本篇主要讲工作中的真实经历,我们怎么打造亿级日志平台,同时手把手教大家建立起这样一套亿级 ELK 系统.日志平台具体发展历程可以参考上篇 「从 ELK 到 EFK 演进」 废话不多说,老司机们座好了,我们准备发车了~~~ 整体架构 整体架构主要分为 4 个模块,分别提供不同的功能 Filebeat:轻量级数据收集引擎.基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来.换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是 ELK Stack 在 Agent…

一.KV 存储发展历程 我们第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段.在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计.但这样的设计存在很明显的问题:比如在宕机摘除节点时,会丢数据,缓存空间不够需要扩容,一致性哈希也会丢失一些数据等等,这样会给业务开发带来的很多困扰. 随着 Redis 项目的成熟,我们也引入了 Redis 来解决我们上面提到的问题,进而演进出来如上图右侧这样一个架构.大家可以看到,…

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma…

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map…

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂…

最近利用业余时间,使用了同程旅游网的开放平台,并对大部分的方法进行了调用,发现有很多不好用的地方,比如 1.同一个开放平台居然有几个调用地址,景区调用http://tcopenapi.17usoft.com/handlers/scenery/queryhandler.ashx ,酒店调用http://tcopenapi.17usoft.com/handlers/hotel/QueryHandler.ashx. 2.只能返回xml格式,在现在大多数平台可以返回json的情况下,居然只能返回xml,…

WebMagic学习 遇到的问题 Log4j错误 解决:在src目录下添加配置文件 log4j.properties log4j.rootLogger=INFO, stdout, file log4j.logger.org.quartz=WARN, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log…

本文引用自马蜂窝公众号,由马蜂窝技术团队原创分享. 一.引言 今天,越来越多的用户被马蜂窝持续积累的笔记.攻略.嗡嗡等优质的分享内容所吸引,在这里激发了去旅行的热情,同时也拉动了马蜂窝交易的增长.在帮助用户做出旅行决策.完成交易的过程中,IM 系统起到了重要的作用. IM 系统为用户与商家建立了直接沟通的渠道,帮助用户解答购买旅行产品中的问题,既促成了订单交易,也帮用户打消了疑虑,促成用户旅行愿望的实现.伴随着业务的快速发展,几年间,马蜂窝 IM 系统也经历了几次比较重要的架构演化和转型. 本文…

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系…

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复…