系统性能调优必知必会
陶辉
智链达CTO、前阿里云高级技术专家
立即订阅
5622 人已学习
课程目录
已完结 43 讲
0/4登录后，你可以任选4讲全文学习。
开篇词 (1讲)
开篇词 | 万变不离其宗，性能优化也有章可循
免费
基础设施优化 (6讲)
01 | CPU缓存：怎样写代码能够让CPU执行得更快？
02 | 内存池：如何提升内存分配的效率？
03 | 索引：如何用哈希表管理亿级对象？
04 | 零拷贝：如何高效地传输文件？
05 | 协程：如何快速地实现高并发服务？
06 | 锁：如何根据业务场景选择合适的锁？
系统层网络优化 (7讲)
07 | 性能好，效率高的一对多通讯该如何实现？
08 | 事件驱动：C10M是如何实现的？
09 | 如何提升TCP三次握手的性能？
10 | 如何提升TCP四次挥手的性能？
11 | 如何修改TCP缓冲区才能兼顾并发数量与传输速度？
12 | 如何调整TCP拥塞控制的性能？
13 | 实战：单机如何实现管理百万主机的心跳服务？
应用层编解码优化 (5讲)
14 | 优化TLS/SSL性能该从何下手？
15 | 如何提升HTTP/1.1性能？
16 | HTTP/2是怎样提升性能的？
17 | Protobuf是如何进一步提高编码效率的？
18 | 如何通过gRPC实现高效远程过程调用？
期中考试周 (3讲)
期中考试｜行至半程，你的收获如何呢？
加餐1｜特别福利：陶辉视频课精选
加餐2 ｜答疑精选：这些问题你都清楚吗？
分布式系统优化 (12讲)
19 | 如何通过监控找到性能瓶颈？
20 | CAP理论：怎样舍弃一致性去换取性能？
21 | AKF立方体：怎样通过可扩展性来提高性能？
22 | NWR算法：如何修改读写模型以提升性能？
23 | 负载均衡：选择Nginx还是OpenResty？
24 | 一致性哈希：如何高效地均衡负载？
25 | 过期缓存：如何防止缓存被流量打穿？
26 | 应用层多播：如何快速地分发内容？
27 | 消息队列：如何基于异步消息提升性能？
28 | MapReduce：如何通过集群实现离线计算？
29 | 流式计算：如何通过集群实现实时计算？
30 | 如何权衡关系数据库与NoSQL数据库？
加餐与分享 (8讲)
加餐3 | 大厂面试到底在考些什么？
大咖助场1 | 李玥：高并发场景下如何优化微服务的性能?
大咖助场2｜庄振运：与程序员相关的SSD性能知识
加餐4｜百万并发下Nginx的优化之道
大咖助场3｜傅健：那些年，影响我们达到性能巅峰的常见绊脚石（上）
大咖助场4｜傅健：那些年，影响我们达到性能巅峰的常见绊脚石（下）
加餐5 | 如何理解分布式系统？
加餐6｜分布式系统的本质是什么？
结束语 (1讲)
结束语 | 从业 IT 20年后，我将最看重什么？
29 | 流式计算：如何通过集群实现实时计算？
陶辉 2020-07-24
你好，我是陶辉。
上节课我们介绍了在有边界的存量数据上进行的 MapReduce 离线计算，这节课我们来看看对于无边界数据，怎样实时地完成流式计算。
对于不再变化的存量数据，可以通过分而治之的 MapReduce 技术将数据划分到多台主机上并行计算，由于待处理的数据量很大，我们只能获得分钟级以上的时延。当面对持续实时产生动态数据的场景时，业务上通常需要在秒级时延中及时地拿到运算结果。
比如，商家为了拉新促活，会为特定的用户群体（比如新用户或者不活跃用户）推出优惠活动，为了防止“羊毛党”通过大量主机并行地“薅羊毛”，系统要能实时地聚合分析所有优惠券的使用者特点，再基于业务规则及时地封掉“羊毛党”帐号或者 IP 地址，才可以控制住风险范围，提高营销活动的收益。那对于整个系统持续生成的大量订单数据，怎样才能提供秒级的聚合分析结果呢？
最初的流式计算方案，是在时间维度上定期地将数据分片，再基于 MapReduce 思想在空间维度的多台主机上实现并行计算，这样也能获得实时计算结果。然而，对每片数据执行批量计算，想要在秒级甚至毫秒级拿到计算结果并不容易。当网络不稳定时，数据会因为报文延误而乱序，简单的基于时序分片会导致计算结果失真。当数据之间具有明显的业务关系时，固定的时间窗口更是难以得到预期的分析结果。
确认放弃笔记？
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线，你的历史笔记已初始化为私密笔记，是否一键批量公开？
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《系统性能调优必知必会》，如需阅读全部文章，
请订阅文章所属专栏，新⼈⾸单¥19.9
请订阅文章所属专栏，新⼈⾸单¥19.9
立即订阅
登录 后留言
精选留言(2)
潘政宇陶老师，请教个问题，我用netstat查看nginx 在那个进程listening，发现有的在master进程，有的在worker进程，这是为什么啊，我的理解应该是在master进程上啊，是reload的原因吗2020-07-24
那时刻可以采用kappa架构，比如Kafka，来解决lambda架构带来的系统复杂性，以及同一逻辑需要批、流两套实现。
另外Apache beam也是不错的选择，一套代码可以实现批、流两套数据处理。2020-07-24
收起评论