如上最左侧便是主要流量的来源入口，首先就要限制的地方就是slb节点的income流量。
如上最左侧便是主要流量的来源入口，首先就要限制的地方就是slb节点的income流量
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。
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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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。
EdgeCluster实现了合并回源，对于某一路流，不管有多少客户端播放，EdgeServer都只会从OriginServer取一路流，这样可以通过扩展EdgeCluster来增加支持的播放能力，也就是CDN网络具备的重要能力：高并发。
前言 最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着
最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。
之前有很多同学问我，性能测试中到底该如何去定位分析瓶颈并进行性能优化？感觉压测场景设计做的很全面，分析工具也用了很多，但一直无法快速的定位分析并进行优化。
本文根据吉翔老师在〖deeplus直播：甩掉技术债包袱，B站的SRE体系建设与转型实践〗线上分享演讲内容整理而成。
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：
前端负载均衡方面，一般而言用户流量访问层面主要依据DNS，希望做到最小化用户请求延迟。将用户流量最优地分布在多个网络链路上、多个数据中心、多台服务器上，通过动态CDN的方案达到最小延迟。
通常看到3306就知道是mysql专用端口,通过转义,客户端只能看到nginx监听的端口,看不出来是代表什么程序和协议,当然也是一种浅层防护方式。
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。
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，
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，
11-01 12:00 中午午饭期间，手机突然收到业务网关非200异常报警，平时也会有一些少量499或者网络抖动问题触发报警，但是很快就会恢复（目前配置的报警阈值是5%，阈值跟当时的采样窗口qps有直接关系）。
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。
/cfg/slb/real 1 (real server，也就是负载均衡的两台防火墙，fw1,fw2分别是real1,real 2)
https://spring.io/blog/2018/12/12/spring-cloud-greenwich-rc1-available-now
如果你在 2015 年就使用 B 站，那么你一定不会忘记那一年 B 站工作日选择性崩溃，周末必然性崩溃的一段时间。
近日来，和很多来自传统行业、国企、政府的客户在沟通技术细节时，发现云原生所代表的技术已经逐渐成为大家的共识，从一个虚无缥缈的概念渐渐变成这些客户的下一个技术战略。自然，应用架构就会提到微服务，以及其中最重要的分布式协作的模式——服务发现。模式（pattern）是指在特定上下文中的解决方案，很适合描述服务发现这个过程。不过相对于 2016 年，现在我们最少有十多种的方式能实现服务发现，这的确是个好时机来进行回顾和展望，最终帮助我们进行技术选型与确定演进方向。
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;
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。
最近有个集团级的云项目处于实施过程中，客户对数据备份、应用双活视为同一个事物，要求我方将原秒级数据备份升级为秒级应用双活。实际问题，备份与双活是不同的两个概念。以下我们用图文方式简述双活与数据备份的区别。
在B/S应用中的双活设计一般考虑三个层次，分别是WEB层、APP层、DB层。一般web层的虚机不需要进行跨数据中心集群部署，因为web是无状态的，所以可以在2个数据中心独立进行集群部署，同时在每个数据中心部署独立的SLB，可以把SLB和WEB组合为一个资源池协同提供web相关服务。
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
在系统生命周期中, 免不了要做升级部署, 对于关键服务, 我们应该能做到不停服务完成升级。另外服务的SLA标准一般都要在四个9以上所以对于优雅停服的需要就十分有必要了。
鱼羊 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一个小小字符“0”，竟引得B站全面崩溃。 不知你是否还记得那一夜，B站“大楼停电”、“服务器爆炸”、“程序员删库跑路”的彻夜狂欢。（手动狗头） 时隔一年，背后“真凶”现在终于被阿B披露出来—— 没想到吧，就是这么简单几行代码，直接干趴B站两三个小时，搞得B站程序员彻夜无眠头发狂掉。 你可能会问，这不就是个普普通通用来求最大公约数的函数吗，怎么就有如此大的威力？ 背后一桩桩一件件，归根结底其实就一句话：0，它真的不兴除啊。 具体详情，咱们还是一
你可能知道高并发系统需要限流这个东西，但具体是限制的什么，该如何去做，还是模凌两可。我们接下来系统性的给它归个小类，希望对你有所帮助。
cnblogs.com/huojg-21442/articles/8194348.html
"你到底在说什么啊，我K8s的ecs节点要访问clb的地址不通和本地网卡有什么关系..." 气愤语气都从电话那头传了过来，这时电话两端都沉默了。过了好一会传来地铁小姐姐甜美的播报声打断了刚刚的沉寂「乘坐地铁必须全程佩戴口罩，下一站西湖文化广场...」。
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
载均衡设备厂商在国内外有很多，国际上评价较高的有F5和Radware2大厂商，在国内做的比较好的有深信服（在性能上可以做到和F5媲美），华三也做但市场占有率略低于深信服。
当发现目标站点存在CDN防护的时候，我们会尝试通过查找站点的真实IP，从而绕过CDN防护。
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。
本文整理自 2022 年稀土开发者大会，字节跳动云原生工程师章骏分享了 Kubernetes 集群 kube-apiserver 请求的负载均衡和治理方案 KubeGateway。 KubeGateway 是字节跳动针对 kube-apiserver 流量特征专门定制的七层网关，它彻底解决了 kube-apiserver 负载不均衡的问题，同时在社区范围内首次实现了对 kube-apiserver 请求的完整治理，包括请求路由、分流、限流、降级等，显著提高了 Kubernetes 集群的可用性。 项目地址
客户为金融企业对SLA要求及数据安全性很高，有限于考虑到业务的高可用性，采用混合云部署，业务流量入口为阿里金融云，前端可以添加安全设备WAF/CDN/高防IP等，之后Cname到统一入口SLB负载均衡上，后端采用虚拟服务器组，组内ECS部署在同Region的不同Zone，保障跨Zone的靠可用性，考虑到数据的安全性将数据持续化在IDC侧，阿里云与IDC通过云上部署深信服设备与IDC侧Cisco设备通过Ipsec ×××互联（考虑到稳定性目前已经实施专线互通），后端APP-Server与DB-Server部署在IDC，可参考下图：
同城异地灾备，主要是用来进行备份容灾的，从而当一个数据中心挂了，另外一个数据中心经过切换之后，能让服务迅速的恢复。
阿尔卡特是世界上最具有创新能力的公司之一。在研发中心有22，000名工程师从事研发工作，占公司员工总数的22%。阿尔卡特率先在法国建立的光谷，闻名全球。
Kubernetes 在生产环境中的采用率越来越高，复杂度越来越高，由此带来的稳定性保障的挑战越来越大。
内容概况 云计算的特点是开箱即用，可以随时的扩缩容，不用考虑硬件的损坏问题，也有丰富的云服务和云平台供我们选择。在本次演讲中，黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性，以及在云计算的运维
随着医疗、大型企业行业上云步伐的加快，上云后的业务系统安全性如何保障成为客户关注的重点。对于医疗、大型企业客户，往往建有自己的数据中心，如何保障极端情况下业务系统的稳定运行？双活、灾备，能帮到我们！
随着微服务的流行，应用和机器数量急剧增长，程序配置也愈加繁杂：各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址等等。 同时，我们对程序配置的期望值也越来越高：配置修改后实时生效，灰度发布，分环境、分集群管理，完善的权限、审核机制等等。
携程框架架构研发部技术专家，开源配置中心Apollo作者。2016年初加入携程，主要负责中间件产品的相关研发工作。 毕业于复旦大学软件工程系，曾就职于大众点评，担任后台系统的技术负责人。
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