原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。简介最近我观察到一个现象，当服务的请求量突发的增长一下时，服务的有效QPS会下降很多，有时甚至会降到0，这种现象网上也偶有提到，但少有解释得清楚的，所以这里来分享一下问题成因及解决方案。队列延迟目前的Web服务器，如Tomcat，请求处理过程大概都类似如下：这是Tomcat请求处理的过程，如下：Acceptor线程：线程名类似http-nio-8080-Acceptor-0，此线程用于接收新的TCP连接，并将TCP连接注册到NIO事件中。Poller线程：线程名类似http-nio-8080-ClientPoller
原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。简介最近我观察到一个现象，当服务的请求量突发的增长一下时，服务的有效QPS会下降很多，有时甚至会降到0，这种现象网上也偶有提到，但少有解释得清楚的，所以这里来分享一下问题成因及解决方案。队列延迟目前的Web服务器，如Tomcat，请求处理过程大概都类似如下：这是Tomcat请求处理的过程，如下：Acceptor线程：线程名类似http-nio-8080-Acceptor-0，此线程用于接收新的TCP连接，并将TCP连接注册到NIO事件中。Poller线程：线程名类似http-nio-8080-ClientPoller
随着用户规模的极速扩张，越来越多用户将ApacheDoris用于构建企业内部的统一分析平台，这一方面需要ApacheDoris去承担更大业务规模的处理和分析——既包含了更大规模的数据量、也包含了更高的并发承载，而另一方面，也意味着需要应对企业更加多样化的数据分析诉求，从过去的统计报表、即席查询、交互式分析等典型OLAP场景，拓展到推荐、风控、标签画像以及IoT等更多业务场景中，而数据服务（DataServing）就是其中具有代表性的一类需求。DataServing通常指的是向用户或企业客户提供数据访问服务，用户使用较为频繁的查询模式一般是按照Key查询一行或多行数据，例如：订单详情查询商品详情
随着用户规模的极速扩张，越来越多用户将ApacheDoris用于构建企业内部的统一分析平台，这一方面需要ApacheDoris去承担更大业务规模的处理和分析——既包含了更大规模的数据量、也包含了更高的并发承载，而另一方面，也意味着需要应对企业更加多样化的数据分析诉求，从过去的统计报表、即席查询、交互式分析等典型OLAP场景，拓展到推荐、风控、标签画像以及IoT等更多业务场景中，而数据服务（DataServing）就是其中具有代表性的一类需求。DataServing通常指的是向用户或企业客户提供数据访问服务，用户使用较为频繁的查询模式一般是按照Key查询一行或多行数据，例如：订单详情查询商品详情
一、概述分布式、微服务、ServiceMesh目前都是大家耳熟能详的词语了，现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。但我们搞来搞去，怎么样来衡量一个应用当前的状态到底是怎么样的？到底需不需要扩容？是需要横向扩容还是进行项目重构？这时候我们就需要一堆监控指标来协助我们进行分析当前的应用状态，以便在某些事故发生前进行资源上的调配或优化。下面咱们就来说道说道这几个重要的指标，一定要记牢，不管面试还是自己用都是必须滴。要牢记一点，所有的指标都是根据时间单位来算的，比如每秒XX、每分钟XX，要记住这个大前提，下面咱们都按秒来算。二、指标1、RT（Res（onseTime）一、TPS：Transa
一、概述分布式、微服务、ServiceMesh目前都是大家耳熟能详的词语了，现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。但我们搞来搞去，怎么样来衡量一个应用当前的状态到底是怎么样的？到底需不需要扩容？是需要横向扩容还是进行项目重构？这时候我们就需要一堆监控指标来协助我们进行分析当前的应用状态，以便在某些事故发生前进行资源上的调配或优化。下面咱们就来说道说道这几个重要的指标，一定要记牢，不管面试还是自己用都是必须滴。要牢记一点，所有的指标都是根据时间单位来算的，比如每秒XX、每分钟XX，要记住这个大前提，下面咱们都按秒来算。二、指标1、RT（Res（onseTime）一、TPS：Transa
