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上海网站制作软件/网页制作作业100例

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表现问题说明

用户信息显示配置问题说明

简要说明

详细过程

临时解决方案

问题跟进处理

后期优化方案

21:43分补充

IM问题解析

代码走查结果:

对服务端压力描述:

结论:

pc客户端改进:

关系认证服务端问题分析

问题描述:

过程分析:

代码走查:

整改初步方案

表现问题说明

IM列表页面无法显示用户扩展信息,有些页面只显示UID

用户信息显示配置问题分析及解决方案

简要说明

经排查发现是关系认证服务端报500错误,导致的连锁反应

详细过程

表单模板服务在早上9点36分时出现假死,见下图:

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图1

排查发现请求用户关系认证出现超时,查看日志发现关系认证服务请求超时,在99U上使用建立关系无响应。近两天请求数据,见下图:

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图2

在上周PC端接入后,Nginx请求数量从100万一下升到500万,见下图:

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图3

另外查看日志发现PC端请求在同一时间内存在频繁的重复请求,见下图:

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图4

表单模板服务在请求关系认证超时的情况下,也产生了超时情况,目前确认是在请求关系认证时,关系认证超时后,表单请求端口占满却没有及时释放,导致用户信息显示新的请求全部超时响应。

临时解决方案

先移除关系认证数据源,保证用户信息显示配置服务正常

问题跟进处理

PC端请求过多问题需要优化

关系认证服务挂死问题需要排查

表单模板服务减少并发线程数,对数据源参数进行预检,对缓存穿透进行拦截

后期优化方案

架构调整:表单模板服务数据源声明、数据获取分离

提供根据数据源声明获取数据的SDK(服务端、Android、iOS、JS),各业务使用SDK获取数据,从而防止出现Single Point of Failure(SPoF)

同时使用第二点提供的SDK实现一个有限并发的服务端,给一些并发量低的组件使用,减少开发量

21:43分补充

压力部分可能来自自动建群(7.1上线)。

IM问题分析及解决方案

今天过来看了下代码,pc客户端代码实现上面。

代码走查结果:

好友列表、群成员列表、群成员聊天的没有批量请求,只是单个请求(这个下周版本做成批量请求,客户端需要优化)。最近联系人、组织树、查找等模板都有批量请求。

如果服务端返回错误,客户端不会重复去尝试。

对服务端压力描述:

对关系服务有压力的点:就是好友列表模板(这个包含了关系信息)请求可以做成获取批量的。但是即使没有批量也不会有非常大的压力。

因为只有登录成功的情况下,会根据这个登陆账号的好友数量来发单挑请求信息,这个其实只有一次,并且好友人数一般不会太多。

请求B06群模板会对信息配置服务造成压力。但是从服务端设计上面看,是以模板+群id作为标识的;所以这个压力最终还是很大。

结论:

昨天仙钟发的文档上面的 这块,说PC端会失败后重复请求的结论,和我理解的不一致。原因如下:

不是重复请求,从截图上面看是同一个人同一时间,对不同的人去进行B06模板请求(这个截图信息上只体现了suid表示的是请求者);

请求的是群B06的模板,而B06模板上面是没有好友关系配置的。从设计上对关系服务端不会有压力,会对信息配置服务有压力。

pc客户端改进:

将好友列表、群成员列表、群成员聊天的做成批量请求。

不再按照服务端设计的群模板+群号来请求以及对照客户端的缓存数据,要做降级处理。群信息模板在客户端数据结构上面去掉群号key。(按照目前的需求实现上,群模板只有vip,和群号无关)

关系认证服务端问题分析及解决方案

问题描述:

昨天出现服务器无响应的情况经过排查,是由于关系认证服务端数据库链接耗尽。无法处理新的数据库相关的请求。

下图为连接耗尽时的情况(此时关系认证服务端无法处理新的请求):

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Paste_Image.png

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过程分析:

在9点04分开始 请求量开始增大,最多增加到每秒接近40个请求,到9点34分 数据库连接池达到最大3000个。连接池耗尽。无法及时处理新的请求,造成请求阻塞和超时。

通过分析nginx日志和服务端的错误日志发现有如下问题。

有较多的无效请求到关系认证服务端:这个问题需要业务方排查一下。

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请求量同周四和周五来看有明显的增加,在平均在一秒内收到的请求数峰值增加2-4倍。

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获取关系的接口业务逻辑较复杂,流程较长(响应时间在请求量大时会有明显的增加)在代码走查中会进行详细描述。

代码走查:

对关系认证接口实现逻辑进行走查结果如下:

获取关系显示的流程(下图)

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Paste_Image.png

代码中没有对关键信息部分进行缓存处理,每次请求均直接穿透到数据库,导致数据库压力 较大。

业务流程较长,耗用的数据库资源较多。

整改初步方案

1、优化关系认证的业务逻辑,减少数据库查询。

2、关系认证增加关系信息的缓存,减少数据库访问,增加吞吐量。

3、用户信息话配置优化处理逻辑,避免因为某个数据源出现问题导致整个服务出现问题。

http://www.lbrq.cn/news/1379107.html

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