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类型微店技术演进之路课件.pptx

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:4131005
  • 上传时间:2022-11-13
  • 格式:PPTX
  • 页数:32
  • 大小:3.35MB
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    关 键  词:
    技术 演进 课件
    资源描述:

    1、微店技术演进之路技术创新,变革未来10-300人人海豹突击队100w 3000w注册卖家注册卖家数数第一阶段,开天辟地LAMP、F5、redis技术特点第二阶段,亡羊补牢DB问题二、全站性能很差;稳定性问题频问题二、全站性能很差;稳定性问题频发发1E、单机单实例、性能、单机单实例、性能/稳定性低下(稳定性低下(2个个9)、)、SQL治理差治理差问题一、安全问题一、安全日均受攻击日均受攻击 560 W次次统一接入层(lua on nginx)运行。对业务无侵 入,且100%全覆盖。完善的漏洞防护,覆盖owasp主要漏洞类型。实时规则防护,0day防护。全天候实时阻断虚拟补丁,规则动态实时更新覆盖

    2、owasp Top10主要类型安全问题,完全规避 防范SQL注入问题。提供cc防护、爬虫拦截、限 流支持。10w级黑名单加黑支持。与安全日志分析系统联动,实时的风险感知并 拦截0误伤WAF,安全防火墙 支持语言java、php、Node.js等语言 动态(语法分析)、静态(正则表达)以及集成第三方扫描引擎(rips、findsecbugs等)相结合的扫描模式 跟发布系统流程上结合覆盖所有发布上线项 目,强制安全扫描代码扫描,过安检HIDS 轻量级agent和云端组成,实现对文件监控、登录行为监控、命令审 计、webshell查杀、网络监控拦截等功能。解决主机层安全风险,并可对员工行为进行审计安

    3、全,主机安全保护 建模:关键字、频率、webshell、httpheader 等 去噪 菜刀请求特征 基于统计的模型 机器学习攻击检测无规则引擎实现(进 行中)安全,实时安全日志分析预警 分库分表:Client端实现分库分表功 能;提供jdbc规范的接口,接入时只 需替换数据源 读写分离:根据业务的sql确定使用 主库还是从库执行sql语句,降低主 库的压力;读请求按比例分配 独立的账号体系:接入业务使用的是 vdds的账号,数据库用户名/密码加 密且对业务隔离,保证了数据库账号 的安全性 配置自动变更:配置改变之后,自动 推送到所有机器上,不需要业务重启 机器 灵活的hint机制:业务可以通

    4、过hint 直接指定物理表,多运用于扫表的场 景中间件,VDDS(分库分表)平滑下线vdds proxy下线时,通过lvs心跳机制,不接受新db请求,同时等待老连接完成请求在关 闭vdds proxy实例,降低业务端报错的概率配置自动生效给vdds proxy增加逻辑库的时候,自 动推送到所有vdds proxy实例,初始化对应的vdds配置支持mysql preparedStatement协议负载均衡业务的db连接分配到多台vdds proxy,保证服务的稳定性中间件,VDDS proxy(分库分表)vss(增量数据同步)mysql,消息,hdfs,kudu的支持高可用灵活的过滤规则 动态加

    5、载目标写入代码任务配置自动生成负载均衡中间件,vss(增量数据同步)vts(全量数据同步)存储,mysql,消息,hdfs,redis,本地文件支持 高可用 动态加载过滤规则 数据拉取和写入的速度可控 负载均衡中间件,vts(全量数据同步)消息队列作为中间件的核心产品,在电商平台体系中 扮演着极其重要的作用,包括异步系统解耦,流式数 据处理,binlog同步等 已有800多个topic 每天有三千万多万的消息产生 每天亿级消息消费由于电商平台业务的复杂和多样性,导致对消息中 间件有着特殊的功能需求及性能和可靠性要求:持久性,消息堆积,消息回溯 支持严格顺序消息:binlog同步 高吞吐,低延迟

    6、 高可用,容灾中间件,vdianMQ(消息)开源框架选型RabbitMQ:使用erlang开发,出现问题难以把控,且顺序性消息及消息可靠性无法提供保障Kafka:分区越高load越高;多个分区导致随机写,影响整体吞吐RocketMQ(开源版本):不支持事务消息;缺 少容灾支持;运维成本比较大事务消息:全链路消息轨迹:高可用,容灾Admin运维其他feature:按照tags过滤消息支持位点重置支持消费分组以及分 组内的负载均衡中间件,vdianMQ(消息)方式方式代码侵入性代码侵入性数据库侵入性数据库侵入性Ebay 两阶段提交同步;阻塞协议弱弱基于消息异步较强Alipay XTSTry同步;c

