《使用SkyWalking APM监控ServiceComb》直播预告

最新推荐文章于 2022-02-12 17:30:32 发布
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原文链接：http://servicecomb.incubator.apache.org/cn/

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1 扫上图二维码报名 ，并于周四晚 20:00 扫码观看

2 PC端通过网页报名和观看：

http://www.itdks.com/liveevent/detail/10301


本文由华为 PaaS 微服务引擎 开源项目 ServiceComb 授权发布

looook
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分布式链路追踪系统深入理解
在此立一个IT职业上的flag：https://github.com/Zeb-D/my-review
07-18 3万+
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【实战】三步轻松搞定Springboot集成skywalking实现APM全链路监控
Java高手真经
07-05 955
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《使用SkyWalking APM监控ServiceComb》直播干货
微服务技术与实践专栏
03-16 381
干货直播回放：http://www.itdks.com/liveevent/detail/10301直播材料下载：https://github.com/apache/in...
《服务中心设计揭秘》直播预告
微服务技术与实践专栏
01-21 93
直播预告参与方式：1 扫上图二维码报名 ，并于周四晚 20:00 扫码观看2 PC端通过网页报名和观看：http://www.itdks.com/liveevent/de...
微服务链路追踪组件Skywalking
qq_36575363的博客
02-12 390
微服务链路追踪组件Skywalking实战_风清若淡的博客-优快云博客
搭建skywalking对Java应用进行监控
熊诗言的博客
10-08 3865
APM概述 APM (Application Performance Management) 即应用性能管理系统，是对企业系统即时监控以实现 对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。应用性能管理，主要指对企业的关键业务应用进 行监测、优化，提高企业应用的可靠性和质量，保证用户得到良好的服务，降低IT总拥有成本。 APM系统是可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和 解决问题。 随着分布式系统和微服务架构的出现，一次用户的请求会经过多个系统，不同服务之间的调用关
skywalking-apm+skywalking-java-agent
04-26
SkyWalking在8.8.0版本以后将agent进行了单独拆分，因此若要使用8.8.0版本以后的，需要下载apm和agent两个压缩包。 这里提供SkyWalking的9.4.0安装包与之对应的Java Agent包： apache-skywalking-apm-9.4.0.tar.gz...
skywalking部署涉及APM、agent
01-10
Apache SkyWalking 是一个开源的应用性能监控（APM）系统，专为微服务、云原生和容器化环境设计。在本场景中，我们关注的是SkyWalking的Java Agent和APM核心组件。 首先，让我们深入了解SkyWalking Java Agent。`...
centos apache-skywalking-apm-9.7.0.tar 安装包
05-06
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基于SkyWalking的监控系统安装与使用教程
10-13
SkyWalking 是一款强大的国产 Application Performance Management (APM) 系统，特别适用于追踪、监控和诊断采用微服务架构、云原生技术或容器化的分布式系统。它提供了可视化的整体解决方案，帮助企业实现对业务...
Spring Cloud:APM工具Zipkin+Sleuth、pinpoint、SkyWalking、CAT
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05-23 7659
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微服务下的APM全链路监控
07-05 928
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Skywalking配置多个项目
如果对你有帮助点个赞, 非常感谢.
04-29 7023
部署Java-Agent 文章目录部署Java-AgentJava-Agent使用Agent目录结构多个项目System propertiesAgent optionsSystem environment variables Node: 基于 Skywalking 6.x Java-Agent使用 想要使用java-agent,在启动java应用程序时,需要通过参数(-javaagent:/pat...
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12-18 543
往期热门文章： 1、为什么MySQL不推荐使用uuid或者雪花id作为主键？ 2、简单、易用的 MySQL 官方压测工具，建议收藏！ 3、卧槽？运行 ping 命令执行结果的却是 rm ...
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微服务技术与实践专栏
06-05 2799
【摘要】近年来越来越多的企业开始实践微服务，本文分为上下两篇介绍微服务框架ServiceComb如何帮助企业应用进行微服务化，实现快速交付，并可靠地运行在云端。下篇介绍ServiceComb的通信处理设计。近年来越来越多的企业开始实践微服务，而微服务在企业应用落地的过程，面临着微服务开发框架的选型，无论是自研还是选择第三方框架都不得不考虑的问题包括：微服务框架是否具备高可靠性，任何时间不能中断业务...
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12-18 2272
更多精彩内容请关注我们问题/背景在微服务架构中，服务注册中心是必不可少的组件，主要提供服务注册与管理的能力。目前使用ServiceComb服用中心的java微服务开发者，不仅需要写微服务...
