面我们介绍了 Spring Cloud 体系下的网关 Gateway（Zuul）。事实上，还有很多开源且广泛应用的网关方案，例如 Kong 和 Nacos。本篇将先介绍这两种网关，包括架构和主要原理，并给出集中网关方案的对比。
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今天的内容有点多，我提几个思考题，你就当是对文章的回顾吧。你觉得企业选择性能工具应该考虑哪些方面呢？以及性能测试工具中是否必须做监控呢？
企业要做好安全建设，自研或者采购一些安全产品，引入一些安全解决方案，是远远不够的。这些只是手段，真正的诉求应该是解决企业的安全风险。有些人认为“安全运营”是当前安全困境的破局之道。然而，在“安全运营”的时代风口，仍存在一些让人头疼的问题。本期话题围绕安全运营的实践之道，可参考但不限于三个维度展开讨论，欢迎大家积极分享自己的观点！
基于DNS解析的GSLB方案实际上就是把负载均衡设备部署在DNS系统中。在用户发出任何应用连接请求时，首先必须通过DNS系统来请求获得服务器的IP地址，基于DNS的GSLB正是在返回DNS解析结果的过程中进行智能决策，给用户返回一个最佳的服务器的IP地址。从用户的视角看，整个应用流程与没有GSLB参与时没有发生任何变化。
总第249篇 2018年 第41篇 引言 在任何一家互联网公司，不管其主营业务是什么，都会有一套自己的账号体系。账号既是公司所有业务发展留下的最宝贵资产，它可以用来衡量业务指标，例如日活、月活、留存等，同时也给不同业务线提供了大量潜在用户，业务可以基于账号来做用户画像，制定各自的发展路径。因此，账号服务的重要性不言而喻，同时美团业务飞速发展，对账号业务的可用性要求也越来越高。本文将分享一些我们在高可用探索中的实践。 衡量一个系统的可用性有两个指标： 1. MTBF （Mean Time Between
DNS 中所说的记录，指的是域名和 IP 的对应关系。根据使用场景，有不同类型的记录：
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