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本文通过阿里的Eagleeye(鹰眼)和开源的Skywalking,从数据模型、数据埋点以及数据存储三个方面介绍分布式链路监控系统的实现细节,其中将重点介绍Skywalking字节码增强的实现方案。

138 Technology lddgo Shared on 2022-11-02

苹果在 WWDC22 中,提出了实时活动(Live Activity)的概念,以便于用户在锁屏查看一些应用实时活动的更新,这与盒马的配送场景十分贴合。因此,我们将 Live Activity & “灵动岛” 特性第一时间落地到盒马 30 分钟配送场景,并作为第一批适配实时活动的 iOS 应用,获得 App Store Today 推荐。 目前,盒马 App 适配“灵动岛”的最新 5.51.1 版本已正式上线,欢迎大家升级体验。在适配过程中,盒马 App 也在端侧踩过很多“坑”,特此汇总为实战经验分享给大家,欢迎交流。

71 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

字节数据中台 DataLeap 的 Data Catalog 系统通过接收 MQ 中的近实时消息来同步部分元数据。Apache Atlas 对于实时消息的消费处理不满足性能要求,内部使用 Flink 任务的处理方案在 ToB 场景中也存在诸多限制,所以团队自研了轻量级异步消息处理框架,很好的支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需求场景,并详细介绍框架的设计与实现。

75 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

KubeGateway 是字节跳动针对 kube-apiserver 流量特征专门定制的七层网关,它彻底解决了 kube-apiserver 负载不均衡的问题,同时在社区范围内首次实现了对 kube-apiserver 请求的完整治理,包括请求路由、分流、限流、降级等,显著提高了 Kubernetes 集群的可用性。

93 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

继 2019 年开源 Midway 框架之后,大淘宝技术一直在 Node.js 的前沿进行深度研究,除了加入 TC39 参与标准化建设,向上游 Node.js 项目持续贡献,与龙蜥社区合作优化之外,也在 Serverless 领域有了不小的成果。 今天,向大家介绍我们最新的面向云原生场景,面向 Serverless 架构下的新产品, 代号 Noslate,现已正式开源。

82 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

电商业务场景,随着平台订单规模的日益增长,订单现有的存储已经没办法支撑后面业务的发展。在得物五彩石项目的时候就对订单进行了分库分表的拆分,为了解决分库分表后卖家维度的查询问题,单独创建了一个卖家维度的订单库。 目前订单分为买家和卖家两个库,卖家库的数据是通过监听买家库binlog异构出来的一个库。现在订单主要有两张表,分别是订单的主表和子表。 在异构的逻辑中,我们会对这两张表的binlog消息进行处理,异构成我们的卖家订单表。在监听到插入的消息时,只会处理子表的插入消息,其余需要补充的主订单表数据直接查询主表。

97 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

为什么会写这篇文章?主要是因为项目中的代码大量使用了带virtual关键字的类,想通过本文浅谈一下。virtual并没有什么超能力可以化腐朽为神奇,它有其存在的理由,但滥用它是一种非常不可取的错误行为。本文将带你一步一步了解virtual机制,为你揭开virtual的神秘面纱。

101 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

随着云原生的发展,云原生应用一致性、可靠性、灵活编排的能力让大部分企业选择将应用往云上迁移,但同时云基础设施在稳定性、可观测、也接受的强大的考验。 ChaosBlade 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌工程原理和混沌实验模型的实验注入工具,帮助企业提升分布式系统的容错能力,并且在企业上云或往云原生系统迁移过程中业务连续性保障。 ChaosBlade Operator 是 kubernetes 平台实验场景的实现,将混沌实验通过 Kubernetes 标准的 CRD 方式定义,很方便的使用 Kubernetes 资源操作的方式来创建、更新、删除实验场景,包括使用 kubectl、client-go 等方式执行,同时也可以使用 chaosblade cli 工具执行。 本文将主要介绍 ChaosBlade 在 Kubernetes 中故障注入的底层实现原理、版本优化过程以及大规模应用演练测试。

166 Technology lddgo Shared on 2022-11-01

现实系统往往有着较高的复杂度,我们借助 Trace、Log、Metric 三驾马车使我们的系统具备了一定的可观测性,但观测位置和信息往往是固定的,而我们所遇到的问题常常是意料之外的,这就导致我们能够定位问题的范围,但是难以更进一步,这时候我们就需要在我们想要的位置采集信息来帮助我们,在通常的实践中这就意味着我们需要添加日志逻辑并重启应用,这种做法成本较高而且会丢失现场。而借助日志治理,只需要通过在控制台配置规则便可以在不重启应用的前提下,动态采集任意点位信息。接下来通过一个假想的排查流程来简单介绍下日志治理的实践。

269 Technology lddgo Shared on 2022-10-31

Spring Boot自2.0版本开始默认使用Lettuce作为Redis的客户端(注1)。Lettuce客户端基于Netty的NIO框架实现,对于大多数的Redis操作,只需要维持单一的连接即可高效支持业务端的并发请求 —— 这点与Jedis的连接池模式有很大不同。同时,Lettuce支持的特性更加全面,且其性能表现并不逊于,甚至优于Jedis。本文通过分析Lettuce的特性和内部实现(基于6.0版本),及其与Jedis的对照比较,对这两种客户端,以及Redis服务端进行深度探讨。

94 Technology lddgo Shared on 2022-10-31