鹰眼跟踪、限流降级,EDAS的微服务解决之道

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EDAS限流降级

当朋友 把类式的请求调用链路全部汇总起来进行分析后,就才能在很短时间内进行数据下发,或者有数据化的运营出来。峰值的QPS是指今天在某另有另另一个业务高峰时某另有另另一个业务的服务在分钟级别的服务化的调用过程中达到的最大的QPS,如图中标记才能看出,即使页面暴露在最前端,但不一定是压力最大的,这就算数据可视化带给朋友 的价值所在。朋友 需用对数据进行决策上的帮助,数据最大的价值在于才能精准化的通知朋友 最大压力点。

立体化监控服务

整个微服务架构落实到技术层面,只是我把只是我集中式的模块分散到分布式里不同的机制上运行,或者希望有只是我另有另另一个框架才能将不同机器、不同机房、不同模块之间的服务化调用才能顺畅的构建起来,或者才能帮助组织服务发布、服务注册以及服务发现等过程。目前阿里使用的是EDAS-RPC 3.0:HSF,阿里90%以上应用使用、 7次双十一大促考验、支持分布式事务。而EDAS-RPC 1.0:Dubbo,是国内最活跃开源软件之一、开源分支达4000多个。

阿里十年技术精华沉淀





早期淘宝网从另有另另一个单一的War包始于,慢慢通过RPC框架进行一系列服务化拆分,或者朋友 有能力在监控、大什么的问题诊断、分布式事务配置等一系列上方技术上将分布式系统进行可控的、可运维的监控,随着服务化进行那末深远,全部靠人的挑战会非常大,或者就有了EDAS鹰眼跟踪系统以及限流降级等功能,最终在你你你这俩 平台上,朋友 才能支撑海量高并发的系统,在上方件的架构下进行运营。



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分布配置管理



随着服务化的拆分,所有的系统会变得太大,箭头指向只是我底层的服务化中心,上层调用过来只是我前端的业务系统。太大太大 系统调用太大太大 的服务中心,这时机会那末才能人为的架构师帮助朋友 进行服务依赖和架构梳理。

以下为精彩内容下发:

阿里巴巴前期技术现状

海量微服务的挑战

为了在大促时保证系统更稳定的运行,采用了限流和降级的手段。根据不同服务的优先级,不同服务的重要程度来执行限流和降级的措施。限流降级是阿里最有特色的功能之一,朋友 会面对非常强大的挑战只是我双十一网购狂欢节,朋友 需用在成本和体验中确定另有另另一个好的平衡点,要利用你你你这俩 平衡点朋友 需用要保证系统的可用性,只能机会用户多原应系统无法服务,就像排队买票一样,朋友 需用对或者 人的系统进行优化,具体表现在一下两方面:

本文主要从服务化的起源始于讲起,围绕EDAS介绍哪几种年来,随着阿里庞大的电商技术平台流量和并发不断攀升过程中,上方件的微服务技术面临的一系列挑战及解决措施。一起去,也会向读者介绍历次双十一背后,EDAS服务化技术的演进历程。

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EDAS容量规划

服务化的演进

淘宝网围绕EDAS技术体系进行了一整套的服务化改造,在你你你这俩 改造过程中,朋友 首先将数据复用度最高的数据进行拆分,剥离出用户中心只是我的共享型的服务层,对上层所有业务进行用户相关的所有逻辑,接下来又陆续有千岛湖项目、五彩石项目,哪几种项目的背后就有一系列的服务化中心拆分出来的产物,已经 经过6~7年的服务化演进,目前服务中心数已达400多个。

当时阿里巴巴技术团队规模有4000人左右,整个技术网站使用单一War应用,基于传统应用开发架构,业务每年翻倍增长。

高性能服务框架

服务化的起源

基于EDAS进行服务化改造

应用监控

阿里巴巴目前是架构在Java平台上,作为含晒 Java运行环境的Java容器,是监控的重要的点,朋友 会监控堆内存否有堆内存使用清况 、任务管理器运行清况 (提前将任务管理器清况 全部显示出来)、连接器清况 ,类加载清况 尤复杂化,太大太大 后后另有另另一个类进行初始化时,层层依赖其它类,对此,朋友 在应用启动时跟踪加载的类。

容器监控

分布式事务



阿里巴巴核心服务化架构



当只是我在集中式的系统架构上方,每个页面会贯穿非常多的模块,每个模块都耦合在另有另另一个系统中,最终监控出的是表象,无法知道页面打开慢是哪个模块哪个功能逻辑上慢。现在,朋友 会对每另有另另一个服务接口、措施的实时调用清况 进行监控,朋友 就有调用QPS、响应时间进行统计,一起去快速感知系统流量变化。  

EDAS链路分析

资源+容器+应用 = 立体化监控服务

倪超花名银时,阿里巴巴企业互联网架构平台产品经理、国家认证系统分析师、IT畅销书作者,著有《从PaxosZooKeeper》一书,2015年国内新书畅销榜Top102010年,以实习生身份加入阿里,入职上方件技术团队,经历了阿里上方件技术从1.03.0的变革,目前负责商用软件EDAS



某个页面打开经过一系列的系统调用时,总会在某另有另另一个点突然经常出现大什么的问题,称之为易故障点。朋友 才能直观的看多在过去的一天里,到底所有的请求在哪另有另另一个组件的出错率最高,朋友 就才能针对性的解决。

在过去的6~7年时间,沉淀了一整套的容量规划模型。首先朋友 希望在第一步将线上真实流量进行引流,通过真实流量压测累积单机性能,或者根据设定的运行水位计算系统承载的最高容量,从而到最后才能实现机器按需的上线和下线,把哪几种系统融会贯通在一起去,只是我整体的容量规划提供的功能。所有的压测在单机上就有定或者 指标,当朋友 进行集群中把一半机器流量全部引到另一半后后,所有流量的QPS就会翻倍,当单机性能机会那末达到运行水位时,就会继续引流,直到达到指标为止。



整个RPC过程中,将只是我集中式的服务通过RPC拆分变成服务A和服务B,并分别访问所有人 的数据库,一起去进行分布式事务管控,当某另有另另一个服务突然经常出现大什么的问题需用回滚时,朋友 才能将所有在另有另另一个分布式组的服务都进行回滚,去中心化服务化框架,只是我另有另另一个简单的始于。

朋友 面临着非常多的大什么的问题:

阿里内部有可靠的配置中心Diamond,配置中心才能在毫秒级推送、变更历史记录、推送轨迹追踪。

服务化解决之道

于是,阿里内部进行了EDAS鹰眼的研发。图中从上至下,包括从页面打开到页面全部响应所经历的分布式各层系统调用。阿里内部只是我依靠一整套的链路跟踪系统,才能在系统突然经常出现打开失败时,才能非常清晰的故障根源在哪。



EDAS鹰眼跟踪

监控是朋友 非常关注的事情,对于系统整体的性能指标也非常重要,太大太大 ,朋友 会尝试不必同层面下发信息,具体包括以下三大方面: