网上关于 jupyter-pro 的文章大多停在「怎么用」，很少有人写「什么时候不该用」。这篇想补上后半句。
真正让我意外的是长尾。平均值一直很漂亮，P99 却在某个阈值之后直接跳了一个数量级。原因不在 jupyter-pro 本身，而是我们上游的连接复用没做好，压测流量太「干净」，掩盖了长尾请求。
顺便说一句，官方文档里这段其实有写，只是藏在一个很不起眼的位置。我是在翻源码注释的时候才发现的，注释里作者解释了为什么这么设计 —— 大意是「为了在极端情况下退化成可预期的行为」。
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。
监控这块我们也顺手改了：把原来的平均值告警换成分位数，并且按接口拆分。改完之后误报少了大概七成，值班同学的怨气肉眼可见地下降了。
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。
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。
感谢分享真实数据，比很多只讲概念的文章有用得多。
刚翻了下 jupyter-pro 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」。
刚翻了下 jupyter-pro 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」。
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。
补充一个反例：如果 jupyter-pro 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。
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 jupyter-pro 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。
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。
这不是 jupyter-pro 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。
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。
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。
这不是 jupyter-pro 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
刚翻了下 jupyter-pro 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
刚翻了下 jupyter-pro 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」。
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。
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。
这不是 jupyter-pro 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。
已收藏。正好这周要改这块，少走很多弯路。
补充一个反例：如果 jupyter-pro 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。
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。
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。
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。
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。
这不是 jupyter-pro 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。
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已收藏。正好这周要改这块，少走很多弯路。
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。
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。
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。
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 jupyter-pro 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。
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。
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。
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。
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。
这不是 jupyter-pro 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。
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。
刚翻了下 jupyter-pro 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。
感谢分享真实数据，比很多只讲概念的文章有用得多。
感谢分享真实数据，比很多只讲概念的文章有用得多。
这不是 jupyter-pro 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。
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 jupyter-pro 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」。
这不是 jupyter-pro 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。
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。
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。
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。
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。
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 jupyter-pro 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 jupyter-pro 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 jupyter-pro 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。
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。
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。
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。
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。
刚翻了下 jupyter-pro 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」。
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。
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。
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刚翻了下 jupyter-pro 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」。
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。
这不是 jupyter-pro 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。
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。
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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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。
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。
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。
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。
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。
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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。
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。
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