「百炼Java」百炼成神
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RocketMQ 千锤百炼哈啰在分布式消息治理和微服务治理中的实践
简介： 随着公司业务的不断发展，流量也在不断增长。我们发现生产中的一些重大事故，往往是被突发的流量冲跨的，对流量的治理和防护，保障系统高可用就尤为重要。
哈啰已进化为包括两轮出行（哈啰单车、哈啰助力车、哈啰电动车、小哈换电）、四轮出行（哈啰顺风车、全网叫车、哈啰打车）等的综合化移动出行平台，并向酒店、到店团购等众多本地生活化生态 探索 。
随着公司业务的不断发展，流量也在不断增长。我们发现生产中的一些重大事故，往往是被突发的流量冲跨的，对流量的治理和防护，保障系统高可用就尤为重要。
本文就哈啰在消息流量和微服务调用的治理中踩过的坑、积累的经验进行分享。
梁勇 ( 老梁 ) ，《 RocketMQ 实战与进阶》专栏联合作者、参与了《 RocketMQ 技术内幕》审稿工作。ArchSummit 全球架构师大会讲师、QCon 案例研习社讲师。
当前主要在后端中间件方向，在公众号【瓜农老梁】已陆续发表百余篇源码实战类文章，涵盖 RocketMQ 系列、Kafka 系列、GRPC 系列、Nacosl 系列、Sentinel 系列、Java NIO 系列。目前就职于哈啰出行，任职高级技术专家。
开始之前先聊聊治理这件事情，下面是老梁个人理解：
公司之前使用 RabbitMQ ，下面在使用 RabbitMQ 时的痛点，其中很多事故由于 RabbitMQ 集群限流引起的。
曾经有这么一个故障，多个业务共用一个数据库。在一次晚高峰流量陡增，把数据库打挂了。
思考：无论消息还是服务都需要完善的治理措施
哪些是我们的关键指标，哪些是我们的次要指标，这是消息治理的首要问题。
设计目标
旨在屏蔽底层各个中间件（ RocketMQ / Kafka ）的复杂性，通过唯一标识动态路由消息。同时打造集资源管控、检索、监控、告警、巡检、容灾、可视化运维等一体化的消息治理平台，保障消息中间件平稳 健康 运行。
把复杂的问题搞简单，那是能耐。
极简统一 API
提供统一的 SDK 封装了（ Kafka / RocketMQ ）两种消息中间件。
主题消费组自动创建不适合生产环境，自动创建会导致失控，不利于整个生命周期管理和集群稳定。需要对申请流程进行控制，但是应尽可能简单。例如：一次申请各个环境均生效、生成关联告警规则等。
监控客户端使用是否规范，找到合适的措施治理
场景一 瞬时流量与集群的流控
假设现在集群 Tps 有 1 万，瞬时翻到 2 万甚至更多，这种过度陡增的流量极有可能引发集群流控。针对这类场景需监控客户端的发送速度，在满足速度和陡增幅度阈值后将发送变的平缓一些。
场景二 大消息与集群抖动
当客户端发送大消息时，例如：发送几百KB甚至几兆的消息，可能造成 IO 时间过长与集群抖动。针对这类场景治理需监控发送消息的大小，我们采取通过事后巡检的方式识别出大消息的服务，推动使用同学压缩或重构，消息控制在 10KB 以内。
场景三 过低客户端版本
随着功能的迭代 SDK 的版本也会升级，变更除了功能外还有可能引入风险。当使用过低的版本时一个是功能不能得到支持，另外一个是也可能存在安全隐患。为了解 SDK 使用情况，可以采取将 SDK 版本上报，通过巡检的方式推动使用同学升级。
场景四 消费流量摘除和恢复
消费流量摘除和恢复通常有以下使用场景，第一个是发布应用时需要先摘流量，另外一个是问题定位时希望先把流量摘除掉再去排查。为了支持这种场景，需要在客户端监听摘除/恢复事件，将消费暂停和恢复。
场景五 发送/消费耗时检测
发送/消费一条消息用了多久，通过监控耗时情况，巡检摸排出性能过低的应用，针对性推动改造达到提升性能的目的。
场景六 提升排查定位效率
在排查问题时，往往需要检索发了什么消息、存在哪里、什么时候消费的等消息生命周期相关的内容。这部分可以通过 msgId 在消息内部将生命周期串联起来。另外是通过在消息头部埋入 rpcId / traceId 类似链路标识，在一次请求中将消息串起来。
