摘要:
无论是在微服务体系还是云原生体系的开发迭代过程中,通常都会以 Kubernetes 进行容器化部署,但是这也往往带来了很多意外的场景和情况。例如,虽然我们已经将 JVM 堆内存设置为小于 Docker 容器中内存及 K8S 的 Pod 的内存,但是还是会被 K8s 给无情的杀掉(Kill -9 / Kill -15)Killed。当发生了 Killed 的时候,我们该如何分析和判断呢?在此我们介绍一下 K8s 的 Killed 的 Exit Code 编码。 阅读全文
posted @ 2022-12-31 17:40
洛神灬殇
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伴随微服务的的越来越成熟和稳定发展,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
主要有一下xml文件占位符解析和Java的属性@Value的占位符解析配置这两种场景进行分析和实现解析,如下面两种案例。
事务消息(Transactional Message)是指应用本地事务和发送消息操作可以被定义到全局事务中,要么同时成功,要么同时失败。RocketMQ的事务消息提供类似 X/Open XA 的分布事务功能,通过事务消息能达到分布式事务的最终一致
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代,Full GC会先触发一次Minor GC,不知对否?我参考了R大的分析和介绍,总结了一下相关的说明和分析结论。
我有一个在主机中运行的Docker容器(也有在同一主机中运行的其他容器)。该Docker容器中的应用程序将会计算数据和流式处理,这可能会消耗大量内存。
该容器会不时退出。我怀疑这是由于内存不足,但不是很确定。我需要找到根本原因的方法。那么有什么方法可以知道这个集装箱的死亡发生了什么?
Spring Boot 应用程序在服务注册与发现方面提供和 Nacos 的无缝集成。 通过一些简单的注解,您可以快速来注册一个服务,并使用经过双十一考验的 Nacos 组件来作为大规模分布式系统的服务注册中心。
- 基于MySQL数据库集群技术实现服务的高可用
- 基于Tomcat的集群负载机制实现Tomcat服务器的高可用
- 基于Nginx负载均衡机制实现负载均衡(介绍和配置)
- 基于Redis缓存服务实现数据缓存控制相关介绍和技术点分析
- 对未来的分布式技术架构扩展和延伸介绍(包含云原生部分)
Java类库中的NIO包相对于IO包来说有一个新功能就是 【内存映射文件】,在业务层面的日常开发过程中并不是经常会使用,但是一旦在处理大文件时是比较理想的提高效率的手段,之前已经在基于API和开发实战角度介绍了相关的大文件读取以及NIO操作的实现,而本文主要想结合操作系统(OS)底层中相关方面的内容进行分析原理,夯实大家对IO模型及操作系统相关的底层知识体系。
通常来说,负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡。硬件负载均衡,顾名思义,在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作,F5或者A10便为其中的佼佼者。软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发。例如,平时我们使用的Nginx或者API-Gateway网关服务就主要采用负载均衡的方式去转发分派下游服务。
分析秒杀的业务场景,最重要的有一点就是超卖问题,假如备货只有100个,但是最终超卖了200,一般来讲秒杀系统的价格都比较低,如果超卖将严重影响公司的财产利益,因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。
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