Mou 和
MacDown
是自家在 Mac 下用过之鲜悠悠不错之 Markdown 编辑器。之前一直下的是
Mou,但不知怎的近期 Mou 在保存时究竟起 4s
以上之卡顿,这给自身深无爽,没找到有效之解决智,于是我被迫去寻找其余的
MD 编辑器。我尝试了怪多种,但说到底以为没 Mou 体验好,最终为自己找到了
MacDown——OS X下开源代码 Markdown 编辑器。

背景

 

电商平台时做有些秒杀场景的走来针对货进行促销,来带动全企业的影响力;而秒杀活动一般是于一定的年月、特定的货物进行限制的行销抢购,这样见面掀起大量底用户进行抢购,并于活动约定的工夫点而的拓秒杀抢购;这样吗即形成如下特征:

1)大量用户同一时间同时进行抢购,网站弹指之间访问流量剧增。

2)访问请求数量远好受库存数量,只有少部分用户会秒杀成功。

3)购物车一直生就减库存。

4)秒杀商品下仅仅减库存。

 

幕后的故事

很有趣味关注了当时有限慢软件之撰稿人和背后的故事,发现好有趣,在测评两迟迟软件前我们先行八同样八故事吧。

Mou
的作者罗晨,个人主页:http://chenluois.com/,现住天津,自由职业者。MacDown
的作者Tzu-ping
Chung,个人主页:https://uranusjr.com/,现住台北市,应该是台湾同胞吧。

根据 MacDown
作者的介绍,他早已一度是
Markdown 的重度用户,而使的编辑器基本是 Mou,但 Mou 可以处理fenced
code
blocks,却对代码高亮不支持,同时以渲染
Markdown 时为闹 bug,这给他好苦闷。Mou
的作者就正巧准备转手欠软件,一直未曾更新,所以,他即便开从头开始模仿
Mou 写一个,因为是 Markdown editor for Macs,所以取名为 MacDown。

MacDown 作者 Chung 在征得 Mou 作者 Luo 的同意采用了 Mou
的几乎慢性主题,发布了 MacDown 的原版本。Luo 最后发现 MacDown
时,很愤怒,并斥责 Chung 是 copycat,意思是 MacDown 山寨了 Mou。Chung
也意识及真正是和谐抄袭了 Mou
很多事物,根据某条推文的建议(并不是Luo发布的),将之前
github
中型描述
改成了:

MacDown is an open source Markdown editor for OS X, released under the
MIT License. The author stole the idea from Chen Luo’s Mou so that
people can make crappy clones.
^1

比较详细的情可参见 Chung
的博客。至于
MacDown 和 Mou 的涉是哪些的,是无是 MacDown 就是不道德地克隆了 Mou
呢?这个每个人都来温馨之观,这里虽不讨论了。

喜滋滋之凡,目前简单慢慢悠悠软件还找到自己之开拓进取模式,Mou 已经就了众筹,即将发布
1.0 版本,如果发指向 Mou
有心情的同学可以支持笔者;MacDown
依旧会移动自己开源之征途。

Chung 的相同句子话也道有了自我的真心话:

Let’s focus on making better software for everyone.

吓了,八卦完了,最后自己一旦本着个别各项作者表示由衷的谢意,贡献给咱好用的软件!下面我会根据我体会,分别领到一下星星悠悠软件各自的特性地方。

概念

从今者的背景被我们要给的题材即使,针对被电商平台如何让其好当这种高并发、大流量的乞求下让其能够安居乐业、满负荷的运行。所以马上就算需引入流量监控平台,它能实时了解各个服务器的运转参数、各个业务单元的要数量;随时为官员提供明晰的数目参考,以备调度。

 

齐作用

  • 提供丰富的简要大方好看的主题,同时支持由定义
  • 提供丰富的渲染 Markdown 之后的 CSS 样式,同时支持自定义样式
  • 英文单词的机关补全效,按下 Esc 键列出补全的列表
  • 字符、单词统计功能
  • 支持 fenced code blocks
  • TeX 数学公式的支持
  • 支撑导出 HTML 和 PDF 两栽格式
  • 便利的快捷键操作

