随笔分类 - 服务器相关技术
摘要：
zookeeper 实现分布式锁安全用法 标签： zookeeper sessionExpire connectionLoss 分布式锁 背景 ConnectionLoss 链接丢失 SessionExpired 会话过期 绕开 zookeeper broker 进行状态通知 leader 选举与z
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zookeeper 实现分布式锁安全用法 标签： zookeeper sessionExpire connectionLoss 分布式锁 背景 ConnectionLoss 链接丢失 SessionExpired 会话过期 绕开 zookeeper broker 进行状态通知 leader 选举与z
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摘要：
背景 症状 排查 修复 背景 最近在陆续做机房升级相关工作，配合DBA对产线数据库链接方式做个调整，将原来直接链接读库的地址切换到统一的读负载均衡的代理 haproxy 上，方便机柜和服务器的搬迁。 切换之后线上时不时的会发生 discard connection 错误，导致程序报 500 错误，但
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背景 症状 排查 修复 背景 最近在陆续做机房升级相关工作，配合DBA对产线数据库链接方式做个调整，将原来直接链接读库的地址切换到统一的读负载均衡的代理 haproxy 上，方便机柜和服务器的搬迁。 切换之后线上时不时的会发生 discard connection 错误，导致程序报 500 错误，但
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摘要：
最近一段时间内结束了数据库表拆分项目，这里做个简单的小结。
本次拆分主要包括订单和优惠券两大块，这两块都是覆盖全集团所有分子公司所有业务线。随着公司的业务飞速发展，不管是存储的要求，还是写入、读取的性都基本上到了警戒水位。
订单是交易的核心，优惠券是营销的核心，这两块基本上是整个平台的正向最核心部分。为了支持未来三到五年的快速发展，我们需要对数据进行拆分。
数据库表拆分业内已经有很多成熟方案，已经不是什么高深的技术，基本上是纯工程化的流程，但是能有机会进行实际的操刀一把机会还是难得，所以非常有必要做个总结。
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最近一段时间内结束了数据库表拆分项目，这里做个简单的小结。
本次拆分主要包括订单和优惠券两大块，这两块都是覆盖全集团所有分子公司所有业务线。随着公司的业务飞速发展，不管是存储的要求，还是写入、读取的性都基本上到了警戒水位。
订单是交易的核心，优惠券是营销的核心，这两块基本上是整个平台的正向最核心部分。为了支持未来三到五年的快速发展，我们需要对数据进行拆分。
数据库表拆分业内已经有很多成熟方案，已经不是什么高深的技术，基本上是纯工程化的流程，但是能有机会进行实际的操刀一把机会还是难得，所以非常有必要做个总结。
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摘要：
最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺，前期的coding翻代码、debug、fixbug都逐渐收尾，进入上线前的性能压测。
虽然不是大促前的性能压测要求，但是为了安全起见，需要摸个底心里有个数。
毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务)。（等我们顺利上线了，我再来好好总结下其中的坎坷和壮举。）
废话不多说了，直接进入主题。
由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务，下单服务、查单服务。查单服务初步压测下来问题不大，主要是db的索引和cache的问题。
下单服务有两个核心接口，预订单查询、创建订单。预订单查询主要是订单的前置状态的结算页汇总计算（不仅是结算页），不落具体订单，如，各
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最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺，前期的coding翻代码、debug、fixbug都逐渐收尾，进入上线前的性能压测。
虽然不是大促前的性能压测要求，但是为了安全起见，需要摸个底心里有个数。
毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务)。（等我们顺利上线了，我再来好好总结下其中的坎坷和壮举。）
废话不多说了，直接进入主题。
由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务，下单服务、查单服务。查单服务初步压测下来问题不大，主要是db的索引和cache的问题。
下单服务有两个核心接口，预订单查询、创建订单。预订单查询主要是订单的前置状态的结算页汇总计算（不仅是结算页），不落具体订单，如，各
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摘要：
废话就不多说了，本文分享下博主在5.28大促压测期间解决的一个性能问题，觉得这个还是比较有意思的，值得总结拿出来分享下。
博主所服务的部门是作为公共业务平台，公共业务平台支持上层所有业务系统（2C、UGC、直播等）。平台中核心之一的就是订单域相关服务，下单服务、查单服务、支付回调服务，当然结算页暂时还是我们负责，结算页负责承上启下进行下单、结算、跳支付中心。每次业务方进行大促期间平台都要进行一次常规压测，做到心里有底。
在压测的上半场，陆续的解决一些不是太奇怪的问题，定位到问题时间都在计划内。下单服务、查单服务、结算页都顺利压测通过。但是到了支付回调服务压测的时候，有个奇怪的问题出现了。
