基于阿里企业级分布式应用服务(EDAS)的敏捷服务开发与架构实践

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监控是当当我们 非常关注的事情,对于系统整体的性能指标也非常重要,这样来越多这样来越多,当当我们 会尝试不须同层面整理信息,具体包括以下三大方面:

高速业务增长带来的挑战

限流降级是阿里最有特色的功能之一,当当我们 会面对非常强大的挑战这样来越多这样来越多我双十一网购狂欢节,当当我们 不能在成本和体验中选则另还还有一个好的平衡点,要利用这一平衡点当当我们 不能要保证系统的可用性,不能了否则用户多愿因系统无法服务,就像排队买票一样,当当我们 不能对此人 的系统进行优化,具体表现在一下两方面:

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综合来说,EDAS不须是简单的服务化工具,它希望在整个应用的编写周期里都不能进行操作,这样来越多这样来越多它结合了HSF、鹰眼、燎原等等。现在,它在公有云和专有云里也有输出。

快速感知系统流量变化,从而给当当我们 知道系统的问题图片所在。监控和报警在这里得到很好的体现,但这仅仅否否则进阶。

多套用户体系愿因用户他不知道到底在哪个网站登录,当当我们 想知道用户的画像,分析用户的购买行为,但另还还有一个不同网站的相同用户名不选则是否为同一用户,这样来越多这样来越多没方式 进行后续的大数据分析。随着系统这样来越多,当当我们 发现一定量的用户在系统总出 时,比如查询用户的方式 ,在不同的业务系统里总出 多次,每一次也有删剪一样,数据隔离、重复建设,数据不一致,这是项目管理和代码管理的乱象。

当当我们 把整个系统问题图片成另还还有一个高速公路的路网,流量进来就如同行驶的汽车,怎么才能 才能 不能知道汽车从哪里进来又从哪里出去呢?在高速公路上做这样来越多这样来越多的关卡,已经 不能准确的追踪到所有连接的道路和通信,已经 ,哪里有问题图片都不能通过非常简单的方式 得到检测,而这一检测对于发现和补救问题图片是非常简单的一件事,才有否则摆脱在服务化已经 ,冗杂的系统运维和管控。

综合来看,另还还有一个技术性网站最重要的技术挑战在于考虑业务的高速增长、用户数量的高速增长愿因下层已经 看不见的问题图片变成了新的问题图片。

系统资源:负载,CPU、内存、磁盘、网络

容器:堆内存、类加载、线程、连接器

应用:响应时间、吞吐率、关键链路分析

本文主要从高速增长的阿里业务刚开始 谈起,讲述当年面对的业务场景和背景,碰到了那些样的技术挑战,且用那些样的思路去补救它,最后和当当我们 分享了补救后产生的产品Aliware中非常重要的EDAS。

EDAS燎原实现超大规模集群闪电发布,图中不能看出发布耗时随着机器数量增加变化趋势。采用EDAS燎原发布系统,随着应用实例的增加,发布的时间几乎保持不变。不不利于进行紧急发布已经 的业务补救,实现快速回滚。

服务化已经 ,刚开始 时业务应用很少,随着系统往下延伸,这样来越多这样来越多人刚开始 做服务化系统,服务之间也会进一步的冗杂,从而会形成另还还有一个冗杂的网状底部形态,这样 ,依赖这样来越多这样来越多,怎么才能 才能 进行准确的梳理呢?

共同,通过海量调用链进行统计分析,得到链路各个依赖的稳定性指标。比如,某个地方的QPS很高,但这一系统不该有这样 高的QPS,就不能认为这是另还还有一个依赖压力问题图片。

已经 是集中化的发布方式 进行管理的,这对于一、二百台机器是这样 问题图片的。然而,现在不能共同发布五、六百台机器甚至更多,发布就会成为瓶颈。对此,当当我们 内内外部引入EDAS燎原P2P发布系统,它不能让系统内进行P2P多点式的多host发布,使整个系统的应用发布能力得到快速提升。

以下是演讲内容整理:

图为30003年到2010年淘宝网注册用户数,用户数从非常低的值逐渐涨到近30000万人,那些用户另还还是否缘无故来到当当我们 的网站,就会给网站非常多的访问压力。30003年到30006年当当我们 主这样来越多这样来越多我想尽方式 以业务为核心积累技术,到已经 互联网人群在高速增长,整个体系面临的技术挑战就会非常多,具体有以下四点:

除了链路分析功能,EDAS还有容量规划的重要功能。通过线上真实引流到系统内进行压测分析,否则根据设定的运行水位计算系统承载的最高容量,从而到最不不能实现机器按需的上线和下线,把那些系统融会贯通在共同,这样来越多这样来越多我整体的容量规划提供的功能。

随着技术快速增长和演进,随着人员的增加,当当我们 发现这样来越多这样来越多严重的问题图片展现出来。

这样来越多这样来越多人共同维护另还还有一个核心工程,不同人有不同的理解,会愿因源代码冲突严重,太难做项目管理,协同成本非常高,进而项目发布周期就会很长,迭代速度很快,且错误难以隔离。