嗬是流量监控

流量监控,又好理解啊同一栽流量整形,是一个电脑网络的纱交通管理技术,从而延缓部分或者有数据包,使的可人们所要的网交通规则,速率限制的内同样栽关键形式。

网络流量控制是为此来优化还是担保性能,改善延迟,和/或多某些品种的数额包延迟满足某些条件下之可用带富。如果有一个环节趋于饱和点,网络延迟或大幅升高。因此,网络流量控制得采取为防止这种情况有,并保障延迟性检查。

网络流量控制提供了相同种植手段来控制在指定时间内(带富限制),被发送至网络被的数据量,或者是不过老速率的数量流量发送。这种操纵得实现的路线有过多,但是一般状态下,网络流量控制总是采取拖延发包来贯彻之,一般采取在网络边缘,以决定上网络的流量,但也可径直利用叫数据源(例如,计算机或网卡),或是网络被的一个要素。

Mou 特色效益

流量监控限流算法

限流算法主要也:漏桶、令牌桶、计数器

集成 Tumblr 和 Scriptogr.am 发布博文

得配备 Tumblr 和 Scriptogr.am 的信箱,在 Mou 上勾稿子通过
File->Post-> 可以发表到这简单单阳台及,非常便利。

Mou 支持集成 Tumblr 和 Scriptor.am

漏桶

一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴。

统计 1 

 

语言支持

Mou 内置 CJK
字符支持,你得挺容易采取中文、日文、韩文等来形容稿子,同时还支持竖排的品格。

Mou 支持 CJK 及竖排

令牌桶

使得牌桶算法是一个存放固定容量令牌的桶,按照固定速率往桶里上加令牌。

统计 2 

MacDown 特色

计数器

奇迹我们还使用计数器来进展限流,主要为此来界定总并发数,比如数据库连接池、线程池、秒杀的连发数;只要全局总请求数或者自然时间段的总请求数设定的阀值则开展限流,是大概粗暴的总数量限流,而不是平均速率限流。

代码高亮

Mou 和 MacDown 都支持 fenced code
blocks(前后三单反引号可以代表代码块),但 MacDown
支持加语言标识符实现代码高亮,这对程序员来说简直是福音啊,非常过硬的效用。

MacDown 支持代码高亮

限流措施

  • 界定总并发数(比如数据库连接池、线程池)
  • 范围瞬时并发数(如nginx的limit_conn模块,用来界定瞬时连发连接数)
  • 克时间窗口外的平分速率(如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模块,限制每秒的平分速率)
  • 限定远程接口调用速率
  • 克MQ的花速率。
  • 可依据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流

 

 

GFM Task List 支持

MacDown 支持 Task
list,有矣之职能,你可将您的
MD 编辑器立马变成 TODO list,是未是坏赞赏?

MacDown 对 Task list 的支持

行业

以下针对于国内比较大型的互联网商家对为流量监控架构方面的信征集

Jekyll Front-matter 支持

博人口采用 Jekyll 作为博客引擎,这时 Jekyll
的眼前那段该怎么去渲染呢?MacDown 和 github 一样可以支撑。

MacDown 对 Jekyll front-matter 的支持

阿里

靡找到相关的技能资料,只是找到2016年分享的
“阿里管控系统靠什么扛住大地最充分局面之流量洪峰?”的稿子,文章中干了彼殊景象下的算法和限流框架。

用户洪峰

设想的素是:

a) 允许看的速率

b) 系统接受之顶深洪峰

c) 洪峰爆发的间隔时间

处理方式: 令牌桶限流

回调洪峰

除此之外0点0分开的这种流量洪峰,还有网里头的回调引起的洪。想象一下这么的现象,物流体系为处理发货信息,会隔一段时间调用交易系统来博交易信息。为了提高效率,它每次批量查询交易系统的多少。这样,对交易系统也带动了流量的拍。如果对这种回调不加以限定,那么可能交易系统忙于处理这种回调洪峰,对用户洪峰会见疏于处理。

于这种洪峰,有三种植特性:

a) 有距离频率

b) 每次调用计量非常

c) 允许有延迟

处理方式:漏桶算法

限流框架分为:监控模块、决策模块、规则改变模块、限流模块。

统计 3 

 

总结

OK,总结了了,如果无是 Mou 在我的 Mac
上出卡顿,我啊远非想在如果转换一缓慢编辑器,目前自以就此 MacDown
感觉还是死不利的,因为起代码高亮支持就好把自养了。至于你选择哪一样慢,你得下载下来好经验感受,反正软件都蛮有点。也许你及自己同,因为某个小缺陷放弃某个软件,又因为某小作用的悲喜而喜上某软件。