需要的监控信息
常用治理措施
监控主题消费组资源使用情况
场景一 消费积压对业务的影响
有些业务场景对消费堆积很敏感，有些业务对积压不敏感，只要后面追上来消费掉即可。例如单车开锁是秒级的事情，而信息汇总相关的批处理场景对积压不敏感。通过采集消费积压指标，对满足阈值的应用采取实时告警的方式通知到应用负责的同学，让他们实时掌握消费情况。
场景二 消费/发送速度的影响
发送/消费速度跌零告警？有些场景速度不能跌零，如果跌零意味着业务出现异常。通过采集速度指标，对满足阈值的应用实时告警。
场景三 消费节点掉线
消费节点掉线需要通知给应用负责的同学，这类需要采集注册节点信息，当掉线时能实时触发告警通知。
场景四 发送/消费不均衡
发送/消费的不均衡往往影响其性能。记得有一次咨询时有同学将发送消息的key设置成常量，默认按照 key 进行 hash 选择分区，所有的消息进入了一个分区里，这个性能是无论如何也上不来的。另外还要检测各个分区的消费积压情况，出现过度不均衡时触发实时告警通知。
需要的监控信息
常用治理措施
度量集群 健康 的核心指标有哪些？
场景一 集群 健康 检测
集群 健康 检测回答一个问题：这个集群是不是好的。通过检测集群节点数量、集群中每个节点心跳、集群写入Tps水位、集群消费Tps水位都是在解决这个问题。
场景二 集群的稳定性
集群流控往往体现出集群性能的不足，集群抖动也会引发客户端发送超时。通过采集集群中每个节点心跳耗时情况、集群写入Tps水位的变化率来掌握集群是否稳定。
场景三 集群的高可用
高可用主要针对极端场景中导致某个可用区不可用、或者集群上某些主题和消费组异常需要有一些针对性的措施。例如：MQ 可以通过同城跨可用区主从交叉部署、动态将主题和消费组迁移到灾备集群、多活等方式进行解决。
需要的监控信息
常用治理措施
如果说这些关键指标中哪一个最重要？我会选择集群中每个节点的心跳检测，即：响应时间（ RT ），下面看看影响 RT 可能哪些原因。
我们总会遇到坑，遇到就把它填了。
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RocketMQ 从节点、主节点频繁 CPU 飙高，很明显的毛刺，很多次从节点直接挂掉了。
只有系统日志有错误提示
2020-03-16T17:56:07.505715+08:00 VECS0xxxx kernel:[] ? __alloc_pages_nodemask+0x7e1/0x9602020-03-16T17:56:07.505717+08:00 VECS0xxxx kernel: java: page allocation failure. order:0, mode:0x202020-03-16T17:56:07.505719+08:00 VECS0xxxx kernel: Pid: 12845, comm: java Not tainted 2.6.32-754.17.1.el6.x86_64 #12020-03-16T17:56:07.505721+08:00 VECS0xxxx kernel: Call Trace:2020-03-16T17:56:07.505724+08:00 VECS0xxxx kernel:[] ? __alloc_pages_nodemask+0x7e1/0x9602020-03-16T17:56:07.505726+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? dev_queue_xmit+0xd0/0x3602020-03-16T17:56:07.505729+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ? ip_finish_output+0x192/0x3802020-03-16T17:56:07.505732+08:00 VECS0xxxx kernel: [] ?