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废话就不多说了，本文分享下博主在5.28大促压测期间解决的一个性能问题，觉得这个还是比较有意思的，值得总结拿出来分享下。
博主所服务的部门是作为公共业务平台，公共业务平台支持上层所有业务系统（2C、UGC、直播等）。平台中核心之一的就是订单域相关服务，下单服务、查单服务、支付回调服务，当然结算页暂时还是我们负责，结算页负责承上启下进行下单、结算、跳支付中心。每次业务方进行大促期间平台都要进行一次常规压测，做到心里有底。
在压测的上半场，陆续的解决一些不是太奇怪的问题，定位到问题时间都在计划内。下单服务、查单服务、结算页都顺利压测通过。但是到了支付回调服务压测的时候，有个奇怪的问题出现了。
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面向EDA（事件驱动架构）的方式来设计你的消息 AMQP routing key的设计 RabbitMQ cluster搭建 Mirror queue policy设置 两个不错的RabbitMQ plugin 大型应用插件(Sharding、Rederation) Queue镜像失败手动同步 各集
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面向EDA（事件驱动架构）的方式来设计你的消息 AMQP routing key的设计 RabbitMQ cluster搭建 Mirror queue policy设置 两个不错的RabbitMQ plugin 大型应用插件(Sharding、Rederation) Queue镜像失败手动同步 各集
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摘要：
阅读目录： 背景 安装 查找、下载rpm包 、执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticse
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阅读目录： 背景 安装 查找、下载rpm包 、执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticse
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摘要：
这篇文章内容会很短，主要是想给大家分享下我最近在做一个简单的rabbitmq客户端类库的封装的经验总结，说是简单其实一点都不简单。为了节省时间我主要按照Library的执行顺序来介绍，在你看来这里仅仅是一个简单的经验总结，但是在我看来这些经验只有在你真正的封装rabbitmq客户端库的时候且将你的客户端安全稳定的发布上线后才会真的发现这些问题。
比如你的库只是链接单个Node的时候和链接高可用集群的HAProxy时候是完全两回事。当你未能在你的库里使用反向注入LOG接口的时候一旦在线上发生网络解析和序列化等一系列在线问题时候你是多么无能为力。当你使用同步循环获取队列消息的时候一旦发生异常你的链接就会断掉等等这些细节。我总结了我在编写这个library的时候慢慢稳定下来的过程和经验。至少目前来看网络上的文章，当然我是指.NET/C#方面的，都没有讲到这些问题，大
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这篇文章内容会很短，主要是想给大家分享下我最近在做一个简单的rabbitmq客户端类库的封装的经验总结，说是简单其实一点都不简单。为了节省时间我主要按照Library的执行顺序来介绍，在你看来这里仅仅是一个简单的经验总结，但是在我看来这些经验只有在你真正的封装rabbitmq客户端库的时候且将你的客户端安全稳定的发布上线后才会真的发现这些问题。
比如你的库只是链接单个Node的时候和链接高可用集群的HAProxy时候是完全两回事。当你未能在你的库里使用反向注入LOG接口的时候一旦在线上发生网络解析和序列化等一系列在线问题时候你是多么无能为力。当你使用同步循环获取队列消息的时候一旦发生异常你的链接就会断掉等等这些细节。我总结了我在编写这个library的时候慢慢稳定下来的过程和经验。至少目前来看网络上的文章，当然我是指.NET/C#方面的，都没有讲到这些问题，大
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摘要：
最近这几天在捣鼓并行计算，发现还是有很多值得分享的意义，因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确，包括我自己也是这么觉得，所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友； NET并行编程推出已经有一段时间了，在一些项目代码里也时不时会看见一些眼熟的并行计算代码，作为热爱技术的我们怎能视而不见呢，于是捣鼓了一番跟自己的理解恰恰相反，看似一段能提高处理速度的并行代码为能起效果，跟直接使用手动创建的后台线程处理差不多，这不太符合我们对.NET并行的强大技术的理解，所以自己搞了点资料看看，实践了一下，发现在使用.NET
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最近这几天在捣鼓并行计算，发现还是有很多值得分享的意义，因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确，包括我自己也是这么觉得，所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友； NET并行编程推出已经有一段时间了，在一些项目代码里也时不时会看见一些眼熟的并行计算代码，作为热爱技术的我们怎能视而不见呢，于是捣鼓了一番跟自己的理解恰恰相反，看似一段能提高处理速度的并行代码为能起效果，跟直接使用手动创建的后台线程处理差不多，这不太符合我们对.NET并行的强大技术的理解，所以自己搞了点资料看看，实践了一下，发现在使用.NET
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