腾讯

腾讯采用同样种轻量级流控方案,方案如下:

1、计数器的key能“计时“

先是选择使用ckv作为计数器存储,相比redis开发会另行熟识,同时保护为再也易,当然该方案为堪选取redis作为计数器存储。

优势:方案用简短的法将全局流控服务做成原子化(计数和计时原子化),开发门槛低。

2、请求统计用拉取的办法替换上报

对要的统计办法,一般全量上报不可行,所有工作的请求量至少1:1举报到ckv,ckv的容量与凡独问题,单key也易于成为热门。定时还是定量批量反馈,都无法保证实时流控,特别是请求量大之上,流控延迟的问题会见给加大。

优势:方案减ckv的访问量,同时确保流控的准确性。

3、部署不欲agent

以举行更轻量的方案,我们着想agent的必要性,分析发现,agent要到位的功能于简略,主要功能托管到工作流控api。

优势:方案免行使agent的计,部署维护还简便。

4、全局与单机流控同时启用

方案对容灾做了尽量的考虑,主要解决方式是全局和单机流控同时启用,即基于ckv的全局流控和冲单机共享内存的单机流控都又工作。

优势:方案来大好之容灾能力,容灾方式大概可行。

5、解决ckv性能瓶颈,流控性能达到百万/s

由于应用ckv的incr以及配额拉取的兑现方式,全局流控接入服务要的力量获得资金增长。

脚下方案单独申请了平等块ckv,容量也6G,使用incr的法子,压测性能及9w+/s。

本着事情空接口(Appplatform框架)做流控压测,使用30宝v6虚拟机,单机50历程,压测性能及50w+/s。

单接口50w/s的请求的服务对接,同样为会满足多接口总体服务请求量50w+/s的全局流控需求。

上述的压测瓶颈主要是Appplatform框架的特性原因,由于拉取配额值是依据流控阈值设定(一般>10),50w+的请求量只有不至5w的ckv访问量,ckv没到瓶颈。

优势:方案以同样的资源(单独一片6G之ckv),能满足工作的请求量更胜,性能及百万/s。

6、支持扩容和动态流控升级

支持平行扩展流控能力,一仿全局流控部署会满足流控的劳务请求量是达到百万/s,更充分之劳务请求量需要配置多效仿全局流控。

支撑提升至动态流控能力,ckv写入的流控阈值是通过定时管理器完成,目前业务已经做了健康度上报,定时管理器只需要针对接健康度数据,分析接口时求情况,动态调整流控阈值即可直达动态流控能力。

优势:方案总体简单轻量,扩容和提升还死爱。

重中之重流程图

统计 4 

 

京东

京东10亿调用量的大可用网关系统所涉及的技术栈:

接入层 Nginx+lua 技术。

NIO+Serviet3 异步技术。

分手技术。

降限流。

熔断技术。

缓存,哪些地方该加缓存,哪些地方可以直接读库。

异构数据。

快捷砸。

督察统计,这是整整大可用网关系统里生关键之一致部分。

小米

小米抢购限流峰值系统针对被小米商城秒杀抢购的落实同技术架构

大秒系统的架构设计

统计 5 

 

大秒系统重要性由于如下几独模块组合

限流集群 HTTP 服务放号策略集群
Middle 服务监督数据核心 Dcacenter监控管理体系 Master准实时防刷模块
antiblack基础存储和日志队列服务: Redis 集群、Kafka 集群等

所有大秒体系受到大秒前端模块
(HTTP/middle/antiblack) 和督查数据基本利用 golang
开发,大秒监控管理体系使用 Python + golang 开发。

大秒的前端架构设计

大秒前端的架构设计从三只体系进行

限流集群 HTTP 服务

政策集群 Middle 服务

准实时反作弊 antiblack 服务

统计 6 

 

当当

冲SOA架构理念,降低系统耦合性,接口定义清晰明确,保证独立子系统的健壮性高,降低故障过系统扩散风险,从而以伸缩性的孤苦逐步分解至各个系统。

对系进行分级,集中力量,突出重点系统。当当网从卖场及交易流程均属一级系统,这有系一直关系用户体验以及订单量。在系统稳定与可靠性等指标及,设计标准高于后台系统。

预先考虑就此异步处理代替同步处理,做好系统很的降方案,保证一定量的合格服务。

统计 7 

 