各种调试系统参数只能减缓但是不能根除，依然毛刺超过 50%
将集群所有系统升级从 centos 6 升级到 centos 7 ，内核版本也从从 2.6 升级到 3.10 ，CPU 毛刺消失。
RocketMQ 社区版默认本支持 18 个延迟级别，每个级别在设定的时间都被会消费者准确消费到。为此也专门测试过消费的间隔是不是准确，测试结果显示很准确。然而，如此准确的特性居然出问题了，接到业务同学报告线上某个集群延迟消息消费不到，诡异！
将" delayOffset.json "和" consumequeue / SCHEDULE_TOPIC_XXXX "移到其他目录，相当于删除；逐台重启 broker 节点。重启结束后，经过验证，延迟消息功能正常发送和消费。
哪些是我们的核心服务，哪些是我们的非核心服务，这是服务治理的首要问题
服务能应对突如其来的陡增流量，尤其保障核心服务的平稳运行。
根据用户和业务影响两个纬度来进行评估设定的，将应用分成了四个等级。
S1：核心产品，产生故障会引起外部用户无法使用或造成较大资损，比如主营业务核心链路，如单车、助力车开关锁、顺风车的发单和接单核心链路，以及其核心链路强依赖的应用。
S2: 不直接影响交易，但关系到前台业务重要配置的管理与维护或业务后台处理的功能。
S3: 服务故障对用户或核心产品逻辑影响非常小，且对主要业务没影响，或量较小的新业务；面向内部用户使用的重要工具，不直接影响业务，但相关管理功能对前台业务影响也较小。
S4: 面向内部用户使用，不直接影响业务，或后续需要推动下线的系统。
S1 服务是公司的核心服务，是重点保障的对象，需保障其不被非核心服务流量意外冲击。
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做一个程序员需要达到什么样的水平
辨别一个程序员的水平唯一的办法就是看 产出质量。
算法和数据结构都是锦上添花，并非是雪中送炭。而一个程序员的水准大致上是可以通过之前的代码质量估算出来的。【如果你可以获得此程序员的真实编写的代码，比如原创的Github】。
举个栗子：下面是我最近在单位一个同事写的代码，Java语言
private boolean checkProportions(String str, Integer grades) {
String proportion = str;
for (int i = 1; i grades; i++) {
String st = proportion.substring(proportion.lastIndexOf(",") + 1);
if (st.equals(""))
return false;
proportion = proportion.substring(0, proportion.lastIndexOf(","));
}
if (proportion.equals(""))
return false;
str = str.replace(".", "");
str = str.replace(",", "");
for (int i = str.length(); --i = 0; ) {
int chr = str.charAt(i);
if (chr 48 || chr 57)
return false;
}
return true;
}
大致上的功能就是将 1,2,6.2,4,1 的字符串判断每一 ‘,’内是数字，而且长度符合规定
这样的代码看上第一眼就觉得非常的丑陋。所以在我的要求之下，进行了一次重构。
private static boolean checkProportions(String str, int grades) {
String[] proportions = str.split(",");
if (proportions.length != grades) {
return false;
}
for (String s : proportions) {
if (!NumberUtils.isNumber(s)) {
return false;
}
}
return true;
}
这里看上去差不多就Ok。这样的代码其实也并没有用到什么数据结构和算法，就是很简单的字符串处理。
实际情况：在我们写的绝大多数的代码里面，大部分属于业务逻辑，极少部分的代码需要使用到算法和数据结构，在这样的情况下，我们能使用的到的技能最为关键的是让代码如何更加合理。而让代码更加优秀的方式是通过千锤百炼的重构，而重构是极大的考验一个程序员耐心和能力的东西。
质量的范围广泛，我从下面几个小方面聊聊。
出货能力：如果一个程序，算法再精妙，不能出货都是扯淡，我看过某某大神，算法溜得很，但是一个人完全做不到按照工程需要把事情给做完。
优化能力：并没有一个程序是一步到位的，一个工程的交出去可运行了，那才是第一步，很多时候随着业务的增大，对性能的要求越来越高，有一定对于代码优化的能力也是比较重要的。
调错能力：项目越大，遇见的Bug也就是越离奇，这个时候需要强大的Debug能力，找出那个最为关键的错误点，甚至于追溯底层框架的源码。
技术掌控：你项目能用Spring，Hibernate等等框架，但是有没有想过，这些技术你真的可以掌控么，如果有一天你的框架版本需要升级，真的做得到么？甚至于从Hibernate转为MyBatis。
算法和数据结构是影响到一些核心区的问题，但是其他的一些技能，比如面向对象的架构设计，代码的低耦合，那都是对整个项目有着直观改善的技能。并非是贬低算法，而在实际工作中，有太多比算法更重要的问题了。
