fortran-resources 的错误处理范式,我总结了 6 条规则
先说背景。我们的场景是 fortran-resources + 三个下游服务,日均请求量七位数,峰值集中在晚上九点前后。
关于取舍,我的判断是:如果团队里没有人长期盯这块,就不要引入第二套机制。两套并存的时候,出问题时你甚至要先花时间判断「这次是哪个在起作用」,那个成本比性能损失高得多。
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先说背景。我们的场景是 fortran-resources + 三个下游服务,日均请求量七位数,峰值集中在晚上九点前后。
关于取舍,我的判断是:如果团队里没有人长期盯这块,就不要引入第二套机制。两套并存的时候,出问题时你甚至要先花时间判断「这次是哪个在起作用」,那个成本比性能损失高得多。
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贴一下我们的实测数据,8 核 16G,同样的场景:
| 并发 | P50 | P99 | |---|---|---| | 200 | 12ms | 88ms | | 500 | 31ms | 340ms |
P99 在 500 并发时明显崩了,和你说的拐点基本吻合。
楼主说的第 3 点我有不同看法。这里的取舍取决于你的读写比:读多写少的话,加缓存反而会放大不一致窗口。
楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手,绕了很大一圈。
已收藏。正好这周要改这块,少走很多弯路。
这里其实有个更简单的做法,不需要改架构:把这一层判断提前到网关,问题就消失了。代价是网关会多一次查表。
能不能给出最小复现?我本地跑了十分钟没复现出来,环境是 macOS + 最新版。
我们生产环境用了两年,没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级,所以这个结论对我们没有参考价值。
这不是 fortran-resources 的问题,是用法的问题。文档里写了这个 API 不是线程安全的,要自己在外面加锁。
感谢分享真实数据,比很多只讲概念的文章有用得多。
这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的,前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了,没有长尾请求。
有没有人做过对照实验?我做了一组,把变量控制到只剩这一个,结果差距只有 4%,基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。
同意上面说的。补充一点:如果开了这个选项,监控指标里的 GC 次数会翻倍,需要同步调整告警阈值,否则会一直误报。
楼主说的第 3 点我有不同看法。这里的取舍取决于你的读写比:读多写少的话,加缓存反而会放大不一致窗口。
刚翻了下 fortran-resources 的源码,作者在注释里其实解释过为什么这么设计,大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。
这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的,前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了,没有长尾请求。
刚翻了下 fortran-resources 的源码,作者在注释里其实解释过为什么这么设计,大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。
感谢分享真实数据,比很多只讲概念的文章有用得多。
我们生产环境用了两年,没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级,所以这个结论对我们没有参考价值。
感谢分享真实数据,比很多只讲概念的文章有用得多。
我们生产环境用了两年,没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级,所以这个结论对我们没有参考价值。
这不是 fortran-resources 的问题,是用法的问题。文档里写了这个 API 不是线程安全的,要自己在外面加锁。
同意上面说的。补充一点:如果开了这个选项,监控指标里的 GC 次数会翻倍,需要同步调整告警阈值,否则会一直误报。
能不能给出最小复现?我本地跑了十分钟没复现出来,环境是 macOS + 最新版。
想请教一下,这个方案在容器里(内存限制 512Mi)会有什么变化?我们线上就是这么配的。
这不是 fortran-resources 的问题,是用法的问题。文档里写了这个 API 不是线程安全的,要自己在外面加锁。
刚翻了下 fortran-resources 的源码,作者在注释里其实解释过为什么这么设计,大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。
贴一下我们的实测数据,8 核 16G,同样的场景:
| 并发 | P50 | P99 | |---|---|---| | 200 | 12ms | 88ms | | 500 | 31ms | 340ms |
P99 在 500 并发时明显崩了,和你说的拐点基本吻合。
楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手,绕了很大一圈。
楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手,绕了很大一圈。
同意上面说的。补充一点:如果开了这个选项,监控指标里的 GC 次数会翻倍,需要同步调整告警阈值,否则会一直误报。
想请教一下,这个方案在容器里(内存限制 512Mi)会有什么变化?我们线上就是这么配的。
这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的,前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了,没有长尾请求。
想请教一下,这个方案在容器里(内存限制 512Mi)会有什么变化?我们线上就是这么配的。
已收藏。正好这周要改这块,少走很多弯路。
能不能给出最小复现?我本地跑了十分钟没复现出来,环境是 macOS + 最新版。
补充一个反例:如果 fortran-resources 的版本低于 7.4,这段代码的语义是不一样的,别照抄。我们在灰度环境踩过,回滚了一次。
补充一个反例:如果 fortran-resources 的版本低于 7.4,这段代码的语义是不一样的,别照抄。我们在灰度环境踩过,回滚了一次。
感谢分享真实数据,比很多只讲概念的文章有用得多。
能不能给出最小复现?我本地跑了十分钟没复现出来,环境是 macOS + 最新版。
我们生产环境用了两年,没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级,所以这个结论对我们没有参考价值。
楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手,绕了很大一圈。
有没有人做过对照实验?我做了一组,把变量控制到只剩这一个,结果差距只有 4%,基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。
这里其实有个更简单的做法,不需要改架构:把这一层判断提前到网关,问题就消失了。代价是网关会多一次查表。
已收藏。正好这周要改这块,少走很多弯路。
有没有人做过对照实验?我做了一组,把变量控制到只剩这一个,结果差距只有 4%,基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。
这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的,前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了,没有长尾请求。
这里其实有个更简单的做法,不需要改架构:把这一层判断提前到网关,问题就消失了。代价是网关会多一次查表。
有没有人做过对照实验?我做了一组,把变量控制到只剩这一个,结果差距只有 4%,基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。
想请教一下,这个方案在容器里(内存限制 512Mi)会有什么变化?我们线上就是这么配的。
补充一个反例:如果 fortran-resources 的版本低于 7.4,这段代码的语义是不一样的,别照抄。我们在灰度环境踩过,回滚了一次。
刚翻了下 fortran-resources 的源码,作者在注释里其实解释过为什么这么设计,大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。
补充一个反例:如果 fortran-resources 的版本低于 7.4,这段代码的语义是不一样的,别照抄。我们在灰度环境踩过,回滚了一次。
同意上面说的。补充一点:如果开了这个选项,监控指标里的 GC 次数会翻倍,需要同步调整告警阈值,否则会一直误报。
贴一下我们的实测数据,8 核 16G,同样的场景:
| 并发 | P50 | P99 | |---|---|---| | 200 | 12ms | 88ms | | 500 | 31ms | 340ms |
P99 在 500 并发时明显崩了,和你说的拐点基本吻合。
这里其实有个更简单的做法,不需要改架构:把这一层判断提前到网关,问题就消失了。代价是网关会多一次查表。
已收藏。正好这周要改这块,少走很多弯路。
楼主说的第 3 点我有不同看法。这里的取舍取决于你的读写比:读多写少的话,加缓存反而会放大不一致窗口。
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