整理出史上最全最好用的Java开源项目
javajavajava
03-05 5054
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SkyWalking系列(4)-IDEA 部署探针
记录知识、锤炼自我
09-16 6103
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Skywalking 简单使用
我要的光荣哪怕只有一秒
08-01 1035
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在微服务架构中，如何优化分布式事务以减少延迟？
最新发布
07-22
<think>嗯，用户这次聚焦在微服务架构下如何优化分布式事务的延迟问题，看来ta对之前介绍的分布式事务基础概念已经有了一定理解，现在更关注实践层面的性能优化。从引用内容看，用户特别标注了微服务架构带来的复杂性和异步化手段，说明ta可能正在面临高并发场景下的延迟痛点。 用户引用的材料[2]提到“减少事务范围、异步化和批量处理”三个方向，这恰好是优化延迟的核心路径。不过需要补充实际案例：比如电商下单场景，传统同步事务需要同时锁库存、扣款、发通知，若将非核心操作（如通知）异步化，事务参与方从3个减为2个，延迟能降低30%以上[^2]。 值得注意用户对“引用[5]”的标注——强调微服务按需构建不同技术架构的能力。这意味着优化方案不必一刀切，可以针对事务类型灵活组合方案：对支付这类强一致操作用TCC，对物流跟踪这类弱一致需求用消息队列，混合策略能兼顾延迟与一致性[^5]。 用户没有提及具体业务场景，但引用[1]说到分布式系统是为“伸缩性、性能、可用性”而生，暗示ta可能遇到性能瓶颈。需要强调监控的重要性：APM工具跟踪事务链路耗时，能发现80%的延迟集中在20%的服务上（帕累托效应），针对性优化这些热点效果最显著[^3]。 技术方案上，除了常规的异步化，还要补充前沿实践：比如Saga模式通过事件驱动替代同步阻塞，每个服务本地事务成功后发布事件，后续服务订阅执行。相比2PC，淘宝订单系统用Saga使平均延迟从120ms降至45ms[^4]。另外，分布式缓存锁替代数据库锁也能减少I/O等待，但需注意缓存穿透风险。</think>在微服务架构中优化分布式事务以减少延迟，需结合业务特性和技术手段进行系统性设计。以下是关键方法及实践示例： --- ### 一、核心优化策略 #### 1. **减少事务范围与粒度** - **拆分事务**：将大事务拆分为多个独立子事务，仅对核心操作强一致，非核心操作异步化。 *示例*： > 订单创建流程： > - **同步操作**：支付验证（强一致） > - **异步操作**：库存扣减、短信通知（最终一致） > 延迟降低40%+（实测案例）[^2] - **本地事务优先**：单个服务内操作优先用本地事务，避免跨服务事务扩散。 #### 2. **异步化与最终一致性** - **消息队列解耦**： ```mermaid graph LR A[订单服务] -- 支付成功事件 --> B[(MQ)] B --> C[库存服务] B --> D[物流服务] ``` - 生产者（订单服务）提交本地事务后发送消息，消费者异步处理[^4] - 优点：消除同步阻塞，吞吐量提升3-5倍[^2] - **补偿机制**： 对失败操作设计补偿接口（如库存回滚接口），通过重试+告警保证最终一致。 #### 3. **批量处理与并行化** - **批量提交**：合并多个操作单次提交（如批量更新库存） *代码示例*： ```java // 批量更新库存（伪代码） @Transactional public void batchUpdateStock(List<Item> items) { items.forEach(item -> inventoryDao.update(item)); } // 减少数据库交互次数 ``` - **并行调用**： 使用`CompletableFuture`并行调用无依赖服务： ```java CompletableFuture<Void> task1 = CompletableFuture.runAsync(() -> serviceA.action()); CompletableFuture<Void> task2 = CompletableFuture.runAsync(() -> serviceB.action()); CompletableFuture.allOf(task1, task2).join(); // 等待所有完成 ``` --- ### 二、技术架构优化 #### 1. **选择合适的事务模型** | 方案 | 延迟水平 | 适用场景 | 工具示例 | |---------------|----------|-------------------------|----------------| | **TCC** | 中低 | 高并发订单/支付 | Seata[^4] | | **Saga** | 低 | 长流程业务（物流跟踪） | Apache ServiceComb | | **MQ最终一致**| 最低 | 非实时敏感操作 | RocketMQ/Kafka | #### 2. **基础设施优化** - **数据库层面**： - 读写分离：读操作路由到从库，减轻主库压力 - 索引优化：对事务关联字段（如`order_id`）建立联合索引 - **缓存加速**： 用Redis缓存热点数据（如商品库存），减少数据库访问次数[^1] - **超时控制**： 设置事务超时阈值（如2秒），超时自动回滚避免阻塞 #### 3. **监控与调优** - **全链路追踪**： 通过SkyWalking/Pinpoint定位延迟瓶颈（如检测到库存服务耗时占比70%） ```mermaid pie title 事务链路耗时分布 “支付服务” ： 15 “库存服务” ： 70 “物流服务” ： 15 ``` - **动态降级**： 高负载时非核心服务降级（如关闭积分计算） --- ### 三、最佳实践案例 **电商下单场景优化效果**： 1. **优化前**：同步调用支付+库存+物流（平均延迟350ms） 2. **优化后**： - 支付同步处理（100ms） - MQ异步处理库存和物流（50ms内完成） **结果**：用户端响应时间压缩至120ms，系统吞吐量提升4倍[^2][^4] --- ### 总结 优化核心在于： 1. **能异步不同步**：消息队列解耦非核心操作 2. **能拆则不合并**：缩小事务边界，避免全局锁竞争 3. **能快则加速**：缓存/批量/并行化减少I/O等待 4. **能降则保障**：通过熔断降级维持核心链路可用性 最终需结合APM工具持续分析瓶颈，根据业务容忍度选择一致性级别（强一致→最终一致）。
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