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[转]同程RocketMQ如何应对每天1500亿条的数据处理? 0

[转]同程RocketMQ如何应对每天1500亿条的数据处理?

同程艺龙的机票、火车票、汽车票、酒店相关业务已经接入了 RocketMQ,用于流量高峰时候的削峰,以减少后端的压力。 同时,对常规的系统进行解耦,将一些同步处理改成异步处理,每天处理的数据达 1500 亿条。 在近期的 Apache RocketMQ Meetup 上,同程艺龙机票事业部架构师查江,分享了同程艺龙的消息系统如何应对每天 1500 亿条的数据处理。 通过此文,您将了解到: 同程艺龙消息系统的使用情况 同程艺龙消息系统的应用场景 技术上踩过的坑 基于 RocketMQ 的改进

[转]立体化监控告警平台 0

[转]立体化监控告警平台

相比去年文章的“信手拈来”,今年的文章会更体系化一些。放假前最后一周,对今年的文章做一个总结。 第一篇,体系化立体化监控告警平台的建设。 画外音:如果贵司监控告警平台建设不够完善,读完这一篇一定会有收获。

[转]海量消息在消息队列里积压解决方案 0

[转]海量消息在消息队列里积压解决方案

一、面试题 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决?

[转]一次生产 CPU 100% 排查优化实践 0

[转]一次生产 CPU 100% 排查优化实践

前言 到了年底果然都不太平,最近又收到了运维报警:表示有些服务器负载非常高,让我们定位问题。 还真是想什么来什么,前些天还故意把某些服务器的负载提高(没错,老板让我写个 BUG!),不过还好是不同的环境互相没有影响。

[转]如何基于Kubernetes构建完整的DevOps流水线? 0

[转]如何基于Kubernetes构建完整的DevOps流水线?

为什么 Kubernetes 适用于 DevOps?如何基于 Kubernetes 构建完整的 DevOps 流水线?

[转]400+节点Elasticsearch集群的运维经验 0

[转]400+节点Elasticsearch集群的运维经验

Meltwater 的工程师通过官方技术博客分享了他们如何运行和维护 400+ 节点的 Elasticsearch 集群。主要介绍了业务中积累的时间序列数据的特点、数据量和每日滚动索引策略,以及他们对 Elasticsearch 版本的选择(没错,目前他们使用的是 1.X,而且做了源码级的修改)、为何不选择托管的云服务、索引结构和分片规划等,最后重点介绍了他们在性能方面的努力和经验,给出了一个性能参考列表。

[转]日均5亿查询量,京东到家订单中心ES架构演进 0

[转]日均5亿查询量,京东到家订单中心ES架构演进

京东到家订单中心系统业务中,无论是外部商家的订单生产,或是内部上下游系统的依赖,订单查询的调用量都非常大,造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在 MySQL 中,但显然只通过 DB 来支撑大量的查询是不可取的。 同时对于一些复杂的查询,MySQL 支持得不够友好,所以订单中心系统使用了 Elasticsearch 来承载订单查询的主要压力。

[转]为什么不用原生Spring-Cloud-Config 0

[转]为什么不用原生Spring-Cloud-Config

近几年传统应用架构已经逐渐朝着微服务架构演进。那么随着业务的发展,微服务越来越庞大,此时服务配置的管理变得会复杂起来。为了方便服务配置文件统一管理,实时更新,配置中心应运而生。 其实,所谓配置中心,就是将配置的数据放在某种存储介质中,该介质可以是 File(例如Git、Svn) Database(例如mysql、oracle) nosql Database(例如Redis、Memacache、MongoDb) 其他第三方中间件(例如Zookeeper)