    7、onfirm/cancel异步强主事务分支事务记 录Taobao TXC同步弱Log表业务同库中间件,tcc(分布式事务框架)中间件,tcc(分布式事务框架)TCC处理流程每个service需要register和commit;每个业务db写操作,附加日志表写作为本地事务提交 TCC-Server负责事务注册、回滚;必须保证性能和稳定性 每接入一个应用,多两次RPC调用,开销为15ms左右支持应用级别事务动态降级 Tcc特性支持Local和Remote两种模式Local模式收敛在单一系统中,解决跨库事务 Remote模式支持跨系统之间RPC调用的分布式事务数据层封装遵循JDBC规范,透明代理VD

    8、DS,方便后续无 缝同步升级支持Hint方式指定回滚逻辑和自定义回滚方法 默认不需要显示回写回滚参数,基本无侵入 支持显示调用回写特殊参数中间件,tcc(分布式事务框架)数据评估参考:页面加载速度每提高1秒,转化率增加2%.反之,如果超过4 秒,25%的用户会选择离开用户最满意的打开网页时间是2-5秒,如果等待超过10秒,99%的用户会关闭这个网页Google:网站访问速度每慢400ms就导致用户搜索请求下降 0.59%Amazon:每增加100ms网站延迟将导致收入下降1%雅虎:如果有400ms延迟会导致流量下降5-9%秒开流程优 D N ST C PC S SJSV A P11C S SJ

    9、S秒开第二阶段成果5000wIDC成本70%,15%服务器利用率600+技术人员第三阶段,女娲补天全站分布式,语言收敛运维体系,以应用为中心TraceId由最前端java应用生成,会放到tomcat中Rpc链路的串接使用0.1.4.1.5的方式,异步情况做了特殊处 理所有远程调用框架的日志格式一致,存储位置一致,通过 不同类型来区分服务治理,vtrace(分布式链路跟踪)TraceId分四部分16BSeq:short类型2B 18000循环递增 时间戳:long类型8B 当前时间机器IP:int类型4B 当前机器ip,转成int进程号:short类型2B 当前进程号,避免统一机器起多个 应用冲

    10、突,同时对大于short的做截取处理(进程id是int的)服务治理,vtrace(分布式链路跟踪)资源快速交付运维能力的一个重要指标即时交付,秒级交付应用平滑上下线PAAS化节点创建后,应用可以自动完成上线节点删除后,应该可以自动下线自动化平台化和CMDB,发布系统等运维系统自动化对接平台化管理生命周期全部自动化降低TCO提高虚拟化密度快速上下线跨平台支持libvirt虚拟化,支持docker;稳定性和灵活性 兼顾。私有云,成本&效率监控 and 日志支撑系 统IDC资源容器资源 节点Vdos-agent容器资源 节点Vdos-agent容器资源 节点Vdos-agent容器资源 节点Vdos

    11、-agentgraphiteRPCrabbitmqwebsocketlogstash平台数据交互dashboard资源配置模块迁移模块KVM IAAS管理docker IAAS管理镜像统一管理应用管理监控/性能资源调度模块健康检查 and LB管理模块资源集群管理权限管理日志查询统一APIAPPAPPAPPAPPAPPAPPAPPA P I服务发现VLB(4层7层管理平台)SOA平台ES集群 日志监控/性能Graphite集 群通信层管理调度平台应用节点镜像存储Ceph集群开发自助管理自己的应用,解放PE/OP的工作量,加强开发参与,提升应用稳定性。PE/OP向SRE转型核心产品:监控系统 容

    12、量水位线上job管理;job互编排 日志采集、中转、分析 链路依赖治理完善的dashboard,数据分析 超级agent交付4AIops1CD 3jiragrepcronSshjob2NOOPS,效率&质量2AI43s平均每次构建NOOPS,效率&质量104s平均每次部平均每次部署署574,324,400+后端应用数量,前端应用数量,每天发布后端应用数量,前端应用数量,每天发布18,9,6平台建设前后的平台建设前后的OP数量变化数量变化第四阶段,海量数据下的搜索与推荐数据行数大实时性、一致性要求高TPS/QPS在1-2k左右技术挑战业务挑战排序逻辑复杂 引擎基于solr,主从 复制框架,主,N

    13、 个从 mapreduce join 数 据,批量直接更新主solr 索引中。分钟级 增量 排序模型简单使少 量个销量数据加权 计算。solr 函数排序1.0架构搜索引擎 1.0 封装solr,构建分布式架构 引merge层(illusion),采海选+精排架构 引入统一接口层(atlas)。QP实现;ABT 索引构建,全量 hadoop join+实时增量;形成dump 服务 粗糙的引擎管理系统:屏蔽 降权等 Rank。海选+精排,引 LTR 问题,仍然还有。搜索引擎 2.0 引擎能升级,持算法个 性化能,插件化持;同 时Rank在线学习,模型更 新更实时。实现实时引擎,时效性 500ms 索引管理引调度器,引 全量索引切换调度。(2.0 按顺序切换)索引碎整理,减磁盘空 间,提查询性能。Dump 服务升级,hbase 成为 dump 的基础。不依赖业务的版本号设计(hbase 原),简单、稳定、致。同时稳定、可 靠的版本号为系统做幂等提 供支持 实时对账/补偿搜索引擎 3.0

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