C++ 能够响应Http 请求的开源库有哪些
C++在“商业应用”方面，曾经是天下第一的开发语言，但这一桂冠已经被java抢走多年。因为当今商业应用程序类型，已经从桌面应用迅速转移成Web应用。当Java横行天下之后，MS又突然发力，搞出C#语言，有大片的曾经的C++程序员，以为C++要就此沉沦，未料，这三年来，C++的生命力突然被严重地增强了。主力原因就是开源的软件、基础软件（比如并发原生支持，比如Android必定要推出原生的SDK）、各种跨平台应用的出现。
开源C++库必须具有以下特点：必须是成熟的产品、跨平台的产品、相对通用的库。
一、通用标准类
STL：C++标准模板库，呵呵，它也是开源的嘛。
boost：C++准标准库，它是强大地，江湖称之“千锤百炼”。
deelx （轻量级的正则表达式解析类库，国产），boost里有强大的正则表达式解析库，但如果你只想要一个表达式解析，不想要拖上庞大的boost库时……支持一下国货。
iconv /iconvpp ： (C形式的编码转换函数库，
二、XML解析库
C++的XML相关库不少，但是大部分其实都是C库，使用起来自然不那么轻便。其中基于DOM的有TinyXml，基于SAX的当然是Xerces。前者小巧快捷，便于使用，适合做数据交换。后者则是全功能的XML解析器。
xerces-c ：最强大的XML解析库了，不是仅仅在开源库里，你尽管把商业的算在内。当然，它的变体，被IBM拿去卖钱的那个版本，多了数百兆的东东来支持各国编码转换，是更强大，但我觉得有小小的，开源的iconv在前不就够了？
xml相应的c开源库有expat,基于SAX，应用广泛。
xsd (XML 与 C++数据结构的绑定工具)。（商业使用要钱）
三、数据库
mysql / mysql++： 不用介绍吧。现在Oracle手里，但我很放心。
四、多媒体类
SDL (Simple DirectMedia Layer/多媒体直接访问层，用于游戏编程)。
相应的c开源库有ffmpeg、mpeg4、aac、avc、libmad、mpeg1、flac、ac3、ac3、matroska著名的多媒体播放器 TCPMP 天下闻名的跨平台、嵌入式手持设备视频播放器，
五、网络开发类
gSOAP SOAP协议的C++支持库及代码生成工具。
ACE 大型网络编程的首选库。
除了ACE之外，还有很多系统和网络编程方面的程序库。比如在线程库方面，还有ZThread、boost::thread，如果放大到C/C++领域，还有APR，还有CII。在文件和目录操作方面，boost也有相应的组件，而在网络编程方面有socket++，还有boost::asio，未来的 C++0X中几乎肯定有一个网络编程和一个线程库。然而目前看来，ACE仍然是进行系统和高性能网络编程的首选，其地位在一段时间内不会被撼动。它不但是一个实用的程序库、框架集，还是一个典范的设计模式应用范例，非常值得学习。
六、GUI库
BCG Windows平台下界面设计的第三方库，可以让你的界面更美好，更具时 代感。
wxWidgets ：使用wxWidgets ，开发者可以基于同一套代码，为Win32, Mac OS X, GTK+, X11, Motif, WinCE等平台开发应用程序。wxWidgets库可以被C++, Python, Perl, and C#/.NET等开发语言使用。跟其它有些同样支持跨平台GUI开发工具不同，基于wxWidgets的应用，拥有真实本地化的视觉及使用效果——因为，wxWidgets使用（各）平台原生的控件，而不是简单通过贴图去模拟。wxWidgets是使用广泛的，自由的，开源的，成熟的。
QT-------------界面（GUI）开发，支持C++/Java/Python/...多种语言。跨平台。最主要的好处是，API非常优美！Qt本身也不仅仅只是做GUI编程，实际它基本上可以做OS-API可以做的任何事情。象网络/数据库/OpenGL/...都提供完美的支持。
传统上Qt被认为是可移植的GUI库，但实际上Qt现在已经是一个比较完整的可移植应用程序框架了，其中包含了大量的工具，比如正则表达式、Web和 Socket类、2D和3D图形、XML解析、SQL类等，甚至还包括了一个完整的容器类库，不过其王牌还是GUI。在目前的跨平台GUI框架中，Qt成熟度最高，已经被一些大公司应用在关键产品中。由于Trolltech对Qt采用的dual license模式，该产品既可以从开源社区获得支持，又能够赚取足够的商业利润，因此其前景也令人比较有信心。
Qt的主要技术特色是其元对象模型。Qt实际上使用的并不是标准的C++，而是标准C++的一个扩展。它通过元对象模型扩展，实现了著名的signal/slot机制，而这一机制也成为Qt的最大特色和优势。
与Qt类似的可移植GUI框架还有wxWidget、FOX等
六. 计算机视觉
OpenCV，因特尔自主的开源库。支持C/C++/Python接口。这个感兴趣的朋友可以玩一下。如果结合OpenCV，你可以做一些外行人觉得很酷的程序。比如说用它的人脸识别函数，来对你的摄像头进行处理，判断人的动作等
七. 图形图像处理
GDAL，处理大图像。 要是GIS专业的人肯定会语言到非常大的tif影像，动则几个GB的航空影像。GDAL对大图像的读写支持是非常棒的（像多波段的图像都可以搞定）。支持C++/Java/Python...
