在游戏服务器上线之后,会记录很多统计日志,这些日志是第三方需要的数据,通过linux 的 rsync方式同步给第三方.日志规则 每十分钟会创建一个日志文件.然后后台有一个rsync进程,每隔十分钟向第三方服务器同步一次日志文件.测试的时候没有问题,但是上线之后,发现在整点的时候,比如3:30,3:50的时候,日志文件只有前几秒的数据.经过分析,在这个时候发生了rsync同步的操作,同步操作之后,日志就再也写不进去了. 解决方法是,把产生日志的时间和同步的时间错开,比如九分钟产生一个日志文件,十分

logback中常用的appender有ch.qos.logback.core.ConsoleAppender和ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender两种,前者作为控制台输出在生产环境中可关闭.后者滚动文件输出,作为磁盘IO来说,在高并发场景下必然容易作为瓶颈,所幸,logback提供了AsyncAppender异步输出方式来提高性能. 实现异步有很多方式,Logback用的是队列+多线程,类似用队列实现了生产者消费者模式.使用方法是只需要

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

  问题年年有,今年特别多.最近公司对呼叫中心平台做了大幅度重构,基于OpenSIPS实现的会话管理服务,在高并发压测过程中,发现OpenSIPS的日志居然出现丢失的情况,简直让我食不知味,困惑不已. 最终虽解决了问题,但内部个中原理性尚未彻底弄明白,今日先记录在此,供同道中人参考,更希望有识之士能一解玉修心中之惑……   闲话不多说,来.来.来,翠花,上酸菜!!!!!!   1.运行环境配置 CentOS      7.4 Rsyslogd    8.24.0 OpenSIPS  2.4.2

首先,建立一个windows服务项目 然后进行设计视图 在工作区空白处右属,添加一个安装项目 然后就可以写我们的代码了,我们的服务需要实时监视MSMQ的队列中有没有记录,如果有,就向数据库中插入 核心代码如下 /// <summary> /// 接收来自MSMQ的消息,并保存到数据库 /// </summary> public class MessageQueueService { public static bool blnStopThread; public static st

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

很多项目都配置了日志记录的功能,但是,却只有很少的项目组会经常去看日志.原因就是日志文件生成规则设置不合理,将严重的错误日志跟普通的错误日志混在一起,分析起来很麻烦. 其实,我们想要的一个日志系统核心就这2个要求: 日志文件能够按照 /_logs/{group}/yyyy-MM/yyyy-MM-dd-{sequnce}.log 这样的规则生成: 调用写日志的方法能够带 group 这个字符串参数,差不多是这样:LogHelper.TryLog(string group, string messa

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

前情回顾 前文我们完成了日志采集系统的日志文件监控,配置文件热更新,协程异常检测和保活机制. 本节目标 本节加入kafka消息队列,kafka前文也介绍过了,可以对消息进行排队,解耦合和流量控制的作用,为什么一定要用kafka呢?主要原因就是在日志高并发读取后,如果直接将消息发给前端或者写入数据库,会造成崩溃或者卡死.kafka可以对消息进行排队和减轻压力,这样无论以后将这些消息录入数据库也好,传给前端分析也好,都能保证系统稳定性.代码我们也写过和测试了,只需要将之前写好的kafka读写消息代码

日志统计系统的整体思路就是监控各个文件夹下的日志,实时获取日志写入内容并写入kafka队列,写入kafka队列可以在高并发时排队,而且达到了逻辑解耦合的目的.然后从kafka队列中读出数据,根据实际需求显示网页上或者控制台等. 前情提要 上一节我们完成了如下目标1 配置kafka,并启动消息队列.2 编写代码向kafka录入消息,并且从kafka读取消息. 本节目标 1 写代码从kafka中读取消息,保证kafka消息读写功能无误.2 借助tailf实现文件监控,并模拟测试事实写文件以及文件备份

项目结构 本系列文章意在记录如何搭建一个高可用的日志采集系统,实际项目中会有多个日志文件分布在服务器各个文件夹,这些日志记录了不同的功能.随着业务的增多,日志文件也再增多,企业中常常需要实现一个独立的日志采集系统,实时采集各个日志信息,并记录和输出到控制台或网页上,方便监控和查询.本文日志采集系统架构如下 日志采集系统监控各个日志文件,当日志文件有日志录入时,日志采集系统实时获取日志内容并下入kafka队列中,之后可以实现Web端从kafaka取出信息,并前端显示.也可以将kafka的信息控制台