当系统变成网状底部形态后,也有有这样来越多这样来越多业务系统是重要业务,这样来越多这样来越多业务系统是非重要业务,那些非重要业务另还还是否缘无故总出 小的故障时,整个系统就会宕机,当当我们 成立了稳定性小组进行业务梳理,以交易流程为核心,那些系统划成重要系统,那些系统为非重要的业务系统,否则,系统在不断的变化,当当我们 这样 方式 准确知道每一次变化后它的依赖关系是怎么才能 才能 的,太难进行梳理,不能通过系统的方式 来补救问题图片。

不能了另还还有一个数据库的问题图片是很大的,发布另还还有一个新的系统否则会愿因宕机,否则数据库里两种的索引建错了,建错是否则库是重建的,Oracle的索引重建机制还这样 来得及更新柱状图。这样来越多这样来越多,不能了另还还有一个Oracle数据库时,连接数捉襟见肘,单机IOPS达到瓶颈,CPU 90%以上,每年宕机共要一次。

这样 任何服务化的经验去借鉴,当当我们 不能了一步一步的摸着石头过河。当当我们 做了几个关键性的努力,首先是用户中心迁出,从另还还有一个大的系统里拆出一小块倒进外面,这这样来越多这样来越多我用户中心,用户中心是另还还有一个比较简单纯粹的补救用户登录的系统,当时在内内外部也有六、七种登录方式 ,当当我们 把那些方式 删剪代理出来,变成另还还有一个单独的服务中心。否则当当我们 不把系统代码进行革新,就这样 方式 支撑,紧接着,当当我们 就刚开始 做此人 的底下件的研发,千岛湖项目产生时,EDAS、MQ、DRDS就随着它一步步的演进到现在。交易中心是整个系统里最冗杂的业务流程,几乎和所有业务系统有关联,当它用这样来越多这样来越多底下件完成整个系统的突破时,当当我们 就不能认为看起来底下件和应用都准备好了。接着当当我们 进行了第另还还有一个五彩石项目,商城和淘宝各有一套购买流程,当当我们 不能用EDAS进行服务化改造,把这两套流程融合到共同,使之能共同支撑另还还有一个不同的出口,完成下一步的延伸。

应用监控主要从服务接口、方式 的实时调用情况进行分析,以及调用QPS、响应时间分析,

共同,当当我们 也支持Dubbo,Dubbo也是阿里开发出来的市面上应用非常广泛的开源软件,否则有3000多个开源分支。

阿里前期技术团队规模30000人左右,单一War应用,是以PHP为核心构建的系统,PHP+MySQL+Linux+Apache标准的LAMP的系统架构,已经 逐渐用这样来越多这样来越多开源的技术替换掉了已经 的商业产品,随着业务的不断发展,不断的把新的代码加入到系统中,当当我们 研发了一套分布式存储架构,搜索也是此人 构建的。

容器监控要监控堆内存是否堆内存使用情况,类加载情况(对于排查线上启动问题图片非常方便),线程运行情况,连接器情况。

不能在网站查询配置那些机器收到、那些机器这样 收到,毫秒级推送,不能变更历史记录,推送轨迹追踪等。

鹰眼监控这样来越多这样来越多我补救内内外部非常冗杂的多样链路的已经 ,怎么才能 才能 进行持续的整理、跟踪、统计,以帮助当当我们 进行链路梳理的工具。比如已经 面刚开始 调用链路时有那些异常,总出 故障的地方都不能从这一调用链路上得到展现。

大型电子商务平台吸引了一定量卖家和买家,图为2014年IPO已经 截得的图,不能看了在阿里上有10亿多件商品等,现在仍然以非常高的速度在增长。

EDAS是另还还有一个高性能的服务框架,EDAS是由这样来越多这样来越多技术体系组成的另还还有一个整体包,否则想写另还还有一个web应用,使用这一开发套件,所有在业务开发不能的功能都集成在底下,所有和业务底下件相关的应用也集成到底下了,最关键之一这样来越多这样来越多我HSF,HSF在阿里90%以上应用上使用,相对比较成熟期是什么是什么 图片 是什么是什么是什么期图片 图片 ,支持分布式事务,经历过七次双十一大促的考验,日均有千亿级的调用量。

在服务框架之上,还有分布式事务,在分布式应用里应该怎么才能 才能 完成单机应用中常见的这样来越多这样来越多事务操作呢?此时就不能使用分布式事务组件,它不能将服务和服务之间多个不同库之间的数据集中到共共同,从而提供另还还有一个整体的服务能力,看起来像写单机业务系统一样去写分布式事务服务框架。去中心化服务化框架,这样来越多这样来越多我另还还有一个简单的刚开始 。

资源+容器+应用 = 立体化监控服务