国外开源的GIS软件QGIS就是用了gdal
c的图形图像库较多，libjpeg、libpng、zlib、tiff、JBIG、最著名的开源形图像处理软件Cximage
八、内存管理：boost::smart_ptr，Hans-Boehm GC
C/C++的内存管理是一个永恒的话题。一般来说，C++的开发者倾向于自己管理内存。然而，出乎很多C++开发者意料的是，近期C++的一些领袖人物已经公开宣称，如果不配备自动内存管理机制，用C++编写安全可靠的大型程序是非常困难的。而Bjarne Stroustrup也曾对中国开发者建议，如果没有特别的理由，应该在大型项目中使用自动内存管理工具。因此，今天的C++开发者应当积极地学习和应用自动内存管理设施。
说到自动内存管理，比较轻量级的做法是boost::smart_ptr，而激进的做法是引入完整的GC机制。目前开源而又比较可靠的GC中，Hans- Boehm GC无疑是最受信赖的。作为一个保守的GC，Hans-Boehm GC在性能和功能方面都算是卓越。特别是，使用这个GC，你仍然可以delete、free来自己管理内存，对于我们编程习惯的冲击比较小。
九、密码及安全：OpenSSL
安全是今天进行C/C++编程无法回避和必须重视的问题。然而编写安全的应用程序，特别是跟网络相关的C/C++应用程序，是一件十分困难的事情。可以说，整个业界目前在这个进程上仍然处于“初级阶段”。特别是涉及到大量的安全、密码学相关的算法、规范，如果让开发者自己摸索，其工作量和难度达到了不现实的程度。因此必须借助可靠的相关程序库才有可能提高程序的安全性。在这方面，OpenSSL是目前最好的选择，其内容之全面可靠，已经成为业界标杆。然而，由于安全编程固有的复杂性，即使使用penSSL，开发工作仍然是非常繁琐的。因此我们也希望能够尽快看到更简单、更易用的C/C++安全程序库。
十、矩阵计算：MTL
自1995年以来，C++在科学计算领域当中取得了巨大的突破。这主要归功于template技术的高级应用，使得C++在科学计算的性能方面取得了巨大的进步，一大批优秀的C++科学计算库涌现出来。比如Blitz++、POOMA、MTL、Boost::uBLAS。而这其中，MTL就功能丰富程度、性能、开发支持和成熟程度来讲，是比较突出的一个，因此可以优先考虑。值得一提的是，2002年，MTL与后来被Intel收购的KAI C++配合，曾经在性能评测中击败了FORTRAN。
十一、分布式对象中间件：ICE
ICE是分布式对象中间件领域里的后起之秀，可以大致地将其视为“改进版”的CORBA。目前应用在一些大型项目当中，其中包括波音公司主持的下一代陆军作战系统。
ICE的一个特别价值是其代码的范例意义。由于ICE的出现较晚，开发者比较系统地应用了新的C++编程风格，所以成为了研读C++代码的良好目标。
十二、正则表达式：boost::regex
正则表达式是编程工作中最强有力的工具之一。C++的正则表达式支持一直以来是一个软肋。大约在2001年左右，boost中出现了regex库，初步解决了这个问题。但是最初的regex无论在效率上还是可靠性方面都有一些问题，后来经过一次大规模的翻修之后，达到了比较完善的程度。
其他可以选择的替代品还有C语言的pcre库，Qt中的QRegExp类等。
十三、配置管理：Lua
随着软件系统越来越复杂，对软件的可配置型提出了越来越高的要求。传统上只要通过命令行参数来配置的系统，现在可能需要越来越多的方式和机制。目前越来越受欢迎、并且得到越来越多证实的做法，是将Lua嵌入到C/C++程序中，而用Lua程序作为配置脚本。这种做法的优势是，Lua语言强大灵活，可以适应复杂的配置要求。同时，Lua便于嵌入C/C++程序，而且编译执行速度非常快，可以说是目前解决C/C++程序配置管理问题的一个出色方案。
关于百炼Java和百炼成神的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。