应用程序扩展性实现的十宗罪

本文概述了可扩展性实现过程中的十个关键问题,并提供了针对这些问题的优化建议,包括磁盘I/O、数据库存储、全文搜索、缓存不足、技术负债、对象关系映射、同步与耦合、单数据库副本、监测缺失和功能标识不足等方面。

http://www.youkuaiyun.com/article/2013-06-13/2815758-10-Deadly-Sins-Against-Scalability



摘要:这年头,作为软件设计架构师如果系统不具备高可扩展性对外交流时都不好意思。但是如何实现可扩展性?应用程序搭建过程中是否存在某些禁区?可扩展性方面的专家Sean Hull为我们悉数了可扩展性实现的十宗罪。

在道德领域有七宗罪的说法,现在实现可扩展性时也存在着十宗罪。可扩展性方面专家Sean Hull曾发表 文章指出实现 可扩展性的五大毒药,最近他又指出了实现 可扩展性的五大致命错误


一、缓慢的磁盘I/O - RAID 5 -多用户的EBS。RAID 10可以提供良好的数据保护,同时具备良好 的读写性能。RAID 5设计意味着性能差,失败后修复时间长。在AWS上考虑使用预设的IOPS解决IO瓶颈问题。

二、使用数据库存储作业队列。数据库看起来很适合存储作业队列,但是轻负载的锁定以及日常的扫描 工作都会影响性能。使用类似RabbitMQ和SQS的专业软件可以消除这个瓶颈。

三、使用全文搜索。搜索似乎是数据库另一个完美的特性。但是大规模的搜索性能并不高,最好使用类 似Solr和Sphinx的专业技术。

四、在各层之间缓存不足。在应用程序和数据库之间使用memcache,在用户和Web服务器之间加载类似 于Varnish的页面缓存。为你的HTML选择合适的缓存。

五、太多的技术负债。重写问题代码,而不是持续完善写得不好的代码,因为从长期来看,这并不划算

六、对象关系映射。创建很难优化和调整的复杂查询。

七、同步,串行,耦合或锁定进程。锁就像停止标志,环岛才能保持道路畅通。行锁优先于表锁,采用异步复制,保持集群的最终一致性。

八、一个数据库副本。单一的数据库是一个瓶颈点。创建平行的数据库,让驱动程序在它们之间做选择

九、缺乏监测。使用众多监控软件包之一,检测系统正在运行着什么。

十、缺少功能标识。能够通过一个标识关闭某些功能特性,峰值来袭时可以轻松的关闭功能降低负载。

原文链接: The 10 Deadly Sins Against Scalability(文/周小璐,审校/仲浩)

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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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