日志平台运行一段时间,发现日志有部分丢失,通过检查日志,发现有两个问题导致数据丢失,一个是遇到空行后,日志停止收集,还有就是kafka监控offsets时变小,通过分析代码,找到如下方法: 空行问题:   在系统稳定运行一段时间之后,发现了一个致命性的bug就是在遇到空行时,无法自动跳过,导致识别为文件结束,再次读取还是空行,跳入了死循环 解决办法:   解决的办法也非常简单,就是增加对文件大小与当前行数的比较,两者相等则是到达文件末尾,否则继续读取下一行,直到文件末尾 源码: offset…

在系统平稳运行一年的基础上,为提供更好的服务,现针对java,kafka,flume,zk,统一进行版本升级,请各位小伙伴跟着走起来,不要掉队啊! 名称 老版本号 新版本号 jdk 1.7.0_25 1.8.0 kafka 2.10-0.8.0.1 2.10-0.10.2.1 flume 1.6.0 1.7.0 zookeeper 3.4.6 3.4.8 jdk,zookeeper,flume: 这两个中间件平滑升级,没有特殊的地方,参考其他博客就好 kafka: 这个的变化还是很大的,咱们详细…

原文:https://www.cnblogs.com/lr393993507/p/5909804.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了.而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题, 但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧. 为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步    1.同步和异步的区别和联系 所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或方法之后,一直等待系统返…

原文地址:https://www.cnblogs.com/lr393993507/p/5909804.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了.而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题, 但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧. 为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步    1.同步和异步的区别和联系 所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或方法之后,一直等待系…

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以…

通常我们在生产环境中,Tomcat的默认配置显然不能满足我们的产品需求,所以很多时候都需要对Tomcat的配置进行调优,以下综合我自己的经验来配置 Tomcat 安全与优化情况,如果你有更好的方案,请留言,我会参考并加纳进去. 1.编辑修改配置文件: # vim /usr/program/tomcat8/conf/server.xml 2.禁用8005端口 telnet localhost 8005 然后输入 SHUTDOWN 就可以关闭 Tomcat,为了安全我们要禁用该功能 默认值: <Se…

高并发优化细节点: 微服务化 如何发现系统瓶颈?   如何高效利用有限内存: 使用基本类型 使用数组,不用集合 自定义map与数据结构   Integer—>int, Set<Integer> —>sort(int[]) Map<Integer, Map<Integer, Object>>—>Map<Long, Object> LongRefernectConcurrentHashMap   所有大类型GC都会被扫描到,而小类型不会被扫描 …

---恢复内容开始--- 第1章 秒杀系统高并发优化分析   1.为什么要单独获得系统时间 访问cdn这些静态资源不用请求系统服务器 而CDN上没有系统时间,需要单独获取,获取系统时间不用优化,只是new了一个日期对象返回,java访问一次内存(cacheline)的时间大概为10ns,即一秒可可访问一亿次 倒计时放在js端,在浏览器中,不会对服务器端造成影响,也不用优化 2.秒杀地址接口分析 秒杀未开启,秒杀开启,秒杀结束,秒杀地址返回的数据不同,不是静态的,无法使用CDN缓存 但它适合使用r…

高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求.高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等.响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时 间.吞吐量:单位时间内处理的请求数量.QPS:每秒响应请求数.在互联网…

之前我将高并发的解决方法误认为是线程或者是队列可以解决,因为高并发的时候是有很多用户在访问,导致出现系统数据不正确.丢失数据现象,所以想到 的是用队列解决,其实队列解决的方式也可以处理,比如我们在竞拍商品.转发评论微博或者是秒杀商品等,同一时间访问量特别大,队列在此起到特别的作用,将 所有请求放入队列,以毫秒计时单位,有序的进行,从而不会出现数据丢失系统数据不正确的情况. 今天我经过查资料,高并发的解决方法有俩种,一种是使用缓存.另一种是使用生成静态页面:还有就是从最基础的地方优化我们写代码减少…