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    一次线上内存泄露历险

    刚进公司那段时间,在敏捷项目制的执行下,需求有条不紊地进行着。某个周末,业务系统反馈群内,操作人员反馈系统不可用,我们急忙寻求运维的帮助,将系统重启并恢复使用。同时排查相关log,检查异常点,但是根据log并没有跟踪出结果。于是想到是否有OOM的dump文件生成,询问运维后,被告知并没有生成。咨询之前的应用负责人,以前也有类似系统不可用情况,但只是偶现。没有办法,根据应用日志查不出结果,只有下次复现时导出dump彻查了。又过去一段时间,故障反馈群里又是一样的问题,于是赶忙麻烦运维把dump生成,然后重启了应用,同时离线对dump进行了分析。

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    BI系统的分布式部署原理和技术实现

    关于“分布式系统”的定义,我们先看下书中是怎么说的。《分布式系统原理和范型》一书中是这样定义分布式系统的:“分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统”。 关于这个定义,我们直观的感受就是: 首先,这种系统相对来说很厉害,由好几台主机组成。以谷歌、亚马逊等服务商而言,他们的数据中心都由上万台主机支撑起来的。 其次,虽然很它很厉害,但对于外人来说,是感觉不到这些主机的存在。也就是说,我们只看到是一个系统在运作。以最近的“亚马逊 S3 宕机事件”为例,平时,我们压根不知道亚马逊所提供的服务背后是由多少台主机组成,但是等到 S3 宕机才知道,这货已经是占了互联网世界的半壁江山了。 从进程角度看,两个程序分别运行在两个台主机的进程上,它们相互协作最终完成同一个服务(或者功能),那么理论上这两个程序所组成的系统,也可以称作是“分布式系统”。 当然,这个两个程序可以是不同的程序,也可以是相同的程序。如果是相同的程序,我们又可以称之为“集群”。所谓集群,就是将相同的程序,通过不断横向扩展,来提高服务能力的方式。 举一个生活中的例子来说明: 小饭店原来只有一个厨师,切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了,厨房一个厨师忙不过来,又请了个厨师,两个厨师都能炒一样的菜,两个厨师的关系是集群。 为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,再请了个配菜师负责切菜,备菜,备料 ... , 厨师和配菜师的关系是分布式。 一个配菜师也忙不过来了,又请了个配菜师,两个配菜师关系是集群。 一个配菜师因故请假了,但是其余的配菜师还是该啥就干啥,只是没请假的配菜师任务均匀的加量了,但他们的任务和职责是不变的,这是集群。 店里生意很好,当店长接到订单后,看哪个厨师活儿不重,就将新的订单分给谁,这就是负载均衡。 集群:多个人在一起做同样的事 。 分布式 :多个人在一起做不同的事 。 负载均衡:决定将任务以某种规则分给谁做。

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