Java高并发秒杀API之Service层 第1章 秒杀业务接口设计与实现 1.1service层开发之前的说明 开始Service层的编码之前,我们首先需要进行Dao层编码之后的思考:在Dao层我们只完成了针对表的相关操作包括写了接口方法和映射文件中的sql语句,并没有编写逻辑的代码,例如对多个Dao层方法的拼接,当我们用户成功秒杀商品时我们需要进行商品的减库存操作(调用SeckillDao接口)和增加用户明细(调用SuccessKilledDao接口),这些逻辑我们都需要在Service层完

php高并发状态下文件的读写   背景 1.对于PV不高或者说并发数不是很大的应用,不用考虑这些,一般的文件操作方法完全没有问题 2.如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失 例如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这 里B也正好也打开了同一个文件,也准备更新里面的数据.当A把写好的文件保存时,这里其实B

在慕课网上看了Java高并发秒杀API视屏后,觉得这个案例真的让我学到了很多,现在重新自己实现一遍,博客记下,顺便分析其中的要点. 第一步是项目的创建和依赖 利用Maven去创建工程然后导入Idea中并完成相关配置,这里的注意点: 1.利用Maven创建web项目命令:mvn archetype:generate  -DgroupId=org.seckill  -DartifactId=seckill  -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp  

最近做的一个应用,功能要求非常简单,就是 key/value 形式的存储,简单的 INSERT/SELECT,没有任何复杂查询,唯一的问题是量非常大,如果目前投入使用,初期的单表 insert 频率约 20Hz(次/秒,我喜欢这个单位,让我想起国内交流电是 50Hz),但我估计以后会有 500Hz+ 的峰值.目前的工作成果,额定功率 200Hz(CPU 占用 10 – 20,load avg = 2),最大功率 500Hz(这时 load avg > 20,很明显,只能暂时挺挺,应该在出现这种负

项目简介 在慕课网上发现了一个JavaWeb项目,内容讲的是高并发秒杀,觉得挺有意思的,就进去学习了一番. 记录在该项目中学到了什么玩意.. 该项目源码对应的gitHub地址(由观看其视频的人编写,并非视频源代码):https://github.com/codingXiaxw/seckill 我结合其资料和观看视频的时候整理出从该项目学到了什么... 项目Dao层 日志记录工具: <!--1.日志 java日志有:slf4j,log4j,logback,common-logging slf4j:

很早就看到过MF的这篇The LMAX Architecture,可是之前一来英文水平不够,二来确实看不懂- 今天有幸再次看到,一口气读完终于有所领悟. 1 Overall Architecture LMAX是一个新的金融交易平台.系统完全构建于JVM之上,却能在一个单线程上每秒处理6m的订单(其实是指核心业务逻辑处理类是单线程的).系统主要由高并发组件Disruptors和业务服务Business Logic Processor两部分组成. 我们经常听到"免费午餐已经没有了",现代C

<高并发Web系统的设计与优化>的读后感 一口气看完了<高并发Web系统的设计与优化>,感觉受益匪浅,作者从高并发开始讨论问题,并逐步给出了非常有建设性的想法和建议,是值得我们进一步去思考的.我们都知道,高并发必然带来服务器的高压力,高压状态下单个服务器随时可能宕机,减少压力的性价比较高的办法就是分而治之(提升系统硬件就不说了),如何分便是相当困难的课题,这不是简单的一个1变2,2变4的过程,这是整个系统架构顺势变迁的一段艰苦历程,看过myspace系统变迁那篇文章的人就会明白这段

数据结构 redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作.如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择. redis 主要有以下几种数据类型:string.hash.list.set.sorted set 过期策略 redis 过期策略是:定期删除+惰性删除+内存淘汰机制. 定期删除:指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key,检查其是否过期,如果过期就删除.假设 redis 里放了 10w

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅

本文原题为“一套高可用群聊消息系统实现”,由作者“于雨氏”授权整理和发布,内容有些许改动,作者博客地址:alexstocks.github.io.应作者要求,如需转载,请联系作者获得授权. 一.引言 要实现一整套能用于大用户量.高并发场景下的IM群聊,技术难度远超IM系统中的其它功能,原因在于:IM群聊消息的实时写扩散特性带来了一系列技术难题. 举个例子:如一个2000人群里,一条普通消息的发出问题,将瞬间写扩散为2000条消息的接收问题,如何保证这些消息的及时.有序.高效地送达,涉及到的技术问