 

 

 

方案

经资料的集,参考各大互联网公司的流量监控平台的架搭建方案,大概了解涉及的网模块组合、限流算法、限流措施以及法则。

综合各方资料整理得出简要的流量监控方案,流量监控可以分成多单网组合来就其任务,这个平台要的组成部分是:流量上报、限流、策略、调度。

流量上报

要用于采集系统的乞求数据、状态与网运行状况。有了这些运行数据,才会对外要对内进行裁定处理;

1、监控内容

1)对外和对外

对外用户要

对内各个系统之间的回调请求

2)上报数据格式标准化

汇报数据制定标准的

3)数据质量

4)实时和延时呈报

5)硬件监控,如服务器的CPU、内存、网卡

6)心跳监控,时刻了解各个一个机的运行状态

7)业务层监控,涉及JVM,Nginx的连接数

2、监控措施

1)、采用开源和shell脚本搭建监控平台

2)、自行研发监控平台

 

限流 

重在是根据流量上报的多寡整合政策、调度来
进行对超越预想请求的处理方式,比如限流、排队齐艺术;

依据不同场景下不同的限流算法,可以借鉴阿里针对于用户访问、物流、交易的处理方式。

1)用户访问:采用让牌桶方式;

2)物流、交易:采用漏桶方式,平滑削峰处理;

3)购物车:采用分块网格化,单元处理

策略

重要是经过提前设置的网、业务场景参数,来用于决定什么状况用什么限流措施;相对的风险的回答,也是政策的要的处在;在倒进行经常,根据监察上报的流量数据,动态灵活的调政策也是怪重大的;通过整治的素材提成一下政策方案:

1)水平扩展

针对不同服务器的压力进行增减服务器个数以实现服务之压力负载均衡,这样的话对于网刚刚开始的紧缩性设计要求比较大,能够非常灵活的增长机器,来应针对流量之生成。

2)系统分组

系服务之作业不同,有先级赛的,有先级低之,那就是被不同之作业调用提前分组好之机,这样的话在关键时刻,可以包中心工作。

3)业务降级

于一个用户请求,涉及到大半独逻辑处理,其中不少可以没有底,可以当高并发的景象下,可以通过开关设置,来针对不要逻辑下进行关闭其请求,以提升了网的主业务能力。

4)开关设置

对各级一个体系业务要,都增减相应的开关设置,可以实时应针对强并作状况下,根据气象实现动态调度的企图。

 

调度

提供被长官相应的调度数据,实时呈现系统运转状态,并当官员下达仲裁指令后迅速实施策略;如何来促成大概的方案如下:

1、建立基本数据可视化平台

2、策略规则可动态配置

3、各个业务线开关集中管理

4、自动化的脚本执行

5、运维服务之动态化管理

6、命令执行的散发协议及共管理

总结

流量监控也电商平台提供便捷稳定之运转环境之基本,它是无时不刻的督查所有阳台的运行状态、并也负责人提供实时数据因供参考;流量监控平台受到的限流只是一律栽保护机制,如何承接高并发、大流量之用户请求,还是用与另平台合作,以达成为用户最好的用户体验。

 

 

 

 

参照自文章

腾讯轻量级全局流控方案详解

http://wetest.qq.com/lab/view/320.html?from=content\_toutiao&hmsr=toutiao.io&utm\_medium=toutiao.io&utm\_source=toutiao.io

当当网系统分级与海量信息动态发布实施

http://www.csdn.net/article/2014-11-07/2822541

小米抢购限流峰值系统「大秒」架构解密

https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=402182304&idx=1&sn=1bd68d72e6676ff782e92b0df8b07d35&scene=1&srcid=12045k1zDgO7DLlMLwimBKjC&from=groupmessage&isappinstalled=0\#wechat\_redirect

阿里管控系统靠什么扛住大地最为老范围之流量洪峰?

http://jm.taobao.org/2016/05/19/how-to-withstand-the-world-s-largest-traffic/?hmsr=toutiao.io&utm\_medium=toutiao.io&utm\_source=toutiao.io